Oscillometric blood pressure measurement: modeling and analysis of the area oscillogram and height oscillogram
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Oscillometry is the most popular blood pressure (BP) measurement method. Conventionally, BP is computed from the oscillation height versus cuff pressure function ("height oscillogram"). However, the oscillation shape also changes with cuff pressure. The objectives were to mathematically model oscillation shape and height variations as a function of cuff pressure and analyze these models using patient data. Methods: The patient data comprised oscillometric arm cuff pressure and invasive brachial BP waveforms from 109 patients with diverse BPs. The data were analyzed to show that the oscillation area versus cuff pressure function ("area oscillogram") in particular could be reliably constructed while offering distinct information to the height oscillogram. An analytical model of the area oscillogram was developed with four unknown parameters representing the widths of the brachial artery compliance curve over positive and negative transmural pressure ranges and systolic and diastolic BPs. With invasive systolic and diastolic BPs as inputs, this model and a previous height oscillogram model with the same four parameters, were evaluated in terms of fitting individual patient oscillograms. The impact of key assumptions of the models was evaluated as well. Results: The area and height oscillogram models fitted the patient data well with errors of 6.9% ± 0.3% and 8.7% ± 0.4%, respectively. Cuff-arm-artery viscoelasticity affected the height oscillogram model fitting, while cuff-arm system nonlinearity may affect area oscillogram model parameter estimates. Conclusion: Despite simplifying assumptions, the proposed area and previous height oscillogram models can reproduce measured patient oscillograms well. These models may ultimately help improve oscillometric BP measurement accuracy.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».