Fetal heart rate monitoring during nocturnal polysomnography.
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: To evaluate the success rate of adding continuous electronic fetal heart rate monitoring (EFM) during full night polysomnography (PSG), in women with both gestational hypertension (GH) with uncomplicated singleton pregnancies. METHOD: As part of a larger study evaluating for the presence of sleep disordered breathing (SDB) in women with GH compared to women with uncomplicated pregnancies, continuous EFM was added to usual polysomnography. RESULTS: Forty-eight EFM studies (26 with GH and 22 with uncomplicated pregnancies) were evaluated. EFM studies were categorized by the percentage of time that interpretable tracings were obtained: < 25% of the time; 25-50% of the time; or > 50% of the time. We deemed > 50% of the time to be ideal, but under the test conditions 25-50% of the time to be acceptable. For women with GH, 71% of women had ideal or acceptable overnight EFM tracings compared to 82% for women with uncomplicated pregnancies. Of those women who were diagnosed with SDB, 77% had an acceptable or ideal EFM tracing. CONCLUSIONS: Adding EFM to conventional polysomnography is feasible and safe. It may prove an important adjunct as interest in sleep disorders of pregnancy continues to expand.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».