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Enregistrement W2141820517 · doi:10.1109/cic.2003.1291280

Comparison of alarm strategies for continuous 12-lead ST-segment monitoring

2003· article· en· W2141820517 sur OpenAlexaffabout
J.Y. Wang, Manuel Cortiñas Sáenz, B. Milan Horáček

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésALARMLead (geology)Sensitivity (control systems)Detection thresholdFalse alarmThreshold limit valueMathematicsComputer scienceMaterials scienceStatisticsReal-time computingChemistryEngineeringGeologyElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several alarm detection strategies for real-time ST-segment monitoring (including detection using any single lead, any two leads, any two contiguous leads, any three leads, and STindex, computed as the sum of the absolute ST values from three quasi-orthogonal leads) have been evaluated using a 12-lead ST database generated from the Dalhousie PTCA database. The database includes 95 patients with a total of 202 balloon occlusions. For all the occluded vessels combined, the detection sensitivity using any single lead for ST-alarm detection decreases from 84.7% to 74.8% when the threshold is increased from 1 mm to 1.5 mm. For alarm detection using any two leads, two contiguous leads, and three leads, the results using a 1-mm threshold are 79.7%, 78.7%, and 77.2%, respectively. The two-lead performance results can be improved to 87.1% for any two leads and to 84.2% for any two contiguous leads if a lower threshold of 0.8 mm is used. For all the possible three-lead combinations, the STindex computed using leads III, V2, and V5 shows the highest correlation to the sum of the absolute ST values from all 12 leads. A detection sensitivity of 85.2% can be obtained using STindex with a threshold of 1.5 mm.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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