Heart Rate Measurements in Patients with Obstructive Sleep Apnea and Atrial Fibrillation: Prospective Pilot Study Assessing Apple Watch’s Agreement With Telemetry Data
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
BACKGROUND: Patients with obstructive sleep apnea (OSA) are at a higher risk for atrial fibrillation (AF). Consumer wearable heart rate (HR) sensors may be a means for passive HR monitoring in patients with AF. OBJECTIVE: The aim of this study was to assess the Apple Watch's agreement with telemetry in measuring HR in patients with OSA in AF. METHODS: Patients with OSA in AF were prospectively recruited prior to cardioversion/ablation procedures. HR was sampled every 10 seconds for 60 seconds using telemetry and an Apple Watch concomitantly. Agreement of Apple Watch with telemetry, which is the current gold-standard device for measuring HR, was assessed using mixed effects limits agreement and Lin's concordance correlation coefficient. RESULTS: A total of 20 patients (mean 66 [SD 6.5] years, 85% [n=17] male) participated in this study, yielding 134 HR observations per device. Modified Bland-Altman plot revealed that the variability of the paired difference of the Apple Watch compared with telemetry increased as the magnitude of HR measurements increased. The Apple Watch produced regression-based 95% limits of agreement of 27.8 - 0.3 × average HR - 15.0 to 27.8 - 0.3 × average HR + 15.0 beats per minute (bpm) with a mean bias of 27.8 - 0.33 × average HR bpm. Lin's concordance correlation coefficient was 0.88 (95% CI 0.85-0.91), suggesting acceptable agreement between the Apple Watch and telemetry. CONCLUSIONS: In patients with OSA in AF, the Apple Watch provided acceptable agreement with HR measurements by telemetry. Further studies with larger sample populations and wider range of HR are needed to confirm these findings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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