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Vector Autoregressive (VAR) Models and Granger Causality in Time Series Analysis in Nursing Research: Dynamic Changes Among Vital Signs Prior to Cardiorespiratory Instability Events as an Example

机译:护理研究中的时间序列分析中的矢量自回归(VAR)模型和Granger因果关系:以心肺不稳定性事件发生前生命体征之间的动态变化为例

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摘要

BackgroundPatients undergoing continuous vital sign monitoring (heart rate [HR], respiratory rate [RR], pulse oximetry [SpO2]) in real time display inter-related vital sign changes during situations of physiologic stress. Patterns in this physiological cross-talk could portend impending cardiorespiratory instability (CRI). Vector autoregressive (VAR) modeling with Granger causality tests is one of the most flexible ways to elucidate underlying causal mechanisms in time series data.
机译:背景实时进行连续生命体征监测(心率[HR],呼吸频率[RR],脉搏血氧饱和度[SpO2])的患者会在生理压力情况下显示相互关联的生命体征变化。这种生理性串扰的模式可能预示着即将发生的心肺不稳定性(CRI)。使用Granger因果关系检验的向量自回归(VAR)建模是阐明时间序列数据中潜在因果机制的最灵活方法之一。

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