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Enregistrement W4411300885 · doi:10.2196/70835

The Validation and Accuracy of Wearable Heart Rate Trackers in Children With Heart Disease: Prospective Cohort Study

2025· article· en· W4411300885 sur OpenAlexvenueno aff
Hidde J. Hardon, Yara N. Van Kerkhof, Beatrijs Bartelds, Janneke A.E. Kammeraad, Arend W. van Deutekom

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintActivity trackerProspective cohort studyMedicineCohortWearable computerPhysical therapyInternal medicineComputer sciencePhysical activityEmbedded systemWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Wearables are increasingly used in pediatric cardiology for heart rate (HR) monitoring due to advantages over traditional HR monitoring, such as prolonged monitoring time, increased patient comfort, and ease of use. However, their validation in this population is limited. Objective: The objective of this paper was to assess HR accuracy and validity from 2 wearables, the Corsano CardioWatch bracelet and the Hexoskin smart shirt, in children attending the pediatric cardiology outpatient clinic, exploring factors that influence accuracy, the Hexoskin shirt's arrhythmia detection efficacy, and patient satisfaction. Methods: Children with an indication for 24-hour Holter monitoring were equipped with a 24-hour Holter electrocardiogram (ECG; gold standard), together with both wearables. HR accuracy was defined as the percentage of HRs within 10% of Holter values, and agreement was assessed using Bland-Altman analysis. Subgroup analyses were conducted based on BMI, age, and time of wearing, among other factors. The association between accelerometry (expressed in gravitational units, g) and HR accuracy was analyzed to assess the impact of bodily movement on measurement accuracy. A blinded pediatric cardiologist analyzed Hexoskin shirt data for rhythm classification. Patient satisfaction was measured using a 5-point Likert scale questionnaire. Results: A total of 31 participants (mean age 13.2, SD 3.6 y; n=14, 45% female) and 36 participants (mean age 13.3, SD 3.9 y) were included for the CardioWatch and Hexoskin measurements, respectively. Mean accuracy was 84.8% (SD 8.7%) for the CardioWatch and 87.4% (SD 11%) for the Hexoskin shirt. Hexoskin shirt accuracy was notably higher in the first 12 hours (94.9%, SD 7.4%) compared to the latter 12 (80%, SD 16.7%; P<.001). Higher accuracy was observed at lower HRs (low vs high HR: CardioWatch: 90.9%, SD 9.3% vs 79%, SD 10.6%; P<.001 and Hexoskin shirt: 90.6%, SD 14% vs 84.5, SD 11.8%; P<.001). Both wearables demonstrated good agreement in their HR measurement with Holter readings (CardioWatch bias: -1.4 beats per minute [BPM]; 95% limits of agreement [LoA] -18.8 to 16.0. Hexoskin shirt bias: -1.1 BPM; 95% LoA -19.5 to 17.4). HR measurement accuracy declined during more intense bodily movements. Correct classification of the Hexoskin's shirt rhythm recordings was achieved in 86% (31/36) of cases. Patient satisfaction scores were significantly higher for both the CardioWatch (median 3.8, range 3.5-4.3; P<.001) and Hexoskin shirt (median 3.7, range 3.0-4.0; P<.001) compared to the Holter (median 2.6, range 2.1-3.2). Conclusions: The Corsano CardioWatch and Hexoskin shirt demonstrate good accuracy in pediatric HR monitoring and provide higher patient comfort than conventional monitoring. Both wearables show good agreement in relation to the gold standard device. However, measurement accuracy declines with increasing bodily movement and higher heart rates. More research is needed to explore the underlying causes for these inaccuracies and how to counteract them. The Hexoskin shirt also shows potential in arrhythmia detection. While further development is warranted, these wearables show promise in enhancing diagnostics, therapeutic monitoring, and patient safety in pediatric cardiology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,321 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2025
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Résumé présentoui

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