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Enregistrement W3194188986 · doi:10.2196/30916

The Accuracy of Tidal Volume Measured With a Smart Shirt During Tasks of Daily Living in Healthy Subjects: Cross-sectional Study

2021· article· en· W3194188986 sur OpenAlexvenueno aff
Denise Mannée, Frans H. de Jongh, Hanneke van Helvoort

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpirometerSpirometrySession (web analytics)Task (project management)Physical therapyLimits of agreementMedicineSimulationStatisticsComputer scienceMathematicsNuclear medicineEngineeringAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Hexoskin is a smart shirt that can take continuous and objective measurements and could be part of a potential telemonitoring system. OBJECTIVE: The aim of this study was to determine the accuracy of the calibrated Hexoskin in measuring tidal volumes (TVs) in comparison to spirometry during various tasks. METHODS: In a cross-sectional study, the TV of 15 healthy subjects was measured while performing seven tasks using spirometry and the Hexoskin. These tasks were performed during two sessions; between sessions, all equipment was removed. A one-time spirometer-based calibration per task was determined in session 1 and applied to the corresponding task in both sessions. Bland-Altman analysis was used to determine the agreement between TV that was measured with the Hexoskin and that measured with spirometry. A priori, we determined that the bias had to be less than ±5%, with limits of agreement (LOA) of less than ±15%. Lung volumes were measured and had to have LOA of less than ±0.150 L. RESULTS: In the first session, all tasks had a median bias within the criteria (±0.6%). In the second session, biases were ±8.9%; only two tasks met the criteria. In both sessions, LOA were within the criteria in six out of seven tasks (±14.7%). LOA of lung volumes were greater than 0.150 L. CONCLUSIONS: The Hexoskin was able to correctly measure TV in healthy subjects during various tasks. However, after reapplication of the equipment, calibration factors were not able to be reused to obtain results within the determined boundaries. TRIAL REGISTRATION: Netherlands Trial Register NL6934; https://www.trialregister.nl/trial/6934.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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