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Enregistrement W4409958150 · doi:10.3389/fbioe.2025.1555882

Wireless skin sensors for electrocardiogram and heart rate monitoring in the neonatal intensive care unit: a prospective feasibility, safety, and accuracy study

2025· article· en· W4409958150 sur OpenAlexafffund
Eva Sénéchal, Daniel Radeschi, Shasha Lv, Emilie Jeanne, A. Aldasoro Ruiz, Lydia Tao, Brittany Dulmage, Wissam Shalish, Robert E. Kearney, Guilherme SantʼAnna

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Bioengineering and Biotechnology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFondation de l'Hôpital de Montréal pour enfants
Mots-clésMedicineNeonatal intensive care unitWirelessHeart rateMedical emergencyComputer scienceEmergency medicineInternal medicineTelecommunicationsPediatricsBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Assess feasibility, safety, and accuracy of electrocardiogram (ECG) and heart rate (HR) monitoring in neonates, using a new wireless skin sensor. Methods: Prospective observational study in infants of any gestational age admitted in the neonatal intensive care unit. ECG/HR signals were simultaneously recorded from a standard wired and new wireless system with bedside annotations. Feasibility was evaluated as signal coverage, gap numbers/durations, and sources of gaps. Safety was appraised by changes in skin condition and pain after/upon wireless sensor removal. Accuracy was measured using bias and 95% limits of agreement, and the coefficient of determination. The ability of the wireless sensors to detect normal and abnormal HR values was evaluated using a Clark Error Grid. Additionally, user satisfaction from parents and nurses were appraised using a short questionnaire. Results: 25 infants had 757 h of recorded signals over 96 days. ECG coverage was 99.9% [IQR: 99.9%-99.95%] for the wired vs 97.8% [IQR: 81.6%-99.9%; p < 0.00] for the wireless system, while HR coverage was 99.4% [IQR: 98.6%-99.9%] vs 89.7% [IQR: 75.6%-97.6%; p < 0.00]. Wireless ECG gaps were <5 s in 97% of cases, and HR gaps <30 s in 85%. All ECG gaps and 57% of HR gaps were due to Bluetooth disconnection (BD). 78% of BD in wireless HR were during kangaroo care (78%). Of 192 skin photographs (96 pairs), 98% were taken, showing increased but low skin scores post-removal, with median pain scores also low. Accuracy metrics showed strong agreement, with the Clark Error Grid indicating 97% of paired signals led to the same clinical outcome. Among 23 nurse and 18 parent responses, satisfaction with the wireless system was high. Conclusion: ECG and HR monitoring using a new wireless skin sensor was feasible, safe, and accurate when compared to the wired standard. Future adjustments in the technology are needed to improve signal coverage during handling and KC and test the sensors in unstable and more immature patients. Limitations included challenges in recruiting unstable neonates, variability introduced by multiple raters completing pain assessments, and inability to apply safety metrics to the wired standard of care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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