Oxygen saturation resolution influences regularity measurements
Notice bibliographique
Résumé
The measurement of regularity in the oxygen saturation (SpO(2)) signal has been suggested for use in identifying subjects with sleep disordered breathing (SDB). Previous work has shown that children with SDB have lower SpO(2) regularity than subjects without SDB (NonSDB). Regularity was measured using non-linear methods like approximate entropy (ApEn), sample entropy (SamEn) and Lempel-Ziv (LZ) complexity. Different manufacturer's pulse oximeters provide SpO(2) at various resolutions and the effect of this resolution difference on SpO(2) regularity, has not been studied. To investigate this effect, we used the SpO(2) signal of children with and without SDB, recorded from the Phone Oximeter (0.1% resolution) and the same SpO(2) signal rounded to the nearest integer (artificial 1% resolution). To further validate the effect of rounding, we also used the SpO(2) signal (1% resolution) recorded simultaneously from polysomnography (PSG), as a control signal. We estimated SpO(2) regularity by computing the ApEn, SamEn and LZ complexity, using a 5-min sliding window and showed that different resolutions provided significantly different results. The regularity calculated using 0.1% SpO(2) resolution provided no significant differences between SDB and NonSDB. However, the artificial 1% resolution SpO(2) provided significant differences between SDB and NonSDB, showing a more random SpO(2) pattern (lower SpO(2) regularity) in SDB children, as suggested in the past. Similar results were obtained with the SpO(2) recorded from PSG (1% resolution), which further validated that this SpO(2) regularity change was due to the rounding effect. Therefore, the SpO(2) resolution has a great influence in regularity measurements like ApEn, SamEn and LZ complexity that should be considered when studying the SpO(2) pattern in children with SDB.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».