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呼吸暂停风险评估系统 (ARESTM)，型号 610
请注意，FDA 颁发实质等同性判定并不意味着 FDA 已判定您的器械符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规。您必须遵守该法案的所有要求，包括但不限于：注册和列名（21 CFR 第 807 部分）；标签（21 CFR 第 801 部分）；医疗器械报告（医疗器械相关不良事件报告）（21 CFR 803）；质量体系 (QS) 法规中规定的良好生产规范要求（21 CER 第 820 部分）；以及（如果适用）电子产品辐射控制条款（该法案第 531-542 节）；21 CFR 1000-1050。
在阻塞性睡眠呼吸暂停中使用机器学习应用的状态和机会：叙事评论
抽象背景：阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是一种普遍且潜在的严重睡眠障碍，其特征是睡眠期间呼吸反复中断。机器学习模型已越来越多地应用于OSA研究的各个方面，包括诊断，治疗优化和开发用于内型和疾病机制的生物标志物。方法：本叙述性评论研究了从2018年至2023年间发表的254个科学出版物中提取的数据，从诊断算法到治疗和患者管理策略的各种研究工作。我们通过评估了研究中所使用的技术，应用领域，模型评估策略和数据集特征，评估了OSA研究中机器学习的景观。结果：我们的分析表明，大多数机器学习应用都集中在OSA分类和诊断上，并利用各种数据源，例如多摄影，心电图数据和可穿戴设备。深度学习模型是最受欢迎的，其次是支持向量机，分类任务是最常见的。我们还发现，研究队列主要是超重的男性，女性的人数不足，年轻肥胖成年人，
使用 STOP-Bang 问卷 (SBQ) 对心房颤动 (AF) 患者进行阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 筛查教育：一项质量改进项目
推荐引用 推荐引用 Hernandez, Jessica，“使用 STOP-Bang 问卷 (SBQ) 对心房颤动 (AF) 患者进行阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 筛查教育：一项质量改进项目”(2024)。妮可·沃特海姆护理学院学生项目。336。https://digitalcommons.fiu.edu/cnhs-studentprojects/336
阻塞性和中央睡眠呼吸暂停治疗（仅适用于印第安纳州） - 社区计划医疗政策
如果无法使用这些标准确定医疗需求，请参阅标准®Medicare：程序，手术治疗阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）WPS。单击此处查看标准标准。在某些情况下，在医学上需要植入性降低神经刺激。有关医疗必要性临床覆盖标准，请参阅标准®Medicare：程序，降压神经刺激以治疗阻塞性睡眠呼吸暂停WPS。单击此处查看标准标准。可植入的神经刺激装置用于治疗中央睡眠呼吸暂停（CSA），由于安全性和/或功效的证据不足，因此未经证实，在医学上是不需要的。由于没有足够的疗效证据（不是全包列表），以下手术程序尚未证实，并且在治疗OSA上无需医学上。
选修冠心病患者的阻塞性睡眠呼吸暂停对冠状动脉疾病患者的内在再狭窄的影响
背景：广泛的研究已建立阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA），这是导致多种心血管和脑血管疾病的一个因素。然而，在选择性药物洗脱支架后，OSA是否会影响内部再狭窄（ISR）尚不清楚。因此，这项研究的目的是检查OSA对ISR对冠心病（CHD）患者的影响，这些患者接受了成功选择性药物洗脱支架（DES）植入。方法：这项研究回顾性地分析了冠心病患者，他们成功接受了冠状动脉支架植入和过夜的睡眠呼吸监测，并由于经皮冠状干预（PCI）的12到26个月的冠心病症状在冠状动脉血管造影中被录取。OSA。ISR被定义为植入DES的血管直径的50％再狭窄。探索CHD患者中OSA和ISR之间的关联，开发并利用了多元逻辑回归模型。结果：这项研究招募了206名被诊断为CHD的人，平均年龄为62.01±10.27岁，男性占患者人群的76.2％。在植入后15个月的中位随访期间，中度至重度OSA患者的ISR发生率显着增加，从10.9％增加到31.3％（p <0.001）。根据完全调整的模型，发现ISR的出现与OSA的存在独立相关（OR：3.247，95％CI：1.373–7.677，p = 0.007）。结论：在接受选择性药物洗脱支架的个人中，OSA是ISR的独立危险因素。
阻塞性和中枢性睡眠呼吸暂停治疗
按照 FDA 指南使用对于符合以下所有标准的 10-18 岁唐氏综合症青少年，使用 FDA 批准的设备进行植入式舌下神经刺激是经过证实的，并且在医学上是必要的：• 诊断为严重 OSA（通过 24 个月内的多导睡眠图确定，并且 AHI ≥ 10 和 RDI ≤ 50 次/小时）；并且 • BMI < 年龄第 95 百分位数；并且 • 中枢性 + 混合性呼吸暂停的总 AHI < 25%；并且 • 禁忌接受先前的腺样体扁桃体切除术或未得到有效治疗；并且 • 尽管尝试提高依从性，但仍确认 PAP 治疗失败或不耐受；并且 • 睡眠期间未使用气管切开术；并且 • 药物诱导的睡眠内窥镜检查确认软腭水平没有完全阻塞或向心性塌陷；并且 • 患者和护理人员拒绝因非向心性腭塌陷而接受 MMA 手术；并且
估算Apple Watch的呼吸障碍和睡眠呼吸暂停风险
本文介绍了睡眠呼吸暂停通知功能的开发和验证。Apple开发了Apple Watch算法，该算法使用加速度计数据来估计呼吸障碍，其中包括大量而多样化的培训集，其中包括Apple Watch同时记录的成年人和地面真相参考。这包括LAB内多症术（PSG）或家庭睡眠呼吸暂停测试（HSAT）试剂盒，这些试剂盒测量了呼吸暂停和呼吸呼吸症事件，这是呼吸暂停 - hypopopnea index（AHI）的基础。
阻塞性和中央睡眠呼吸暂停治疗
根据FDA指南使用FDA批准的设备植入降压神经刺激是在满足以下所有标准的10-18岁的青少年中所必需的，并且在医学上是必不可少的。 •年龄的BMI <第95个百分点； •中央 +混合呼吸暂停的总ahi <25％； •通过先前的腺丝切除术治疗或没有有效治疗的禁忌症； •尽管试图提高依从性，但仍确认失败或不耐受子宫颈瘤疗法； •睡眠期间缺乏气管切开术； •通过药物诱导的睡眠内窥镜检查证实，没有完全阻塞或同心崩溃； •个人和看护人拒绝MMA手术，以进行非浓缩的palat骨崩溃；和
一种可解释的 CNN-Transformer，用于使用 ECG 诊断儿童睡眠呼吸暂停
摘要 — 儿童阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 是一种常见的呼吸系统疾病，与心血管风险增加有关。标准诊断是多导睡眠图，但其复杂性、成本和不便性导致诊断不足。为了解决这种情况，我们首次提出了一种简化的替代方法，使用夜间心电图 (ECG) 和基于卷积神经网络和变压器网络的混合模型来估计儿童 OSA 的严重程度。此外，提出了梯度加权类激活映射 (GradCAM) 方法来解释模型结果。为了开展这项研究，使用了来自儿童腺样体扁桃体切除术试验 (CHAT) 和芝加哥大学 (UofC) 数据库的 2,591 条记录。该模型在 CHAT 中实现了 4 类 Cohen's Kappa 0.392，在 UofC 中实现了 0.346。 GradCAM 突出显示了心动过缓-心动过速模式、PQ 和 QT 段以及已识别的 U 波。因此，这种方法可以改善儿童 OSA 的诊断并提供新的相关心脏信息，从而鼓励在临床环境中采用自动化系统。
系统评价在睡眠呼吸暂停患者心血管管理中新生物标志物的低氧负担，临床意义：系统的R
19002年，西班牙瓜达拉哈拉大学瓜达拉哈拉大学医院肺炎学系的 1个睡眠单位，2 28029，西班牙呼吸道疾病网络（CIBERS）的生物医学研究中心，西班牙28029，西班牙马德里3号研究所3 5 Medicine Department, University of Alcalá, 28805 Madrid, Spain 6 Sleep Unit, Pneumology Department, Ramón y Cajal University Hospital, Ramón Institute and Cajal de Restando Sanitary (Irycis), 28034 Madrid, Spain 7 Precision Medicine Group in Chronic Desense, Respiratory Department, Arnau University Hospital of Vilanova and Santa María, 5198 Lleid Irblleid Lleida护理与理疗学院护理与理疗系护理和物理治疗系