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Enregistrement W3166016148 · doi:10.1096/fasebj.2021.35.s1.02888

Tracking astronaut physical activity and cardiorespiratory responses with the Bio‐Monitor sensor shirt

2021· article· en· W3166016148 sur OpenAlexafffundabout
Carmelo Mastrandrea, Danielle K. Greaves, Richard L. Hughson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensResearch Institute for Aging
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésSpaceflightInternational Space StationWearable computerCardiorespiratory fitnessDeconditioningWeightlessnessAccelerometerTelemetryMedicineAeronauticsSimulationPhysical medicine and rehabilitationComputer sciencePhysical therapyEngineeringEmbedded systemAerospace engineeringTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Astronauts develop insulin resistance, and are at risk for cardiovascular deconditioning, during long‐duration missions to the International Space Station (ISS) despite their daily exercise sessions (Hughson et al. Am J Physiol Heart Circ Physiol 310: H628–H638, 2016). Chronic unloading of the musculoskeletal and cardiovascular systems in microgravity dramatically reduces the challenge of daily activities, and the astronauts’ schedules limit them to approximately 30‐min/day aerobic exercise. To understand the physical demands of spaceflight and how these change from daily life on Earth, the Vascular Aging experiment is equipping astronauts for 48‐72h continuous recordings with the Canadian Space Agency's Bio‐Monitor wearable sensor shirt. The Bio‐Monitor (Bio‐M), developed from the commercial Hexoskin® device, consists of 3‐lead ECG, thoracic and abdominal respiratory bands, 3‐axis accelerometer, skin temperature and SpO2 sensor placed on the forehead. Our utilisation of this equipment necessitated the development of novel processing and visualisation techniques, to better interpret and guide subsequent data analyses. Here we present initial data from astronauts wearing the BioM prior to launch and aboard the ISS, demonstrating the ability to extract useful data from BioM, using software developed ‘in‐house’ . Astronauts wore the Bio‐M continually for 72‐h except for periods of water immersion or when the device conflicted with another activity. After physical exercise, astronauts changed to a dry shirt. First, we assessed the key data‐quality metrics to provide initial appraisals of acceptable recordings. Mean total recording length pre‐flight (60.5 hours) was similar to that in‐flight (66.5 hours), with a consistent distribution of recorded day (44% vs 45%, 6am‐6pm) and night (56% vs 55%, 6pm‐6am) hours (pre‐flight vs in‐flight respectively). For each recording, quality assessment of ECG signals was performed for individual leads, before combining signals and cross‐correlating R‐waves to produce reliable heart‐rate timings. Mean ECG quality for individual leads, represented here as the percentage of usable signal to total recording duration, was somewhat lower in‐flight (92%) when compared to pre‐flight (96%), likely caused by poor skin contact or dry shirt electrodes; combining lead signals as mentioned above improved the proportion of usable data to 97% and 98% respectively. Accelerometer recordings identified a significant reduction in high‐force movements over the 72‐hour recordings, with just over 2.5 hours/day of high‐force activity in astronauts pre‐flight vs 50 minutes/day in‐flight. It should be noted however that accelerometer measurements in zero‐gravity are likely to be reduced, and future refinement of activity data continues. Average heart rates in‐flight showed little difference when compared to pre‐flight, although future analyses will compare periods of sleep, rest, and activity to further refine this comparison. We conclude that utilisation of the BioM hardware with our own analysis techniques produces high‐quality data allowing for future interpretation and investigation of spaceflight‐induced physiological adaptations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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