Comparison of Wired and Wireless Heart Rate Monitoring in the Neonatal Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
In the Neonatal Intensive Care Unit (NICU), infants' vital signs are monitored on a continuous basis via wired devices. These often interfere with patient care and pose increased risks of skin damage, infection, and tangling around the body. Recently, a wireless system for neonatal monitoring called ANNEⓇ One (Sibel Health, Chicago, USA) was developed. We designed an ongoing study to evaluate the feasibility, reliability and accuracy, of using this system in the NICU. Vital signals were simultaneously acquired by using the standard, wired clinical monitor and the ANNEⓇ device. Data from 10 NICU infants were recorded for 8 hours per day during 4 consecutive days. Initial analysis of the heart rate (HR) data revealed four problems in comparing the signals: 1) gaps in the signals - periods of time for which data were unavailable, 2) wired and wireless signals were sampled at different rates, 3) a delay between the sampled values of wired and wireless signals, and 4) this delay increased with time. To address these problems, we developed a pre-processing algorithm that interpolated samples in short gaps, resampled the signals to an equal rate, estimated the delay and drift rate between corresponding signals, and aligned the signals. Applications of the pre-processing algorithm to 40 recordings demonstrated that it was very effective. A strong agreement between wireless and wired HR signals was seen, with an average correlation of 0.95±0.04, a slope of 1.00, and a variance accounted for 89.56±7.62%. Bland-Altman analysis showed a low bias across the ensemble, with an average difference of 0.11 (95% confidence interval of -0.02 to 0.24) bpm.Clinical relevance- This algorithm provides the means for a detailed comparison of wired and wireless monitors in the NICU.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».