Load Distribution Analysis for Weight and Ballistocardiogram Measurements of Heart Failure Patients using a Bed Scale
Notice bibliographique
Résumé
Ballistocardiogram (BCG) is an emerging tool with the potential to monitor heart failure (HF) patients. A close association of the weight to the BCG as an intermediate signal source requires a careful design, where events such as saturation of the weight signal can result in the loss of the BCG. This work closely examined the factors around the weight while load cells placed under each support of a bed collected the BCG (e.g., body weight, distribution over the four supports of the bed). Following the calibration of weights based on the location of the polls, the study examined the ratios of loads in head-foot and lateral directions. The head-foot ratio was also correlated to the height. Twelve non-obese HF patients were recruited, and the weight and BCG were appropriately measured, where the average error of the weight measurements was 0.45 ± 0.30%. The mean ratio of the loads between head to foot sensors was 3.2 ± 0.7 with a maximum ratio of 4.5, showing that the head-ward sensors supported greater body weight. The ratio of the loads between the right to left sensors was 1.2 ± 0.1. The height and the head-to-foot ratio had an inverse correlation (r = 0.52). Based on the analysis, the head-ward sensors should have a higher capacity of up to three times that of the foot-ward sensors to prevent any signal saturation. Mobility issues were observed in some subjects, attributing to the lateral imbalance. These novel findings based on the end-users (i.e., HF population) may allow better allocation of conditioning resources to obtain the BCG (e.g., optimally adjusted sensitivity).
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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 | 0,001 |
| 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 ».