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Enregistrement W2527379957 · doi:10.1159/000470636

Comparative Accuracy of Ambulatory ElectrocardiographicAnalysis Systems

2017· article· en· W2527379957 sur OpenAlexaff
Terrence J. Montague, Murali Rajaraman, Patricia Montague, Cynthia Spencer, Pentti M. Rautaharju

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Noninvasive Cardiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueECG Monitoring and Analysis
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAmbulatoryElectrocardiographyCardiologyAmbulatory ECGInternal medicineElectrodiagnosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a beat-to-beat hand count as the true diagnostic standard, the accuracy of 3 Holter systems in the analysis of 15-min electrocardiograms from 20 patients with frequent ventricular ectopic beats (VEBs) and 20 normal control subjects was assessed. The sensitivity of all 3 systems for VEB detection was high (92, 93 and 95%), and there were no differences (NS) in the absolute hand and system counts of total beats or VEBs, nor calculations of mean, maximum and minimum prevailing rates. Percent errors of total beats and mean and maximum prevailing rates were, on average, small (range 1 ± 2 to 3 ± 2%) and similar (NS) among the 3 systems. Percent errors of minimum rate were higher and significantly different (p < 0.01) among systems (10 ± 4 versus 4 ± 3 versus 2 ± 3%). Average VEB errors were even greater (10 ± 14, 8 ± 24 and 4 ± 6%), and there were no intersystem differences (NS). Individual intrasystem VEB errors ranged from 0 to 100%. Thus, commercial Holter systems provide accurate analysis of total beats and most prevailing rate parameters, but a considerably less accurate assessment of VEB frequency. However, enhanced performance may be obtained if specific systems are matched to specific clinical or research objectives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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