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Enregistrement W4406026914 · doi:10.1159/000543354

Assessing the Validity of Computerized Algorithms for Determining Pulse Wave Velocity: A Clinical Study

2025· article· en· W4406026914 sur OpenAlexafffund
Amira Tairi, Hasan Obeid, Saliha Addour, Mark Butlin, Alberto Avolio, Catherine Fortier, Mohsen Agharazii

Notice bibliographique

RevuePulse · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilFonds de Recherche du Québec - SantéCentre Hospitalier Universitaire de QuébecMitacsUniversité Laval
Mots-clésPulse (music)AlgorithmComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Aortic stiffness, assessed through carotid-femoral pulse wave velocity (PWV), has been associated with an increased risk of cardiovascular events and mortality. Measurements of PWV are based on the proper identification of the foot of the pulse waveform by either the maximum of the second-derivative method (as used in Complior) or the intersecting tangents algorithms (as used in SphygmoCor). These approaches can give different results, especially at higher PWV ranges. However, these devices also differ by signal acquisition technology, signal filtering, and quality control algorithms, making the true contribution of analytical algorithms uncertain. The aim of the present study was to identify the differences in pulse transit time (PTT) and PWV calculated by these two algorithms when provided with the same input signal. Methods: In 113 subjects, 346 recordings of 10 s were obtained using the Complior Analyse system (PWVComp-2nd). The pulse waves were imported into MATLAB and filtered (n = 4,102 pairs of pulse waves), where after inspection 3,770 pairs were available for determination of PTT using second-derivative and intersecting tangents algorithms (PTTMat-2nd and PTTMat-IT) and the respective PWVMat-2nd and PWVMat-IT for each pair. Additionally, the same pulse wave recordings were analyzed using the SphygmoCor system in simulation mode, employing the intersecting tangents algorithm (PWVSphyg-IT). Results: The mean beat-by-beat PTTMat-2nd and PTTMat-IT were 54.55 ± 18.55 ms (range 15.00–129.00) and 54.61 ± 18.61 ms (range 15.00–126.00) (p = 0.09), respectively. The mean per participant PWVMat-2nd and PWVMat-IT were 9.67 ± 3.46 m/s and 9.66 ± 3.4 m/s with a mean difference of 0.01 ± 0.32 m/s (p = 0.35). The PWVComp-2nd and PWVSphyg-IT were 9.48 ± 3.25 m/s and 9.59 ± 3.25 m/s with a mean difference of 0.11 ± 0.66 m/s (p = 0.04). Conclusion: The present study shows that the difference between the two algorithms is negligible across a wide range of PTT and hence does not support the need for adjusting PWV according to the algorithm used for determining PTT.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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