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Enregistrement W3012875769 · doi:10.2196/18092

Smart Shirts for Monitoring Physiological Parameters: Scoping Review

2020· article· en· W3012875769 sur OpenAlexvenueno aff
Hamzeh Khundaqji, Wayne Hing, James Furness, Mike Climstein

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusMEDLINEWeb of scienceHealth careMedicinePsychologyMedical emergencyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The recent trends of technological innovation and widescale digitization as potential solutions to challenges in health care, sports, and emergency service operations have led to the conception of smart textile technology. In health care, these smart textile systems present the potential to aid preventative medicine and early diagnosis through continuous, noninvasive tracking of physical and mental health while promoting proactive involvement of patients in their medical management. In areas such as sports and emergency response, the potential to provide comprehensive and simultaneous physiological insights across multiple body systems is promising. However, it is currently unclear what type of evidence exists surrounding the use of smart textiles for the monitoring of physiological outcome measures across different settings. OBJECTIVE: This scoping review aimed to systematically survey the existing body of scientific literature surrounding smart textiles in their most prevalent form, the smart shirt, for monitoring physiological outcome measures. METHODS: A total of 5 electronic bibliographic databases were systematically searched (Ovid Medical Literature Analysis and Retrieval System Online, Excerpta Medica database, Scopus, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, and SPORTDiscus). Publications from the inception of the database to June 24, 2019 were reviewed. Nonindexed literature relevant to this review was also systematically searched. The results were then collated, summarized, and reported. RESULTS: Following the removal of duplicates, 7871 citations were identified. On the basis of title and abstract screening, 7632 citations were excluded, whereas 239 were retrieved and assessed for eligibility. Of these, 101 citations were included in the final analysis. Included studies were categorized into four themes: (1) prototype design, (2) validation, (3) observational, and (4) reviews. Among the 101 analyzed studies, prototype design was the most prevalent theme (50/101, 49.5%), followed by validation (29/101, 28.7%), observational studies (21/101, 20.8%), and reviews (1/101, 0.1%). Presented prototype designs ranged from those capable of monitoring one physiological metric to those capable of monitoring several simultaneously. In 29 validation studies, 16 distinct smart shirts were validated against reference technology under various conditions and work rates, including rest, submaximal exercise, and maximal exercise. The identified observational studies used smart shirts in clinical, healthy, and occupational populations for aims such as early diagnosis and stress detection. One scoping review was identified, investigating the use of smart shirts for electrocardiograph signal monitoring in cardiac patients. CONCLUSIONS: Although smart shirts have been found to be valid and reliable in the monitoring of specific physiological metrics, results were variable for others, demonstrating the need for further systematic validation. Analysis of the results has also demonstrated gaps in knowledge, such as a considerable lag of validation and observational studies in comparison with prototype design and limited investigation using smart shirts in pediatric, elite sports, and emergency service populations.

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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,580

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations63
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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