Heart rate variability and oximetry indices to detect obstructive sleep apnea using machine learning algorithms (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: ÉCKELI, ÁLAN LUIZ - FMRP ; TINÓS, RENATO - FFCLRP ; FAZAN JÚNIOR, RUBENS - FMRP ; SANTOS, RAFAEL RODRIGUES DOS - FMRP
- Unidades: FMRP; FFCLRP
- DOI: 10.1016/j.sleep.2023.11.961
- Subjects: FREQUÊNCIA CARDÍACA; APNEIA DO SONO TIPO OBSTRUTIVA; ALGORITMOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Sleep Medicine
- ISSN: 1389-9457
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 115, n. suppl. 1, p. S356, 2024
- Conference titles: World Sleep Congress
- Este artigo NÃO possui versão em acesso aberto
-
Status: Nenhuma versão em acesso aberto identificada -
ABNT
SANTOS, Rafael Rodrigues dos et al. Heart rate variability and oximetry indices to detect obstructive sleep apnea using machine learning algorithms. Sleep Medicine. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sleep.2023.11.961. Acesso em: 15 mar. 2026. , 2024 -
APA
Santos, R. R. dos, Marumo, M. B., Silva, L. E. V., Eckeli, A. L., Tinós, R., & Fazan Júnior, R. (2024). Heart rate variability and oximetry indices to detect obstructive sleep apnea using machine learning algorithms. Sleep Medicine. Amsterdam: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.sleep.2023.11.961 -
NLM
Santos RR dos, Marumo MB, Silva LEV, Eckeli AL, Tinós R, Fazan Júnior R. Heart rate variability and oximetry indices to detect obstructive sleep apnea using machine learning algorithms [Internet]. Sleep Medicine. 2024 ; 115( suppl. 1): S356.[citado 2026 mar. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sleep.2023.11.961 -
Vancouver
Santos RR dos, Marumo MB, Silva LEV, Eckeli AL, Tinós R, Fazan Júnior R. Heart rate variability and oximetry indices to detect obstructive sleep apnea using machine learning algorithms [Internet]. Sleep Medicine. 2024 ; 115( suppl. 1): S356.[citado 2026 mar. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sleep.2023.11.961 - The use of heart rate variability, oxygen saturation, and anthropometric data with machine learning to predict the presence and severity of obstructive sleep apnea
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