Defining the physiological bounds of left ventricular ejection time with a wireless, wearable ultrasound: An analysis of over 137,000 cardiac cycles
Notice bibliographique
Résumé
Background: Flow time (FT) or the left ventricular ejection time (LVET) is the duration of mechanical systole, when the aortic valve is open and ejecting blood. LVET can be measured in the common carotid artery from the time of the systolic upstroke to the incisural notch. FT is directly related to stroke volume (SV) and therefore has important implications for inpatient and outpatient cardiovascular care. Despite this known relationship between FT (i.e., LVET) and SV, large patient datasets describing the distribution and physiological bounds of FT are lacking. Methods: Using a wearable, continuous-wave Doppler ultrasound patch, we are amassing a database of cardiac cycles from the common carotid Doppler pulse in patients and healthy volunteers performing various preload challenges. Results: From this dataset of over 137,000 measurements in 347 patients, we report the mean and distributions of the common carotid artery flow time (i.e., LVET) corrected for heart rate using several prevailing equations. Conclusions: Our findings are the most extensive exploration of the physiological bounds of FT (i.e., LVET) and are useful in both clinical assessments of cardiac health and various algorithm detection applications.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».