A Bayesian Examination Of Equivalence Between Electrocardiogram-derived Heart Rate Variability And Photoplethysmogram-derived Heart Rate Variability
Notice bibliographique
Résumé
Heart rate variability (HRV) is a common measure of autonomic nervous system function used in both clinical and performance settings. HRV is measured by detecting repeated QRS intervals via electrocardiography (ECG). Consumer wearables commonly report “HRV” metrics by using photoplethysmography (PPG) detected at the wrist or finger. The PPG signal is a measure of blood flow versus the electrical ECG signal and although the calculations for the variability indices are similar, the outcomes of PPG-derived HRV (termed PRV) may not be an equivalent measure. One potential cause of dissociation between HRV and PRV is the variability in pulse transit time (PTT; time between heartbeat and peripheral pulse). PURPOSE: To determine if PRV measured with PPG is equivalent to HRV. METHODS: The data used were from two separate publicly accessible sources. ECG data from 1,084 subjects were obtained from the PhysioNet Autonomic Aging dataset and individual PTT variances for both the wrist (n = 26) and finger (n = 29) were derived from Rajala et al (2018). A Bayesian simulation was constructed whereby the individual arrival times of the PPG wave were calculated by placing a Gaussian prior on the 1,084 ECG series. The standard deviation of the prior corresponds to the variances from Rajala et al (2018). This was simulated 10,000 times for each PTT variance (total 596,200,000 simulated PPG series). The root mean square of successive differences (RMSSD) and standard deviation of N-N intervals (SDNN) were calculated for both HRV and PRV. The Region of Practical Equivalence bounds (ROPE) were set a priori at ±0.2% of true HRV. RESULTS: Results of the ROPE analysis are shown in Figure 1. As the SD of PTT increases, the equivalence of PRV and HRV decreases for both SDNN (A) and RMSSD (B). CONCLUSION: To be deemed “equivalent,” PTT variance should be <1 SD and < 2.5 SD for RMSSD and SDNN, respectively. For individuals with greater PTT variability, PRV is not a surrogate for HRV .
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 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 | 0,014 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».