A Time-Series Approach to Predict Obstructive Sleep Apnea (OSA) Episodes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sleep apnea is a common respiratory disorder during sleep.It is characterized by pauses in breathing or shallow breathing during sleep for longer than 10 seconds.Except the fact that not having a proper sleep and being rested for the next day, in some cases the apnea period (not breathing interval) may last more than 30 seconds and this situation can even be fatal.14% of men and 5% of women suffer from Obstructive Sleep Apnea (OSA) in United States.Patients may experience apnea for more than 300 times in a single night sleep.Polysomnography (PSG) is a multi-parametric recording of biophysiological changes, containing EEG, ECG, SpO2, Nasal Airflow signals, performed during overnight sleep.In this study, a fully automatic apnea detection algorithm is developed and an early warning system is proposed to predict OSA episodes by extracting time-series features of OSA periods and regular respiration using nasal airflow signal.Extracted features are then reduced to improve the performance of the prediction.Support vector machines (SVM), one of the commonly used classification algorithms in medical applications, is implemented for learning and prediction of the OSA episodes.The results show that OSA episodes are predicted with 87.6% of accuracy and 91.3% of sensitivity, 30 seconds before patient faces apnea.By this approach, apnea related health risks can be minimized by foreknowledge.
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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 découle