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Enregistrement W4384943520 · doi:10.2196/44147

Blood Pressure Measurement Based on the Camera and Inertial Measurement Unit of a Smartphone: Instrument Validation Study

2023· article· en· W4384943520 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 mhealth and uhealth · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Trade, Industry and Energy
Mots-clésBlood pressureMedicinePhotoplethysmogramPopulationCuffPhysical therapyStatisticsMathematicsInternal medicineComputer scienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Even though several mobile apps that can measure blood pressure have been developed, the data about the accuracy of these apps are limited. Objective: We assessed the accuracy of AlwaysBP (test) in blood pressure measurement compared with the standard, cuff-based, manual method of brachial blood pressure measurement (reference). Methods: AlwaysBP is a smartphone software that estimates systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP) based on pulse transit time (PTT). PTT was calculated with a finger photoplethysmogram and seismocardiogram using, respectively, the camera and inertial measurement unit sensor of a commercially available smartphone. After calculating PTT, SBP and DBP were estimated via the Bramwell-Hill and Moens-Korteweg equations. A calibration process was carried out 3 times for each participant to determine the input parameters of the equations. This study was conducted from March to August 2021 at Chungnam National University Sejong Hospital with 87 participants aged between 19 and 70 years who met specific conditions. The primary analysis aimed to evaluate the accuracy of the test method compared with the reference method for the entire study population. The secondary analysis was performed to confirm the stability of the test method for up to 4 weeks in 15 participants. At enrollment, gender, arm circumference, and blood pressure distribution were considered according to current guidelines. Results: Among the 87 study participants, 45 (52%) individuals were male, and the average age was 35.6 (SD 10.4) years. Hypertension was diagnosed in 14 (16%) participants before this study. The mean test and reference SBPs were 120.0 (SD 18.8) and 118.7 (SD 20.2) mm Hg, respectively (difference: mean 1.2, SD 7.1 mm Hg). The absolute differences between the test and reference SBPs were <5, <10, and <15 mm Hg in 57.5% (150/261), 84.3% (220/261 ), and 94.6% (247/261) of measurements. The mean test and reference DBPs were 80.1 (SD 12.6) and 81.1 (SD 14.4) mm Hg, respectively (difference: mean -1.0, SD 6.0 mm Hg). The absolute differences between the test and reference DBPs were <5, <10, and <15 mm Hg in 75.5% (197/261), 93.9% (245/261), and 97.3% (254/261) of measurements, respectively. The secondary analysis showed that after 4 weeks, the differences between SBP and DBP were 0.1 (SD 8.8) and -2.4 (SD 7.6) mm Hg, respectively. Conclusions: AlwaysBP exhibited acceptable accuracy in SBP and DBP measurement compared with the standard measurement method, according to the Association for the Advancement of Medical Instrumentation/European Society of Hypertension/International Organization for Standardization protocol criteria. However, further validation studies with a specific validation protocol designed for cuffless blood pressure measuring devices are required to assess clinical accuracy. This technology can be easily applied in everyday life and may improve the general population's awareness of hypertension, thus helping to control it.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,211 · 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