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Enregistrement W4290975460 · doi:10.2196/36618

Noncontact Longitudinal Respiratory Rate Measurements in Healthy Adults Using Radar-Based Sleep Monitor (Somnofy): Validation Study

2022· article· en· W4290975460 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 Biomedical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSupine positionRespiratory rateSleep (system call)MoodHeart rateAudiologyAnesthesiaInternal medicineBlood pressureComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Respiratory rate (RR) is arguably the most important vital sign to detect clinical deterioration. Change in RR can also, for example, be associated with the onset of different diseases, opioid overdoses, intense workouts, or mood. However, unlike for most other vital parameters, an easy and accurate measuring method is lacking. OBJECTIVE: This study aims to validate the radar-based sleep monitor, Somnofy, for measuring RRs and investigate whether events affecting RR can be detected from personalized baselines calculated from nightly averages. METHODS: First, RRs from Somnofy for 37 healthy adults during full nights of sleep were extensively validated against respiratory inductance plethysmography. Then, the night-to-night consistency of a proposed filtered average RR was analyzed for 6 healthy participants in a pilot study in which they used Somnofy at home for 3 months. RESULTS: Somnofy measured RR 84% of the time, with mean absolute error of 0.18 (SD 0.05) respirations per minute, and Bland-Altman 95% limits of agreement adjusted for repeated measurements ranged from -0.99 to 0.85. The accuracy and coverage were substantially higher in deep and light sleep than in rapid eye movement sleep and wake. The results were independent of age, sex, and BMI, but dependent on supine sleeping position for some radar orientations. For nightly filtered averages, the 95% limits of agreement ranged from -0.07 to -0.04 respirations per minute. In the longitudinal part of the study, the nightly average was consistent from night to night, and all substantial deviations coincided with self-reported illnesses. CONCLUSIONS: RRs from Somnofy were more accurate than those from any other alternative method suitable for longitudinal measurements. Moreover, the nightly averages were consistent from night to night. Thus, several factors affecting RR should be detectable as anomalies from personalized baselines, enabling a range of applications. More studies are necessary to investigate its potential in children and older adults or in a clinical setting.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,312
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,246 · 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