Wearable Sensors to Monitor in ICU Mobility
Notice bibliographique
Résumé
Early mobilization in the intensive care unit (ICU) is an integral part of physiotherapy-led rehabilitation, however it remains difficult to objectively and consistently monitor patient mobility given that current practice is limited by intermittent clinical assessment and electronic health record (EHR)-based documentation. Wearable sensors are an objective and scalable approach to mobility assessment in the critically ill. To assess the validity; efficacy and clinical usability of accelerometry based wearable sensors to monitor mobility profiles in ICU patients from a physiotherapy standpoint. A prospective observational study design was used. Triaxial wearable accelerometers were applied on standardized locations on the body of adult ICU patients. Mobility features derived from the sensors such as activity count, transitions of posture and ambulation events were continuously recorded. This information was verified by direct observation, and contrasted with standard EHR documentation of mobility. We computed sensitivities, agreement measures and regression models to quantify the association between mobility levels as covariates in state-outcome pairings. Wearable sensors had high validity for detecting mobility activities important to ICU care, and superior sensitivity compared to EHR documentation. More independently objectively measured mobility was associated with a shorter ICU LOS and a higher discharge functional status. Wear time of the device and completeness of recording were (very) high, indicating feasibility in the general ICU. Wearable sensors delivers a valid, objective and clinically useful measure of mobility in ICU patients. Incorporated into daily physiotherapy practice they may assist in optimizing early mobilization interventions, provide decision-making structure and potential resource allocation to patient care in the critical care setting.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».