Towards Investigating Global Warming Impact on Human Health Using Derivatives of Photoplethysmogram Signals
Notice bibliographique
Résumé
Recent clinical studies show that the contour of the photoplethysmogram (PPG) wave contains valuable information for characterizing cardiovascular activity. However, analyzing the PPG wave contour is difficult; therefore, researchers have applied first or higher order derivatives to emphasize and conveniently quantify subtle changes in the filtered PPG contour. Our hypothesis is that analyzing the whole PPG recording rather than each PPG wave contour or on a beat-by-beat basis can detect heat-stressed subjects and that, consequently, we will be able to investigate the impact of global warming on human health. Here, we explore the most suitable derivative order for heat stress assessment based on the energy and entropy of the whole PPG recording. The results of our study indicate that the use Int. J. Environ. Res. Public Health 2015, 7 12777 of the entropy of the seventh derivative of the filtered PPG signal shows promising results in detecting heat stress using 20-second recordings, with an overall accuracy of 71.6%. Moreover, the combination of the entropy of the seventh derivative of the filtered PPG signal with the root mean square of successive differences, or RMSSD (a traditional heart rate variability index of heat stress), improved the detection of heat stress to 88.9% accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».