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Enregistrement W6960881375 · doi:10.1371/journal.pone.0284911.s005

PRISMA checklist.

2023· article· en· W6960881375 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCocoa and Sweet Potato Agronomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParasternal lineElectromyographySternocleidomastoid muscleDiaphragm (acoustics)Observational studyPolychoric correlationReliability (semiconductor)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div><p>Background</p><p>Surface Electromyography (sEMG) has been used to monitor respiratory muscle function and contractility in several clinical situations, however there is the lack of standardization for the analysis and processing of the signals.</p><p>Objective</p><p>To summarize the respiratory muscles most assessed by sEMG in the critical care setting and the assessment procedure details employed on those muscles regarding electrode placement, signal acquisition, and data analysis.</p><p>Methods</p><p>A systematic review of observational studies was registered on PROSPERO (number CRD42022354469). The databases included PubMed; SCOPUS; CINAHL, Web of Science and ScienceDirect. Two independent reviewers ran the quality assessment of the studies using the Newcastle-Ottawa Scale and Downs & Black checklists.</p><p>Results</p><p>A total of 311 participants were involved across the 16 studies, from which 62.5% (10) assessed the diaphragm muscle and 50% (8) assessed the parasternal muscle with similar electrode placement in both of them. We did not identify common patterns for the location of the electrodes in the sternocleidomastoid and anterior scalene muscles. 12/16 reported sample rate, 10/16 reported band-pass and 9/16 reported one method of cardiac-interference filtering technique. 15/16 reported Root Mean Square (RMS) or derivatives as sEMG-obtained variables. The main applicabilities were the description of muscle activation in different settings (6/16), testing of reliability and correlation to other respiratory muscles assessment techniques (7/16), and assessment of therapy response (3/16). They found sEMG feasible and useful for prognosis purposes (2/16), treatment guidance (6/16), reliable monitoring under stable conditions (3/16), and as a surrogate measure (5/16) in mechanically ventilated patients in elective or emergency invasive procedures (5/16) or in acute health conditions (11/16).</p><p>Conclusions</p><p>The diaphragm and parasternal muscles were the main muscles studied in the critical care setting, and with similar electrodes placement. However, several different methods were observed for other muscles electrodes placement, sEMG signals acquisition and data analysis.</p></div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2890,023

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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