Automated Off-Line Respiratory Event Detection for the Study of Postoperative Apnea in Infants
Notice bibliographique
Résumé
Previously, we presented automated methods for thoraco-abdominal asynchrony estimation and movement artifact detection in respiratory inductance plethysmography (RIP) signals. This paper combines and improves these methods to give a method for the automated, off-line detection of pause, movement artifact, and asynchrony. Simulation studies demonstrated that the new combined method is accurate and robust in the presence of noise. The new procedure was successfully applied to cardiorespiratory signals acquired postoperatively from infants in the recovery room. A comparison of the events detected with the automated method to those visually scored by an expert clinician demonstrated a higher agreement (κ = 0.52) than that amongst several human scorers (κ = 0.31) in a clinical study . The method provides the following advantages: first, it is fully automated; second, it is more efficient than visual scoring; third, the analysis is repeatable and standardized; fourth, it provides greater agreement with an expert scorer compared to the agreement between trained scorers; fifth, it is amenable to online detection; and lastly, it is applicable to uncalibrated RIP signals. Examples of applications include respiratory monitoring of postsurgical patients and sleep studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».