Advancing PPG Signal Quality and Know-How Through Knowledge Translation—From Experts to Student and Researcher
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Despite the vast number of photoplethysmography (PPG) research publications and growing demands for such sensing in Digital and Wearable Health platforms, there appears little published on signal quality expectations for morphological pulse analysis. Aim: to determine a consensus regarding the minimum number of undistorted i.e., diagnostic quality pulses required, as well as a threshold proportion of noisy beats for recording rejection. Approach: Questionnaire distributed to international fellow researchers in skin contact PPG measurements on signal quality expectations and associated factors concerning recording length, expected artifact-free pulses (“diagnostic quality”) in a trace, proportion of trace having artifact to justify excluding/repeating measurements, minimum beats required, and number of respiratory cycles. Main Results: 18 (of 26) PPG researchers responded. Modal range estimates considered a 2-min recording time as target for morphological analysis. Respondents expected a recording to have 86–95% of diagnostic quality pulses, at least 11–20 sequential pulses of diagnostic quality and advocated a 26–50% noise threshold for recording rejection. There were broader responses found for the required number of undistorted beats (although a modal range of 51–60 beats for both finger and toe sites was indicated). Significance: For morphological PPG pulse wave analysis recording acceptability was indicated if <50% of beats have artifact and preferably that a minimum of 50 non-distorted PPG pulses are present (with at least 11–20 sequential) to be of diagnostic quality. Estimates from this knowledge transfer exercise should help inform students and researchers as a guide in standards development for PPG study design.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle