Intensive care photoplethysmogram datasets and machine-learning for blood pressure estimation: Generalization not guarantied
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
The large MIMIC waveform dataset, sourced from intensive care units, has been used extensively for the development of Photoplethysmography (PPG) based blood pressure (BP) estimation algorithms. Yet, because the data comes from patients in severe conditions—often under the effect of drugs—it is regularly noted that the relationship between BP and PPG signal characteristics may be anomalous, a claim that we investigate here. A sample of 12,000 records from the MIMIC waveform dataset was stacked up against the 219 records of the PPG-BP dataset, an alternative public dataset obtained under controlled experimental conditions. The distribution of systolic and diastolic BP data and 31 PPG pulse morphological features was first compared between datasets. Then, the correlation between features and BP, as well as between the features themselves, was analysed. Finally, regression models were trained for each dataset and validated against the other. Statistical analysis showed significant <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m1"><mml:mrow><mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"><mml:mrow><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo><</mml:mo><mml:mn>0.001</mml:mn></mml:mrow></mml:mfenced></mml:mrow></mml:math> differences between the datasets in diastolic BP and in 20 out of 31 features when adjusting for heart rate differences. The eight features showing the highest rank correlation <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m2"><mml:mrow><mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"><mml:mrow><mml:mrow><mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"><mml:mrow><mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow></mml:mfenced></mml:mrow><mml:mtext> </mml:mtext><mml:mo>></mml:mo><mml:mtext> </mml:mtext><mml:mn>0.40</mml:mn></mml:mrow></mml:mfenced></mml:mrow></mml:math> to systolic BP in PPG-BP all displayed muted correlation levels <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="m3"><mml:mrow><mml:mfenced open="(" close=")" separators="|"><mml:mrow><mml:mrow><mml:mfenced open="|" close="|" separators="|"><mml:mrow><mml:mi>ρ</mml:mi></mml:mrow></mml:mfenced></mml:mrow><mml:mtext> </mml:mtext><mml:mo><</mml:mo><mml:mtext> </mml:mtext><mml:mn>0.10</mml:mn></mml:mrow></mml:mfenced></mml:mrow></mml:math> in MIMIC. Regression tests showed twice higher baseline predictive power with PPG-BP than with MIMIC. Cross-dataset regression displayed a practically complete loss of predictive power for all models. The differences between the MIMIC and PPG-BP dataset exposed in this study suggest that BP estimation models based on the MIMIC dataset have reduced predictive power on the general population.
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 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 | 0,000 |
| 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 découle