Unobtrusive Detection of Simulated Orthostatic Hypotension and Supine Hypertension Using Ballistocardiogram and Electrocardiogram of Healthy Adults
Notice bibliographique
Résumé
Effective management of neurogenic orthostatic hypotension and supine hypertension (SH-OH) due autonomic failure requires a frequent and timely adjustment of medication throughout the day to maintain the blood pressure (BP) within the normal range, i.e., an accurate depiction of BP is a key prerequisite of effective management. One of the emerging technologies that provide one's circadian and long-term physiological status with increased usability is unobtrusive zero-effort monitoring. In this paper, a zero-effort device, a floor tile, was used to develop an unobtrusive BP monitoring technique. Namely, RJ-interval, the time between the J-peak of a ballistocardiogram and the R-peak of an electrocardiogram, was used to develop a classifier that can detect changes in systolic BP (SBP) induced by the Valsalva maneuver on healthy adults (i.e., a simulated SH-OH). A t-test was used to show statistical differences between the mean RJ-intervals of decreased SBP, baseline, and increased SBP. Following the t-test, a classifier that detected a change in SBP was developed based on a naïve Bayes classifier (NBC). The t-test showed a clear statistical difference between the mean RJ-intervals of the increased SBP, baseline, and decreased SBP. The NBC-based classifier was able to detect increased SBP with 89.3% true positive rate (TPR), 100% true negative rate (TNR), and 94% accuracy and detect decreased SBP with 92.3% TPR, 100% TNR, and 95% accuracy. The analysis showed strong potential in using the developed classifier to assist monitoring of people with SH-OH; the algorithm may be used clinically to detect a long-term trend of symptoms of SH-OH.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».