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Enregistrement W2978308038 · doi:10.2196/16250

Evaluating the Accuracy of the VitalWellness Device

2019· article· en· W2978308038 sur OpenAlexvenueno aff
Nicole Polanco, Sharon Odametey, Neda Derakhshani, Mark Khachaturian, Connor Devoe, Kamal Jethwani, Sujay Kakarmath

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVital signsHeart rateMedicineStandard deviationRespiratory rateGold standard (test)Blood pressurePhotoplethysmogramPhysical therapyStatisticsSurgeryInternal medicineComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Wellness devices for health tracking have gained popularity in recent years. Additionally, portable and readily accessible wellness devices have several advantages when compared to traditional medical devices found in clinical environments The VitalWellness device is a portable wellness device that can potentially aide vital sign measuring for those interested in tracking their health. Objective In this diagnostic accuracy study, we evaluated the performance of the VitalWellness device, a wireless, compact, non-invasive device that measures four vital signs (blood pressure (BP), heart rate (HR), respiratory rate (RR), and body temperature using the index finger and forehead. Methods Volunteers age ≥18 years were enrolled to provide blood pressure (BP), heart rate (HR), respiratory rate (RR), and body temperature. We recruited participants with vital signs that fell within and outside of the normal physiological range. A sub-group of eligible participants were asked to undergo an exercise test, aerobic step test and/or a paced breathing test to analyze the VitalWellness device’s performance on vital signs outside of the normal physiological ranges for HR and RR. Vital signs measurements were collected with the VitalWellness device and FDA-approved reference devices. Mean, standard deviation, mean difference, standard deviation of difference, standard error of mean difference, and correlation coefficients were calculated for measurements collected; these measurements were plotted on a scatter plot and a Bland-Altman plot. Sensitivity analyses were performed to evaluate the performance of the VitalWellness device by gender, skin color, finger size, and in the presence of artifacts. Results 265 volunteers enrolled in the study and 2 withdrew before study completion. Majority of the volunteers were female (62%), predominately white (63%), graduated from college or post college (67%), and employed (59%). There was a moderately strong linear relationship between VitalWellness BP and reference BP (r=0.7, P<.05) and VitalWellness RR and reference RR measurements (r=0.7, P<.05). The VitalWellness HR readings were significantly in line with the reference HR readings (r=0.9, P<.05). There was a weaker linear relationship between VitalWellness temperature and reference temperature (r=0.3, P<.05). There were no differences in performance of the VitalWellness device by gender, skin color or in the presence of artifacts. Finger size was associated with differential performance for RR. Conclusions Overall, the VitalWellness device performed well in taking BP, HR, and RR when compared to FDA-approved reference devices and has potential serve as a wellness device. To test adaptability and acceptability, future research may evaluate user’s interactions and experiences with the VitalWellness device at home. In addition, the next phase of the study will evaluate transmitting vital sign information from the VitalWellness device to an online secured database where information can be shared with HCPs within seconds of measurement.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,330

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2019
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