A HEAD-TO-HEAD COMPARISON OF PULSE TRANSIT TIME USING SECOND-DERIVATIVE AND INTERSECTING TANGENTS METHODS
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Determination of aortic stiffness as measured by carotid-femoral pulse wave velocity (CFPWV) is based on pulse transit time (PTT). PTT is determined by identification of the foot of the pressure wave using either the peak of the second-derivative or the intersecting tangents algorithm. The aim of this study was to examine if there are any differences when these algorithms are performed on the same arterial pressure waveforms. Design and method: Carotid and femoral arterial pressure waveforms were simultaneously recorded using the piezoelectric sensors of the Complior Analyse system. Waveforms were extracted and imported into In-house software (MATLAB; MathWorks, Natick, Massachusetts, USA) to calculate the PTT only on valid pressure waveforms without artifacts that are due to movements. Results: In 105 human subjects (59 ± 18 years; 64% men) including a mix of 59% hypertensive, 34% with chronic kidney disease, 16% diabetic and 13% with cardiovascular disease, the average brachial blood pressure was 125 ± 18/73 ± 10 mmHg. A total of 6 203 pairs of simultaneous carotid and femoral arterial pressure waveforms were analysed. The PTT using the second-derivative algorithm was 68.4 ± 18.6 ms (CFPWV: 9.48 ± 3.18 m/s), similar to PTT using the intersecting tangents method that was 68.6 ± 18.8 (CFPWV: 9.45 ± 3.12). This difference while statistically significant given the high number of observation points (P < 0.001), is not considered to be clinically significant. Conclusions: Based on our findings, both algorithms perform similarly and can be used interchangeably when high quality acquisition are used. However, device-based algorithms may perform differently given variabilities in quality assessment criteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».