Correntropy-Based Pulse Rate Variability Analysis in Children with Sleep Disordered Breathing
Notice bibliographique
Résumé
Pulse rate variability (PRV), an alternative measure of heart rate variability (HRV), is altered during obstructive sleep apnea. Correntropy spectral density (CSD) is a novel spectral analysis that includes nonlinear information. We recruited 160 children and recorded SpO2 and photoplethysmography (PPG), alongside standard polysomnography. PPG signals were divided into 1-min epochs and apnea/hypoapnea (A/H) epochs labeled. CSD was applied to the pulse-to-pulse interval time series (PPIs) and five features extracted: the total spectral power (TP: 0.01–0.6 Hz), the power in the very low frequency band (VLF: 0.01–0.04 Hz), the normalized power in the low and high frequency bands (LFn: 0.04–0.15 Hz, HFn: 0.15–0.6 Hz), and the LF/HF ratio. Nonlinearity was assessed with the surrogate data technique. Multivariate logistic regression models were developed for CSD and power spectral density (PSD) analysis to detect epochs with A/H events. The CSD-based features and model identified epochs with and without A/H events more accurately relative to PSD-based analysis (area under the curve (AUC) 0.72 vs. 0.67) due to the nonlinearity of the data. In conclusion, CSD-based PRV analysis provided enhanced performance in detecting A/H epochs, however, a combination with overnight SpO2 analysis is suggested for optimal results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».