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Enregistrement W4213023389 · doi:10.2196/30091

Usability of Wearable Multiparameter Technology to Continuously Monitor Free-Living Vital Signs in People Living With Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Prospective Observational Study

2022· article· en· W4213023389 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Leicester Biomedical Research CentreUniversity of LeicesterNational Institute for Health and Care ResearchUniversity Hospitals of Leicester NHS TrustPfizer
Mots-clésMedicineCOPDExacerbationVital signsQuality of life (healthcare)Physical therapyPulmonary diseaseInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Vital signs monitoring (VSM) is routine for inpatients, but monitoring during free-living conditions is largely untested in chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Objective This study investigated the usability and acceptability of continuous VSM for people with COPD using wearable multiparameter technology. Methods In total, 50 people following hospitalization for an acute exacerbation of COPD (AECOPD) and 50 people with stable COPD symptoms were asked to wear an Equivital LifeMonitor during waking hours for 6 weeks (42 days). The device recorded heart rate (HR), respiratory rate (RR), skin temperature, and physical activity. Adherence was defined by the number of days the vest was worn and daily wear time. Signal quality was examined, with thresholds of ≥85% for HR and ≥80% for RR, based on the device’s proprietary confidence algorithm. Data quality was calculated as the percentage of wear time with acceptable signal quality. Participant feedback was assessed during follow-up phone calls. Results In total, 84% of participants provided data, with average daily wear time of 11.8 (SD 2.2) hours for 32 (SD 11) days (average of study duration 76%, SD 26%). There was greater adherence in the stable group than in the post-AECOPD group (≥5 weeks wear: 71.4% vs 45.7%; P=.02). For all 84 participants, the median HR signal quality was 90% (IQR 80%-94%) and the median RR signal quality was 93% (IQR 92%-95%). The median HR data quality was 81% (IQR 58%-91%), and the median RR data quality was 85% (IQR 77%-91%). Stable group BMI was associated with HR signal quality (rs=0.45, P=.008) and HR data quality (rs=0.44, P=.008). For the AECOPD group, RR data quality was associated with waist circumference and BMI (rs=–0.49, P=.009; rs=–0.44, P=.02). In total, 36 (74%) participants in the Stable group and 21 (60%) participants in the AECOPD group accepted the technology, but 10 participants (12%) expressed concerns with wearing a device around their chest. Conclusions This wearable multiparametric technology showed good user acceptance and was able to measure vital signs in a COPD population. Data quality was generally high but was influenced by body composition. Overall, it was feasible to continuously measure vital signs during free-living conditions in people with COPD symptoms but with additional challenges in the post-AECOPD context.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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