A novel self-adaptive method for improving patient monitoring with composite early-warning scores
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.
Notice bibliographique
Résumé
Wearable sensors utilize small, low-cost, noninvasive, and wireless components. These sensors capture vital signs, allowing the monitoring of patients remotely. In this manner, they are efficient tools to enhance patient care and can be used to monitor vulnerable populations, and keep track of the development of chronic diseases, and the transmission of infectious illnesses – such as during pandemics. However, there are many challenges to monitoring patients using wearables, with massive data generation and battery power consumption being significant constraints. Strategies to reduce data generation should be applied taking into account the patient’s clinical status and health risks. Previous studies took advantage of single early-warning scores (EWS) utilized in infirmaries to detect emergencies, reduce transmissions, and be a reference for self-adaptive features embedded in the devices. Our work proposes the use of composite EWS to infer health deterioration risk, minimize data transmissions and power consumption, and reduce excessive alarms through self-adaptive features based on these scores. We also compare our method with previous studies using real patient data. Further, we propose applying self-adaptive features to sampling, processing, and transmission rates. Our method demonstrated enhanced data reduction, 81% fewer readings than the baseline, significant pruning of the number of alarms, and dynamic and automatic inference of patient risk.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle