Investigating Optimal Intermittent Pneumatic Compression Timing Across Two Days
Notice bibliographique
Résumé
Intermittent pneumatic compression (IPC) systems are employed to treat vascular diseases. It has been shown that applying cardiac-gated compression effectively enhances femoral blood velocity (BV), but the optimal compression timing likely varies between individuals and may vary over time. While a previous work has shown the usability of one heartbeat ahead BV estimation to optimize the compression timing, that study was limited to a single treatment session and the BV estimator performance may deteriorate for the next sessions. Therefore, the goal of this study is to develop BV estimators and evaluate their accuracy over a longer time-scale. Six participants wore a custom IPC system and experienced random cardiac-gated compression timings for 1.5 hours per day for two days. A data- driven model was trained on electrocardiogram and applied pressure data to predict femoral BV one heartbeat ahead in a closed loop manner. The mean R2for this model across participants on the second session was 0.74 ± 0.09 and the mean absolute error was approximately 3%, which is a reduction of only 11% compared to the first sessions, for both metrics. This study is the first to show that BV across IPC sessions can be predicted using a pre-trained model. This work may lead to a significant improvement in IPC performance with only an initial model training session.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».