Nox T3s Polygraphe ventilatoire portable | ResMed CH
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Nox T3s de resmed suisse

Nox™ T3s

Polygraphe ventilatoire portable

Comme son prédécesseur, le Nox T3s est un polygraphe ventilatoire portable simple d’utilisation pour le diagnostic des troubles respiratoires du sommeil à domicile. Grâce à la fonctionnalité Nox BodySleep qui permet d’estimer le temps de sommeil de votre patient et au logiciel Noxturnal et sa page des résultats intuitive, vous pouvez réaliser un diagnostic précis.

Découvrez le Nox T3s

Le Nox T3s est un polygraphe portable compact et intuitif. Son design ergonomique, sa nouvelle interface et sa simplicité d’utilisation contribuent à faciliter le travail des professionnels de santé et à améliorer le confort des patients. Regardez la vidéo pour en savoir plus.

L’algorithme Nox BodySleep, indicateur des états de sommeil

L’algorithme Nox BodySleep est basé sur une intelligence artificielle qui caractérise chaque époque de 30 secondes en éveil, sommeil paradoxal (REM) ou sommeil non-paradoxal (NREM). Il se base sur l’analyse des sangles d’effort RIP (Pléthysmographie d’inductance respiratoire) et l’actigraphie1.

Noxturnal : logiciel de gestion de vos données patient

Le logiciel Noxturnal a été modernisé pour mettre en avant les informations essentielles à l’interprétation de vos examens du sommeil et pour faciliter la gestion des données de vos patients.

  • Algorithme précis de l’analyse automatique1
  • Personnalisation de l’espace de travail et des rapports détaillés
  • Analyse Nox BodySleep pour améliorer le calcul de l’IAH1
  • Outils spécifiques facilitant la relecture, le scorage simple-clic et l’association automatique d’évènements

Configurations centralisées pour les environnements multi-utilisateurs

médecin consultant les données de ses patients

FAQ

Le Nox T3s conserve tous les avantages du Nox T3™, avec l’ajout des fonctionnalités suivantes :

  • Algorithme Nox BodySleep qui estime les états de sommeil (éveil, sommeil paradoxal REM et sommeil non paradoxal NREM),
  • Nouvelle version du logiciel Noxturnal pour vous aider dans la gestion de vos données patient,
  • Design amélioré dans le but de faciliter le nettoyage et la désinfection.

Intuitif et moderne, Noxturnal version 6 offre de nouvelles fonctionnalités:

  • Analyse Nox BodySleep pour un calcul précis de l’IAH,1
  • Amélioration de l’analyse des mouvements jambiers,
  • Nouvelle page des résultats pour mettre en avant les informations importantes pour votre diagnostic,
  • Possibilité d’utiliser des fonctionnalités de calcul dans les rapports personnalisés.

L’algorithme Nox BodySleep, basé sur une intelligence artificielle, analyse les modifications physiologiques à partir de la technologie RIP et de l’actigraphie et les fait coincider avec les changements de l’activité cérébrale au cours de la nuit.

  • Il estime les périodes d’éveil, de sommeil paradoxal (REM) et de sommeil non paradoxal (NREM),
  • Il a été développé et validé à l’aide d’enregistrements polysomnographiques réalisés avec le Nox A1,1
  • Il permet d’affiner le diagnostic des troubles respiratoires du sommeil ou d’aider à la décision d’orientation vers une polysomnographie.

Afin d’évaluer la fiabilité de l’algorithme Nox BodySleep, Nox Medical a utilisé une méthode1 basée sur le calcul de deux coefficients :

  1. Le score F1 qui mesure l’exactitude d’un test. Ce coefficient prend des valeurs allant de 0 à 1 ; 1 étant considéré comme une précision parfaite. Le score de pointe est de 0,804.
  2. Le coefficient Kappa de Cohen qui mesure la variabilité inter-intra scoreurs lors d’un codage en catégories. Ce coefficient est jugé important lorsqu’il est situé entre 0,61 et 0,803. Dans ce cas précis, les différentes catégories sont les états de sommeil (Eveil, REM, NREM).

Cette méthode a été évaluée sur un ensemble de données cliniques PSG, en utilisant une validation croisée à cinq volets et un ensemble de données test. Les résultats obtenus sont les suivants :

Données test
Eveil 0,71
REM 0,83
NREM 0,93

Après calcul, le score F1 moyen est de 0,88 et le coefficient Kappa de Cohen est de 0,74 pour les données tests et de 0,75 pour la validation croisée. Ces coefficients sont de fait considérés comme substantiels et l’algorithme Nox BodySleep comme fiable.

Des tests complémentaires2 ont été réalisés en comparant le Nox BodySleep à des enregistrements polysomnographiques d’un laboratoire du sommeil prenant en charge des patients souffrants de troubles respiratoires du sommeil et de mouvements anormaux lors du sommeil.

Les résultats ont été évalués avec des méthodes statistiques descriptives (IBM SPSS Statistics 25.0), démontrant une exactitude générale de 0,8 et un coefficient Kappa de Cohen de 0,7. Considérant ces coefficients substantiels, les auteurs de l’étude concluent que l’algorithme est d’une bonne précision pour estimer les états de sommeil et les autres paramètres de sommeil importants.

Non, la fonctionnalité Nox BodySleep n’est PAS considérée comme une méthode pour mesurer les modifications de l’activité cérébrale associées à l’éveil ou au sommeil. Il s’agit d’une fonctionnalité avancée qui permet d’estimer les différents états de sommeil (éveil, sommeil paradoxal REM, sommeil non paradoxal NREM). Cela ne peut pas remplacer l’hypnogramme obtenu lors d’une polysomnographie.

Spécifications techniques

  • Signaux disponibles
    • Pression nasale/masque
    • Thorax et abdomen RIP
    • Ronflement
    • Signal audio
    • Luminosité
    • Position, activité
    • SpO2, pouls, pléthysmographie de pouls
    • 2 voies bipolaires (thermistance, PLM ou ExG)
  • Voies bipolaires : Connecteurs keyhole, plage d’entrée AC ±1024 mVp-p, bruit <3 μVrms
  • Signal de débit/pression : Plage de pression d’entrée ± 100 cmH2O, DC 80Hz, échantillonnage 200 Hz, bruit <1 mmH2O
  • Signaux d’activité/position : 3 axes internes, ±2 g
  • Microphone : Bande passante interne 3,5 kHz, échantillonnage 8kHz, CAN 16 bits
  • Interface sans fil : Bluetooth® V5.0 basse consommation (BLE) pour dispositifs externes

  • Capacité de stockage : 4 Go
  • Durée d’enregistrement : 24 heures avec une nouvelle pile AA lithium
  • Communication avec le PC : USB 2.0 haut-débit

  • Sources d’alimentation : Une pile 1,5V AA pendant l’enregistrement ; USB du PC lors du téléchargement des données
  • Type de pile : Alcaline primaire, nickel-metal hydride rechargeable (NiMH), lithium
  • Couvercle du compartiment de la pile : Verrouillage sécurisé pour l’utilisation chez l’enfant
  • Dimensions de l’appareil : 68 mm (L) x 62 mm (H) x 26 mm (P)
  • Poids : 65 grammes ± 5 sans la pile
  • Affichage : OLED—Dimensions 19 x 35 mm, résolution 128 x 64 points
  • Connexion USB 2.0: USB-C

Configuration PC minimale requise :

  • Système d’exploitation : Windows® 8 et plus récent
  • Processeur : x64 Intel ou AMD, 1.7 GHz
  • Mémoire : 2 Go RAM, 4 Go d’espace disque
  • Résolution: 1024 x 768 ou plus

Garantie et services

Vous cherchez des informations sur le service et la garantie du Nox T3s ?

Trouvez les réponses à vos questions dans notre centre de ressources.

Veuillez-vous référer au guide de l’utilisateur pour obtenir des informations pertinentes liées aux éventuels avertissements et précautions à prendre en compte avant et pendant l’utilisation du produit.

Références:

  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 présenté au 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., … & Saletu, B. (2009). Interrater reliability for sleep scoring according to the Rechtschaffen & Kales and the new AASM standard. Journal of sleep research, 18(1), 74-84.
  4. Tataraidze, A., Anishchenko, L., Korostovtseva, L., Kooij, B. J., Bochkarev, M., & Sviryaev, Y. (2015, August). Sleep stage classification based on respiratory signal. In 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) (pp. 358-361). IEEE.