RU2144310C1 - Method of diagnosis of nocturnal sleep disturbances and their manifestation - Google Patents
Method of diagnosis of nocturnal sleep disturbances and their manifestation Download PDFInfo
- Publication number
- RU2144310C1 RU2144310C1 RU97117692A RU97117692A RU2144310C1 RU 2144310 C1 RU2144310 C1 RU 2144310C1 RU 97117692 A RU97117692 A RU 97117692A RU 97117692 A RU97117692 A RU 97117692A RU 2144310 C1 RU2144310 C1 RU 2144310C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- segments
- sleep
- stage
- time
- duration
- Prior art date
Links
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области медицины, в частности, к способам объективной диагностики нарушения ночного сна человека и может найти применение в оценке наличия или отсутствия нарушения сна, степени нарушения сна. Данное изобретение может применяться для диагностики нарушений сна, для оценки эффективности лечения, а также в ситуации профессионального отбора для уточнения состояния систем, ответственных за функционирование цикла сон-бодрствование. The invention relates to medicine, in particular, to methods for objective diagnosis of a person’s sleep disturbance at night and may find application in assessing the presence or absence of sleep disturbance, the degree of sleep disturbance. This invention can be used to diagnose sleep disorders, to assess the effectiveness of treatment, as well as in a professional selection situation to clarify the status of systems responsible for the functioning of the sleep-wake cycle.
Известен способ диагностики нарушений сна (1), сущность которого сводится к определению соотношений основных стадий сна, длительности бодрствования. Данные полученные в результате обработке гипнограммы подвергаются математическому анализу с определением индексов эффективности сна по следующим формулам: I= D/R(1), I=S/D(1), I=S/R(1). Где I - индекс эффективности сна, D - время стадии 3+4, R - время быстрого сна, S - время второй стадии. На основании полученных результатов дается предположительная оценка качества функционирования мозговых систем "сон-бодрствование". Недостатком этих работ является то, что данные формулы, с одной стороны, не учитывают всего многообразия существующих параметров сна, а с другой стороны, получаемые конечные результаты характеризуют отдельные стороны процесса сна, но не интегральную оценку качества сна. Также использование стандартного статистического подхода (вычисление доверительного интервала) показало, что известный способ полностью не дифференцирует больных и здоровых. A known method for the diagnosis of sleep disorders (1), the essence of which is to determine the ratios of the main stages of sleep, the duration of wakefulness. The data obtained as a result of processing hypnograms are subjected to mathematical analysis with the determination of sleep efficiency indices according to the following formulas: I = D / R (1), I = S / D (1), I = S / R (1). Where I is the sleep efficiency index, D is the time of the stage 3 + 4, R is the time of REM sleep, S is the time of the second stage. Based on the results obtained, a tentative assessment of the quality of functioning of the brain systems "sleep-wakefulness" is given. The disadvantage of these works is that these formulas, on the one hand, do not take into account the whole variety of existing sleep parameters, and on the other hand, the final results obtained characterize certain aspects of the sleep process, but not an integral assessment of sleep quality. Also, the use of a standard statistical approach (calculation of the confidence interval) showed that the known method does not completely differentiate between sick and healthy.
Известен также способ диагностики нарушений ночного сна, основанный на излучении дополнительной информации, получаемой при анализе сегментов стадий сна (2) (прототип), в котором учитываются показатели средней длительности сегментов всех стадий сна и их количества. В результате такого подхода исследователи получают углубленное представление о структуре патологического и нормального сна. There is also a method for diagnosing night sleep disorders, based on the radiation of additional information obtained by analyzing segments of the sleep stages (2) (prototype), which takes into account the average duration of the segments of all stages of sleep and their number. As a result of this approach, researchers get an in-depth understanding of the structure of pathological and normal sleep.
Недостатком известного способа является то, что получаемые критерии основаны на отдельных параметрах сегментации сна, полностью не отражающих все многообразие особенностей сна, и приводящих к увеличению ошибок в определении степени нарушений ночного сна. Дополнительным недостатком известного способа является отсутствие математической формулы, позволяющей однозначно оценить степень объективных нарушений ночного сна. The disadvantage of this method is that the obtained criteria are based on individual parameters of sleep segmentation, which do not fully reflect the whole variety of sleep features, and lead to an increase in errors in determining the degree of disturbances of night sleep. An additional disadvantage of this method is the lack of a mathematical formula that allows you to unambiguously assess the degree of objective disturbances in night sleep.
Технической задачей изобретения является повышение точности объективной диагностики нарушений сна человека. An object of the invention is to increase the accuracy of objective diagnosis of human sleep disorders.
Поставленная задача достигается тем, что в созданный диагностический коэффициент вводятся показатели длительности максимальных сегментов каждой стадии сна и количества минимальных сегментов каждой стадии сна, выводится математическая формула, по которой рассчитывается коэффициент, учитывающий 31 параметр, при этом коэффициент D>6 диагностирует нарушения сна. The task is achieved by the fact that the duration of the maximum segments of each stage of sleep and the number of minimum segments of each stage of sleep are entered into the created diagnostic coefficient, a mathematical formula is derived by which the coefficient is calculated taking into account 31 parameters, while the coefficient D> 6 diagnoses sleep disorders.
Для исследования сна человека помещают в специальную камеру, используемую при регистрации потенциалов головного мозга. Затем накладывают электроды для регистрации электроокулограммы, электромиограммы и электроэнцефалограммы по стандартной методике (3). Запись этих параметров производят в течение всей ночи. Далее идентифицируют стадию сна (3) и строят гипнограмму (4). To study sleep, a person is placed in a special chamber used to register the potentials of the brain. Then, electrodes are applied to register electrooculograms, electromyograms and electroencephalograms according to the standard method (3). These parameters are recorded overnight. Next, the sleep stage (3) is identified and a hypnogram (4) is built.
Способ осуществляется следующим образом. На основе полученной гипнограммы производят вычисление времени латентных периодов, общей длительности сна и его стадий, параметры сегментации сна, показатели длительности максимальных сегментов каждой стадии и количества минимальных сегментов каждой стадии сна. Все данные обрабатывают по следующей математической формуле:
D= ((SUM (R(1))31)t1, где R1 = общая длительность сна, R2 = длительность сна без времени бодрствования, R3 = количество сегментов R1, R4 = количество сегментов R2, R5 = латентный период 1-й стадии, R6 = латентный период быстрого сна, R7 = время бодрствования, R8 = время стадии 1, R9 = время стадии 2, R10 = время стадии 3+4, R11 = время быстрого сна, R12 = количество сегментов R7, R13 = количество сегментов R8, R14 = количество сегментов R9, R15 = количество сегментов R10, R16 = количество сегментов R11, R17 = средняя длительность сегментов R7, R18 = средняя длительность сегментов R8, R19 = средняя длительность сегментов R9, R20 = средняя длительность сегментов R10, R21 = средняя длительность сегментов R11, R22 = время максимального сегмента R7, R23 = время максимального сегмента R8, R24 = время максимального сегмента R9, R25 = время максимального сегмента R10, R26 = время максимального сегмента R11, R27 = количество минимальных сегментов R7, R28 = количество минимальных сегментов R8, R29 = количество минимальных сегментов R9, R30 = количество минимальных сегментов R10, R31 = количество минимальных сегментов R11, и диагностируют нарушения ночного сна при значении D>6, (средняя величина D= 5,5±0,5) при этом чем большую величину имеет диагностический коэффициент, тем сильнее выражены нарушения ночного сна.The method is as follows. Based on the obtained hypnograms, the time of latent periods, the total duration of sleep and its stages, the parameters of sleep segmentation, the duration indicators of the maximum segments of each stage and the number of minimum segments of each sleep stage are calculated. All data is processed using the following mathematical formula:
D = ((SUM (R (1)) 31) t1 , where R1 = total sleep duration, R2 = sleep duration without wake time, R3 = number of segments R1, R4 = number of segments R2, R5 = latent period of the 1st stage , R6 = latent period of REM sleep, R7 = wake time, R8 = time of stage 1, R9 = time of stage 2, R10 = time of stage 3 + 4, R11 = time of REM sleep, R12 = number of segments R7, R13 = number of segments R8 , R14 = number of segments R9, R15 = number of segments R10, R16 = number of segments R11, R17 = average duration of segments R7, R18 = average duration of segments R8, R19 = average duration l segments R9, R20 = average duration of segments R10, R21 = average duration of segments R11, R22 = time of maximum segment R7, R23 = time of maximum segment R8, R24 = time of maximum segment R9, R25 = time of maximum segment R10, R26 = time of maximum segments R11, R27 = the number of minimum segments R7, R28 = the number of minimum segments R8, R29 = the number of minimum segments R9, R30 = the number of minimum segments R10, R31 = the number of minimum segments R11, and sleep disturbances are diagnosed with a value of D> 6, ( average value D = 5.5 ± 0.5) in this case, the larger the diagnostic coefficient has, the more pronounced disturbances in night sleep.
Порог D>6 был выбран на основании того, что показатели D здоровых испытуемых не превышали указанного значения D. The threshold D> 6 was chosen on the basis that the D parameters of healthy subjects did not exceed the indicated value D.
Пример 1. Здоровый А. 36 лет, исследовался с целью профессионального отбора. При клиническом осмотре жалоб не предъявлял и был расценен как практически здоровый. В связи со спецификой будущей работы было проведено исследование ночного сна. Оценка гипнограммы специалистами не позволила дать однозначное заключение о пригодности к деятельности в экстремальных ситуациях. Используя диагностический коэффициент было обнаружено, что сон испытуемого А. был не нарушен, но близко подходил к "патологической" границе (значение коэффициента - 5,98). Полученный факт не был принят во внимание и здоровый А. был признан пригодным к работе в стрессовых условиях. Однако в экстремальной ситуации, связанной с сенсорной депривацией, здоровый А стал предъявлять жалобы на нарушения сна, а исследование структуры сна с использованием диагностического способа подтвердило наличие выраженных нарушений его сна (значение коэффициента - 17). Example 1. Healthy A. 36 years old, was investigated for the purpose of professional selection. At the clinical examination, he did not show any complaints and was regarded as practically healthy. In connection with the specifics of future work, a study of night sleep was carried out. Evaluation of the hypnogram by specialists did not allow an unambiguous conclusion on the suitability for activities in extreme situations. Using the diagnostic coefficient, it was found that the subject A.’s sleep was not disturbed, but came close to the “pathological” border (the coefficient value was 5.98). The obtained fact was not taken into account and healthy A. was found suitable for work in stressful conditions. However, in an extreme situation related to sensory deprivation, healthy A began to complain about sleep disturbances, and a study of the sleep structure using the diagnostic method confirmed the presence of pronounced sleep disturbances (coefficient value - 17).
Применение нового способа показало актуальность данного способа для прогнозирования функционирования человека в экстремальных условиях. The application of the new method has shown the relevance of this method to predict the functioning of a person in extreme conditions.
Пример 2 Больной С., 30 лет, обратился в связи с нарушениями сна. При клиническом исследовании был поставлен диагноз: Инсомния, астеноипохондрический синдром. Больному была проведена полиграфическая регистрация ночного сна. Результаты, полученные с использованием стандартной методики, не позволяли однозначно оценить выраженность нарушений сна. Используя предложенный способ диагностики с применением диагностического коэффициента было выявлено, что значение коэффициента незначительно отличалось от нормальных величин (значение коэффициента - 10), в связи с чем больному не были назначены снотворные средства, а проведен курс психотерапии. В результате лечения исчезли жалобы на нарушения сна а при повторном исследовании выявилось, что величина диагностического коэффициента вошла в пределы нормы (значение коэффициента - 5,5). Example 2 Patient S., 30 years old, turned in connection with sleep disturbances. In a clinical study, the diagnosis was made: Insomnia, astenoipochondria syndrome. The patient underwent polygraphic registration of night sleep. The results obtained using the standard methodology did not allow us to unambiguously assess the severity of sleep disturbances. Using the proposed diagnostic method using the diagnostic coefficient, it was found that the coefficient value slightly differed from the normal values (coefficient value - 10), and therefore, sleeping pills were not prescribed to the patient, and a course of psychotherapy was carried out. As a result of the treatment, complaints of sleep disturbances disappeared, and a repeated examination revealed that the value of the diagnostic coefficient fell within the normal range (the coefficient value was 5.5).
Применение предлагаемого способа позволяет объективизировать и повысить точность диагностики степени нарушений ночного сна и избрать оптимальную тактику лечения, тем самым избежать нежелательных побочных эффектов снотворных препаратов. The application of the proposed method allows to objectify and improve the accuracy of diagnosis of the degree of disturbances of night sleep and to choose the optimal treatment tactics, thereby avoiding undesirable side effects of sleeping pills.
Литература:
1. Вейн А.М., Хехт К. Сон человека. Физиология и патология. - М.: Медицина, 1989.Literature:
1. Wayne A.M., Hecht K. Sleep of man. Physiology and pathology. - M .: Medicine, 1989.
2. Ковров Г.В., Посохов С.И. Внутренняя структура гипнограмм первого цикла сна больных неврозом с жалобами на нарушения сна и здоровых. Наука и технология в России. - 1994, N 3(5). 2. Kovrov G.V., Posokhov S.I. The internal structure of hypnograms of the first sleep cycle of patients with neurosis with complaints of sleep disturbances and healthy. Science and technology in Russia. - 1994, N 3 (5).
3. Rechtschaffen A., Kales B. A manual of standartized terminology, techniques and scoring system fo sleep stages of human subjects. - Wachington: 1968. 3. Rechtschaffen A., Kales B. A manual of standartized terminology, techniques and scoring system fo sleep stages of human subjects. - Wachington: 1968.
4 Kryger, Roth, Dement. Principles and Practice of Sleep Medicine. W.B. Saunders Company. - 1994. 4 Kryger, Roth, Dement. Principles and Practice of Sleep Medicine. W.B. Saunders Company. - 1994.
Claims (1)
D = ((SUMR(1)/31),
где R1 - общая длительность сна;
R2 - длительность сна без времени бодрствования;
R3 - количество сегментов;
R4 - количество сегментов;
R5 - латентный период 1-й стадии;
R6 - латентный период быстрого сна;
R7 - время бодрствования;
R8 - время стадии 1;
R9 - время стадии 2;
R10 - время стадии 3 + 4;
R11 - время быстрого сна;
R12 - количество сегментов R7;
R13 - количество сегментов R8;
R14 - количество сегментов R9;
R15 - количество сегментов R10;
R16 - количество сегментов R11;
R17 - средняя длительность сегментов R7;
R18 - средняя длительность сегментов R8;
R19 - средняя длительность сегментов R9;
R20 - средняя длительность сегментов R10;
R21 - средняя длительность сегментов R11;
R22 - время максимального сегмента R7;
R23 - время максимального сегмента R8;
R24 - время максимального сегмента R9;
R25 - время максимального сегмента R10;
R26 - время максимального сегмента R11;
R27 - количество минимальных сегментов R7;
R28 - количество минимальных сегментов R8;
R29 - количество минимальных сегментов R9;
R30 - количество минимальных сегментов R10;
R31 - количество минимальных сегментов R11,
и диагностируют нарушения ночного сна при значении D > 6, при этом чем большую величину имеет диагностический коэффициент, тем сильнее выражены нарушения ночного сна.A method for diagnosing night sleep disorders and their severity, including the printing of biopotentials and evaluating the obtained hypnogram by latent periods, the total duration of sleep and its stages, the number and average duration of the segments of each sleep stage, characterized in that the duration of the maximum segments of each stage is additionally determined, the number the minimum segments of each stage and calculate the diagnostic coefficient D according to the formula
D = ((SUMR (1) / 31),
where R1 is the total duration of sleep;
R2 is the duration of sleep without wakefulness;
R3 is the number of segments;
R4 is the number of segments;
R5 - latent period of the 1st stage;
R6 - latent period of REM sleep;
R7 - time of wakefulness;
R8 is the time of stage 1;
R9 is the time of stage 2;
R10 is the time of stage 3 + 4;
R11 - REM sleep time;
R12 is the number of segments R7;
R13 is the number of R8 segments;
R14 is the number of segments R9;
R15 is the number of segments R10;
R16 - the number of segments R11;
R17 is the average duration of the R7 segments;
R18 is the average duration of the R8 segments;
R19 is the average duration of the R9 segments;
R20 is the average duration of R10 segments;
R21 is the average duration of R11 segments;
R22 - time of the maximum segment R7;
R23 - time of the maximum segment of R8;
R24 - time of the maximum segment R9;
R25 - time of the maximum segment R10;
R26 - time of the maximum segment R11;
R27 - the number of minimum segments R7;
R28 - the number of minimum segments R8;
R29 - the number of minimum segments R9;
R30 - the number of minimum segments R10;
R31 - the number of minimum segments R11,
and diagnose disturbances of night sleep with a value of D> 6, while the larger the diagnostic coefficient, the more pronounced disturbances of night sleep.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU97117692A RU2144310C1 (en) | 1997-10-27 | 1997-10-27 | Method of diagnosis of nocturnal sleep disturbances and their manifestation |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU97117692A RU2144310C1 (en) | 1997-10-27 | 1997-10-27 | Method of diagnosis of nocturnal sleep disturbances and their manifestation |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU97117692A RU97117692A (en) | 1999-07-20 |
| RU2144310C1 true RU2144310C1 (en) | 2000-01-20 |
Family
ID=20198386
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU97117692A RU2144310C1 (en) | 1997-10-27 | 1997-10-27 | Method of diagnosis of nocturnal sleep disturbances and their manifestation |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2144310C1 (en) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009094050A1 (en) * | 2008-01-25 | 2009-07-30 | Medtronic, Inc. | Sleep stage detection |
| US8121694B2 (en) | 2007-10-16 | 2012-02-21 | Medtronic, Inc. | Therapy control based on a patient movement state |
| US8290596B2 (en) | 2007-09-26 | 2012-10-16 | Medtronic, Inc. | Therapy program selection based on patient state |
| US8380314B2 (en) | 2007-09-26 | 2013-02-19 | Medtronic, Inc. | Patient directed therapy control |
| RU2475178C1 (en) * | 2011-08-11 | 2013-02-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский государственный медицинский университет Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" (ГОУ ВПО РГМУ Росздрава) | Diagnostic technique of insomnia syndrome in children aged 2 weeks to 4 years |
| RU2542368C1 (en) * | 2014-03-24 | 2015-02-20 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Пермская государственная медицинская академия имени академика Е.А. Вагнера" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for assessing quality of nocturnal sleep in children |
| US9211411B2 (en) | 2010-08-26 | 2015-12-15 | Medtronic, Inc. | Therapy for rapid eye movement behavior disorder (RBD) |
| RU2576809C1 (en) * | 2015-02-17 | 2016-03-10 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России) | Method of predicting falling asleep during next few days |
| US9770204B2 (en) | 2009-11-11 | 2017-09-26 | Medtronic, Inc. | Deep brain stimulation for sleep and movement disorders |
| US10064578B2 (en) | 2013-01-29 | 2018-09-04 | Koninklijke Philips N.V. | Sensory stimuli to increase accuracy of sleep staging |
| RU2801609C1 (en) * | 2022-07-20 | 2023-08-11 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Восточно-Сибирский институт медико-экологических исследований" | Method of diagnosing dyssomnia associated with chronic mercury intoxication |
-
1997
- 1997-10-27 RU RU97117692A patent/RU2144310C1/en active
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 1. Ковров Г.В., Посохов С.И. Внутренняя структура гипнограмм первого цикла сна больных неврозом с жалобами на нарушения сна и здоровых. Наука и технология в России. - 1994, N 3, (5), с.28 - 31. 2. Власов Н.А. и др. Регуляция сна. - М.: Наука, 1983, с.16 - 60. 3. Ягдаров И.С. Нарушения сна при старении. - М.: Медицина, 1990, с.53 - 61. * |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8290596B2 (en) | 2007-09-26 | 2012-10-16 | Medtronic, Inc. | Therapy program selection based on patient state |
| US8380314B2 (en) | 2007-09-26 | 2013-02-19 | Medtronic, Inc. | Patient directed therapy control |
| US10258798B2 (en) | 2007-09-26 | 2019-04-16 | Medtronic, Inc. | Patient directed therapy control |
| US9248288B2 (en) | 2007-09-26 | 2016-02-02 | Medtronic, Inc. | Patient directed therapy control |
| US8121694B2 (en) | 2007-10-16 | 2012-02-21 | Medtronic, Inc. | Therapy control based on a patient movement state |
| US8554325B2 (en) | 2007-10-16 | 2013-10-08 | Medtronic, Inc. | Therapy control based on a patient movement state |
| US9706957B2 (en) | 2008-01-25 | 2017-07-18 | Medtronic, Inc. | Sleep stage detection |
| US10165977B2 (en) | 2008-01-25 | 2019-01-01 | Medtronic, Inc. | Sleep stage detection |
| US9072870B2 (en) | 2008-01-25 | 2015-07-07 | Medtronic, Inc. | Sleep stage detection |
| WO2009094050A1 (en) * | 2008-01-25 | 2009-07-30 | Medtronic, Inc. | Sleep stage detection |
| US9770204B2 (en) | 2009-11-11 | 2017-09-26 | Medtronic, Inc. | Deep brain stimulation for sleep and movement disorders |
| US9211411B2 (en) | 2010-08-26 | 2015-12-15 | Medtronic, Inc. | Therapy for rapid eye movement behavior disorder (RBD) |
| RU2475178C1 (en) * | 2011-08-11 | 2013-02-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский государственный медицинский университет Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" (ГОУ ВПО РГМУ Росздрава) | Diagnostic technique of insomnia syndrome in children aged 2 weeks to 4 years |
| US10064578B2 (en) | 2013-01-29 | 2018-09-04 | Koninklijke Philips N.V. | Sensory stimuli to increase accuracy of sleep staging |
| RU2672684C2 (en) * | 2013-01-29 | 2018-11-19 | Конинклейке Филипс Н.В. | Sensory stimuli to increase accuracy of sleep staging |
| RU2542368C1 (en) * | 2014-03-24 | 2015-02-20 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Пермская государственная медицинская академия имени академика Е.А. Вагнера" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for assessing quality of nocturnal sleep in children |
| RU2576809C1 (en) * | 2015-02-17 | 2016-03-10 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России) | Method of predicting falling asleep during next few days |
| RU2801609C1 (en) * | 2022-07-20 | 2023-08-11 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Восточно-Сибирский институт медико-экологических исследований" | Method of diagnosing dyssomnia associated with chronic mercury intoxication |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11172835B2 (en) | Method and system for monitoring sleep | |
| Thomas et al. | The toll of ethnic discrimination on sleep architecture and fatigue. | |
| Kail | Speed of information processing in patients with multiple sclerosis | |
| Raskin et al. | Psychopathy and detection of deception in a prison population | |
| Hedner et al. | A novel adaptive wrist actigraphy algorithm for sleep-wake assessment in sleep apnea patients | |
| Kendrick et al. | Accuracy of perception of severity of asthma: patients treated in general practice. | |
| Cullum et al. | Ventricle size, cortical atrophy and the relationship with neuropsychological status in closed head injury: a quantitative analysis | |
| RU2144310C1 (en) | Method of diagnosis of nocturnal sleep disturbances and their manifestation | |
| Leskelä et al. | Executive functions and speed of mental processing in elderly patients with frontal or nonfrontal ischemic stroke | |
| Dworkin et al. | Diagnostic studies of temporomandibular disorders: challenges from an epidemiologic perspective | |
| Sorg et al. | Impact of Alzheimer's disease on the functional connectivity of spontaneous brain activity | |
| Salmi et al. | Evaluation of automatic analysis of SCSB, airflow and oxygen saturation signals in patients with sleep related apneas | |
| Hibbard et al. | Age differences in the use of medical care in an HMO: An application of the behavioral model | |
| Belkic et al. | Hypertension at the workplace-an occult disease? The need for work site surveillance | |
| Barber et al. | The hot caloric test as a clinical screening device | |
| Benton et al. | Problems and conceptual issues in neuropsychological research in aging and dementia | |
| Hasan et al. | Validation of computer analysed polygraphic patterns during drowsiness and sleep onset | |
| Azimi et al. | Automatic apnea-hypopnea events detection using an alternative sensor | |
| Tanahashi et al. | Cerebral blood flow and cognitive testing correlate in Huntington's disease | |
| Ewart et al. | Diminished pulse pressure under mental stress characterizes normotensive adolescents with parental high blood pressure. | |
| Goonan et al. | Sustained attention and inhibitory control in children with sickle cell syndrome | |
| DeLeo et al. | The fuzzy receiver operating characteristic function and medical decisions with uncertainty | |
| RU2304928C2 (en) | Method for acoustic diagnostics of focal alterations in human lungs | |
| Abdullah et al. | Sleep heart rate variability analysis and k-nearest neighbours classification of primary insomnia | |
| Teschan | Measurement of neurobehavioral responses to renal failure, dialysis, and transplantation |