A Prospective Pilot Study of the Biometrics of Critical Care Practitioners during Live Patient Care using a Wearable "Smart Shirt"
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To measure the biometrics (heart rate, heart rate variability) of critical care physicians during live clinical patient scenarios. Design: Participants wore the Hexoskin biometric smart shirt (Hexoskin, Carrè Technologies, Montreal, Quebec) during live clinical activities. Setting: 24-bed tertiary care children’s hospital pediatric intensive care unit. Subjects: Pediatric critical care attendings and fellows. Interventions: Heart rate (HR), respiratory rate (RR), and heart rate variability (HRV) were recorded during clinical shifts. Activities included subject baseline (SB), patient rounds (PR), tracheal intubation (TI), and central line insertion (CL). Measurements and main results: Mean HR for the activities SB, PR, TI, and CL were 81 ± 3.65, 85 ± 4.75, 99 ± 10.83, and 108 ± 8.97 beats per min, respectively. Mean standard deviation dispersion perpendicular and along the axis of identity (SD1/SD2) were 0.244 ± 0.038, 0.220 ± 0.022, 0.180 ± 0.050, and 0.167 ± 0.015, respectively. P values for mean HR, max HR, and HRV were significant when comparing SB with TI (0.010, 0.027, and 0.001) and CL (0.007, 0.001, and 0.012) but not when comparing with PR (0.026, 0.125, and 0.321). Comparison of SD1/SD2 for TI versus CL showed no statistical significance, P=0.578. Poincaré plots confirmed the similar patterns of physiologic activation. Subject baseline and PR plots were fan-shaped, suggesting primary parasympathetic input. TI and CL were torpedo-shaped, suggesting sympathetic activation. Conclusion: Study of the biometrics of physicians as they deliver real-time critical patient care is feasible using wearable technology. Critical care activities requiring not only thought, focus, and planning but also the physical execution of technical skills, such as IT or CL insertion, resulted in higher levels of sympathetic activation. Further study of physicians from various specialties and different levels of experience, the use of stress mitigation techniques, and correlation with procedural success or failure is warranted
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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 | 0,000 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».