Zgodność z OMRON Connect

M7 Intelli IT AFib

HEM-7380T1-EBK

Ciśnieniomierze

5 lat gwarancji

Wykrywanie migotania przedsionków w 1 pojedynczym pomiarze

Typ urządzenia
Ciśnieniomierz naramienny
Waga urządzenia (kg)
0.44
Typ mankietu
Mankiet Intelli Wrap 22-42 cm
Przewodnik dotyczący zakładania mankietu
Tak
Zarządzanie pamięcią
2 użytkowników x 100 odczytów plus tryb gościa
Wykrywanie nieregularnego rytmu serca
Tak
Wykrywanie ruchu ciała
Tak
Walidacja
Walidacja kliniczna, Walidacja cukrzycy, Walidacja ciąży
Wykrywanie migotania przedsionków (AFib)
Tak
Łatwy wskaźnik poziomu ciśnienia krwi
Tak
Zaawansowany czujnik pozycji podczas pomiaru
Tak
Intellisense
Tak
W zestawie etui do przechowywania
Tak
Funkcja uśredniania pomiaru
Tak
Połączono
Tak
Kompatybilna aplikacja mobilna
Aplikacja OMRON connect
Wymiary produktu (mm)
191 x 85 x 117

Odniesienia zewnętrzne:

Moody GB, Mark RG. The impact of the MIT-BIH Arrhythmia Database. IEEE Eng in Med and Biol 20(3):45-50 (maj-czerwiec 2001). (PMID: 11446209) Zawiera informacje z "MIT-BIH Arrhythmia Database", które są udostępniane na licencji ODC Attribution License. doi:10.13026/C2F305

Moody GB, Mark RG. Nowa metoda wykrywania migotania przedsionków przy użyciu odstępów R-R. Computers in Cardiology. 10:227-230 (1983). Zawiera informacje z "MIT-BIH Atrial Fibrillation Database", która jest udostępniana na licencji ODC Attribution License. doi:10.13026/C2MW2D

Clifford GD, Liu C, Moody B, Li-wei HL, Silva I, Li Q, Johnson AE, Mark RG. Klasyfikacja AF na podstawie krótkiego zapisu EKG z pojedynczego odprowadzenia: PhysioNet/computing in cardiology challenge 2017. In 2017 Computing in Cardiology (CinC) 2017 Sep 24 (pp. 1-4). IEEE. doi:10.22489/CinC.2017.065-469 Zawiera informacje z "AF Classification from a Short Single Lead ECG Recording: The PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2017", które są udostępniane na licencji ODC Attribution License. https://physionet.org/content/challenge-2017/1.0.0/training/#files-panel https://opendatacommons.org/licenses/by/1-0/

Goldberger, A., Amaral, L., Glass, L., Hausdorff, J., Ivanov, P. C., Mark, R., ... & Stanley, H. E. (2000). PhysioBank, PhysioToolkit i PhysioNet: Components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation [Online]. 101 (23), pp. e215-e220.

Wybierz maksymalnie 2 produkty.