Publikacje

Publikacje

Opublikowano wiele artykułów wspierających podejście naukowe firmy Corsano i jej partnerów.

Dokładność wykrywania bicia serca za pomocą technologii fotopletyzmografii u pacjentów kardiologicznych

To badanie walidacyjne wykazało, że Corsano 287 CardioWatch/Bracelet z technologią PPG może z dużą dokładnością określać odstępy HR i RR w populacji pacjentów z chorobami sercowo-naczyniowymi, z wysoką jakością wyników w różnych podgrupach, zwłaszcza w połączeniu ze wskaźnikiem jakości sygnału. Ze względu na swoją nieinwazyjną i wygodną naturę, urządzenia do noszenia, takie jak te, mają ogromny potencjał do długoterminowego monitorowania zagrożonych pacjentów kardiologicznych.

S. Blok ^{1,2 *}, mgr Piek ¹, II Tulewski ¹GA Somsen ¹, MM Zima ^1,3

1. Klinika Kardiologii, Ośrodki Kardiologii Holandii, Karel du Jardinstraat 61, Amsterdam, Holandia
2. Department of Vascular Medicine, Internal Medicine, Amsterdam UMC, University of Amsterdam, Amsterdam Cardiovascular Sciences, Meibergdreef 9, Amsterdam, Holandia
3. Department of Cardiology, Amsterdam UMC, University of Amsterdam, Amsterdam Cardiovascular Sciences, Meibergdreef 9, Amsterdam, Holandia

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

Smartfony i urządzenia do noszenia wykryły arytmie przedsionkowe u osób starszych: wyniki w pełni cyfrowego europejskiego badania rozpoznawczego

W pełni zdalny, zainicjowany przez badacza smartfon i zegarek CardioWatch firmy Corsano Health 287 wykrywały arytmię przedsionkową u osób starszych Badanie rozpoznawcze (Smart w OAC — AFNET 9) cyfrowo zapisani uczestnicy w wieku ≥65 lat bez znanego migotania przedsionków, nieotrzymujący doustnych leków przeciwkrzepliwych w Niemczech, Polsce i Hiszpanii przez 8 tygodni. Uczestnicy zostali zaproszeni przez komunikaty medialne i bezpośrednie kontakty. Procedury badawcze zgodne z europejską ochroną danych. Uczestnicy, którzy wyrazili zgodę, otrzymali opaskę na nadgarstek z czujnikiem fotopletyzmografii, który miał być połączony ze smartfonem. Pierwszorzędowym wynikiem było wykrycie arytmii przedsionkowych trwających co najmniej 6 minut w ciągu pierwszych 4 tygodni monitorowania.

Wniosek: Zdalne, wspierane cyfrowo badanie przesiewowe oparte na elektronice konsumenckiej jest wykonalne u starszych dorosłych Europejczyków i pozwala wykryć arytmie przedsionkowe u 5% uczestników w ciągu 4 tygodni monitorowania.

L Fabritz ^1,2,3,4,5 *, DL Connolly ^4,6, E Czarneckiego ⁵,D Dudek ^7,8, E Guasch ^9,10,11, D. Haase ⁵, T. Huebnera ¹², A Zlahoda-Huzior ¹³, K Jolly ¹⁴, P. Kirchhof ^2,3,4,5, JObergassel ^1,2,3, U Schotten ^5,15, E Vettorazzi ¹⁶, SJ Winkelmanna ^1,2, Zapf ¹⁶i RB Schnabel ^2,3,5

1. Uniwersyteckie Centrum Chorób Układu Krążenia, Uniwersyteckie Centrum Serca i Naczyń w Hamburgu, Uniwersyteckie Centrum Medyczne Hamburg-Eppendorf, Martinistr. 52, 20251 Hamburg, Niemcy
2. Klinika Kardiologii, Uniwersyteckie Centrum Serca i Naczyń w Hamburgu, Martinistr. 52, 20251 Hamburg, Niemcy
3. DZHK Niemieckie Centrum Badań Układu Krążenia,
   strona partnerska Hamburg/Luebeck/Kiel, Niemcy
4. Institute of Cardiovascular Sciences, University of Birmingham, Edgbaston Wolfson Drive, B15 2TT Birmingham, Wielka Brytania
5. Atrial Fibrillation NETwork (AFNET), Mendelstr 11, 48149 Münster, Niemcy
6. Department of Cardiology and R&D, Birmingham City Hospital, Sandwell and West Birmingham Trust, Dudley Road, B18 7QH Birmingham, Wielka Brytania
7. Uniwersytet Jagielloński Collegium Medicum, Centrum Medycyny Cyfrowej i Robotyki, Ul. Kopernika 7E, 33-332 Kraków, Polska
8. Szpital Maria Cecilia, Via Corriera, 1, 48033 Cotignola RA, Włochy
9. Institut Clínic Cardio-Vascular, Hospital Clínic, University of Barcelona, ​​Carrer de Villaroel, 170, 08036 Barcelona, ​​CA, Hiszpania, Hiszpania
10. IDIBAPS, Rosselló 149-153, 08036 Barcelona, ​​Kalifornia, Hiszpania
11. CIBERCV, Monforte de Lemos 3-5, Pabellon 11, Planta 0, 28029 Madryt, Hiszpania
12. Preventicus GmbH, Ernst-Abbe-Straße 15, 07743
    Jena, Niemcy
13. Katedra Miernictwa i Elektroniki, Akademia Górniczo-Hutnicza, Al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków, Polska
14. Institute of Applied Health Research, University of Birmingham, Edgbaston, B15 2TT Birmingham, Wielka Brytania
15. Katedra Fizjologii, Cardiovascular Research Institute Maastricht, Maastricht University Medical
    Centre +, Debyelaan 25, 6229 HX, Maastricht, Holandia
16. Instytut Biometrii Medycznej i Epidemiologii, Uniwersyteckie Centrum Medyczne Hamburg-Eppendorf, ChristophProbst-Weg 1, 20246 Hamburg, Niemcy

European Heart Journal - Cyfrowe zdrowie, tom 3, wydanie 4, grudzień 2022, strony 610-625, https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztac067

Walidacja nowatorskiej opaski na nadgarstek bez mankietu opartej na fotopletyzmografii do pomiaru ciśnienia krwi zgodnie z normą regulacyjną 

Tło: Przewlekłe nadciśnienie tętnicze jest istotnym czynnikiem ryzyka chorób sercowo-naczyniowych (CVD) [1]. Jednak uzyskanie wiarygodnych i powtarzalnych pomiarów ciśnienia krwi (BP) z mankietu jest wyzwaniem. Wykazaliśmy, że pomiar PPG oparty na opasce na nadgarstek w połączeniu z niestandardowym algorytmem BP stanowi możliwą alternatywę dla pomiarów BP mankietu.

Cel: Celem tego badania była walidacja nowatorskiej, nieinwazyjnej opaski na rękę opartej na fotopletyzmografii (PPG) bez mankietu do ciągłego monitorowania ciśnienia krwi zgodnie z normą ISO 81060-2:2019.

metody: W badaniu porównano przewidywania algorytmu BP kierowanego przez PPG z pomiarami referencyjnymi tętnicy podobojczykowej wykonanymi podczas cewnikowania serca. Kwalifikujący się pacjenci byli kolejno uwzględniani, a kwalifikowalność została sprawdzona zgodnie z wymaganiami ISO 81060-2:2019. Pomiary referencyjne przeprowadzono za pomocą zatwierdzonego urządzenia do inwazyjnego monitorowania ciśnienia tętniczego z częstotliwością próbkowania 100 Hz. Sygnały PPG zostały zebrane przy użyciu sześciu diod emisyjnych i dwóch fotodiod przy częstotliwości próbkowania 128 Hz. Wykonano trzy kolejne pomiary inicjacyjne przy użyciu zatwierdzonego mankietu do pomiaru ciśnienia krwi przed badaniem cewnikowania serca. Pomiary te, wraz z około 100 dodatkowymi cechami (pochodzącymi z PPG i opartymi na danych demograficznych pacjentów), zostały wykorzystane jako dane wejściowe dla algorytmu BP opartego na uczeniu maszynowym. Korelację, błąd średni i odchylenie standardowe (SD) określono dla pomiarów skurczowego i rozkurczowego BP między przewidywaniami algorytmu BP a inwazyjnymi pomiarami referencyjnymi

wyniki: W badaniu wzięło udział 97 pacjentów, od których pobrano 420 pojedynczych 30-sekundowych próbek. Średni wiek, masa ciała i wzrost badanych wynosiły odpowiednio 67.1 (SD 11.1), 83.4 (SD 16.1) i 174.1 (SD 10.0). W 48 próbkach (11%) skurczowe BP wynosiło ≤100 mmHg, podczas gdy w 106 próbkach (25%) skurczowe BP wynosiło ≥160 mmHg. Rozkurczowe BP wynosiło ≤70 mmHg w 222 próbkach (53%) i ≥85 mmHg w 99 próbkach (24%). Prognozy algorytmu BP wykazały wysoką korelację z inwazyjnymi pomiarami referencyjnymi dla skurczowych (r = 0.985) i rozkurczowych (r = 0.961) pomiarów BP. Średni błąd przewidywań algorytmu BP w porównaniu z inwazyjnymi pomiarami referencyjnymi wyniósł ±3.7 mmHg (SD 4.4 mmHg) i ±2.5 mmHg (SD 3.7 mmHg) odpowiednio dla skurczowego i rozkurczowego BP. Wyniki były podobne w każdej kategorii płci i koloru skóry (Fitzpatrick I-VI).

Wnioski: Badanie to pokazuje, że pomiar PPG oparty na opasce na nadgarstek w połączeniu z opracowanym algorytmem BP może zapewnić dokładne ciągłe pomiary BP w szerokim zakresie rozkładów BP. Dlatego monitorowanie BP z opaską na nadgarstek może służyć jako ważna i mniej uciążliwa alternatywa dla pomiarów BP z mankietu zarówno w przypadku monitorowania BP w szpitalu, jak iw domu. Konieczne są jednak dalsze badania, aby ocenić precyzję algorytmu BP podczas ruchu i stabilność przewidywań w czasie.

Eelko Ronner (Ostry dyżur), doktor medycyny 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, lekarz medycyny ¹

1. Oddział Kardiologii Szpitala Reinier de Graaf, Reinier de Graafweg 5, Delft, Holandia.

Doktor Eelko Ronner przedstawiła wyniki badania dotyczącego nieinwazyjnego pomiaru ciśnienia krwi bez mankietu podczas sesji naukowych American Heart Association 2023.

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

Automatyczne wykrywanie zatrzymania krążenia na podstawie sygnałów PPG pochodzących z nadgarstka: wstępne wyniki badania DETECT-1 u pacjentów z indukowanym zatrzymaniem krążenia (Abstrakcyjny)

Automatyczne wykrywanie zatrzymania krążenia i alarmowanie to potencjalne rozwiązanie skracające opóźnienia w leczeniu po pozaszpitalnym zatrzymaniu krążenia (OHCA). Może to poprawić przeżycie, zwłaszcza w przypadku pacjentów z zatrzymaniem krążenia bez świadków. W ramach projektu DETECT istniejąca opaska na nadgarstek jest dalej rozwijana, aby umożliwić automatyczne wykrywanie zatrzymania krążenia i alarmowanie w życiu codziennym przy użyciu wielu czujników, w tym sygnałów fotopletyzmografii pochodzącej z nadgarstka (PPG). Przedstawiamy wstępne wyniki badania DETECT-1, w którym opracowywany jest algorytm wykrywania zatrzymania krążenia oparty na PPG, wykorzystujący dane pacjentów dotyczące indukowanych zatrzymań krążenia. (Abstrakcyjny)

Edgar R¹, Scholte N.², Ebrahimcheil K.³, Brouwer M.¹, Beukema R.¹, van Mieghem N.², Jap S. ², Rodwell L. ⁴, Ronner E. ⁵, Boersma E. ², Staś PC³, van Royen N.¹, Bonnes JL¹

1. ^{Klinika Kardiologii Centrum Medycznego Uniwersytetu Radboud, Nijmegen, Holandia}
2. ^{Klinika Kardiologii, Erasmus Medical Center, Rotterdam, Holandia}
3. ^{Corsano Health, Haga, Holandia}
4. ^{Radboud Institute for Health Sciences, Health Evidence, Section Biostatistics, Nijmegen, Holandia}
5. ^{Klinika Kardiologii, szpital Reinier de Graaf, Delft, Holandia}

Określ obciążenie migotaniem przedsionków za pomocą mobilnego czujnika fotopletyzmograficznego: próba obciążenia migotaniem przedsionków: wykrywanie i ocena ilościowa epizodów migotania przedsionków za pomocą usługi analizy w chmurze połączonej z urządzeniem do noszenia z czujnikiem fotopletyzmograficznym

Ostatnie badania sugerują, że obciążenie migotaniem przedsionków (AF) (czas występowania AF) jest niezależnym czynnikiem ryzyka udaru mózgu. Celem tego badania było zbadanie wykonalności i dokładności identyfikacji epizodów AF i ilościowego określenia obciążenia AF u pacjentów z napadowym AF w wywiadzie za pomocą CardioWatch 287 opartego na fotopletyzmografii (PPG).

European Heart Journal - Cyfrowe zdrowie, ztad039, https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztad039

Pameli Reissenberger ¹, Peter Serfözo ¹, Dianę Piper ², Normana Juchlera ³, Sara Glanzmann ¹, Jaśmin Gram ¹, Karina Hensler ¹, Hannah Tonidandel ¹, Elena Borlin ⁴, Marcus D'Souza ^4,5, Patricka Badertschera ⁶i Jensa Ecksteina ^1,4

Ciągłe monitorowanie częstości oddechów za pomocą technologii fotopletyzmografii u pacjentów z obturacyjnym bezdechem sennym

Częstość oddechów jest ważnym parametrem fizjologicznym, którego nieprawidłowość została uznana za ważny wskaźnik różnych poważnych chorób. Fotopletyzmografia (PPG) w czujnikach do noszenia może potencjalnie odgrywać ważną rolę we wczesnym wykrywaniu chorób, ułatwiając dostęp do pomiarów częstości oddechów. Zbadaliśmy dokładność nowego nieinwazyjnego, ciągłego, noszonego na nadgarstku i bezprzewodowego urządzenia monitorującego PPG (Corsano CardioWatch 287) do pomiaru częstości oddechów (RR) i tętna (PR) w spoczynku.

JM Gehring ¹, EJ Japenga ^1,2LC Saeijs-van Niel ¹, LP dziesięć Bosch-Paniagua ¹, MH Frank ^1,3

1. Department of Sleep Medicine, Haaglanden Clinics, Nieuwe Parklaan 11, Haga, Holandia
2. Department of Respiratory Medicine, Haaglanden Medisch Centrum, Lijnbaan 32, Haga, Holandia
3. Oddział Chirurgii Stomatologicznej, Kliniki Haaglanden, Nieuwe Parklaan 11, Haga, Holandia

medRxiv  Uniwersytet Yale i BMJ
https://doi.org/10.1101/2023.07.25.23293134

Walidacja Algorytm kroków Corsano (abstrakt)

Porównanie zmierzonych kroków na minutę określonych przez Cardiowatch z krokami na minutę określonymi przez Actigraph CENTREPOINT Insight Watch. Jednoośrodkowe prospektywne badanie obserwacyjne gromadzące dane PPG i akcelerometru w rzeczywistych warunkach. Dla poszczególnych uczestników czas trwania badania wynosił od 1 do 5 dni, w zależności od preferencji. Dane PPG i akcelerometru zbierano podczas wykonywania normalnych codziennych czynności, w tym jazdy na nartach.

Metodologia: Aby ocenić dokładność liczenia kroków Cardiowatch na podstawie niestandardowego algorytmu Corsano Health. W tym celu liczbę kroków na minutę określoną przez CW2 przy użyciu obu algorytmów porównano z liczbą kroków określoną przez certyfikowany przez CE/FDA Actigraph CENTREPOINT Insight Watch.

Pomiary przeprowadzono u 14 dorosłych zdrowych ochotników oddziału kardiologii i kardiochirurgii Radboudumc. Po uzyskaniu świadomej zgody uczestnicy nosili opaskę Cardiowatch 287-2 (wyposażoną w akcelerometr i czujniki PPG) na lewym lub prawym nadgarstku. Pomiary referencyjne wykonano za pomocą zegarka Actigraph na przeciwległym nadgarstku.

Wyniki: Przegląd analizy statystycznej ilości zliczonych kroków przez Cardiowatch 287-2 z wykorzystaniem algorytmu Corsano Health w porównaniu z referencją Actigraph.

Edgar R¹, Ebrahimcheil K. ², Bonnes JL¹

<sup>1. Klinika Kardiologii Centrum Medycznego Uniwersytetu Radboud, Nijmegen, Holandia
2. Corsano Health, Haga, Holandia</sup>

Możliwość analizy danych fotopletyzmograficznych ze smartwatcha w życiu codziennym: studium wykonalności

Łącznie 41 dorosłych (19 kobiet i 22 mężczyzn) dorosłych o dobrym zdrowiu układu krążenia (w wieku 19–79 lat) nosiło nieprzerwanie smartwatch wyposażony w czujnik PPG i akcelerometr 3D (Cardio Watch 287, Corsano Health BV) przez okres 24 godziny odpowiadające ich indywidualnemu rozkładowi dnia. Dane ze smartwatcha każdego uczestnika były analizowane co 1 minutę za pomocą algorytmu przeznaczonego do analizy rytmu serca (Preventicus Heartbeats, Preventicus GmbH). Jako wyniki obliczono procent danych możliwych do analizy (PAD) i średnie przyspieszenie (ACC). Aby odwzorować zmiany ACC i PAD w ciągu jednego dnia, okres 24-godzinny podzielono na 8 podprzedziałów, każdy po 3 godziny.

Steve Merschel, dyplom FH ¹, dr Lars Reinhardt ²

Corsano Health Cardiowatch 287 Badanie użyteczności w USA

Przepisy i normy kładą nacisk na użyteczność i projektowanie czynnika ludzkiego w rozwoju urządzeń medycznych i zarządzaniu ryzykiem. W tym artykule wyjaśniono główne wyzwania związane z urządzeniami do noszenia, pokazując, w jaki sposób przeprowadzono badanie użyteczności i czynników ludzkich na bransoletce Corsano Cardiowatch 287 w celu monitorowania parametrów ciała.

Dr Baran Erdik ¹, Philippe’a Frabouleta ²

Zdalne projektowanie smartfona i urządzenia do noszenia Wykrywane arytmie przedsionkowe u osób starszych Studium przypadku: Smart w OAC – AFNET 9

Badania przesiewowe w kierunku migotania przedsionków i wczesne rozpoczęcie doustnych leków przeciwzakrzepowych, zarządzanie rytmem serca i leczenie współistniejących chorób sercowo-naczyniowych mogą poprawić wyniki w populacjach wysokiego ryzyka.

Wieloośrodkowe, międzynarodowe, zainicjowane przez badaczy, jednoramienne badanie wykrywające arytmię przedsionkową u osób starszych ze smartfonem i urządzeniem do noszenia wykrywającym arytmię przedsionkową u osób starszych (Smart in OAC – AFNET 9) ocenia wydajność diagnostyczną zwalidowanego, opartego na chmurze algorytmu analitycznego wykrywającego arytmię przedsionkową arytmie za pomocą sygnału odbieranego przez smartfon połączony z systemem monitorowania opaski na rękę CardioWatch 287 firmy Corsano Health u osób starszych. Niewybrani uczestnicy w wieku ≥65 lat bez rozpoznanego migotania przedsionków i nie otrzymujący doustnych leków przeciwzakrzepowych są zapisani w trzech krajach europejskich. Uczestnicy są poddawani ciągłemu monitorowaniu tętna za pomocą opaski na rękę z czujnikiem fotopletyzmografii (PPG) i usługi analitycznej teleopieki. Uczestnicy z arytmiami przedsionkowymi wykrytymi przez PPG otrzymają możliwość monitorowania pętli EKG. Badanie ma wirtualny projekt ze zgodą cyfrową i telekonsultacjami, z uwzględnieniem rozwiązań hybrydowych. Pierwszorzędowym wynikiem jest odsetek osób starszych z nowo wykrytymi arytmiami przedsionkowymi.

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

1. Uniwersyteckie Centrum Chorób Układu Krążenia, Uniwersyteckie Centrum Medyczne Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Niemcy
2. Klinika Kardiologii, Uniwersyteckie Centrum Serca i Naczyń w Hamburgu, Uniwersyteckie Centrum Medyczne Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Niemcy
3. Niemieckie Centrum Badań Układu Krążenia, Ośrodek Partnerski Hamburg/Luebeck/Kiel, Berlin, Niemcy
4. Institute of Cardiovascular Sciences, University of Birmingham, Birmingham, Wielka Brytania
5. Department of Cardiology and R&D, Birmingham City Hospital, Sandwell and West Birmingham Trust, Birmingham, Wielka Brytania
6. Atrial Fibrillation NETwork, Münster, Niemcy
7. Instytut Kardiologii Collegium Medicum Uniwersytetu Jagiellońskiego w Krakowie
8. Szpital Maria Cecilia, GVM Care & Research, Rawenna, Włochy
9. Katedra Miernictwa i Elektroniki Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie
10. Institut Clínic Cardio-Vascular, Hospital Clínic, University of Barcelona, ​​Barcelona, ​​Hiszpania
11. August Pi i Sunyer Biomedical Research Institute, Barcelona, ​​Hiszpania
12. Centro de Investigación Biomédica en Red en Enfermedades Cardiovasculares, Madryt, Hiszpania
13. Preventicus GmbH, Jena, Niemcy
14. Institute of Applied Health Research, University of Birmingham, Birmingham, Wielka Brytania
15. Katedra Fizjologii, Cardiovascular Research Institute Maastricht, Maastricht University Medical Center, Maastricht, Holandia
16. Instytut Biometrii Medycznej i Epidemiologii, Uniwersyteckie Centrum Medyczne Hamburg-Eppendorf, Hamburg, Niemcy

Przód. Sercowo-naczyniowy Śr., 21 marca 2022 r. Rozdz. Rytmologia serca
Tom 9 - 2022 |https://doi.org/10.3389/fcvm.2022.839202

Wykrywanie AF za pomocą aplikacji na smartfony

Zrekrutowano 70 pacjentów z rytmem AF i 70 pacjentów z rytmem zatokowym. Średni wiek wynosił 73±12 lat (60% mężczyzn) w grupie AF, 59±20 lat w grupie z rytmem zatokowym (66% mężczyzn). Aplikacja BeatScanner miała czułość 89% (95% CI: 79-95%) i swoistość 67% (55-78%). Aplikacja Preventicus miała czułość 94% (86-98%) i swoistość 96% (88-99%). 83/140 (59%) regularnie korzystało ze smartfonów, spośród których 94% było zainteresowanych używaniem smartfona do samodzielnego sprawdzania AF, a 55% zapłaciłoby za aplikację do tego celu. Niemal wszyscy (96%) uznali aplikacje za łatwe w użyciu, a 63% wolało aplikację Preventicus od aplikacji BeatScanner. W wybranej próbie pacjentów szpitalnych aplikacja Preventicus była dokładniejsza w odróżnianiu AF od rytmu zatokowego niż aplikacja BeatScanner i była preferowana przez pacjentów. Korzystanie z wbudowanych funkcji smartfonów jest obiecującym, prostym i akceptowalnym sposobem samokontroli AF

N. Karima ¹; M. Aral ¹; S. Eduawora ¹; M. Finlay ¹

1. Barts Heart Centre, Londyn, Wielka Brytania

PE Europace, tom 19, wydanie suppl_3, czerwiec 2017, strona iii234 N. Karima, M. Aral, S. Eduawora, M. Finlay

Walidacja fazy snu opartej na fotopletyzmografii w porównaniu z polisomnografią

Analiza snu Corsano jest oparta na algorytmach Philips Wearable Sensing. To badanie kliniczne wykorzystuje PPG noszony na nadgarstku do analizy zmienności tętna, a akcelerometr do pomiaru ruchów ciała, etapów snu i statystyk snu został automatycznie obliczony na podstawie zapisów nocnych. Klasyfikatorzy klasy sen-czuwanie, 4 klasy (czuwanie/N1 + N2/N3/REM) i 3 klasy (czuwanie/NREM/REM) zostali przeszkoleni na 135 jednocześnie zarejestrowanych nagraniach PSG i PPG 101 zdrowych uczestników i zweryfikowani na 80 nagraniach 51 zdrowych dorosłych w średnim wieku. Klasyfikator snu i czuwania uzyskał epoka po epoce między fazami snu PPG i PSG 0.55 ± 0.14, czułość na czuwanie 58.2 ± 17.3% i dokładność 91.5 ± 5.1%. κ i czułość były istotnie wyższe niż w przypadku aktygrafii (odpowiednio 0.40 ± 0.15 i 45.5 ± 19.3%).

Fonseca i in. - 2017 - Walidacja oceny stopnia snu na podstawie fotopletyzmografii w porównaniu z polisomnografią u zdrowych dorosłych w średnim wieku.pdf, mgr Pedro Fonseca, mgr Tim Weysen, mgr Maaike S. Goelema, dr Els IS Møst, mgr Mustafa Radha, mgr Charlotte Lunsingh Scheurleer, mgr Leonie van den Heuvel, dr Ronald M. Aarts

Skuteczność wykorzystania wskaźników HRV jako predyktora wyników wydajności ACFT

Army Combat Fitness Test (ACFT) to ocena wyników stosowana przez armię amerykańską do oceny siły, wytrzymałości i zwinności kadetów za pomocą serii sześciu wydarzeń, aby upewnić się, że kadeci są gotowi do walki. Zmienność rytmu serca (HRV) jest instrumentem mierzącym modulację autonomiczną serca. SI zmierzono i obliczono za pomocą równania CardioMood (siostrzana firma Corsano) n(SI = [Amplituda trybu%]/[2*Mode* (RRmax – RRmin)]

Medycyna wojskowa, USA009, https://doi.org/10.1093/milmed/usad009

Aby uzyskać pełny przegląd wszystkich badań klinicznych, prosimy o kontakt. Skontaktuj się z nami, aby omówić, w jaki sposób możemy Ci pomóc w zakresie surowych danych wolnych od adresu IP, udostępniając bogaty zbiór danych o otwartym kodzie źródłowym, który można wykorzystać do opracowania nowych narzędzi diagnostycznych, badania postępu choroby i wprowadzania innowacyjnych spersonalizowanych rozwiązań w zakresie opieki zdrowotnej.