Publicaciones
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Ha habido una serie de artículos publicados en apoyo del enfoque científico de Corsano y sus socios. En particular, la investigación subraya la necesidad de realizar pruebas adecuadas y continuas para mitigar los riesgos que plantean los accidentes cerebrovasculares.
La precisión de la detección de los latidos del corazón mediante la tecnología de fotopletismografía en pacientes cardíacos.
Este estudio de validación mostró que el Corsano 287 CardioWatch / Bracelet con tecnología PPG puede determinar los intervalos de FC y RR con alta precisión en una población de pacientes cardiovasculares, con resultados de alta calidad en diferentes subgrupos, especialmente cuando se combina con un indicador de calidad de señal. Debido a su naturaleza conveniente y no intrusiva, los dispositivos portátiles como estos tienen un gran potencial para la monitorización a largo plazo accesible de alto volumen de pacientes cardíacos en riesgo.
Monitorización continua de la frecuencia respiratoria mediante tecnología de fotopletismografía en pacientes con apnea obstructiva del sueño (resumen)
La tasa de respiración es un parámetro fisiológico importante cuya anormalidad se ha considerado como un indicador importante de varias enfermedades graves. La fotopletismografía (PPG) en sensores portátiles potencialmente juega un papel importante en la detección temprana de enfermedades al hacer que las mediciones de la frecuencia respiratoria sean más accesibles. Investigamos la precisión de un nuevo dispositivo PPG de monitoreo inalámbrico, continuo, no invasivo y de muñeca (Corsano CardioWatch 287) para medir la frecuencia respiratoria (RR) y la frecuencia del pulso (PR) en reposo.
JM Gehring 1, EJ Japenga 1,2, LC Saeijs-van Niel 1, LP diez Bosch-Paniagua 1, M. H. Frank 1,3
1. Departamento de Medicina del Sueño, Clínicas Haaglanden, Nieuwe Parklaan 11, La Haya, Países Bajos
2. Departamento de Medicina Respiratoria, Haaglanden Medisch Centrum, Lijnbaan 32, La Haya, Países Bajos
3. Departamento de Cirugía Oral, Clínicas Haaglanden, Nieuwe Parklaan 11, La Haya, Países Bajos
Corsano Health Cardiowatch 287 EE. UU. Estudio de usabilidad
Las regulaciones y estándares ponen énfasis en la usabilidad y el diseño del factor humano en el desarrollo de dispositivos médicos y la gestión de riesgos. Este artículo explica los principales desafíos para los dispositivos portátiles al mostrar cómo se realizó el estudio de usabilidad y factores humanos en el brazalete Corsano Cardiowatch 287 para el monitoreo de métricas corporales.
Detección de AF
Se reclutaron 70 pacientes en ritmo de FA y 70 pacientes en ritmo sinusal. La edad media fue de 73±12 años (60% hombres) en el grupo de FA, 59±20 años en el grupo de ritmo sinusal (66% hombres). La aplicación BeatScanner tuvo una sensibilidad del 89 % (IC del 95 %: 79-95 %) y una especificidad del 67 % (55-78 %). La aplicación Preventicus tuvo una sensibilidad del 94 % (86-98 %) y una especificidad del 96 % (88-99 %). Había 83/140 (59 %) usuarios regulares de teléfonos inteligentes, entre los cuales el 94 % estaba interesado en usar su teléfono inteligente para autoevaluarse para AF y el 55 % pagaría por una aplicación para hacerlo. Casi todos (96 %) encontraron que las aplicaciones eran fáciles de usar y el 63 % prefirió la aplicación Preventicus a la aplicación BeatScanner. En una muestra seleccionada de pacientes del hospital, la aplicación Preventicus fue más precisa para discriminar entre la FA y el ritmo sinusal que la aplicación BeatScanner y fue la preferida por los pacientes. El uso de la función intrínseca de los teléfonos inteligentes es un medio prometedor, simple y aceptable de autoevaluación de la FA.
EP Europa paz, Volumen 19, Número supl_3, junio de 2017, página iii234
Validación de la estadificación del sueño basada en fotopletismografía en comparación con la polisomnografía
El análisis del sueño de Corsano se basa en los algoritmos de detección portátil de Philips. Este ensayo clínico utiliza PPG de muñeca para analizar la variabilidad de la frecuencia cardíaca y un acelerómetro para medir los movimientos corporales, las etapas del sueño y las estadísticas del sueño se calcularon automáticamente a partir de grabaciones nocturnas. Se entrenaron clasificadores de sueño-vigilia, 4 clases (vigilia / N1 + N2 / N3 / REM) y 3 clases (vigilia / NREM / REM) en 135 grabaciones de PSG y PPG registradas simultáneamente de 101 participantes sanos y validadas en 80 grabaciones de 51 adultos sanos de mediana edad. El clasificador de sueño-vigilia obtuvo una κ de Cohen entre las etapas de sueño PPG y PSG de 0.55 ± 0.14, una sensibilidad a la vigilia de 58.2 ± 17.3% y una precisión de 91.5 ± 5.1%. La κ y la sensibilidad fueron significativamente mayores que con la actigrafía (0.40 ± 0.15 y 45.5 ± 19.3%, respectivamente).
