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Enregistrement W3206083514 · doi:10.3390/s21216949

Microwave Hydration Monitoring: System Assessment Using Fasting Volunteers

2021· article· en· W3206083514 sur OpenAlexaff
Brendon C. Besler, Elise Fear

Notice bibliographique

RevueSensors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermittivityMicrowavePopulationMetric (unit)Gold standard (test)MedicineMaterials scienceComputer scienceEnvironmental healthInternal medicineTelecommunicationsEngineeringDielectric

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydration is an important aspect of human health, as water is a critical nutrient used in many physiological processes. However, there is currently no clinical gold standard for non-invasively assessing hydration status. Recent work has suggested that permittivity in the microwave frequency range provides a physiologically meaningful metric for hydration monitoring. Using a simple time of flight technique for estimating permittivity, this study investigates microwave-based hydration assessment using a population of volunteers fasting during Ramadan. Volunteers are measured throughout the day while fasting during Ramadan and while not fasting after Ramadan. Comparing the estimated changes in permittivity to changes in weight and the time s fails to establish a clear relationship between permittivity and hydration. Assessing the subtle changes in hydration found in a population of sedentary, healthy adults proves difficult and more work is required to determine approaches suitable for tracking subtle changes in hydration over time with microwave-based hydration assessment techniques.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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