On the use of actigraphy in clinical evaluation of diurnal blood pressure profile

A disturbed diurnal blood pressure profile is one of the most important risk factors of cardiovascular diseases. This review analyzes the use of simultaneous diurnal ambulatory blood pressure monitoring (ABPM) and motion activity monitoring (actigraphy) to obtain additional information for correct interpretation of ABPM results in clinically significant decision-making. The article considers practical aspects of actigraphy in expert ABPM for clock-independent calculation of the parameters of nighttime and daytime blood pressure (BP); detection of BP changes during sleep; connection with respiratory disturbances during sleep, motion activity, and body position; and sleep deprivation in shift workers. Original illustrations of simultaneous ABPM and actigraphy are provided.Ein gestörtes tageszeitabhängiges Blutdruckprofil ist einer der wichtigsten Risikofaktoren für Herz-Kreislauf-Erkrankungen. In der vorliegenden Übersichtsarbeit wird die Bedeutung der gleichzeitigen Durchführung des ambulanten Blutdruckmonitorings (ABPM) und der Messung der Bewegungsaktivität (Aktigraphie) beschrieben. Durch die Aktigraphie werden zusätzliche Informationen für die korrekte Interpretation des ABPM gewonnen, die zu klinisch relevanten Entscheidungen beitragen. In diesem Artikel werden praktische Aspekte der Aktigraphie in der Anwendung durch Experten bei ABPM zur uhrzeitunabhängigen Berechnung der Parameter des Blutdrucks (BP) am Tag und in der Nacht betrachtet, zur Erkennung von BP-Veränderungen während des Schlafs, zum Zusammenhang mit Atmungsstörungen während des Schlafs, zur Bewegungsaktivität und zur Körperposition sowie zum Schlafentzug bei Schichtarbeitern. Originalabbildungen der durchgeführten ABPM und Aktigraphie illustrieren exemplarisch die Daten

Coronary heart disease diagnosis by artificial neural networks including genetic polymorphisms and clinical parameters

SummaryThe aim of this study was to develop an artificial neural networks-based (ANNs) diagnostic model for coronary heart disease (CHD) using a complex of traditional and genetic factors of this disease. The original database for ANNs included clinical, laboratory, functional, coronary angiographic, and genetic [single nucleotide polymorphisms (SNPs)] characteristics of 487 patients (327 with CHD caused by coronary atherosclerosis, 160 without CHD). By changing the types of ANN and the number of input factors applied, we created models that demonstrated 64–94% accuracy. The best accuracy was obtained with a neural networks topology of multilayer perceptron with two hidden layers for models included by both genetic and non-genetic CHD risk factors