Artifact management methodologies for arterial blood pressure signals: A systematic scoping review of human and animal literature
Notice bibliographique
Résumé
Arterial blood pressure (ABP) is a broadly measured vital signal used to monitor cardiovascular health through raw signal and derived metrics. Artifacts are a pervasive issue, resulting in a declined utility of the signal. The aim of this review was to examine the existing literature pertinent to artifact management strategies in ABP signals. A search of five databases was conducted based on the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis guidelines. The search question examined existing algorithms for artifact management in ABP signals. The initial search yielded 15,564 articles (update included 1967 additional). The review included 73 articles. Categories included: (1) artifact management in low-frequency signals, (2) artifact management in full-waveform signals, (3) identification of valid or fiducial points. There were several algorithms that achieved strong effectiveness results. However, there was poor algorithm generalizability and inter-comparability due to insufficient population size, diversity in recording methodologies, and external validation. This made it difficult to quantitatively elucidate a leading method. Real-time utility was also not mentioned, critical for clinical use. This work provides novel insights into the literature regarding artifact management in ABP, identifying shortcomings and ways in which a more generalizable solution can be identified.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».