Nox T3s Polygraphiesystem

PG-System mit Schlaferkennung

Das Nox T3s ist ein einfach zu bedienender, mobiler Schlafrekorder für die Diagnostizierung schlafbedingter Atmungsstörungen im häuslichen Umfeld. Nox BodySleep mit präziser Anzeige der Schlafzustände und die zeitgemäße Noxturnal-Software mit intuitiv verständlicher Ergebnisübersicht und Visualisierung der Schlafzustände gewährleisten eine präzise Diagnostik.

Mehr zu Nox T3s

Ein intuitives Gerät für die Schlafmessung mit leicht verständlicher Funktionalität. Aktualisiertes Design, ansprechende Bedienoberfläche und benutzerfreundliche Hilfefunktion. Erfahren Sie mehr in diesem Video.

Nox BodySleep Algorithmus

Künstliche Intelligenz (KI) ordnet jeden 30‑Sekunden-Zeitabschnitt einem der Zustände REM-Schlaf, NREM-Schlaf bzw. Wachzustand zu, basierend auf Informationen, die mithilfe von Nox-RIP-Gurten in den Nox‑A1-PSG-Studien1 erfasst wurden.

FAQ

Das Nox T3s bietet alle Vorteile des neuesten Nox‑T3-Geräts und zusätzlich folgende erweiterte Funktionalität:

  • Nox BodySleep – eine neue Funktionalität zur präzisen Anzeige der Schlafphasen, die die Schlafzustände REM-Schlaf, NREM-Schlaf und Wachzustand bestimmen kann
  • neue, aktualisierte Version der Noxturnal-Software mit erweiterten Funktionen, die an die neuen Eigenschaften des Geräts angepasst sind
  • verbessertes Design für bessere Reinigung und höhere Effizienz

Noxturnal V6 ist dank seiner neuen Bedienoberfläche intuitiver zu bedienen und bietet eine Fülle neuer Funktionen:

  • Nox-BodySleep-Analyse für präzisere AHI (Apnoe-Hypopnoe-Index)-Werte
  • aktualisierte PLM-Analyse für eine präzisere Diagnostik
  • optimierte Übersicht über Aufzeichnungsergebnisse für einen effizienten Workflow
  • neue Berichtparameter-Berechnungen, die dem Arzt einen tieferen Einblick in die Daten und mehr Flexibilität bei der individuellen Anpassung von Berichten bieten
  • SpO2, Puls, Plethysmographie

NoxBodySleep ist eine fortschrittliche Methode zur Messung der physiologischen Auswirkungen von Veränderungen der Hirnaktivität. Diese Funktionalität zur Anzeige der Schlafphasen …

  • … identifiziert die Stadien REM-Schlaf, NREM-Schlaf und Wachzustand.
  • … basiert auf den Informationen aus den Nox-RIP-Gurten in den Nox‑A1-PSG-Studien1.
  • … bietet eine effizientere Analyse schlafbezogener Atmungsstörungen für eine präzise Diagnostik.

Zur Bewertung der Zuverlässigkeit des Nox-BodySleep-Algorithmus verwendet Nox Medical eine Methode1, die auf der Berechnung zweier Koeffizienten basiert:

    1. des F1-Scores, der ein Maß für die Genauigkeit einer Messung darstellt. Der beste Wert, den dieser Koeffizient erreichen kann, ist 1 – absolute Genauigkeit. Beim aktuellen Stand der Technik wird ein Wert von 0,804 erreicht.
    2. Cohens Kappa, eines Maßes für die Interrater-Reliabilität zwischen verschiedenen Beurteilern. Als substanziell bedeutsam gilt dieser Koeffizient, wenn er sich im Bereich zwischen 0,61 und 0,803 Im vorliegenden Fall sind die „Beurteiler“ die Schlafarten (Wachzustand, NREM-Schlaf und REM-Schlaf).

Die Methode von Nox Medical wurde anhand der klinischen Datenbasis der PSG-Studien unter Verwendung einer fünffachen Kreuzvalidierung und eines verborgenen Testsets mit folgenden Ergebnissen evaluiert:

F1-Score
Testset Kreuzvalidierung
Wach 0,71 0,73
REM 0,83 0,83
NREM 0,93 0,92

Gemäß der Berechnung beträgt der F1-Score durchschnittlich 0,88 und Cohens Kappa ist 0,74 für das Testset bzw. 0,75 für die Kreuzvalidierung. Die Werte dieser Koeffizienten gelten somit als substanziell bedeutsam, weshalb der Nox-BodySleep-Algorithmus als zuverlässig gilt.

Darüber hinaus wurden weitere Tests2 durchgeführt, um die Genauigkeit des Nox-BodySleep-Algorithmus zu belegen. Diese Validierung erfolgte in Form eines Vergleichs mit polysomnographischen Aufzeichnungen in einem Schlaflabor und umfasste Patienten mit schlafbezogenen Atmungs- und Bewegungsstörungen.

Die Ergebnisse wurden mittels deskriptiver statistischer Verfahren evaluiert (IBM SPSS Statistics 25.0) und mit einem Genauigkeitsscore von 0,8 und einem Cohens Kappa von 0,7 bewertet. Die Autoren der Studie erachten diese Koeffizienten für substanziell bedeutsam und kommen zu dem Schluss, dass der Algorithmus bei der Bestimmung von Schlafphasen und relevanten Schlafparametern eine gute diagnostische Genauigkeit aufweist.

Nein, Nox BodySleep gilt NICHT als Methode zur direkten Messung der mit Wach- und Schlafzuständen verbundenen Hirnaktivität. Es handelt sich jedoch um eine erweiterte Funktionalität zur Bestimmung der unterschiedlichen Schlafphasen (REM-Schlaf, NREM-Schlaf und Wachzustand). Nox BodySleep kann klinische Entscheidungen auf der Grundlage eines polysomnographischen Schlafprofils nicht ersetzen.

Service/Gewährleistung

Informationen zu Service und Gewährleistung für das Nox T3s von ResMed finden Sie im Support-Bereich.

Quellenangaben:

  1. Hanna Ragnarsdóttir, Heiðar Már Þráinsson, Eysteinn Finnsson, Eysteinn Gunnlaugsson, Sigurður Ægir Jónsson, Jón Skírnir Ágústsson, Halla Helgadóttir “BodySleep: Estimating sleep states from respiration and body movements”, Poster Presented at World Sleep 2019, Vancouver.
  2. S Dietz-Terjung, A Martin, C Schöbel,”A Novel Algorithm for the Estimation of Sleep States Based on Breathing and Movement”, Sleep, Volume 43, Issue Supplement_1, April 2020, Page A170, https://doi.org/10.1093/sleep/zsaa056.442.
  3. Danker-Hopfe H, Anderer P, Zeitlhofer J, Boeck M, Dorn H, Gruber G, Heller E, Loretz E, Moser D, Parapatics S, Saletu B, Schmidt A, Dorffner G., “Interrater reliability for sleep scoring according to the Rechtschaffen & Kales and the new AASM standard”, Journal of Sleep Research, vol. 18, no. 1, p:74-84.
  4. Tataraidze A, et al. Sleep stage classification based on respiratory signal (2015).