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基于算法的心房颤动检测的连续移动健康补丁监测:可行性和诊断准确性研究
所有显著性检验均为双侧检验，且P≤。05被认为有统计学意义。数据分析使用IBM SPSS统计软件，版本27。本研究已在Clinical Trials.gov数据库中注册(NCT03507335)。研究设计得到了北萨沃医院区研究伦理委员会的批准(347/2018)。共有654名患者接受了资格评估。
Onni E Santala，Jukka A Lipponen，海伦娜Jantti，Tuomas T Rissanen，Mika P Tarvainen，Tomi P Laitinen，蒂娜·莱蒂宁，Maaret Castren，Eemu-Samuli Valiaho，Olli A Rantula，Noora S Naukkarinen，Juha E K Hartikainen，哈洛宁Jari，Tero J Martikainen
JMIR Cardio 2022;6(1):e31230
用于心房颤动检测的自动移动健康心律失常监测:前瞻性可行性、准确性和用户体验研究
所有显著性检验均为双尾检验，且P≤。05被认为有统计学意义。数据采用SPSS 25进行分析。与对照组相比，房颤患者年龄更大(平均77岁，SD 10岁vs平均68岁，SD 16岁;P病人的人口统计资料。a AF:心房颤动。在所有受试者的心带心电图数据分析中，视分析2707小时(2707.44/3416.81,79.24%)和自动分析2748小时(2747.73/3416.81,80.42%)被认为是可解释的。
Onni E Santala，哈洛宁Jari，苏珊娜Martikainen，海伦娜Jantti，Tuomas T Rissanen，Mika P Tarvainen，Tomi P Laitinen，蒂娜·莱蒂宁，Eemu-Samuli Valiaho，Juha E K Hartikainen，Tero J Martikainen，Jukka A Lipponen
JMIR移动健康Uhealth 2021;9(10):e29933