Assessment of a biometric shirt for sleep body position identification in epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with uncontrolled epilepsy are at increased risk of sudden unexpected death in epilepsy (SUDEP). Evidence suggests that sleeping prone or being in a prone position after a seizure may increase the risk of SUDEP. A few wearable devices have the potential to track sleeping habits. These devices could eventually be used to screen patients with epilepsy with a tendency to sleep in a prone position, allowing interventions such as sleep training to influence an ideal sleep position. Additionally, they could continuously monitor body positioning, allowing for responsive alarms and/or interventions when necessary. In this study, we prospectively assessed the accuracy of the Hexoskin biometric shirt algorithm in identifying sleep body positions. Methods: Patients were recruited at the University of Montreal Health Center (CHUM) epilepsy monitoring unit and were asked to wear the Hexoskin biometric shirt. A built-in algorithm identified prone, supine, right, left, or sitting/standing body positions using an accelerometer. Sleeping positions predicted by the algorithm were compared to "true" values collected via blind simultaneous video analysis. Results: Across 10 patients and 347 h of sleep analyzed, 65% of prone, 75% of supine, 94% of right lateral decubitus, 81% of left lateral decubitus, and 65% of sitting/standing positions were correctly classified by the Hexoskin algorithm. Balanced accuracy was 0.76 and weighted F1-score was 0.85. Conclusion: Our results show promise in the use of the Hexoskin shirt for detecting sleep positions. Optimizing performance in identifying prone sleep could enhance its clinical utility for monitoring patients with epilepsy.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».