CN1021793C - 测定心脏病人死亡概率的仪器 - Google Patents

测定心脏病人死亡概率的仪器 Download PDF

Info

Publication number
CN1021793C
CN1021793C CN89103187A CN89103187A CN1021793C CN 1021793 C CN1021793 C CN 1021793C CN 89103187 A CN89103187 A CN 89103187A CN 89103187 A CN89103187 A CN 89103187A CN 1021793 C CN1021793 C CN 1021793C
Authority
CN
China
Prior art keywords
patient
instrument
cardiovascular
collective
ecg
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN89103187A
Other languages
English (en)
Other versions
CN1038583A (zh
Inventor
哈里·P·塞尔克
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
New England Medical Center Hospitals Inc
Original Assignee
New England Medical Center Hospitals Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by New England Medical Center Hospitals Inc filed Critical New England Medical Center Hospitals Inc
Publication of CN1038583A publication Critical patent/CN1038583A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN1021793C publication Critical patent/CN1021793C/zh
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318—Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346—Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349—Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Electrotherapy Devices (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

一种测定一个心血管病人死亡概率的仪器。该仪器包括：一个心电图描记仪，用以发出含有该病人心脏状况信息的电波信号；一个波形识别和测量器，用以分析该波形并产生基于该分析的输出；及一台计算机，用以接收所述输出并计算出基于所述输出、表征所述概率的一个数值。本发明还提供用该仪器估计处于健康护理条件下的心血管病死亡率的方法。

Description

本发明涉及一种测定由于心血管疾病造成病人死亡的概率的心电图描记仪。
在美国，每年大约有四百五十万病人由于心血管疾病急性发作而进入急诊室，并且其中三分之一随后被送入冠状病护理单位（CCU）。一个医生必须决定是否除了CCU其它治疗选择也是合适的，例如中间护理单位，看护病床、观察单位、或严密监护下的家庭护理。除了病人的情况（假定可以准确的话）之外，其它要考虑的因素包括设备的缺乏，持续增长的费用、新的更为严格的价格限制政策（例如，有关诊断组织（DRGS））。作出这样的决定是困难的，因为这需要对一个病人的真实危急程度作出一个准确可靠的估计，并且这种估计本身就是很难作出的。
医院现在发布的死亡率数据（即每年病人死亡的百分比）并不根据相应的病人总数的不同来调整。如果把这样的数据用来衡量医疗质量，这些数据应当被校核以便公正地比较具有不同病人总数的医院。
在1984年New    England    J.Med.，Vol.310。PP1273-78，Pozen    et    al.提到，一种手提式计算机经过编程可给急诊室的医生提供一个病人的计算的发生急性局部贫血（一种类型的心脏病发作）的概率。这种计算机采用一个具有系数由逐步回归分析法导出的逻辑回归函数。它的使用依赖于医生对病人心电图的解释。
有些心电图描记仪表明通过采用特征识别法连同一个基于某一规则的计算机程序可以模仿医生的判断，以提供一个病人病情的定性诊断。
其它的心电图描记仪采用特征识别数据和特征测量作为一个逻辑回归公式的输入以提供局部贫血概率的定性测量。
局部贫血的概率与死亡的概率是不同的，因为还有其它引起心脏状况严重和危险的原因。例如，一个带有新的不稳定的心绞痛的病人可能有5%的死亡概率，而一个带有Killip    4级（Killip    Class    IV）心肌梗塞的病人大约有80%的死亡概率。这是重要的，因为这是死亡的概率，不是局部贫血的概率，这对一个医生的治疗分类决定是关键性的。
一般地，本发明描述的一种仪器的特征是，该仪器用于测定心血管病人急性发作死亡的概率，该仪器包括一个心电图描记仪用于发出一个以一个含有病人心脏状况的信息的电波形式的信号，一个波形识别和测量仪器用于分析该波形并产生基于这个分析的输出，以及一个计算机用于接收该输出并计算出一个代表基于该输出的概率的一个数值。
在优选实施例中，心血管病人由于急性心肌梗塞或心脏衰竭最初是处于死亡的危险状态。
本发明的另一个基本特征是作为一种估计处于一种健康护理服务之下的心血管死亡危险的方法，该健康护理服务包括提供本发明的仪器，以及用该仪器计算一个位于该健康护理服务之下的病人的个个的预测的心血管死亡危险的方法，对大量的病人来说，重复最后一个步骤、并用该个人的预测的心血管死亡危险数据计算出集体的预测的心血管死亡率，以及用该集体的预测的心血管死亡率产生一个表征处于这种护理服务之下的综合死亡概率的统计，来调整对于这种护理服务的集体观察心血管死亡率或者调整处于这种护理服务之下的死亡危险的方法。
在优选实施例中，人个的预测心血管死亡危险大致符合一个正态分布，可能是以一个均值（称为集体的预测心血管死亡率）和一个方差为特征的，并且其中调整的集体预测心血管死亡率是这样计算的，将集体观察的心血管死亡率除以集体的预测的心血管死亡率，再将新得到的比值乘以一个参考死亡率（也可是一个全国性统计值或是一个地区性统计值）。
本发明由于使用容易，以及提供有助于实时临床诊断的充分准确、可靠和即时的危险程度测量，而便于临床医生有效的参予。这种即时的估计允许准确地捕获一个病人真实呈现的死亡危险，而不是作为当前的主要手段在24小时或更长的延时之后估计的危险，在这段时间内由于低质量的看护实际上病人的危险可能会增加。
本发明有助于免除对不适当的高技术或特殊测试的需求。因此，病人就可以节省这种测试所增加的危险和费用。
本发明坚持真实的估计，而不论病人是否享有特别护理或是一个看护病房，或什么都不曾享有。
死亡危险调整（mortality    risk-adjustment）的完整估计可以在不看急性医疗记录的情况下完成。所需要的数据，和危险调整预测心血管死亡率可以直接从本发明的心电图描记仪获得。因此，捕获的速度、可靠性、和数据精度全部被改善，而数据获得的费用明显地降低。
其它优点和特征将可以从以下的优选实施例的描述和权利要求书中明显地看到。
我们首先简要地描述一下附图。
图1是本发明的心电图描记仪的一个示意图。
图2是一个逻辑回归公式。
图3是预测由心肌梗塞导致死亡的逻辑回归变量，系数和数值的一张表。
图4是预测由充血性心脏衰竭导致死亡的逻辑回归变量，系数和数值的表格。
参照图1，一个计算机辅助的心电图描记仪（ECG）（例如，可以从Hewlett    Packard公司获得）10监视一个病人的心脏活动。有十二个电极连接于病人，每一个监视心脏的一个不同部位。心电图描记仪10通过一条导线12将十二个相应的信号送给一个特征识别和测量仪器14，该仪器测量是否有特殊的危急特征出现于每一个ECG信号中（例如一个Q波的出现或缺少），并测量其它危急特征的大小（例如ST波衰减的程度）。这些数据被数字编码成一个信号，该信号被ECG10的一个附加特征所接收，后者改进来作为一个死亡危险估计器18。死亡危险估计器18是一个已编程的微机，该微机利用由特征识别和测量仪器14产生的信息并利用一个图2所示的逻辑回归公式，计算反映死亡可能的定量的概率值。
关于图2，逻辑回归公式是P＝100〔1-（1+ey）-1〕，其中y＝b0+∑biXi，其中P是心血管病人的死亡概率，其取值范围是0.0至100.0，e是自然对数的基底;b0是一常数，bi是一个相应于每一个临床变量的回归系数或权重;Xi是相应的临床变量条件出现时取值为1，否则取值为0。
关于图3和图4，变量Xi已经利用SAS研究所的LDGIST逻辑回归计算机程序用参考人数数据的逐步回归分析计算出来。（可看Walker    et    el.，1967，Biometrika，Vol.54.PP.167-79;和N.C.Cary，1983，SUGI    Supplement    Library    user′s    guide，SAS    Institute，PP.181-202。）
死亡危险估计器18还提醒医生提供重要的症状，例如心跳速率和血压，以及基本的临床数据，例如病人年龄和病情陈述等。医生用一个病人数据输入仪器22将这些信息提供给计算机。
ECG波形，Xi的值由特征识别和测量仪器14计算，并且算出的死亡概率P贮存在一个由一个数据贮存单元24支持的数据库内。这个数据贮存单元可以通过一个中央计算机利用无线电通讯设置在远端进行登记挂号通讯，以搜集一个大人口数目的死亡统计情况。
本发明的应用有两种：1）作为关照单个病人的医生和其它健康护理供应使用的一种医疗器械，和2）作为为了质量评价或补偿目的的收集有关病人组的数据以估计一个医生、医疗组或研究所的医疗效果的方法。
在一个临床安排中，本发明的心电图描记仪用来给医生提供病人的死亡危险程度。这个信息用来帮助医生作出治疗分类的决定。这个信息可用来补充一个医生或其它临床医生的判断，和其它可获得的诊断信息（例如病人症状、身体检查和实验数据，包括心电图本身）。例如，一个急诊室安排中，一个具有低概率P的病人可以只给予一个看护病床，或不入院。
除了帮助作出治疗分类决定以外，本发明还可以帮助作出处理选择决定。
为了将本发明用于第二个应用方面，首先必须收集数据，包括每个心血管病人的死亡危险，它可以表示成一个信号数值P0将这些数值综合起来求平均产生一个集体的预测心血管死亡率。集体观察心血管死亡率是这样计算的，将处于一种健康护理 服务之下的已经死亡的那些总数目除以那些有心脏病而接受这种服务的病人的总数目。为了计算调整的集体死亡率，观察心血管死亡率与预测心血管死亡率的比值乘以一个参考死亡率。这个参考死亡率可能是一个全国性统计值，或某个地区性统计值。那么一种健康护理服务（例如一个HMO）的调整的集体死亡率就可以公平地与一个具有不同病人数目的其它的健康护理服务类似计算出的危险相比较。
本领域的技术人员所作出的其它替换或变化仍然是落入本发明的权利要求所述的实质和范围内的。
MI死亡率预测值
变量    系数    数值（X）
常数（bo）    -9.343
年龄    0.079    最后一次生日时的年龄    年龄
STUP1    0.849    ECG的ST波高出1mm    1
否则    0
STUP2    1.054    ECG的ST波高出2mm    1
否则    0
STLESS1    0.373    ECG的ST波低出1mm    1
否则    0
STLESS1    0.780    ECG的ST波低出2mm    1
否则    0
TWUP    1.091    ECG    T波高出正常    1
否则    0
TWINV20.478 ECG T波低出正常 1
否则    0
QAALM1    0.343    ECG    Q波超前或横向超前    1
否则    0
HRBPLOW    3.444    心率0-10并且收缩压0-10    1
否则    0
HRGT100    0.569    心率＞100    1
否则    0
SBP1190    3.267    收缩压11-90    1
否则    0
SBP91140    1.483    收缩压91-140    1
否则    0
CSEVERITY-CHF预测值
变量    系数    数值（X）
常量（bo）    -10.1990
年龄    0.0944    最末一次生日时的年龄    年龄
SBP090    1.5238    收缩压0-90    1
否则    0
SBP9110    2.2324    收缩压91-100    1
否则    0
LVHESTES    -2.4268    左心室肥大    1
否则    0

Claims (22)

1、一种测定病人心血管健康程度的仪器，包括一个心电图描记仪，用于发出一个含有该病人心脏状况信息的电波形式的信号，其特征在于，所述仪器还包括：
a)一个波形识别
和测量仪器，用于分析该波形并产生基于该分析的输出；和
b)一个计算机，用于接收该输出并依据该输出计算出一个表征所述病人的心血管病死亡概率的数值。
2、如权利要求1所述的仪器，其特征在于，所述心血管病人主要存在由于急性心肌梗塞而引起的死亡危险。
3、如权利要求1所述的仪器，其特征在于，所述心血管病人主要存在由于充血性心力衰竭所引起的死亡危险。
4、如权利要求1所述的仪器，其特征在于，所述计算机利用一回归公式计算所述输出的概率。
5、如权利要求4所述的仪器，其特征在于，所述回归公式为：
P＝A[1-（1+er）-1]
Y＝bo+∑biXi
i＝1→n
式中，A为一正数;
e等于自然对数之底;
i为整数指数;
b0为常数;
Xi，对i为1≤i≤n时，Xi表示临床变量，至少其中某些变量是由所述输出测定的;
bi是对应于第i个临床变量的回归系数;n是一个正整数，表示回归方程中所用临床变量的数目。
6、如权利要求4所述的仪器，其特征在于，所述回归公式的诸系数是采用逐步回归分析法从一参考组推导出来的。
7、如权利要求1所述的仪器，其特征在于，所述输出包括与该病人的ECG之ST段有关的信息。
8、如权利要求7所述的仪器，其特征在于，所述输出指示该病人的ECG之ST段是否是隆凸的。
9、如权利要求7所述的仪器，其特征在于，所述输出指示该病人的ECG之ST段是否是凹陷的。
10、如权利要求1所述的仪器，其特征在于，所述输出指示该病人的ECG之T波是否是隆凸的。
11、如权利要求10所述的仪器，其特征在于，所述输出指示该病人的ECG之T波是否是隆凸的。
12、如权利要求10所述的仪器，其特征在于，所述输出指示该病人的ECG之T波是否是凹陷的。
13、如权利要求1所述的仪器，其特征在于，所述输出包括与该病人的ECG之Q波有关的信息。
14、如权利要求1所述的仪器，其特征在于，所述计算机还适于接收与该病人的基本临床数据相关的输入，以及适于用所述输入连同所述输出去计算表示所述概率的数值。
15、如权利要求14所述的仪器，其特征在于，所述基本临床数据输入包括该病人的年龄。
16、如权利要求1所述的仪器，其特征在于，所述计算机还适于接收有关该病人的某些紧要征候的输入，并用所述输入连同所述输出计算代表所述概率的数值。
17、如权利要求16所述的仪器，其特征在于，有关该病人的某些紧要征候包括该病人的心率。
18、如权利要求16所述的仪器，其特征在于，所述有关该病人的某些紧要征候包括该病人的血压。
19、一种估计处于一种健康护理服务条件下的心血管死亡危险的方法，其特征在于包括以下步骤：
a）提供权利要求1所述的仪器用于该健康护理服务;
b）用该仪器计算一个处于该健康护理服务下的病人的一个个人的预测心血管死亡危险;
c）对许多这样的病人重复步骤（b），并且用该个人的预测心血管死亡危险去计算一个集体的预测心血管死亡危险;
d）用该集体预测心血管死亡率调整该服务下的集体预测心血管死亡率，以产生表征处于该服务下的总体死亡危险的一个概括的统计值，或处于该服务下的危险调整死亡率。
20、如权利要求19所述的方法，其特征在于，所述个人的预测心血管死亡危险实际上符合一个正态分布，并且可能是以一个均值（称为该集体的预测心血管死亡率）和一个方差为特征的，其中所述调整的集体心血管死亡率是这样计算的，将该集体观察心血管死亡率除以该集体预测心血管死亡率，再将所得到的比值乘以一个参考死亡率。
21、如权利要求20所述的方法，其特征在于，所述参考死亡率是一个全国性统计值。
22、如权利要求20所述的方法，其特征在于，所述参考死亡率是一个地区性统计值。
CN89103187A 1988-03-25 1989-03-23 测定心脏病人死亡概率的仪器 Expired - Fee Related CN1021793C (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US173,220 1980-07-28
US07/173,220 US4957115A (en) 1988-03-25 1988-03-25 Device for determining the probability of death of cardiac patients

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN1038583A CN1038583A (zh) 1990-01-10
CN1021793C true CN1021793C (zh) 1993-08-18

Family

ID=22631031

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN89103187A Expired - Fee Related CN1021793C (zh) 1988-03-25 1989-03-23 测定心脏病人死亡概率的仪器

Country Status (9)

Country Link
US (1) US4957115A (zh)
EP (1) EP0370085B1 (zh)
JP (1) JPH02504232A (zh)
CN (1) CN1021793C (zh)
AT (1) ATE140601T1 (zh)
AU (1) AU619288B2 (zh)
CA (1) CA1323431C (zh)
DE (1) DE68926877T2 (zh)
WO (1) WO1989009022A1 (zh)

Families Citing this family (72)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5276612A (en) * 1990-09-21 1994-01-04 New England Medical Center Hospitals, Inc. Risk management system for use with cardiac patients
US5277188A (en) * 1991-06-26 1994-01-11 New England Medical Center Hospitals, Inc. Clinical information reporting system
US5594637A (en) * 1993-05-26 1997-01-14 Base Ten Systems, Inc. System and method for assessing medical risk
US5423323A (en) * 1993-08-30 1995-06-13 Rocky Mountain Research, Inc. System for calculating compliance and cardiac hemodynamic parameters
US5501229A (en) * 1994-08-01 1996-03-26 New England Medical Center Hospital Continuous monitoring using a predictive instrument
US5724983A (en) * 1994-08-01 1998-03-10 New England Center Hospitals, Inc. Continuous monitoring using a predictive instrument
WO1996030848A1 (en) * 1995-03-31 1996-10-03 Levin Richard I System and method of generating prognosis reports for coronary health management
US5778345A (en) * 1996-01-16 1998-07-07 Mccartney; Michael J. Health data processing system
US5792066A (en) * 1997-01-09 1998-08-11 Hewlett-Packard Company Method and system for detecting acute myocardial infarction
US6061657A (en) * 1998-02-18 2000-05-09 Iameter, Incorporated Techniques for estimating charges of delivering healthcare services that take complicating factors into account
US6175752B1 (en) 1998-04-30 2001-01-16 Therasense, Inc. Analyte monitoring device and methods of use
US8480580B2 (en) 1998-04-30 2013-07-09 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring device and methods of use
US6949816B2 (en) 2003-04-21 2005-09-27 Motorola, Inc. Semiconductor component having first surface area for electrically coupling to a semiconductor chip and second surface area for electrically coupling to a substrate, and method of manufacturing same
US8346337B2 (en) 1998-04-30 2013-01-01 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring device and methods of use
US9066695B2 (en) 1998-04-30 2015-06-30 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring device and methods of use
US8974386B2 (en) 1998-04-30 2015-03-10 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring device and methods of use
US8688188B2 (en) 1998-04-30 2014-04-01 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring device and methods of use
US8465425B2 (en) 1998-04-30 2013-06-18 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring device and methods of use
US6067466A (en) * 1998-11-18 2000-05-23 New England Medical Center Hospitals, Inc. Diagnostic tool using a predictive instrument
US6454707B1 (en) * 1999-03-08 2002-09-24 Samuel W. Casscells, III Method and apparatus for predicting mortality in congestive heart failure patients
GB2352815A (en) * 1999-05-01 2001-02-07 Keith Henderson Cameron Automatic health or care risk assessment
US6339720B1 (en) 1999-09-20 2002-01-15 Fernando Anzellini Early warning apparatus for acute Myocardial Infarction in the first six hours of pain
US7127290B2 (en) * 1999-10-01 2006-10-24 Cardiac Pacemakers, Inc. Cardiac rhythm management systems and methods predicting congestive heart failure status
US7076437B1 (en) 1999-10-29 2006-07-11 Victor Levy Process for consumer-directed diagnostic and health care information
DE19963246A1 (de) 1999-12-17 2001-06-21 Biotronik Mess & Therapieg Vorrichtung zur Erkennung der Kreislaufwirkungen von Extrasystolen
US6665559B2 (en) * 2000-10-06 2003-12-16 Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. Method and apparatus for perioperative assessment of cardiovascular risk
US6560471B1 (en) 2001-01-02 2003-05-06 Therasense, Inc. Analyte monitoring device and methods of use
US6532381B2 (en) 2001-01-11 2003-03-11 Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. Patient monitor for determining a probability that a patient has acute cardiac ischemia
WO2002078512A2 (en) 2001-04-02 2002-10-10 Therasense, Inc. Blood glucose tracking apparatus and methods
US20030032871A1 (en) * 2001-07-18 2003-02-13 New England Medical Center Hospitals, Inc. Adjustable coefficients to customize predictive instruments
AU2003303597A1 (en) 2002-12-31 2004-07-29 Therasense, Inc. Continuous glucose monitoring system and methods of use
US7013176B2 (en) * 2003-01-28 2006-03-14 Cardiac Pacemakers, Inc. Method and apparatus for setting pacing parameters in cardiac resynchronization therapy
US7587287B2 (en) 2003-04-04 2009-09-08 Abbott Diabetes Care Inc. Method and system for transferring analyte test data
US8066639B2 (en) 2003-06-10 2011-11-29 Abbott Diabetes Care Inc. Glucose measuring device for use in personal area network
CA2556331A1 (en) 2004-02-17 2005-09-29 Therasense, Inc. Method and system for providing data communication in continuous glucose monitoring and management system
US20050197544A1 (en) * 2004-02-24 2005-09-08 Bernstein Steven L. System and method for indexing emergency department crowding
US7272435B2 (en) * 2004-04-15 2007-09-18 Ge Medical Information Technologies, Inc. System and method for sudden cardiac death prediction
US7162294B2 (en) 2004-04-15 2007-01-09 Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. System and method for correlating sleep apnea and sudden cardiac death
US20050234354A1 (en) * 2004-04-15 2005-10-20 Rowlandson G I System and method for assessing a patient's risk of sudden cardiac death
US7415304B2 (en) * 2004-04-15 2008-08-19 Ge Medical Systems Information Technologies, Inc. System and method for correlating implant and non-implant data
DE102004033614A1 (de) * 2004-07-12 2006-02-09 Emedics Gmbh Einrichtung und Verfahren zum Abschätzen einer Auftretenswahrscheinlichkeit einer Gesundheitsstörung
DE102004056092A1 (de) * 2004-11-21 2006-06-01 Axel Dr. Stachon Rechnergestütztes Verfahren und Anordnung zur Bestimmung der Todeswahrscheinlichkeit von (Intensiv-)Patienten
US8112240B2 (en) 2005-04-29 2012-02-07 Abbott Diabetes Care Inc. Method and apparatus for providing leak detection in data monitoring and management systems
EP1910958A2 (en) * 2005-06-08 2008-04-16 Mediqual System and method for dynamic determination of disease prognosis
US7766829B2 (en) 2005-11-04 2010-08-03 Abbott Diabetes Care Inc. Method and system for providing basal profile modification in analyte monitoring and management systems
US7620438B2 (en) 2006-03-31 2009-11-17 Abbott Diabetes Care Inc. Method and system for powering an electronic device
US8226891B2 (en) 2006-03-31 2012-07-24 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring devices and methods therefor
US20080071157A1 (en) 2006-06-07 2008-03-20 Abbott Diabetes Care, Inc. Analyte monitoring system and method
US8930203B2 (en) 2007-02-18 2015-01-06 Abbott Diabetes Care Inc. Multi-function analyte test device and methods therefor
US8732188B2 (en) 2007-02-18 2014-05-20 Abbott Diabetes Care Inc. Method and system for providing contextual based medication dosage determination
US8123686B2 (en) 2007-03-01 2012-02-28 Abbott Diabetes Care Inc. Method and apparatus for providing rolling data in communication systems
US8456301B2 (en) 2007-05-08 2013-06-04 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring system and methods
US7928850B2 (en) 2007-05-08 2011-04-19 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring system and methods
US8665091B2 (en) 2007-05-08 2014-03-04 Abbott Diabetes Care Inc. Method and device for determining elapsed sensor life
US8461985B2 (en) 2007-05-08 2013-06-11 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring system and methods
US9883799B2 (en) 2008-10-16 2018-02-06 Fresenius Medical Care Holdings, Inc. Method of identifying when a patient undergoing hemodialysis is at increased risk of death
US8103456B2 (en) 2009-01-29 2012-01-24 Abbott Diabetes Care Inc. Method and device for early signal attenuation detection using blood glucose measurements
US9226701B2 (en) 2009-04-28 2016-01-05 Abbott Diabetes Care Inc. Error detection in critical repeating data in a wireless sensor system
US9184490B2 (en) 2009-05-29 2015-11-10 Abbott Diabetes Care Inc. Medical device antenna systems having external antenna configurations
EP2473098A4 (en) 2009-08-31 2014-04-09 Abbott Diabetes Care Inc ANALYTICAL SIGNAL PROCESSING APPARATUS AND METHOD
WO2011026148A1 (en) 2009-08-31 2011-03-03 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring system and methods for managing power and noise
EP2482720A4 (en) 2009-09-29 2014-04-23 Abbott Diabetes Care Inc METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING NOTIFICATION FUNCTION IN SUBSTANCE MONITORING SYSTEMS
CN103038772B (zh) 2010-03-15 2017-10-24 新加坡保健服务集团有限公司 预测患者的存活性的系统和装置
US20130041684A1 (en) * 2010-04-23 2013-02-14 Peter Kotanko System And Method Of Identifying When A Patient Undergoing Hemodialysis Is At Increased Risk Of Death By A Logistic Regression Model
US10203321B2 (en) 2010-12-02 2019-02-12 Fresenius Medical Care Holdings, Inc. Method of identifying when a patient undergoing hemodialysis is at increased risk of death
US20140136225A1 (en) * 2011-06-24 2014-05-15 Koninklijke Philips N.V. Discharge readiness index
EP2775918B1 (en) 2011-11-07 2020-02-12 Abbott Diabetes Care Inc. Analyte monitoring device and methods
US9968306B2 (en) 2012-09-17 2018-05-15 Abbott Diabetes Care Inc. Methods and apparatuses for providing adverse condition notification with enhanced wireless communication range in analyte monitoring systems
US9775533B2 (en) * 2013-03-08 2017-10-03 Singapore Health Services Pte Ltd System and method of determining a risk score for triage
EP2786704B1 (en) * 2013-04-02 2016-10-05 Georg Schmidt Device and method for assessing mortality risk of a cardiac patient
US9946843B2 (en) * 2013-11-13 2018-04-17 Koninklijke Philips N.V. Clinical decision support system based triage decision making
CN108072618A (zh) * 2017-12-19 2018-05-25 中国医学科学院阜外医院 一种心梗后死亡风险的预测系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3608545A (en) * 1968-11-25 1971-09-28 Medical Engineering Research C Heart rate monitor
JPS5255284A (en) * 1975-10-31 1977-05-06 Fujitsu Ltd Controlling method for recording in automatic analyzing system of electrocardiogram
US4230125A (en) * 1979-07-09 1980-10-28 Schneider Daniel E Method and apparatus for effecting the prospective forewarning diagnosis of sudden brain death and heart death and other brain-heart-body growth maladies such as schizophrenia and cancer and the like
AU599407B2 (en) * 1983-02-14 1990-07-19 Arrhythmia Research Technology Inc. System and method for predicting ventricular tachycardia
US4680708A (en) * 1984-03-20 1987-07-14 Washington University Method and apparatus for analyzing electrocardiographic signals
US4679144A (en) * 1984-08-21 1987-07-07 Q-Med, Inc. Cardiac signal real time monitor and method of analysis

Also Published As

Publication number Publication date
EP0370085B1 (en) 1996-07-24
JPH02504232A (ja) 1990-12-06
DE68926877D1 (de) 1996-08-29
AU3421889A (en) 1989-10-16
AU619288B2 (en) 1992-01-23
CA1323431C (en) 1993-10-19
ATE140601T1 (de) 1996-08-15
WO1989009022A1 (en) 1989-10-05
US4957115A (en) 1990-09-18
DE68926877T2 (de) 1996-11-28
CN1038583A (zh) 1990-01-10
EP0370085A4 (en) 1990-12-05
EP0370085A1 (en) 1990-05-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN1021793C (zh) 测定心脏病人死亡概率的仪器
McNames et al. Reliability and accuracy of heart rate variability metrics versus ECG segment duration
US8352018B2 (en) Multi-tier system for cardiology and patient monitoring data analysis
US20070299360A1 (en) Systems and Methods for Analyzing and Assessing Dementia and Dementia-Type Disorders
CN113712569B (zh) 高频qrs波群数据分析方法及装置
CN113727638A (zh) 用于自动量化信号质量的方法和系统
US6416473B1 (en) Methods and apparatus for providing an indicator of autonomic nervous system function
KR20170126613A (ko) 사물인터넷 기반 건강 모니터링 및 평가 플랫폼
CN109949934A (zh) 一种利用ai算法评估身体健康状态的计算方法
CN112435726B (zh) 基于便携式健康监测设备的健康管理系统
CN1275179C (zh) 人体亚健康状态的计算机评测方法
CN112582067A (zh) 基于大数据的年龄估计模型训练、年龄估计方法和装置
Manullang et al. Implementation of ad8232 ecg signal classification using peak detection method for determining rst point
CN117158938A (zh) 一种应用于智能手表的健康监测方法、装置及电子设备
CN100342820C (zh) 一种心率变异性的预测度指标检测分析方法及仪器
CN1661617A (zh) 自律神经的自动诊断方法及其装置
CN1428128A (zh) 评估自主神经系统功能的自动远端控制方法及系统
CN108133738A (zh) 一种医疗服务管理装置以及交互式医疗服务管理系统
CN116189899B (zh) 一种基于机器学习的急危重症辅助评估系统
CN114974576A (zh) 一种基于元数据的心脑血管数疾病诊断管理系统
Rocha et al. Wearable computing for patients with coronary diseases
Śmigiel Extreme Compression of the Electrocardiographic Signals Using Matching Persuit
CN118177757A (zh) 一种脑卒中康复护理远程监测传输系统
CN2790403Y (zh) 远程心脏机械瓣监护器
CN117017314A (zh) 一种临床心电图监测方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
C19 Lapse of patent right due to non-payment of the annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee