Signal Quality Estimation of Impedance Pneumography Signals in the NICU Using a Frequency-based Approach *
Notice bibliographique
Résumé
As a standard of care in the Neonatal Intensive Care Unit (NICU), infants' vital signs are monitored continuously via wired devices. These often interfere with skin-to-skin contact, patient care, and pose increased risks of skin damage, infection, and tangling around the body. We designed an ongoing study to evaluate the feasibility, accuracy, and safety of wireless vital sign monitoring in the NICU. Vital signs were simultaneously acquired using the wired, standard of care bedside monitor and a novel, wireless, wearable sensor (ANNE Arc). Data from 25 NICU infants were recorded for 8 hours a day, over 4 consecutive days. Previously, we found strong accuracy for wireless heart rate (HR) monitoring, but poor performance for respiratory rate (RR). However, RR measurements derived from impedance pneumography can be erroneous in the presence of movement artifacts and increased noise. Thus, we developed an algorithm to continuously estimate the signal-to-noise ratio (SNR) across wired and wireless impedance recordings, using the Fast Fourier Transform (FFT). Across 72 recording sessions, we found the impedance signal from the wireless sensor had a lower SNR (median SNR of -1.83 dB [IQR: -5.83-1.92]), than the wired reference device (median SNR of 2.12 dB [IQR: -2.14-6.33]). We examined the mean absolute error (MAE) and margin of error (MoE) between paired wired and wireless RR values as a function of the SNR of both systems. The agreement between the wireless and wired RR signals increased during periods of high SNR. The MAE achieved ≤ 10 bpm when wired SNR was ≥ 4 dB and wireless SNR was ≥ 10 dB; for the same SNRs, the MoE ≤±25 bpm. Thus, we showed that the SNR of raw impedance measurements could be used to assess the reliability of RR values displayed on clinical patient monitors.Clinical relevance- This algorithm provides a means of quantifying the signal quality of thoracic impedance measurements acquired from neonates, and assigning confidence to RR values displayed on clinical monitors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».