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Enregistrement W4385409704 · doi:10.33137/utmj.v100i2.41461

The emerging role of wearables in cardiac care

2023· article· en· W4385409704 sur OpenAlexaffvenue
Sophie Sigfstead, Christopher C. Cheung

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Medical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueECG Monitoring and Analysis
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWearable computerWearable technologyVariety (cybernetics)Health careRisk analysis (engineering)Cardiovascular healthBusinessMedicineFrontierDiseaseComputer sciencePathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years the consumer wearable technology market has experienced remarkable growth, offering consumers an increasing variety of health-related metrics, which include heart rate and electrocardiogram (ECG) data. This development has prompted significant investigation into the role of these devices in cardiac care, revealing numerous advantages and possibilities for innovation. Specifically, wearables have demonstrated value in diagnosing cardiac conditions, assisting with personalized disease management, improving health outcomes, and providing continual monitoring. Current limitations are related to issues such as inaccessibility and device inaccuracy, both of which are significant concerns, due to their impacts on patient well-being and appropriate health resource utilization. Despite these issues, wearables remain an incredibly promising frontier in cardiac care, capable of driving innovation in multiple aspects of cardiovascular practice. This article aims to provide an overview of the current technology available, its demonstrated benefits and limitations, and its future advancement opportunities.

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 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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