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【中文期刊】 周豹 李轩涛  等 《中国医疗器械杂志》 2024年48卷3期 306-311页 MEDLINEISTIC

【摘要】 该研究介绍了睡眠障碍监测设备的发展状况.目前,诊断睡眠障碍的金标准是多导睡眠图(PSG),但PSG需要多个导联,且必须在睡眠实验室进行整夜监测,这些因素给患者带来了不便.尽管如此,通过对睡眠障碍的监测和睡眠分期的优化研究,PSG的性能得到了...

【关键词】 阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征； 多导睡眠呼吸监测仪； 家庭睡眠呼吸暂停监测技术；

【中文期刊】 张伟 陈燕文  等 《中华医学杂志》 2020年100卷28期 2186-2191页 MEDLINEISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的:探讨利用Ⅲ型便携式睡眠监测仪进行家庭睡眠呼吸暂停监测（HSAT）对慢性阻塞性肺疾病（慢阻肺）患者合并的阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的诊断价值。方法:收集2015年9月至2018年11月就诊于北京大学国际医院睡眠中心，疑诊OSA的慢阻肺...

【关键词】 睡眠呼吸暂停，阻塞性； 肺疾病，慢性阻塞性； 便携睡眠监测仪；

【会议论文】LiyueXu 2017中华医学会呼吸病学年会暨第十八次全国呼吸病学学术会议 2017年

【摘要】 Study Objectives: To evaluate the performance of a portable monitor (Nox-T3, Nox Medical Inc. Reykjavik, Iceland) used t...

【关键词】 apnea-hypopnea index； home sleep apnea testing； polysomnography；

【外文期刊】 Jean N. Westenberg ; Basil J. Petrof ; 等 2021年17卷8期 1579-1590页

【关键词】 sleep-disordered breathing; neuromuscular disorders; home sleep apnea testing;

【外文期刊】 Senaratna Chamara V. ; Lowe Adrian ; 等 《Journal of sleep research》 2019年28卷5期 e12804-e12804页 SCISCIEMEDLINE

【关键词】 agreement; home sleep studies; home sleep‐testing;

【外文期刊】 Dzierzewski, Joseph M. ; Dautovich, Natalie D. ; 等 《Journal of clinical sleep medicine: JCSM : official publication of the American Academy of Sleep Medicine》 2020年16卷4期 539-544页

【关键词】 home sleep apnea testing; sleep apnea; diagnosis;

【外文期刊】 Berry, Richard B. ; Sriram, Peruvemba ; 《Journal of clinical sleep medicine: JCSM : official publication of the American Academy of Sleep Medicine》 2014年10卷12期 1269-1275页

【关键词】 obstructive sleep apnea; home sleep testing; auto-adjusting positive airway pressure;

【外文期刊】 Lipatov, Katie ; Hayek, Adam ; 等 《Journal of clinical sleep medicine: JCSM : official publication of the American Academy of Sleep Medicine》 2018年14卷11期 1889-1894页

【关键词】 home sleep apnea test; obstructive sleep apnea; polysomnography;

【外文期刊】 Anna Franziska Home ; Kristin A. Olafsdottir ; 等 2022年18卷8期 2069-2074页

【关键词】 obstructive sleep apnea; telemedicine; home sleep apnea test;

【外文期刊】 Li, Ao ; Chen, Siteng ; 等 2020年43卷12期 zsaa120-zsaa120页

【关键词】 arousal; ECG; machine learning;