A fitness tracker can be used interchangeably with a reference method for underwater single-lead electrocardiography but not heart rate variability analysis in swimming horses
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To validate a single-lead ECG fitness tracker device (FT) against the reference multilead ECG recording device (RM) for heart rate (HR) and HR variability (HRV) monitoring of horses during routine swimming. Methods: 40 race-fit Thoroughbred racehorses were used for 5 days in May 2024. Surface ECG recordings were obtained simultaneously from the FT and RM devices in horses swimming 63.65 m across a pool. Electrocardiograms were reviewed and artifacts corrected when necessary, and correlations were analyzed between the 2 devices for HR and HRV parameters. Descriptive statistics and Bland-Altman tests were used to determine the agreement between data generated from the 2 devices. Results: A negligible bias was observed for HR (r = 0.99) between the 2 devices. The root mean squared error calculated for HR between them was 0.28 beats/min. The time domain and nonlinear HRV parameters, except triangular index, had additional variability and bias with the FT compared to the RM. This suggests that additional testing is needed to validate the FT for assessment of HRV parameters. Conclusions: The FT and the RM can be used interchangeably for HR monitoring in swimming horses. The FT is not recommended for comprehensive HRV analysis during swimming before bias and variability are corrected. Clinical Relevance: Our findings confirm that the FT is a practical tool to reliably monitor HR in swimming horses, which has applications for fitness and workload monitoring during training.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».