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Enregistrement W4367174655 · doi:10.1371/journal.pone.0284911

Surface electromyography signal processing and evaluation on respiratory muscles of critically ill patients: A systematic review

2023· review· en· W4367174655 sur OpenAlexaboutno aff
Emanuel Fernandes Ferreira da Silva Júnior, Shirley Lima Campos, Wagner Souza Leite, Pedro Vanderlei de Sousa Melo, Rômulo Aquino Coelho Lins, Maria das Graças Rodrigues de Araújo, Marcelo Renato Guerino

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de PernambucoFundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de PernambucoConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversidade de PernambucoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésElectromyographyMedicineParasternal linePhysical medicine and rehabilitationCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Surface Electromyography (sEMG) has been used to monitor respiratory muscle function and contractility in several clinical situations, however there is the lack of standardization for the analysis and processing of the signals. OBJECTIVE: To summarize the respiratory muscles most assessed by sEMG in the critical care setting and the assessment procedure details employed on those muscles regarding electrode placement, signal acquisition, and data analysis. METHODS: A systematic review of observational studies was registered on PROSPERO (number CRD42022354469). The databases included PubMed; SCOPUS; CINAHL, Web of Science and ScienceDirect. Two independent reviewers ran the quality assessment of the studies using the Newcastle-Ottawa Scale and Downs & Black checklists. RESULTS: A total of 311 participants were involved across the 16 studies, from which 62.5% (10) assessed the diaphragm muscle and 50% (8) assessed the parasternal muscle with similar electrode placement in both of them. We did not identify common patterns for the location of the electrodes in the sternocleidomastoid and anterior scalene muscles. 12/16 reported sample rate, 10/16 reported band-pass and 9/16 reported one method of cardiac-interference filtering technique. 15/16 reported Root Mean Square (RMS) or derivatives as sEMG-obtained variables. The main applicabilities were the description of muscle activation in different settings (6/16), testing of reliability and correlation to other respiratory muscles assessment techniques (7/16), and assessment of therapy response (3/16). They found sEMG feasible and useful for prognosis purposes (2/16), treatment guidance (6/16), reliable monitoring under stable conditions (3/16), and as a surrogate measure (5/16) in mechanically ventilated patients in elective or emergency invasive procedures (5/16) or in acute health conditions (11/16). CONCLUSIONS: The diaphragm and parasternal muscles were the main muscles studied in the critical care setting, and with similar electrodes placement. However, several different methods were observed for other muscles electrodes placement, sEMG signals acquisition and data analysis.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,209 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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