RU2646480C2 - Способ и система выбора частоты проведения анализа газового состава артериальной крови для новорожденных - Google Patents
Способ и система выбора частоты проведения анализа газового состава артериальной крови для новорожденных Download PDFInfo
- Publication number
- RU2646480C2 RU2646480C2 RU2014151706A RU2014151706A RU2646480C2 RU 2646480 C2 RU2646480 C2 RU 2646480C2 RU 2014151706 A RU2014151706 A RU 2014151706A RU 2014151706 A RU2014151706 A RU 2014151706A RU 2646480 C2 RU2646480 C2 RU 2646480C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- analysis
- patient
- abg
- monitoring data
- time
- Prior art date
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 79
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 239000008280 blood Substances 0.000 title claims abstract description 22
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 title claims abstract description 22
- 239000000203 mixture Substances 0.000 title claims abstract description 11
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 29
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims abstract description 10
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 8
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims abstract description 8
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims abstract description 8
- 238000006213 oxygenation reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 3
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims 1
- 230000001771 impaired effect Effects 0.000 abstract 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 8
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 4
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 4
- 230000002542 deteriorative effect Effects 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 2
- 208000000059 Dyspnea Diseases 0.000 description 1
- 206010013975 Dyspnoeas Diseases 0.000 description 1
- 206010036590 Premature baby Diseases 0.000 description 1
- 208000004756 Respiratory Insufficiency Diseases 0.000 description 1
- 208000008784 apnea Diseases 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000004868 gas analysis Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 201000004193 respiratory failure Diseases 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 208000013220 shortness of breath Diseases 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/483—Physical analysis of biological material
- G01N33/487—Physical analysis of biological material of liquid biological material
- G01N33/49—Blood
-
- 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
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- 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
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/40—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mechanical, radiation or invasive therapies, e.g. surgery, laser therapy, dialysis or acupuncture
-
- 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
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Hematology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Surgery (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Ecology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
Группа изобретений относится к области определения частоты проведения анализа газового состава артериальной крови. Способ определения частоты проведения анализа газового состава артериальной крови (ABG) содержит этапы, на которых: принимают предыдущие результаты ABG-анализа; определяют исходное время для следующего ABG-анализа на основе предыдущих результатов ABG-анализа и правила из набора правил; принимают данные мониторинга; определяют уточненное время для следующего ABG-анализа на основе исходного времени для следующего ABG-анализа и данных мониторинга; и извлекают параметры степени насыщения крови кислородом на основе данных мониторинга. Причем уточненное время определяют на основе исходного времени и параметров степени насыщения крови кислородом. Этап определения уточненного времени содержит этап, на котором задерживают следующий ABG-анализ, если данные мониторинга указывают, что состояние пациента не ухудшилось; и ускоряют проведение следующего ABG-анализа, если данные мониторинга указывают, что состояние пациента ухудшилось. Также раскрывается система определения частоты проведения анализа газового состава артериальной крови. Группа изобретений обеспечивает минимизацию затрат на проведение ABG-анализа. 2 н. и 12 з.п. ф-лы, 3 ил.
Description
Новорожденных, страдающих от сильного затрудненного дыхания, как правило, подключают к аппарату искусственной вентиляции легких и подвергают периодическому мониторингу для оценки изменений их клинического состояния. Настройки аппарата искусственной вентиляции легких могут изменяться в зависимости от того, каким образом новорожденный реагирует на лечение, причем ответная реакция оценивается посредством измерения различных параметров. Анализ газового состава артериальной крови (ABG) является важным анализом, который проводят, чтобы измерить ключевые параметры для регулировки настроек аппарата искусственной вентиляции легких. Однако проведение ABG-анализа требует больших затрат, и, кроме того, его применение является болезненным; следовательно, требуется оптимизировать выбор частоты, с которой он должен выполняться.
Различные варианты реализации изобретения, раскрытые в настоящем описании, направлены на решение технической проблемы, каким образом возможно оптимизировать выбор частоты проведения анализа газового состава артериальной крови (ABG). Различные подходы и методологии направлены на достижение технического результата, заключающегося в минимизации затрат на проведение ABG-анализа.
Предложен способ приема предыдущих результатов анализа газового состава артериальной крови (ABG) для пациента, определения исходного времени для следующего ABG-анализа для пациента на основе предыдущих результатов ABG-анализа, приема данных мониторинга пациента и определения уточненного времени для следующего ABG-анализа на основе исходного времени для следующего ABG-анализа и данных мониторинга пациента.
Предложена система, имеющая устройство мониторинга пациента, обнаруживающее данные мониторинга пациента, память, хранящую предыдущие результаты анализа газового состава артериальной крови (ABG) для пациента и исходное время для следующего ABG-анализа, определенное на основе предыдущих результатов ABG-анализа, процессор, определяющий уточненное время для следующего ABG-анализа на основе исходного времени для следующего ABG-анализа и данных мониторинга пациента.
Фиг. 1 показывает пример набора правил, определяющих вспомогательную вентиляцию легких у новорожденного.
Фиг. 2 показывает пример способа выбора частоты проведения ABG-анализа в соответствии с примером варианта осуществления.
Фиг. 3 показывает пример системы выбора частоты проведения ABG-анализа в соответствии с примером варианта осуществления.
Примеры вариантов осуществления могут быть дополнительно разобраны со ссылкой на последующее описание примеров вариантов осуществления и соответствующих им приложенных чертежей, на которых подобные элементы снабжены одинаковыми ссылочными обозначениями. В частности, эти примеры вариантов осуществления относятся к способам и системам оптимизации выбора частоты проведения анализа газового состава артериальной крови (ABG) для новорожденных пациентов в отделении интенсивной терапии.
Новорожденные (т.е. младенцы), которые подвергаются лечению в отделении интенсивной терапии новорожденных (NICU) с сильной дыхательной недостаточностью, как правило, лечатся с помощью аппарата искусственной вентиляции легких и подвергаются непрерывному мониторингу, используя устройства мониторинга пациента, параметры аппарата искусственной вентиляции легких и различные другие анализы. Результатами этого мониторинга являются параметры, которые используются для регулировки параметров аппарата искусственной вентиляции легких. Одним важным анализом является ABG-анализ, который используется для получения значений парциального давления кислорода (PaO2) и парциального давления углекислого газа (PaCO2). Однако ABG-анализ является инвазивным и, следовательно, болезненным для новорожденного, а также его проведение требует больших затрат. Поэтому крайне требуется выполнять проведение ABG-анализа только в оптимальные интервалы времени, чтобы минимизировать как причинение боли новорожденному, так и затраты на проведение этого анализа.
Как правило, исходя из результатов самого последнего ABG-анализа, можно отрегулировать настройки аппарата искусственной вентиляции легких и выбрать время для следующего ABG-анализа. Фиг. 1 иллюстрирует пример набор правил, определяющих такие варианты выбора, который сформулирован в «Assisted Ventilation of the Nenonate” под редакцией Jay P. Goldsmith и Edward H. Karotkin, пятое издание, 2010. Специалистам в данной области техники будет очевидно, что этот набор правил задает последующее лечение новорожденного, в том числе регулировку настроек аппарата искусственной вентиляции легких (или сохранения этих настроек неизмененными) и определение времени повтора ABG-анализа.
Фиг. 2 иллюстрирует пример способа 200 оптимизации определения времени проведения последующего ABG-анализа. На этапе 210 обеспечивают результаты существующего ABG-анализа. Это может включать в себя рассмотрение результатов текущего ABG-анализа или, в качестве альтернативы, извлечение результатов ранее выполненного анализа, например, из базы данных с медицинскими картами или любого другого доступного носителя информации. На этапе 220 определяют исходное время для следующего ABG-анализа на основе результатов существующего ABG-анализа, используя известные способы, такие как методика, показанная на Фиг. 1.
На этапе 230 с помощью неинвазивных средств получают последующие данные мониторинга для новорожденного пациента. Этот этап может включать в себя проведение анализа степени насыщения крови кислородом (SpO2) с использованием пульсового оксиметра и проведение анализа парциального давления диоксида углерода в выдыхаемом воздухе в конце выдоха (EtCO2) с использованием аппарата искусственной вентиляции легких или другого оборудования для капнографии. Эти значения могут также быть получены с использованием транскутанного мониторинга (например, tcO2 и tcCO2) или SpO2-камеры. Мониторинг пациента может также осуществляться с помощью камеры (например, аналоговой или цифровой видеокамеры или камеры, захватывающей последовательность статических изображений), которая может обнаруживать изменение цвета кожи пациента. Таким образом, парциальное давления кислорода PaO2 определяется на основе одного из SpO2 и tcO2.
На этапе 240 проверяется достоверность данных, полученных на этапе 230. Этот этап может быть обязательным, поскольку данные могут быть ненадежными при определенных условиях (например, в зависимости от типа мониторинга, используемого для получения данных, или от состояния пациента, например, апноэ недоношенных). Например, если SpO2 является одним из типов данных мониторинга пациента, полученных на этапе 230, кривые SpO2 могут использоваться для определения достоверности. В качестве альтернативы, надежное значение для SpO2 может быть получено с использованием способа выделения сигнала.
На этапе 250 извлекают параметры PaO2 и PaCO2 из данных пациента, полученных на этапе 230 и подтвержденных на этапе 240. Специалистам в данной области техники будет понятно, что существуют различные средства для выполнения такого извлечения. В одном примере варианта осуществления PaO2 может быть определен на основе SpO2, используя выражение:
В приведенном выше выражении PaO2 представлен в торах. Кроме того, PaCO2 может быть определен на основе EtCO2, как описано в «Relationship Between Arterial Carbon Dioxide And End-Tidal Carbon Dioxide When A Nasal Sampling Port Is Used” под редакцией Stephen E. McNulty и др., Journal of Clinical Monitoring, апрель 1990.
На этапе 260 определяют, ухудшается ли состояние пациента. Это определение может быть выполнено путем сравнения извлеченных значений PaO2 и PaCO2 с их значениями, измеренными во время самого последнего ABG-анализа, и путем сравнения их с предусмотренными диапазонами (например, показанными на Фиг. 1). Определение состояния пациента может также предусматривать исследование статических изображений или видеоизображений, записанных камерой; например, новорожденные могут побледнеть, когда степень насыщения крови кислородом недостаточна. В качестве альтернативы, за пациентом может визуально наблюдать неонатолог, который может затем указать, побледнел ли пациент.
Если состояние пациента определено на этапе 260 как ухудшающееся, то на этапе 270 следующий ABG-анализ выполняют в момент времени или в течение времени, определенного по результатам предыдущего ABG-анализа. Альтернативно, проведение ABG-анализа может быть ускорено, когда состояние пациента ухудшилось. В отличие от этого, если на этапе 260 состояние пациента определено как не ухудшающееся, то на этапе 280 время следующего ABG-анализа задерживают на время, которое может быть определено способом, показанным на Фиг. 1. После этапа 270 или этапа 280 способ 200 завершается. Однако специалистам в данной области техники будет понятно, что результаты измерений входных параметров, описанных выше, можно получать непрерывным и неинвазивным образом, и, таким образом, способ 200 может выполняться непрерывно между ABG-анализами для обеспечения своевременного мониторинга состояния пациента. В одном варианте осуществления определение того, ухудшается ли состояние пациента, и окончательная рекомендация времени для следующего ABG-анализа могут быть выполнены клинической системой поддержки принятия решений, описанной далее.
Фиг. 3 иллюстрирует пример системы 300 определения оптимального времени для следующего ABG-анализа с использованием способа, такого как способ 200. Система 300 включает в себя пользовательский интерфейс 310, который может принимать входные данные, относящиеся к ABG-анализам, и другие данные мониторинга пациента, описанные выше. В одном варианте осуществления пользовательский интерфейс может быть связан непосредственно с информацией мониторинга пациента, чтобы упростить процесс обмена данными. Система 300 дополнительно включает в себя память 320, хранящую программу, реализующую способ, такой как способ 200, и процессор 330, выполняющий способ для обеспечения выходных данных, как описано выше. Выходные данные могут быть обеспечены посредством пользовательского интерфейса 310.
Упомянутые примеры вариантов осуществления позволяют оптимизировать регулировку времени ABG-анализа. Как описано выше, это может выполняться автоматически с использованием системы, такой как клиническая система поддержки принятия решений, которая может принимать входные данные от практикующего врача и выводить рекомендованное время. В результате, затраты на проведение последовательности ABG-анализов могут быть минимизированы, а также можно обойтись без необязательных дополнительных инвазивных процедур в отношении новорожденных пациентов.
Следует отметить, что формула изобретения может включать в себя ссылочные указатели/обозначения в соответствии с п. 6.2(b) PCT. Однако, настоящая формула изобретения не должна рассматриваться как ограниченная примерами вариантов осуществления, соответствующих этим ссылочным указателям/обозначениям.
Специалистам в данной области техники будет очевидно, что различные модификации могут быть выполнены в отношении упомянутых примеров вариантов осуществления без отступления от сущности или объема изобретения. Таким образом, предполагается, что настоящее изобретение охватывает модификации и изменения этого изобретения при условии, что они находятся в пределах объема приложенной формулы изобретения и ее эквивалентов.
Claims (30)
1. Способ определения частоты проведения анализа газового состава артериальной крови у пациента, содержащий этапы, на которых:
принимают (210) предыдущие результаты анализа газового состава артериальной крови (ABG) для пациента;
определяют (220) исходное время для следующего ABG-анализа для пациента на основе предыдущих результатов ABG-анализа и правила из набора правил, задающих последующее лечение пациента, при этом указанное правило соотносится с по меньшей мере частью результата ABG-анализа к интервалу времени, из которого получено исходное время;
принимают (230) данные мониторинга пациента;
определяют (280) уточненное время для следующего ABG-анализа на основе исходного времени для следующего ABG-анализа и данных мониторинга пациента; и
извлекают (250) параметры степени насыщения крови кислородом для пациента на основе данных мониторинга;
причем уточненное время для следующего ABG-анализа определяют на основе исходного времени для следующего ABG-анализа и параметров степени насыщения крови кислородом для пациента;
при этом этап определения (280) уточненного времени для следующего ABG-анализа содержит этап, на котором задерживают следующий ABG-анализ, если данные мониторинга указывают, что состояние пациента не ухудшилось; и
при этом этап определения (280) уточненного времени для следующего ABG-анализа содержит этап, на котором ускоряют проведение следующего ABG-анализа, если данные мониторинга указывают, что состояние пациента ухудшилось.
2. Способ по п. 1, в котором параметры степени насыщения крови кислородом для пациента представляют собой PaO2 и PaCO2.
3. Способ по п. 2, в котором PaO2 определяют на основе одного из SpO2 и tcO2.
4. Способ по п. 3, в котором SpO2 определяют на основе результатов анализа с использованием пульсового оксиметра.
5. Способ по п. 2, в котором PaCO2 определяют на основе одного из EtCO2 и tcCO2.
6. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором:
принимают изображение пациента;
причем уточненное время для следующего ABG-анализа дополнительно определяют на основе изображения пациента.
7. Способ по п. 6, в котором упомянутое определение основано на том, показывает ли изображение, что пациент стал бледнее, чем на предыдущем изображении.
8. Система определения частоты проведения анализа газового состава артериальной крови у пациента, содержащая:
устройство (310) мониторинга пациента, обнаруживающее данные мониторинга пациента;
память (320), хранящую предыдущие результаты анализа газового состава артериальной крови (ABG) для пациента и исходное время для следующего ABG-анализа, определенное на основе предыдущих результатов ABG-анализа; и
процессор (330), определяющий уточненное время для следующего ABG-анализа на основе исходного времени для ABG-анализа и данных мониторинга пациента;
при этом процессор (330) дополнительно извлекает параметры степени насыщения крови кислородом для пациента на основе данных мониторинга, причем уточненное время для следующего ABG-анализа определяется на основе исходного времени для следующего ABG-анализа и параметров степени насыщения крови кислородом для пациента;
при этом определение процессором (330) уточненного времени для следующего ABG-анализа содержит выполнение задержки следующего ABG-анализа, если данные мониторинга указывают, что состояние пациента не ухудшилось; и
при этом определение процессором (330) уточненного времени для следующего ABG-анализа содержит ускорение проведения следующего ABG-анализа, если данные мониторинга указывают, что состояние пациента ухудшилось.
9. Система по п. 8, в которой параметры степени насыщения крови кислородом для пациента представляют собой PaO2 и PaCO2.
10. Система по п. 9, в которой PaO2 определен на основе одного из SpO2 и tcO2.
11. Система по п. 10, в которой SpO2 определен на основе результатов анализа с использованием пульсового оксиметра.
12. Система по п. 9, в которой PaCO2 определен на основе одного из EtCO2 и tcCO2.
13. Система по п. 8, в которой процессор (330) принимает изображение пациента, причем уточненное время для следующего ABG-анализа дополнительно определяется на основе изображения пациента.
14. Система по п. 13, в которой упомянутое определение основано на том, показывает ли изображение, что пациент стал бледнее, чем на предыдущем изображении.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US201261654226P | 2012-06-01 | 2012-06-01 | |
| US61/654,226 | 2012-06-01 | ||
| PCT/IB2013/053915 WO2013179170A2 (en) | 2012-06-01 | 2013-05-14 | Method and system for selecting the frequency of arterial blood gas testing for neonates |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2014151706A RU2014151706A (ru) | 2016-07-27 |
| RU2646480C2 true RU2646480C2 (ru) | 2018-03-05 |
Family
ID=48782555
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2014151706A RU2646480C2 (ru) | 2012-06-01 | 2013-05-14 | Способ и система выбора частоты проведения анализа газового состава артериальной крови для новорожденных |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP2856371B1 (ru) |
| JP (1) | JP6214640B2 (ru) |
| CN (1) | CN104364785B (ru) |
| RU (1) | RU2646480C2 (ru) |
| WO (1) | WO2013179170A2 (ru) |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS607807U (ja) * | 1983-06-24 | 1985-01-19 | 住友電気工業株式会社 | 経皮血液ガスモニタ |
| AU753087B2 (en) * | 1996-07-12 | 2002-10-10 | First Opinion Corporation | Computerized medical diagnostic and treatment advice system including network access |
| US7317943B2 (en) * | 2003-01-31 | 2008-01-08 | Medtronic, Inc. | Capture threshold monitoring |
| JP4308678B2 (ja) * | 2004-01-16 | 2009-08-05 | 山陽電子工業株式会社 | 酸素供給装置 |
| JP2010537672A (ja) * | 2007-04-12 | 2010-12-09 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | バイタルサインベッドサイドモニタと組み合わせた画像獲得 |
| CN102423263B (zh) * | 2011-09-23 | 2014-09-24 | 深圳市纽泰克电子有限公司 | 二氧化碳分压监测方法及装置 |
| EP2666465A1 (en) * | 2012-05-25 | 2013-11-27 | Almirall, S.A. | Novel dosage and formulation |
-
2013
- 2013-05-14 EP EP13735419.7A patent/EP2856371B1/en active Active
- 2013-05-14 RU RU2014151706A patent/RU2646480C2/ru active
- 2013-05-14 CN CN201380028356.XA patent/CN104364785B/zh active Active
- 2013-05-14 JP JP2015514627A patent/JP6214640B2/ja active Active
- 2013-05-14 WO PCT/IB2013/053915 patent/WO2013179170A2/en active Application Filing
Non-Patent Citations (4)
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP2856371A2 (en) | 2015-04-08 |
| WO2013179170A3 (en) | 2014-03-06 |
| RU2014151706A (ru) | 2016-07-27 |
| JP6214640B2 (ja) | 2017-10-18 |
| CN104364785B (zh) | 2018-09-28 |
| EP2856371B1 (en) | 2019-10-09 |
| JP2015525341A (ja) | 2015-09-03 |
| WO2013179170A2 (en) | 2013-12-05 |
| CN104364785A (zh) | 2015-02-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Blanch et al. | Validation of the Better Care® system to detect ineffective efforts during expiration in mechanically ventilated patients: a pilot study | |
| Kahraman et al. | Automated measurement of “pressure times time dose” of intracranial hypertension best predicts outcome after severe traumatic brain injury | |
| EP2621336B1 (en) | Apparatus and method for diagnosing obstructive sleep apnea | |
| Gobert et al. | Predicting extubation outcome by cough peak flow measured using a built-in ventilator flow meter | |
| US20190365281A1 (en) | Physiologic monitoring decision support system combining capnometry and oxygen saturation | |
| Garde et al. | Identifying individual sleep apnea/hypoapnea epochs using smartphone-based pulse oximetry | |
| US11617545B2 (en) | Methods and systems for adaptable presentation of sensor data | |
| US11989884B2 (en) | Method, apparatus and program | |
| CN113520343A (zh) | 睡眠风险预测方法、装置和终端设备 | |
| US20150208968A1 (en) | System and method for assessment of patient health based on recovery responses from oxygen desaturation | |
| US20220202350A1 (en) | Multiparameter noninvasive sepsis monitor | |
| JP2012205693A (ja) | 呼吸音解析装置、呼吸音解析方法、および呼吸音解析プログラム | |
| RU2646480C2 (ru) | Способ и система выбора частоты проведения анализа газового состава артериальной крови для новорожденных | |
| Mayer et al. | Autonomic arousals as surrogates for cortical arousals caused by respiratory events: a methodological optimization study in the diagnosis of sleep breathing disorders | |
| Cirelli et al. | Analysis of continuous oxygen saturation data for accurate representation of retinal exposure to oxygen in the preterm infant | |
| Kuo et al. | The role of autonomic and baroreceptor reflex control in blood pressure dipping and nondipping in rats | |
| CN113066547A (zh) | 一种基于常规无创参数的ards早期动态预警方法与系统 | |
| US20150134348A1 (en) | Method and system for selecting the frequency of arterial blood gas testing for neonates | |
| JP7130228B2 (ja) | 類型判別装置 | |
| US11328821B2 (en) | System for non-invasive examination of blood environment parameters | |
| US20240008765A1 (en) | Establishing method of sleep apnea assessment program, sleep apnea assessment system, and sleep apnea assessment method | |
| Soleimani et al. | Clinical evidence and technical aspects of innovative technology and monitoring of chronic NIV in COPD: a narrative review | |
| US20230346234A1 (en) | Wearable photoplethysmography device for detecting clinical decompensation based on heart rate variability | |
| US20150005591A1 (en) | Tissue to end tidal co2 monitor | |
| US20200345275A1 (en) | A method for measuring a sedation state of a patient |