Développement d'un système de monitorage du blocage neuromusculaire par la méthode de phonomyographie
Notice bibliographique
Résumé
L'objectif de ce travail est de développer un système de monitorage clinique basé sur la phonomyographie.Un prototype capable d'afficher les signaux issus de deux microphones piézoélectriques et de faire l'analyse de ces signaux en temps réel pour fournir des données sur le blocage neuromusculaire a été créé.Le système propose de réaliser le monitorage neuromusculaire avec ou sans référence de contrôle ainsi que l'analyse du ratio train de quatre ('TOF').Les données peuvent être enregistrées en continu pendant l'intervention chirurgicale pour des analyses post opératoires.D'autres options sont disponibles incluant une protection aux artefacts, comme l'exclusion des interférences créées par le bistouri électrique en limitant l'amplitude maximale enregistrée dans les courbes de tendance.Afin de déterminer l'efficacité du système, des acquisitions sont faites pour 10 patients subissant une anesthésie générale.Dans une autre partie de la validation, on a testé l'impact de l'instrument sur la charge de travail des anesthésistes aussi bien que sur la convivialité d'utilisation de l'interface en utilisant un questionnaire dénommé 'NASA Task Load IndeX'.Il a été montré que l'interface est facile d'utilisation tout en n'impliquant que des demandes physique, mentale et temporelle minimales après une courte période d'entraînement.La performance du système de monitorage relativement au temps perdu du fait des artefacts représente en moyenne approximativement 10% du temps total de monitorage.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».