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Enregistrement W4408599856 · doi:10.1117/12.3047366

Methodology to establish non-invasive synchronous heart rate and heart rate variability measurement during uroflowmetry

2025· article· en· W4408599856 sur OpenAlexaff
Kyle B. Zuniga, Andrew Macnab, Joseph Borrell, Lynn Stothers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart rateHeart rate variabilityComputer scienceCardiologyEnvironmental scienceInternal medicineMedicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heart rate (HR) and heart rate variability (HRV) are established measures related to cardiovascular disease (CVD), a known risk factor correlated with lower urinary tract symptoms (LUTS) and overactive bladder (OAB). However, no standardized methodology exists to relate HR and HRV changes to uroflowmetry, the gold-standard evaluation for LUTS. Objective: to test the feasibility of methodology for synchronous, noninvasive measurement of HR and HRV, detrusor activity and uroflowmetry. Equipment: wireless continuous wave near-infrared spectroscopy (NIRS) instruments Poralite/Portamon (Artinis Medical Systems) with 3 wavelengths (785, 808, 830nm), spatially resolved configuration, and raw optical data collection at 25 to 100Hz. Protocol: Study subjects with and without LUTS provided data on voiding symptoms (validated International Consultation on Incontinence Questionnaire). Blood pressure and body mass index measurements allowed calculation of WHO cardiovascular disease risk. Subjects then wore the Portalite over the frontal cortex (HR and HRV monitoring) and the Portamon suprapubically (detrusor oxygenation monitoring). Device recording was linked synchronously to a wireless uroflow scale. Subjects were monitored for a 1-minute pre-void baseline, during voiding, and a 1-minute post-void baseline. Bladder scans confirmed bladder volume >150cc pre-baseline and measured post-void residual volume. N=40 (17 controls, 23 cases) completed the protocol. NIRS accurately monitored HR, HRV, detrusor oxygenation, and uroflowmetry in all cases. Synchronous, wireless monitoring to record the relationship between HR, HRV, detrusor activity, and uroflowmetry using non-invasive NIRS is feasible and generates reproducible results. This method will allow for larger scale studies analyzing the pathophysiology of CVD related to LUTS and OAB.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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