Wireless skin sensors for electrocardiogram and heart rate monitoring in the neonatal intensive care unit: a prospective feasibility, safety, and accuracy study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».