Detecting dynamic hyperinflation in COPD patients using a smart shirt: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: detection and quantification of dynamic hyperinflation (DH) in COPD patients in real-life is an intriguing issue, but hard to perform. This study assessed a smart shirt, capable of measuring breathing parameters, as a new diagnostic tool compared to standard lung function equipment. Methods: 31 healthy controls and 11 COPD patients performed basic spirometry, metronome-paced tachypnea (MPT) and an exercise test (either a six-minute-walk or a cardio-pulmonary exercise test (CPET)) wearing the smart shirt (Hexoskin, Carré Technologies, Montréal, Canada) and breathing through a sensor measuring flow. Breathing waveforms produced by the shirt were compared with mobile spirometry (Oxycon Mobile, Care Fusion, San Diego, USA) for its ability to register breathing (e.g. FEV1, IVC and breathing frequency) and detect DH. Results: Moderate-high correlations between the two devices were observed during basic spirometry (median Spearman’s rho for FEV1 (0.81), IVC (0.90) and frequency (0.95)) and during the longer MPT and exercise measurements (range 0.80 - 0.95). The agreement between the shirt and the mobile spirometry with respect to the detection of DH was poor to fair (kappa 0.2-0.3). The smart shirt detected DH more often than the spirometer. Conclusion: the smart shirt is capable of registering breathing patterns and alterations in breathing over time and DH can be detected. Several disturbing factors (such as movement, skin temperature and smart shirt sizing) need to be addressed to improve the detection algorithm. Disclosure: the authors declare no conflict of interest with any company whose equipment has been used.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».