Preliminary Experience With Inertial Movement Technology to Characterize Endotracheal Intubation Kinematics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Endotracheal intubation (ETI) is an important emergency intervention. Only limited data describe ETI skill acquisition and often use bulky technology, not easily transitioned to the clinical setting. In this study, we used small, portable inertial detection technology to characterize intubation kinematic differences between experienced and novice intubators. METHODS: We performed a prospective study including novice (<10 prior clinical ETI) and experienced (>100 clinical ETI) emergency providers. We tracked upper extremity motion with roll, pitch, and yaw using inertial measurement units (IMU) placed on the bilateral hands and wrists of the intubator. Subject performed 6 simulated emergency intubations on a mannequin. Using machine learning algorithms, we determined the motions that best discriminated experienced and novice providers. RESULTS: We included data on 12 novice and 5 experienced providers. Four machine learning algorithms (artificial neural network, support vector machine, decision tree, and K-nearest neighbor search) were applied. Artificial neural network had the greatest accuracy (95% confidence interval) for discriminating between novice and experienced providers (91.17%, 90.8%-91.5%) and was the most parsimonious of the tested algorithms. Using artificial neural network, information from 5 movement features (right hand, roll amplitude; right hand, pitch amplitude; right hand, yaw standard deviation; left hand, yaw standard deviation; left hand, pitch frequency of peak amplitude) was able discriminated experienced from novice providers. CONCLUSIONS: Novice and experienced providers have different ETI movement patterns and can be distinguished by 5 specific movements. Inertial detection technology can be used to characterize the kinematics of emergency airway management.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».