Assessment of heart rate variability for prognostication of life expectancy in patients with advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The goal of the study was to assess heart rate variability as a lifeexpectancy prognostication measure for patients with advanced cancer.Method: The first stage of the research was to implement a QRS detection algorithmwhich accurately discriminates normal heart beats (regular QRS complex) fromabnormal events (e.g. Premature Ventricular Contractions) from holter data filesrecorded using an orthogonal lead configuration (X, Y, and Z). Heart rate variabilitywas then assessed by calculating the standard deviation of the beat to beat intervals(SDNN = Standard deviation of N-N interval).Results: The algorithm was tested using data from the REFINE (Noninvasive RiskAssessment Early After a Myocardial Infarction) Study. 304 data files were evaluated.Normal beats were correctly classified with an accuracy of 99.9%, which correspondswell to other QRS detection algorithms. We are currently in the process of validatingour heart rate variability measures.Conclusion: We have developed a tool to assess heart rate variability. It ishypothesized that heart rate variability parameters can be used to discriminate patientswith short life expectancy (less than one week) from those with longer life expectancies.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».