Revealing the Dynamic Correlation betweenCardiac and Respiratory HemodynamicSignals Using Time-Dependent Panel Co-Integration Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Panel Co-integration is one of the most popular methods to reveal and evaluate the influence and the interactions that may exist between long-term variables; Co-integration is used in different field and enjoying unprecedented popularity due reliability, clarity and robustness. In this article, we conducted an investigation using very powerful mathematical model to verify if a long-term relationship exists between Cardiorespiratory hemodynamic signals, the methodology we applied in this paper is mainly based on four basic parts, in first part we applied unit root tests to assess the stationarity of series, the second step is to apply the test of Co-integration model and quantify this long-term relationship. Finally we applied the Granger causality tests to the entire panel that consists of 186 patients taken from Montreal Hospital / General MF (Massachusetts General Hospital / Marquette Foundation) database. The results found in this study show the long-term interaction between the Cardiorespiratory hemodynamic signals, and reveals how the understanding of these interactions can help the doctors to understand the risks that may exist between these interactions. The originality of this article is the number of variables incorporated in our model study. Unlike the majority of studies that are conducted with only two variables, our study is specified by its multidimensionality. The main advantage of a multidimensional and multivariate model is to solve a multitude of problemsthatprevent doctors to treat the patients betterandis not the case for studies in two dimensions.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».