Smart Mandibular Advancement Device for Intraoral Monitoring of Cardiorespiratory Parameters and Sleeping Postures
Notice bibliographique
Résumé
Obstructive sleep apnea (OSA), as a highly prevalent sleep disorder, causes several serious health complaints. It has been proved that using intraoral mandibular advancement devices (MADs) during sleep is an efficient treatment for OSA. However, due to limited number of sleep study laboratories, effectiveness of MAD therapy is not regularly monitored. This paper proposes a smart MAD with the capability of continuously monitoring of cardiorespiratory parameters as well as sleeping postures and breathing routes. In this regard, a flexible hybrid wireless sensing platform based on the intraoral photoplethysmography (PPG), temperature and accelerometry monitoring is developed. It is qualitatively and quantitatively discussed that the intraorally captured PPG signals by the smart MAD have similar features as the ones received from the conventional anatomical position, i.e., the left index fingertip. Extensive experimental measurements indicate that the proposed smart MAD can estimate heart-rate (HR), respiration rate (RR) and blood oxygen saturation (SpO <sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sub> ) with the maximum mean-absolute-errors of 2.4 bpm, 2.52 breaths/min, and 0.8%, respectively, in comparison to the reference measurements, while such a capability is not dependent on subject's positions and breathing routes. It is also shown that the smart MAD can readily identify different sleeping postures, namely, supine, left, right, and prone and breathing routes. The reliability and stability of the proposed smart MAD's measurements are proved by examining a group of subjects. The proposed smart MAD has potential to monitor the effectiveness of MAD treatment and eliminate untreated OSA without the requirement of attaching an extra monitoring platform to the patient's body.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».