Comparing metrological properties of pressure-sensitive mats for continuous patient monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Pressure-sensitive mat (PSM) technology offers several advantages as a sensor modality for patient monitoring since it is non-contact and unobtrusive. However, as we move to deploy PSM for long-term continuous patient monitoring, we must consider and characterize their metrological properties that arise due to their electrical, mechanical or optical construction. We evaluate the dynamic metrological properties of rise time, creep, percent change in creep, drift, and repeatability for three different PSM technologies from three vendors, namely, S4 (Kinotex fiber-optics), Tekscan (resistive ink), and XSensor (capacitive). Both long-term (14.5 hrs) and repeated short-term experiments (1 min) were conducted using two anthropometric models exhibiting contact pressures representative of adult and neonatal patients. Long-term experiments were conducted to characterize rise time, creep, percent change in creep, and drift for each sensor. With both pressure models, the XSensor exhibited the fastest dynamic response in terms of rise and recovery times, while Tekscan exhibited the slowest responses. S4 and Tekscan present with an expected decrease in drift with application of the adult model, but XSensor shows the opposite trend. Short-term experiments were conducted to measure repeatability with four application-removal repetitions for 1 min each. The coefficient of variation (CoV) was computed for each sensor as a measure of repeatability. For both pressure models, the smaller CoV of XSensor implies greater repeatability and hence, greater reliability.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».