Publikationen

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Es wurden zahlreiche Artikel veröffentlicht, die den wissenschaftlichen Ansatz von Corsano und seinen Partnern unterstützen.

Die Genauigkeit der Herzschlagerkennung mit Photoplethysmographie-Technologie bei Herzpatienten

Diese Validierungsstudie zeigte, dass die Corsano 287 CardioWatch/Armband mit PPG-Technologie HR- und RR-Intervalle mit hoher Genauigkeit in einer kardiovaskulären Patientenpopulation mit hoher Qualität in verschiedenen Untergruppen bestimmen kann, insbesondere in Kombination mit einem Signalqualitätsindikator. Aufgrund ihrer nicht aufdringlichen und bequemen Natur haben tragbare Geräte wie diese ein großes Potenzial für die Langzeitüberwachung von kardialen Risikopatienten mit hohem Volumen.

S. Blok ^{1,2 *}, MA Piek ¹, II Tulevski ¹, GA Somsen ¹, MM Winter ^1,3

1. Abteilung für Kardiologie, Kardiologische Zentren der Niederlande, Karel du Jardinstraat 61, Amsterdam, Niederlande
2. Abteilung für Gefäßmedizin, Innere Medizin, Amsterdam UMC, Universität Amsterdam, Amsterdam Herz-Kreislauf-Wissenschaften, Meibergdreef 9, Amsterdam, Niederlande
3. Abteilung für Kardiologie, Amsterdam UMC, Universität Amsterdam, Amsterdam Cardiovaskuläre Wissenschaften, Meibergdreef 9, Amsterdam, Niederlande

https://reader.elsevier.com The accuracy of heartbeat detection using photoplethysmography technology in cardiac patients

Von Smartphones und Wearables erkannte atriale Arrhythmien bei älteren Erwachsenen: Ergebnisse einer vollständig digitalen europäischen Fallstudie

Das vollständig ferngesteuerte, von Prüfärzten initiierte Smartphone und das tragbare CardioWatch 287 von Corsano Health erkannten atriale Arrhythmie bei älteren Erwachsenen Fallstudie (Smart in OAC – AFNET 9) digital aufgenommene Teilnehmer ≥65 Jahre ohne bekanntes Vorhofflimmern, die in Deutschland und Polen keine orale Antikoagulation erhielten , und Spanien für 8 Wochen. Die Teilnehmer wurden durch Medienmitteilungen und direkte Kontakte eingeladen. Studienverfahren nach europäischem Datenschutz. Einwilligende Teilnehmer erhielten ein Armband mit einem Photoplethysmographie-Sensor, das mit ihrem Smartphone gekoppelt werden sollte. Der primäre Endpunkt war die Erkennung atrialer Arrhythmien, die 6 Minuten oder länger in den ersten 4 Wochen der Überwachung anhielten.

Schlussfolgerung: Ein ferngesteuertes, digital unterstütztes, auf Unterhaltungselektronik basierendes Screening ist bei älteren europäischen Erwachsenen durchführbar und identifiziert atriale Arrhythmien bei 5 % der Teilnehmer innerhalb von 4 Wochen nach der Überwachung.

L Fabritz ^1,2,3,4,5 *, DL Connolly ^4,6, E Czarnecki ⁵, D Dudek ^7,8, E Guasch ^9,10,11, D Haase ⁵, T Hübner ¹², Ein Zlahoda-Huzior ¹³, K Jolly ¹⁴, P Kirchhof ^2,3,4,5, J Obergassel ^1,2,3, U Schotten ^5,15, E Vettorazzi ¹⁶, SJ Winkelmann ^1,2, Ein Zapf ¹⁶, und RB Schnabel ^2,3,5

1. Universitätszentrum für Herz-Kreislauf-Forschung, Universitäts-Herz- und Gefäßzentrum Hamburg, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Martinistr. 52, 20251 Hamburg, Deutschland
2. Klinik für Kardiologie, Universitäts-Herz- und Gefäßzentrum Hamburg, Martinistr. 52, 20251 Hamburg, Deutschland
3. DZHK Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung,
   Partnerstandort Hamburg/Lübeck/Kiel, Deutschland
4. Institut für Herz-Kreislauf-Wissenschaften, Universität Birmingham, Edgbaston Wolfson Drive, B15 2TT Birmingham, Großbritannien
5. Vorhofflimmern Netzwerk (AFNET), Mendelstr 11, 48149 Münster, Deutschland
6. Abteilung für Kardiologie und Forschung und Entwicklung, Birmingham City Hospital, Sandwell and West Birmingham Trust, Dudley Road, B18 7QH Birmingham, Großbritannien
7. Medizinische Fakultät der Jagiellonen-Universität, Zentrum für digitale Medizin und Robotik, Ul. Kopernika 7E, 33-332 Krakau, Polen
8. Maria Cecilia Hospital, Via Corriera, 1, 48033 Cotignola RA, Italien
9. Institut Clínic Cardio-Vascular, Hospital Clínic, Universität Barcelona, ​​Carrer de Villaroel, 170, 08036 Barcelona, ​​CA, Spanien, Spanien
10. IDIBAPS, Rosselló 149-153, 08036 Barcelona, ​​CA, Spanien
11. CIBERCV, Monforte de Lemos 3-5, Pabellon 11, Planta 0, 28029 Madrid, Spanien
12. Preventicus GmbH, Ernst-Abbe-Straße 15, 07743
    Jena, Deutschland
13. Abteilung für Messung und Elektronik, AGH University of Science and Technology, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Krakau, Polen
14. Institut für angewandte Gesundheitsforschung, Universität Birmingham, Edgbaston, B15 2TT Birmingham, Großbritannien
15. Abteilung für Physiologie, Kardiovaskuläres Forschungsinstitut Maastricht, Universitätsmedizin Maastricht
    Center +, Debyelaan 25, 6229 HX, Maastricht, Niederlande
16. Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, ChristophProbst-Weg 1, 20246 Hamburg, Deutschland

European Heart Journal - Digitale Gesundheit, Band 3, Ausgabe 4, Dezember 2022, Seiten 610-625, https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztac067

Validierung eines neuartigen manschettenlosen, auf Photoplethysmographie basierenden Armbands zur Messung des Blutdrucks gemäß dem regulatorischen Standard 

Hintergrund: Chronischer Bluthochdruck ist ein bedeutender Risikofaktor für Herz-Kreislauf-Erkrankungen (CVD) [1]. Es ist jedoch eine Herausforderung, zuverlässige und reproduzierbare Messungen des Manschettenblutdrucks (BP) zu erhalten. Wir zeigen, dass eine armbandbasierte PPG-Messung in Kombination mit einem speziell entwickelten Blutdruckalgorithmus eine mögliche Alternative zu Blutdruckmessungen mit Manschette darstellt.

Zweck: Ziel dieser Studie war die Validierung eines neuartigen nicht-invasiven Armbands auf Basis der manschettenlosen Photopletysmographie (PPG) für die kontinuierliche Blutdrucküberwachung gemäß ISO 81060-2:2019.

Methoden: Die Studie verglich die Vorhersagen des PPG-gesteuerten Blutdruckalgorithmus mit Referenzmessungen der Arteria subclavia, die während der Herzkatheterisierung durchgeführt wurden. Geeignete Patienten wurden nacheinander eingeschlossen und die Eignung wurde gemäß den Anforderungen der ISO 81060-2:2019 überprüft. Referenzmessungen wurden mit einem validierten Gerät zur invasiven Blutdrucküberwachung mit einer Abtastrate von 100 Hz durchgeführt. PPG-Signale wurden mit sechs Leuchtdioden und zwei Fotodioden bei einer Abtastrate von 128 Hz erfasst. Vor der Herzkatheteruntersuchung wurden drei aufeinanderfolgende Initialisierungsmessungen mit einer validierten Blutdruckmanschette durchgeführt. Diese Messungen wurden zusammen mit etwa 100 zusätzlichen Merkmalen (von PPG abgeleitet und basierend auf Patientendemografien) als Eingabe für den auf maschinellem Lernen basierenden BP-Algorithmus verwendet. Korrelation, mittlerer Fehler und Standardabweichung (SD) wurden für systolische und diastolische Blutdruckmessungen zwischen den Vorhersagen des Blutdruckalgorithmus und invasiven Referenzmessungen bestimmt

Ergebnisse: Die Studie umfasste 97 Patienten, von denen 420 einzelne 30-Sekunden-Proben entnommen wurden. Das mittlere Alter, Gewicht und die Körpergröße der analysierten Probanden betrugen 67.1 (SD 11.1), 83.4 (SD 16.1) bzw. 174.1 (SD 10.0). In 48 Proben (11 %) betrug der systolische Blutdruck ≤ 100 mmHg, während in 106 Proben (25 %) der systolische Blutdruck ≥ 160 mmHg betrug. Der diastolische Blutdruck betrug ≤70 mmHg in 222 Proben (53 %) und ≥85 mmHg in 99 Proben (24 %). Die Vorhersagen des Blutdruckalgorithmus zeigten eine hohe Korrelation mit invasiven Referenzmessungen für systolische (r = 0.985) und diastolische (r = 0.961) Blutdruckmessungen. Der mittlere Fehler der Vorhersagen des Blutdruckalgorithmus im Vergleich zu den invasiven Referenzmessungen betrug ±3.7 mmHg (SD 4.4 mmHg) und ±2.5 mmHg (SD 3.7 mmHg) für den systolischen bzw. diastolischen Blutdruck. Die Ergebnisse waren innerhalb jeder Geschlechts- und Hautfarbenkategorie ähnlich (Fitzpatrick I-VI).

Fazit: Diese Studie zeigt, dass eine armbandbasierte PPG-Messung in Kombination mit dem entwickelten Blutdruckalgorithmus genaue kontinuierliche Blutdruckmessungen über einen weiten Bereich von Blutdruckverteilungen liefern kann. Daher kann die Blutdrucküberwachung mit einem Armband eine gültige und weniger belastende Alternative zu Blutdruckmessungen mit Manschetten sein, sowohl für die Blutdrucküberwachung im Krankenhaus als auch zu Hause. Es sind jedoch weitere Untersuchungen erforderlich, um die Präzision des BP-Algorithmus während der Bewegung und die Stabilität der Vorhersagen über die Zeit zu bewerten.

Eelko Ronner (ER), MD, PhD ¹; Mariska van Vliet, MD, PhD ¹; Stefan HJ Monnink, MD, PhD ¹; Mathijs J. Kuiper, MD ¹; Dieke Hoftijzer, MD, PhD ¹; Jan C. Constandse, MD ¹

1. Abteilung für Kardiologie, Reinier de Graaf Krankenhaus, Reinier de Graafweg 5, Delft, Niederlande.

Dr. Eelko Ronner PhD präsentierte die Ergebnisse der Studie Cuffless Non-Invasive Blood Pressure bei den wissenschaftlichen Sitzungen der American Heart Association 2023.

https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/circ.148.suppl_1.17703

Automatisierte Herzstillstand-ERKENNUNG basierend auf vom Handgelenk abgeleiteten PPG-Signalen: vorläufige Ergebnisse der DETECT-1-Studie bei Patienten mit induziertem Kreislaufstillstand (Abstrakt)

Die automatische Erkennung und Alarmierung eines Herzstillstands ist eine mögliche Lösung, um Behandlungsverzögerungen nach einem Herzstillstand außerhalb des Krankenhauses (OHCA) zu verkürzen. Insbesondere für Patienten mit unbeobachteten Herzstillständen könnte dies das Überleben verbessern. Im DETECT-Projekt wird ein bestehendes Armband weiterentwickelt, um mithilfe mehrerer Sensoren, einschließlich Handgelenk-abgeleiteter Photoplethysmographiesignale (PPG), eine automatische Erkennung und Alarmierung eines Herzstillstands im täglichen Leben zu ermöglichen. Wir präsentieren vorläufige Ergebnisse der DETECT-1-Studie, in der ein PPG-basierter Herzstillstand-Erkennungsalgorithmus unter Verwendung von Patientendaten zu induzierten Kreislaufstillständen entwickelt wird. (Abstrakt)

Edgar R.¹, Scholte N.², Ebrahimkheil K.³, Brouwer M.¹, Beukema R.¹, van Mieghem N.², Yap S. ², Rodwell L. ⁴, Ronner E. ⁵, Boersma E. ², Stas PC³, van Royen N.¹, Bonnes JL¹

1. ^{Abteilung für Kardiologie, Radboud University Medical Center, Nijmegen, Niederlande}
2. ^{Abteilung für Kardiologie, Erasmus Medical Center, Rotterdam, Niederlande}
3. ^{Corsano Health, Den Haag, Niederlande}
4. ^{Radboud-Institut für Gesundheitswissenschaften, Gesundheitsevidenz, Sektion Biostatistik, Nijmegen, Niederlande}
5. ^{Abteilung für Kardiologie, Reinier de Graaf Krankenhaus, Delft, Niederlande}

Bestimmen Sie die Belastung durch Vorhofflimmern mit einem mobilen photoplethysmografischen Sensor: Der Test zur Belastung durch Vorhofflimmern: Erkennung und Quantifizierung von Episoden von Vorhofflimmern mithilfe eines Cloud-Analysedienstes, der mit einem tragbaren Gerät mit photoplethysmografischem Sensor verbunden ist

Aktuelle Studien deuten darauf hin, dass die Belastung durch Vorhofflimmern (AF) (Zeit, in der AF vorhanden ist) ein unabhängiger Risikofaktor für einen Schlaganfall ist. Das Ziel dieser Studie bestand darin, die Machbarkeit und Genauigkeit der Identifizierung von Vorhofflimmern-Episoden und der Quantifizierung der Vorhofflimmern-Belastung bei Patienten mit bekannter Vorgeschichte von paroxysmalem Vorhofflimmern mit einem auf Photoplethysmographie (PPG) basierenden CardioWatch 287 zu untersuchen.

European Heart Journal - Digitale Gesundheit, ztad039, https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztad039

Pamela Reissenberger ¹, Peter Serfözö ¹, Diana Piper ², Norman Juchler ³, Sara Glanzmann ¹, Jasmin Gram ¹, Karina Hensler ¹, Hannah Tonidandel ¹, Elena Börlin ⁴, Marcus D'Souza ^4,5, Patrick Badertscher ⁶, und Jens Eckstein ^1,4

Kontinuierliche Überwachung der Atemfrequenz mittels Photoplethysmographie-Technologie bei Patienten mit obstruktiver Schlafapnoe

Die Atemfrequenz ist ein wichtiger physiologischer Parameter, dessen Abnormalität als wichtiger Indikator für verschiedene schwere Erkrankungen angesehen wird. Die Photoplethysmographie (PPG) in tragbaren Sensoren spielt möglicherweise eine wichtige Rolle bei der Früherkennung von Krankheiten, indem sie Atemfrequenzmessungen zugänglicher macht. Wir haben die Genauigkeit eines neuen nicht-invasiven, kontinuierlichen, am Handgelenk getragenen und drahtlosen PPG-Überwachungsgeräts (Corsano CardioWatch 287) bei der Messung der Atemfrequenz (RR) und Pulsfrequenz (PR) im Ruhezustand untersucht.

JM Gehring ¹, EJ Japenga ^1,2, LC Saeijs-van Niel ¹, LP zehn Bosch-Paniagua ¹, M. H. Frank ^1,3

1. Abteilung für Schlafmedizin, Haaglanden Clinics, Nieuwe Parklaan 11, Den Haag, Niederlande
2. Abteilung für Beatmungsmedizin, Haaglanden Medisch Centrum, Lijnbaan 32, Den Haag, Niederlande
3. Abteilung für Oralchirurgie, Haaglanden Clinics, Nieuwe Parklaan 11, Den Haag, Niederlande

medRxiv  Yale University und BMJ
https://doi.org/10.1101/2023.07.25.23293134

Validierung Corsano-Schritte-Algorithmus (Zusammenfassung)

Vergleich der mit der Cardiowatch ermittelten Schritte pro Minute mit den mit der Actigraph CENTREPOINT Insight Watch ermittelten Schritten pro Minute. Prospektive Beobachtungsstudie an einem einzigen Zentrum, in der PPG- und Beschleunigungsmesserdaten in einer realen Umgebung gesammelt werden. Für die einzelnen Teilnehmer betrug die Studiendauer je nach Wunsch zwischen 1 und 5 Tagen. PPG- und Beschleunigungsmesserdaten wurden während normaler täglicher Aktivitäten, einschließlich Skifahren, erfasst.

Methodik: Zur Beurteilung der Schrittzählgenauigkeit von Cardiowatch basierend auf einem benutzerdefinierten Corsano Health-Algorithmus. Zu diesem Zweck wurde die vom CW2 unter Verwendung beider Algorithmen ermittelte Anzahl an Schritten pro Minute mit der Anzahl der Schritte verglichen, die von der CE/FDA-zertifizierten Actigraph CENTREPOINT Insight Watch ermittelt wurden.

Die Messungen wurden an 14 erwachsenen gesunden Freiwilligen der Abteilung für Kardiologie und Herz-Thorax-Chirurgie des Radboudumc durchgeführt. Nach Einholung der Einverständniserklärung trugen die Teilnehmer das Cardiowatch 287-2-Armband (ausgestattet mit einem Beschleunigungsmesser und PPG-Sensoren) am linken oder rechten Handgelenk. Referenzmessungen wurden mit der Actigraph-Uhr am gegenüberliegenden Handgelenk durchgeführt.

Ergebnisse: Überblick über die statistische Analyse der Anzahl gezählter Schritte durch Cardiowatch 287-2 unter Verwendung des Corsano Health-Algorithmus im Vergleich zur Actigraph-Referenz.

Edgar R.¹, Ebrahimkheil K. ², Bonnes JL¹

<sup>1. Abteilung für Kardiologie, Radboud University Medical Center, Nijmegen, Niederlande
2. Corsano Health, Den Haag, Niederlande</sup>

Analysierbarkeit photoplethysmographischer Smartwatch-Daten im Alltag: Machbarkeitsstudie

Insgesamt 41 (19 Frauen und 22 Männer) Erwachsene mit guter Herz-Kreislauf-Gesundheit (im Alter von 19–79 Jahren) trugen über einen Zeitraum von 3 Jahren ununterbrochen eine Smartwatch mit einem PPG-Sensor und einem 287D-Beschleunigungsmesser (Cardio Watch 24, Corsano Health BV). Stunden, die ihren individuellen Tagesablauf repräsentierten. Für jeden Teilnehmer wurden die Smartwatch-Daten auf einer 1-Minuten-Basis durch einen Algorithmus analysiert, der für die Herzrhythmusanalyse entwickelt wurde (Preventicus Heartbeats, Preventicus GmbH). Als Ergebnisse wurden der Prozentsatz ananalysierbarer Daten (PAD) und die mittlere Beschleunigung (ACC) berechnet. Um Veränderungen von ACC und PAD im Laufe eines Tages abzubilden, wurde der 24-Stunden-Zeitraum in 8 Teilintervalle von jeweils 3 Stunden unterteilt.

Steve Merschel, Diplom FH ¹, Lars Reinhardt, PhD ²

Corsano Health Cardiowatch 287 Usability-Studie aus den USA

Vorschriften und Normen legen den Schwerpunkt auf Benutzerfreundlichkeit und Human Factor Design bei der Entwicklung von Medizinprodukten und dem Risikomanagement. Dieses Papier erläutert die größten Herausforderungen für tragbare Geräte, indem es zeigt, wie eine Studie zur Benutzerfreundlichkeit und zu menschlichen Faktoren am Corsano Cardiowatch 287-Armband zur Überwachung der Körpermaße durchgeführt wurde.

Baran Erdik ¹, Philippe Fraboulet ²

Remote Design of a Smartphone and Wearable Detected atrial Arrhythmia in Older Adults Case Finding Study: Smart in OAC – AFNET 9

Das Screening auf Vorhofflimmern und die rechtzeitige Einleitung einer oralen Antikoagulation, des Rhythmusmanagements und der Behandlung begleitender kardiovaskulärer Erkrankungen können die Ergebnisse in Hochrisikopopulationen verbessern.

Die multizentrische, internationale, von Prüfärzten initiierte, einarmige Fallfindungsstudie zu Smartphones und tragbaren Geräten zur Erkennung atrialer Arrhythmie bei älteren Erwachsenen (Smart in OAC – AFNET 9) bewertet die diagnostische Ausbeute eines validierten, Cloud-basierten Analysealgorithmus zur Erkennung von Vorhof Arrhythmien über ein Signal, das von einem Smartphone erfasst wird, das mit dem Armbandüberwachungssystem CardioWatch 287 von Corsano Health bei älteren Erwachsenen gekoppelt ist. Nicht ausgewählte Teilnehmer im Alter von ≥ 65 Jahren ohne bekanntes Vorhofflimmern und ohne orale Antikoagulation werden in drei europäischen Ländern aufgenommen. Die Teilnehmer werden mit einem Armband mit einem Photoplethysmographie (PPG)-Sensor und einem Telecare-Analysedienst einer kontinuierlichen Pulsüberwachung unterzogen. Teilnehmern mit PPG-erkannten atrialen Arrhythmien wird eine EKG-Schleifenüberwachung angeboten. Die Studie hat ein virtuelles Design mit digitaler Einwilligung und Telekonsultationen, wobei auch hybride Lösungen einbezogen werden. Primärer Endpunkt ist der Anteil älterer Erwachsener mit neu entdeckten atrialen Arrhythmien.

L Fabritz ^1,2,3,4 *, DL Connolly ^4,5, E Czarnecki 6, D Dudek ^7,8, Ein Zlahoda-Huzior ^9, E Guasch ^10,11,12, D Haase ⁶, T Hübner ¹³, , K Jolly ¹⁴, P Kirchhof ^2,3,4,6, U Schotten ^6,15, Ein Zapf ¹⁶, und RB Schnabel ^2,3,6

1. Universitätszentrum für Herz-Kreislauf-Wissenschaft, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Deutschland
2. Abteilung für Kardiologie, Universitäts-Herz- und Gefäßzentrum Hamburg, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Deutschland
3. Deutsches Zentrum für Herz-Kreislauf-Forschung, Partnerstandort Hamburg/Lübeck/Kiel, Berlin, Deutschland
4. Institut für Herz-Kreislauf-Wissenschaften, Universität Birmingham, Birmingham, Vereinigtes Königreich
5. Abteilung für Kardiologie und Forschung und Entwicklung, Birmingham City Hospital, Sandwell and West Birmingham Trust, Birmingham, Vereinigtes Königreich
6. Atrial Fibrillation NETwork, Münster, Deutschland
7. Institut für Kardiologie, Medizinische Fakultät der Jagiellonen-Universität, Krakau, Polen
8. Maria Cecilia Hospital, GVM Care & Research, Ravenna, Italien
9. Abteilung für Messung und Elektronik, AGH Universität für Wissenschaft und Technologie, Krakau, Polen
10. Institut Clínic Cardio-Vascular, Krankenhausklinik, Universität Barcelona, ​​Barcelona, ​​Spanien
11. August Pi i Sunyer Biomedical Research Institute, Barcelona, ​​Spanien
12. Centro de Investigación Biomédica en Red en Enfermedades Cardioculares, Madrid, Spanien
13. Preventicus GmbH, Jena, Deutschland
14. Institut für angewandte Gesundheitsforschung, Universität Birmingham, Birmingham, Vereinigtes Königreich
15. Abteilung für Physiologie, Kardiovaskuläres Forschungsinstitut Maastricht, Universitätsklinikum Maastricht, Maastricht, Niederlande
16. Institut für Medizinische Biometrie und Epidemiologie, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Deutschland

Vorderseite. Herz-Kreislauf. Med., 21. März 2022. Sec. Herzrhythmuslehre
Band 9 - 2022 |https://doi.org/10.3389/fcvm.2022.839202

AF-Erkennung über Smartphone-Apps

Es wurden 70 Patienten mit Vorhofflimmerrhythmus und 70 Patienten mit Sinusrhythmus rekrutiert. Das Durchschnittsalter betrug 73 ± 12 Jahre (60 % männlich) in der AF-Gruppe und 59 ± 20 Jahre in der Sinusrhythmus-Gruppe (66 % männlich). Die BeatScanner-App hatte eine Sensitivität von 89 % (95 %-KI: 79–95 %) und eine Spezifität von 67 % (55–78 %). Die Preventicus-App hatte eine Sensitivität von 94 % (86–98 %) und eine Spezifität von 96 % (88–99 %). Es gab 83/140 (59 %) regelmäßige Smartphone-Nutzer, von denen 94 % daran interessiert waren, ihr Smartphone zur Selbstuntersuchung auf Vorhofflimmern zu verwenden, und 55 % würden dafür für eine App bezahlen. Fast alle (96 %) fanden die Apps benutzerfreundlich und 63 % bevorzugten die Preventicus-App gegenüber der BeatScanner-App. Bei einer ausgewählten Stichprobe von Krankenhauspatienten war die Preventicus-App bei der Unterscheidung zwischen Vorhofflimmern und Sinusrhythmus genauer als die BeatScanner-App und wurde von den Patienten bevorzugt. Die Verwendung der intrinsischen Funktion des Smartphones ist eine vielversprechende, einfache und akzeptable Möglichkeit zur Selbstuntersuchung auf Vorhofflimmern

N. Karim ¹; M. Aral ¹; S. Eduawor ¹; M. Finlay ¹

1. Barts Heart Centre, London, Vereinigtes Königreich

EP Europe, Band 19, Ausgabe suppl_3, Juni 2017, Seite iii234 N. Karim, M. Aral, S. Eduawor, M.Finlay

Validierung des photoplethysmographischen Schlaf-Staging im Vergleich zur Polysomnographie

Die Schlafanalyse von Corsano wird von Philips Wearable Sensing-Algorithmen unterstützt. Diese klinische Studie verwendet am Handgelenk getragenes PPG zur Analyse der Herzfrequenzvariabilität und einen Beschleunigungsmesser zur Messung von Körperbewegungen, Schlafstadien und Schlafstatistiken wurden automatisch aus den Aufzeichnungen über Nacht berechnet. Schlaf-Wach, 4-Klassen (Wach/N1 + N2/N3/REM) und 3-Klassen (Wach/NREM/REM) Klassifikatoren wurden an 135 gleichzeitig aufgezeichneten PSG- und PPG-Aufzeichnungen von 101 gesunden Teilnehmern trainiert und an 80 Aufzeichnungen von . validiert 51 gesunde Erwachsene mittleren Alters. Der Schlaf-Wach-Klassifikator ermittelte Epoche für Epoche einen Cohen--Wert zwischen PPG- und PSG-Schlafstadien von 0.55 ± 0.14, eine Wachempfindlichkeit von 58.2 ± 17.3 % und eine Genauigkeit von 91.5 ± 5.1 %. κ und Sensitivität waren signifikant höher als bei der Aktigraphie (0.40 ± 0.15 bzw. 45.5 ± 19.3%).

Fonseca et al. - 2017 – Validierung der Photoplethysmographie-basierten Schlafstadienbestimmung im Vergleich zur Polysomnographie bei gesunden Erwachsenen mittleren Alters.pdf, Pedro Fonseca, MSc, Tim Weysen, MSc, Maaike S. Goelema, MSc, Els IS Møst, PhD, Mustafa Radha, MSc, Charlotte Lunsingh Scheurleer, MSc, Leonie van den Heuvel, MSc, Ronald M. Aarts, PhD

Die Wirksamkeit der Verwendung von HRV-Indizes als Prädiktor für ACFT-Leistungsergebnisse

Der Army Combat Fitness Test (ACFT) ist eine Leistungsbewertung, die von der US-Armee verwendet wird, um die Stärke, Ausdauer und Beweglichkeit eines Kadetten mit einer Reihe von sechs Ereignissen zu bewerten, um sicherzustellen, dass Kadetten kampfbereit sind. Die Herzratenvariabilität (HRV) ist ein Instrument, das die kardiale autonome Modulation misst. SI wurde unter Verwendung der CardioMood-Gleichung (Schwesterfirma Corsano) gemessen und berechnet n(SI = [Amplitude of Mode%]/[2*Mode* (RRmax – RRmin)]

Militärmedizin, usa009, https://doi.org/10.1093/milmed/usad009

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