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Enregistrement W2759985285 · doi:10.2196/iproc.8295

Continuous Remote Monitoring of Vital Signs in Pediatric Population

2017· article· en· W2759985285 sur OpenAlexvenueno aff
Dhwanil Damania

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVital signsMedical emergencyWearable computerBluetoothHealth careClearanceWirelessRemote patient monitoringMedicineTelemedicineComputer scienceEmbedded systemTelecommunicationsNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Wearable sensor technologies coupled with secure patient portals allow for continuous real-time data acquisition from a patient in a hospital or home setting. This combination renders more effective health-management system with faster patient-recovery times and reduced healthcare costs. VitalConnect Inc. has developed a fully-disposable, FDA-cleared (for adults) wireless biosensor (VitalPatch®) that is worn on chest. VitalPatch captures multiple medical-grade biometrics and transmits the physiological data continuously (via Bluetooth) for up to 96 hours to a relay (tablet, wireless hub). Like adults, pediatric patients (5-17 years of age) could also benefit from such small and low-profile biosensor that can collect and stream vital signs uninterruptedly to a secure patient-portal. This data can then be monitored by a clinical triage center or healthcare-provider. Objective: Continuous remote monitoring of heart rate (HR) and breathing rate (BR) is critical during acute or chronic illnesses. The primary purpose of this study was to evaluate the performance of the VitalConnect platform in pediatric subjects during activities of daily living (ADL) to confirm accuracy of sensor measurements for HR and BR with respect to a clinical reference device, Capnostream20 (Oridion). Additionally, information on comfort and usability of VitalPatch at home was assessed for the total duration of wear. Methods: Thirty-five children were enrolled in the study (24 between 9-17 years, 11 between 5-8 years). All subjects participated in 96-hour wear-period of the VitalPatch biosensor and performed one hour of in-lab protocol on Day1 of the wear duration. Each participant underwent stationary breathing exercises (spontaneous, metronome), ADLs with postural maneuvers and treadmill walking. The study was conducted in presence of a nurse after approval from Institutional Review Board. The performance of heart rate, respiration rate, posture and number of steps were assessed for each subject separately using the mean absolute error (MAE) between the true and measured values. The reference for posture and step count was manual observation. Results: During the stationary condition, MAE (across 35 children) for HR and BR was 2.1±1.0 beats per minute (BPM) and 2.2±0.8 breaths per minute (BrPM) respectively compared to Capnostream20. During ADLs, MAE was 4.3±2.7 BPM for HR and 3.7±1.7 BrPM for BR. Accuracy of posture (standing, supine, walking) was >93% and step-count was >95% overall. Moreover, 80% participants rated wearing VitalPatch ‘comfortable’ without any itchiness during 96-hour wear. Conclusions: The VitalPatch biosensor demonstrated clinically-acceptable accuracy compared to a standardized reference device for both heart rate and breathing rate. It also provided sufficiently accurate measures for activity in terms of posture and number of steps. Furthermore, when used for up to 4 days at home, there were no adverse events (i.e. rashes, dermatitis, mechanical skin injury) and user experience was satisfactory. The accuracy of vitals and ease-of-use in the home environment in children aged 5-17 illustrate the potential of VitalPatch as a non-invasive and cost-effective vital sign monitoring alternative. VitalPatch biosensor can be integrated into state-of-art devices to monitor vital signs for pediatric patients with diseases like congenital heart abnormalities and adolescent fatigue.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,375 · 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 tête enseignante, 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
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