Physiological signal entropy in patients with chronic respiratory disease: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background Chronic respiratory diseases (CRDs) such as COPD and asthma have a substantial impact on patients and healthcare systems. Recent research on diagnosing and monitoring CRDs highlights the potential of continuous measurement of physiological parameters using nonlinear measures such as entropy analysis. Entropy measures the irregularity and complexity of physiological signals, reflecting the engagement of physiological control mechanisms. This systematic review examines the current evidence on changes in the entropy of physiological signals in CRDs. Methods The review follows Preferred Reporting in Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines and includes studies from databases such as Scopus, Medline, CINAHL and Embase. Quality assessment was conducted using the Newcastle–Ottawa Scale. Evidence was qualitatively synthesised, taking into account entropy signals, entropy type and results. Results 11 studies met the inclusion criteria. Entropy in signals including heart rate variability (HRV), airflow, peripheral oxygen saturation ( S pO 2 ), inter-breath interval and tidal volume were evaluated. The findings indicated that patients with COPD and asthma exhibit lower entropy in HRV and airflow compared to healthy controls, with entropy decreasing as disease severity increases. Conversely, S pO 2 entropy values were increased during an exacerbation compared to stable COPD. Conclusion The review highlights the potential of entropy analysis of physiological signals for early detection of COPD exacerbations and for differentiating between various levels of disease severity in both COPD and asthma. Additionally, it identifies research gaps, particularly in relation to other CRDs such as bronchiectasis and interstitial lung diseases. Further research is needed to facilitate the development of this approach into a fully effective tool for clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».