MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2893742615 · doi:10.1177/1541931218621271

Intelligent Bed Sheet Detects Respiratory Patterns

2018· article· en· W2893742615 sur OpenAlexaffabout
Laura Nicholson, Olivia A. Lin, Edward Shim

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespiratory rateStudioComputer scienceMedicineSimulationTelecommunicationsHeart rateInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new technology using an intelligent bed sheet made of fabric sensors is described as a novel advancement that supports wireless and continuous monitoring of vital signs without requiring wire attachments to the body. The intelligent bed sheet developed by Studio 1 Labs Inc. (Studio 1 Labs), can be used to support three distinct groups: i) healthcare institutions with human resource constraints, ii) caregivers who provide care for seniors, infants and children at home, and iii) independent seniors who prefer to age in place. This article describes two complementary research phases using the intelligent bed sheet to detect heart rate, respiratory rate, and respiratory effort. The first phase explores sensor validation from the intelligent bed sheet with preset respiratory conditions from high technology mannequins. The second phase involves a use case with healthy young adults comparing between physiological signals from the bed sheet with standard nursing protocols of manual counts and a pulse oximeter approved by Health Canada.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual MeetingMême sujetHealthcare Technology and Patient MonitoringTravaux en français237 207