Optimalisatie van patiëntbewaking en medische alarmering in de NICU

Inleiding

Op neonatale intensive care units (NICU’s) wordt zorg geboden aan ernstig zieke pasgeboren baby’s. De patiëntenpopulatie bestaat voor het grootste deel uit te vroeggeboren baby’s, met onvolgroeide organen en fysiologische functies. Daardoor hebben deze kinderen een groter risico op het ontwikkelen van ernstige complicaties tijdens hun verblijf op de NICU, zoals bijvoorbeeld sepsis (een ernstige ontstekingsreactie op een infectie), maar ook op het ontwikkelen van lange termijn complicaties, waaronder leerachterstanden, zoals blijkt uit recent Nederlands onderzoek (2), (3), (4). 

Om potentieel kritieke veranderingen in homeostase te herkennen worden continu fysiologische signalen gemeten, waaronder hartslag, ademhalingsfrequentie, zuurstofsaturatie en soms ook de arteriële bloeddruk. Als een vooraf gedefinieerde drempel wordt overschreden wordt een alarm gegenereerd om zorgverleners te waarschuwen. Een van de meest voorkomende alarmen op de NICU is een saturatie-alarm, dat wil zeggen een afwijkende waarde van de zuurstofsaturatie (SpO2), waarbij het belangrijk is dat deze niet te laag maar bij premature kinderen juist ook niet te hoog is om schade aan het netvlies te voorkomen (5). Echter, in verscheidene studies wordt beschreven dat tot zo’n 70% van de alarmen geen klinische interactie behoeft omdat het alarm bijvoorbeeld technisch foutief is, of omdat de patiënt snel zelf herstelt.  

Deze alarmen verstoren dus wel de rust van de patiënt en diens naasten en geven stress, maar dragen niet bij aan de behandeling van de patiënt. En niet alleen de patiënt wordt gestoord, maar ook de zorgverleners. Dit laatste kan leiden tot alarmmoeheid, waarbij door blootstelling aan teveel alarmen vertraagde of zelfs geen reactie op alarmen meer volgt, hetgeen kan leiden tot ernstig letsel bij de patiënt (6). Met name bij de zorg in eenpersoonskamers, waarbij alarmen doorgestuurd worden naar een mobiel toestel van de zorgverlener omdat die niet continu in de ruimte van de patiënt aanwezig is (zoals dat op een zaal wel het geval is), is alarmbeheer een aandachtspunt.

In Máxima MC is in 2018 nieuwe medische alarm management software aangeschaft, waarbij naast numerieke informatie over het alarm ook de golfvorminformatie van de fysiologische signalen op de mobiele toestellen van verpleegkundigen getoond wordt. Het doel van deze aanschaf was om de informatie over de conditie van de patiënt te verbeteren. Tegelijk was het doel van deze studie om het aantal onnodige alarmen te reduceren waarbij de patiënt wel evenveel of meer tijd in het optimale zuurstofsaturatiebereik moest blijven. Het project werd in twee fasen uitgevoerd: eerst een technische implementatie zonder optimalisatie van het gebruik en daarna een optimalisatiefase waarin nadrukkelijk de verpleegkundigen betrokken zijn om het alarmbeheer te verbeteren. Vervolgens is in studieverband geanalyseerd wat het effect was van de implementatie en optimalisatie van de nieuwe technologie voor de alarmdruk op de afdeling.

Methode

NICU en studiepopulatie

De NICU van Máxima Medisch Centrum (Veldhoven) bestaat uit negen eenpersoonskamers, vijf kamers voor een tweeling en een kamer voor een drieling, met in totaal 22 bedden waarvan 18 maximaal gelijktijdig in gebruik. In Máxima MC zijn de laatste jaren gemiddeld 380 pasgeborenen per jaar opgevangen. Tijdens de onderzoeksperiode waren gemiddeld 90 procent van de patiënten (veel) te vroeg geboren (zwangerschapsduur van minder dan 32 weken). Patiëntenpopulatie kenmerken zijn gespecificeerd in Tabel 1. De studie werd door de METC beschouwd als een niet-WMO plichtige studie.

Patiëntbewaking en alarmering

De patiëntmonitoren (Philips MX800) in de NICU zijn aangesloten op een netwerk (PIIC-IX netwerk voor centraalpost), waarbij alarmen zowel op de centrale monitor als op andere bewakingsmonitoren getoond worden (interbed-communicatie). Een selectie van alarmen wordt doorgestuurd naar een mobiel toestel via Philips CareEvent. Bij opname op de NICU wordt een patiëntprofiel gekozen afhankelijk van zwangerschapsduur, zoals in onze eerdere studie beschreven (7). Dit profiel bevat de grenswaarden voor alle alarmen. Alarmen in Máxima MC NICU zijn geclassificeerd in drie verschillende prioriteitsniveaus, waaronder rood (kritiek), geel (waarschuwing) en blauw (technisch alarm). De rode alarmen worden bij niet oplossen na 45 seconden doorgestuurd naar de tweede verpleegkundige (de ‘buddy’). Van de blauwe alarmen wordt een selectie doorgegeven naar het mobiele toestel van de buddy. De alarmafhandeling wordt visueel weergegeven in Figuur 1.
Verpleegkundigen hebben ook de mogelijkheid om een alarm te pauzeren op de patiëntmonitor bij het bed. Dit is meestal de eerste actie uitgevoerd in Máxima MC bij het betreden van de kamer, aangezien het alarm als hinderlijk ervaren wordt voor zowel patiënten als zorgverleners en de zorgverlener bij het betreden van de kamer de patiënt toch zelf in de gaten kan houden. Pauzeren onderdrukt alle alarmen gedurende 180 seconden, maar kan handmatig worden beëindigd als een patiëntbehandeling eerder wordt beëindigd. Alarmpauze wordt meestal gebruikt tijdens handelingen door verpleegkundigen, zoals het voeden van de patiënt of de luier verschonen. De ‘stil’ knop onderdrukt alleen het aanwezige alarm van één sensor voor 1 minuut. Een alarm van een andere sensor zal een nieuw alarm kunnen genereren in deze periode.

Studie fasering

De studie bestond uit 3 fasen:

• Fase-0: ‘baseline’ meting voorafgaand aan de upgrade. In deze fase werd alleen een alarm met bijbehorende meetwaarde van hartritme en zuurstofsaturatie op moment van alarm op een mobiel toestel weergegeven. De bewakingsalarmen werden verzonden als berichten via de centrale monitor naar een Emergin-server (Philips Medical Systems), vervolgens naar de centrale server van het berichtensysteem (Ascom, Zweden) en van daaruit werden alarmen verspreid naar draagbare apparaten (Ascom i62).
• Fase-1: het systeem werd geüpgraded naar Philips CareEvent. Hierbij zijn de alarminstellingen niet gewijzigd, maar wel de ICT-architectuur, waardoor slechts 1 server voor alarmafhandeling nodig is. Hierbij wordt ook de golfvorminformatie van alle monitorsignalen weergegeven op het moment dat het alarm optrad en is een ander mobiel toestel (Ascom Myco-2) geïntroduceerd waarop de golfvorminformatie bekeken kon worden.
• In fase-2 is naast informatie ten tijde van het alarm ook directe toegang tot realtime / live monitoringsignalen geïmplementeerd en zijn de alarminstellingen en workflow geoptimaliseerd volgens onderstaande beschrijving.

Workflow optimalisatie

Een multidisciplinair team van clinici, verpleegkundigen, klinisch fysici, medisch technologen en vertegenwoordigers van Philips hebben gezamenlijk het optimalisatieprogramma bepaald. Dit werd gebaseerd op een literatuurstudie, een analyse van de huidige situatie (data analyse van alle alarmen in de periode en door verpleegkundigen te volgen bij hun dagelijkse werk ‘work-shadowing’), en drie brainstormsessies met verpleegkundigen om een ’10 gouden regels voor alarm management’ af te spreken.

Er zijn 5 verbeteringen voorgesteld, vergelijkbaar met wat gevonden is als advies in de literatuur  (8) (9) (10) (11):

1. Protocollen voor het aanbrengen, positioneren en vervangen van elektroden en sensoren werden gestandaardiseerd. Tevens werd het protocol voor de opname van een patiënt in het bewakingssysteem gestandaardiseerd.
2. Vertragingstijd voor saturatie-gerelateerde alarmen werd verhoogd van 10 naar 20 seconden (in lijn met (10)), waarbij tegelijk de middelingstijd was verlaagd van 10 naar 4 seconden waardoor de totale tijd tot doorkomen van het alarm effectief maar 4s later was. Een extra rood ‘event alarm’ werd geïntroduceerd om een alarm te geven als een verlaagde saturatie (tussen 85% en 80%) langer dan 3 minuten aanhield. Alle wijzigingen aan alarmen zijn samengevat in Tabel 1.
3. Verpleegkundigen werden geïnstrueerd om alarmen te pauzeren voordat ze handelingen bij de patiënten gingen starten om te voorkomen dat er alarmen worden  gegenereerd tijdens de zorgverlening.
4. Er werden extra trainingen gegeven. Key-users werden opgeleid om regelmatig het alarmbeheerbeleid te controleren. Verpleegkundigen werden opgeleid in de nieuwe standaardprotocollen, alarmbeleid en evaluatie van alarminstellingen.
5. Verpleegkundigen hebben samen een poster met de 10 gouden regels opgesteld betreffende verantwoordelijk handelen, correct reageren op alarmen, het instellen van profielen en het aanpassen van alarmgrenzen. Een belangrijk onderdeel hierbij is ook de communicatie over alarmafhandeling, bijvoorbeeld met de buddy. Deze poster is in de bijlage onder dit artikel te zien. 

Analyse van de alarmdruk

Alarmdruk werd gemeten aan de hand van het aantal en de duur van de alarmen, waarbij onderscheid gemaakt is tussen rode en gele alarmen. Alarmen werden geteld voor elke dag en genormaliseerd voor het aantal patiënten dat aanwezig was in de NICU. Omdat de maatregelen voor alarmreductie vooral gericht waren op het reduceren van saturatiealarmen werd tegelijk voor de zuurstofsaturatie bepaald welk percentage van de tijd doorgebracht werd door de patiënten in het optimale zuurstofsaturatiebereik. Dit werd visueel weergegeven door alle saturatiemetingen die per seconde verzameld werden op te delen in de vakken desaturatie (SpO2 ≤ 80%), onder streefwaarde (80% < SpO2 ≤ 88%), binnen streefwaarde (88% < SpO2 < 95%), boven streefwaarde (95% ≤ SpO2 < 98%) en te hoog (SpO2 ≥ 98%).

Tevens is een enquête verspreid onder alle NICU-verpleegkundigen om te bepalen hoe zij de veranderingen in alarmafhandeling tussen fase-1 en fase-2 ervaren hebben. Een deel van de vragen in de enquête kwam uit ons vorige onderzoek (12).
 
Om het effect van de nieuwe aanpassingen statistisch te analyseren is ervoor gekozen om de alarmdruk in hetzelfde seizoen in verschillende jaren vóór en na de verschillende fases te evalueren (oktober-december, in de jaren 2017-2019).  De details van de statistische analyse kunnen in ons originele artikel gevonden worden.

Resultaten

Alarmdruk – kwantitatief

Een overzicht van de aantallen alarmen per patiënt per dag gedurende de drie jaar van verschillende implementatiestappen is te zien in Figuur 2A. Allereerst is duidelijk in deze figuur dat alarmdruk wisselt per maand, dit is onder andere afhankelijk van de zorgzwaarte van de patiëntpopulatie op de NICU. In fase 2 is visueel een afname te zien van het aantal alarmen, het duidelijkst zichtbaar in het aantal SpO2 ≤ 80% alarmen. De statistische analyse hiervan over de periode oktober t/m december in iedere fase laat zien dat er tussen fase-0 en fase-1 een kleine daling in aantallen alarmen aanwezig is (dit is een heel klein verschil maar net statistisch significant), maar dat een reductie met 30% gerealiseerd wordt op het moment dat ook de optimalisatie in fase-2 uitgevoerd wordt. Deze reductie komt zowel door een significante afname in desaturatiealarmen (saturatie <80%) als door een afname van te hoge saturatiewaarden. Het percentage onderdrukte alarmen vertoont geen verschil tussen de 3 fasen, maar het absolute aantal alarmpauzes (gepauzeerde alarmen samen met stilgezette alarmen) laat een stijging zien in fase 2 (resultaten niet grafisch weergegeven).

In fase-2 is vervolgens niet alleen het aantal alarmen maar ook de alarmduur van zowel rode als gele alarmen afgenomen, waarbij de grootste afname gezien wordt voor gele saturatie alarmen (80% < SpO2 ≤ 88%), het bereik waarvoor het extra event alarm ingesteld is. Voor bradycardie bleef de alarmdruk en de alarmduur nagenoeg gelijk.

Het percentage van de tijd waarbij patiënten binnen het SpO2-doelbereik bleven wordt weergegeven in Figuur 2C.  Het percentage van de tijd doorgebracht binnen het SpO2-streefbereik (88% < SpO2 < 95%) bleek significant groter te zijn in fase-2 vergeleken met fase-0 (44,9% vs. 33,2%, P <.001). Een aanzienlijke vermindering van de tijd doorgebracht buiten het optimale bereik werd gevonden in fase-2 vergeleken met fase-0.

Enquête over alarmdruk

Drieëndertig verpleegkundigen (32,7%) voltooiden de enquête over ervaren alarmdruk in fase-1 en 31 verpleegkundigen (31,3%) in fase-2. Alle vragen die in de enquêtes zijn gerapporteerd samen met de antwoorden van verpleegkundigen zijn te vinden in figuur S1 van het originele artikel en de belangrijkste bevindingen worden hieronder in woorden weergegeven. Er wordt een grote variabiliteit in antwoorden gezien waardoor geen statistische significantie aangetoond kon worden. Desondanks gaf de enquête de volgende inzichten: Verpleegkundigen meldden dat volgens hen het aantal valse alarmen in de loop van de tijd is afgenomen, en dat dit geassocieerd wordt met een verbeterde herkenning van de alarmbron, een verbetering in de toepassing van protocollen volgens afgesproken werkwijze en minder kans op verkeerde reacties op alarmen. Enquêtes gaven ook aan dat rode alarmen nu als minder stressvol ervaren worden. Met betrekking tot training gaf de meerderheid van de verpleegkundigen aan zich goed opgeleid te vinden in het gebruik van het mobiele toestel.

Discussie

De implementatie van een nieuwe alarmmanagementoplossing kan het aantal alarmen in een NICU omgeving verminderen én de patiënt daarbij beter in het streefbereik houden. Het effect is pas echt goed merkbaar als dit gedaan wordt in combinatie met workflow-optimalisatie. In de eerste fase is, naast numerieke informatie, de golfvorm van fysiologische signalen zichtbaar gemaakt op het mobiele toestel van de verpleegkundige. Dit leidde tot een kleine verlaging van het aantal saturatie alarmen. Het grootste effect werd echter bereikt met een pakket aan alarmoptimalisatie maatregelen, waaronder optimalere instellingen van de monitor, verbeterde afspraken rond aanbrengen van de electroden/sensoren en uitgebreide training over alarmafhandeling. Dit pakket leidde in deze studie niet alleen tot minder alarmen maar ook tot een snellere afhandeling van saturatie alarmen en mogelijk daardoor een hoger percentage van de tijd dat patiënten binnen het doelbereik voor hun saturatie bleven.  

De nieuwe workflow afspraken zoals hernieuwde aandacht voor het protocol om de sensoren/electroden aan te brengen en afspraken rond het afhandelen van de alarmen en pauzeren van alarmen zijn door de verpleegkundigen van het team gezamenlijk opgesteld. Deze afspraken zijn door de verpleegkundigen zelf vastgelegd in een poster met ‘de gouden regels van alarm management’ en dit werd zeer waardevol gevonden. De enquête gaf aan dat positieve veranderingen waargenomen zijn door verpleegkundigen die kunnen worden gekoppeld aan de verbeterde alarmmanagement workflow in Máxima MC NICU. Het aantal ontvangen reacties van verpleegkundigen voor de enquête is echter beperkt in vergelijking met het totaal aantal verpleegkundigen op de NICU. Een reden voor het lage responspercentage is het feit dat de enquêtes online werden afgenomen. Een dergelijke lage deelname kan een vertekend beeld geven van de werkelijke ervaring doordat mogelijk alleen de erg positieve of negatieve ervaringen gedeeld worden. In fase-2 werd ook een toename van het gebruik van alarmpauzes gezien. Dit suggereert dat het pauzeren van alarmen gedurende patiëntverzorgingsmomenten consequenter gebruikt wordt ten gevolge van de training in fase 2.

Deze studie kent een aantal andere beperkingen. 1) Alarmen zijn niet geclassificeerd op basis van zwangerschapsduur en zorgzwaarte van patiënten. Aangezien het doelbereik afhankelijk is van zwangerschapsduur en de postmenstruele leeftijd, kan dit de meting beïnvloeden. Er is echter gecontroleerd dat deze patiëntkarakteristieken in de vergeleken periodes gelijk waren. 2) In dit optimalisatieproject zijn de instellingen voor alarmgrenzen van het hartritme niet aangepast omdat in een eerdere studie op onze NICU aangegeven was dat de verpleegkundigen het bradycardie alarm erg betrouwbaar vonden (12). Desalniettemin denken we dat het uitfilteren van korte bradycardieën, zoals gesuggereerd in het review door Johnson et al (9), kan helpen om de alarmdruk verder te reduceren. 3) Ook werden beademingsalarmen niet meegenomen in dit onderzoek, aangezien het gebruik van deze apparaten in de loop van de tijd varieerde. De werkelijke alarmdruk op de NICU is dus hoger dan gerapporteerd in dit onderzoek. Naast beademingsalarmen veroorzaken ook infusie-alarmen die via een oproepsysteem doorgegeven worden naar de handheld extra alarmdruk. In een van onze eerdere onderzoeken zagen we dat de alarmdruk toenam van 42 naar 67 rode alarmen per patiënt dag wanneer alarmen als gevolg van beademing werden meegenomen (13). Ten slotte was het huidige onderzoek vooral gericht op het verminderen van rode alarmen, omdat deze de alarmdruk op de mobiele toestellen verzorgen in de Máxima MC situatie. De gele alarmen zouden nog geoptimaliseerd kunnen worden.

Conclusie

De introductie van een nieuwe alarmmanagementoplossing en de optimalisatie van de workflow in de NICU van Máxima MC leidde tot een significante vermindering van 30% van het aantal rode monitor alarmen, waarbij de grootste afnamen zat in het aantal SpO2 ≤ 80% alarmen per patiënt. Tegelijk leidde dit niet tot een ongecontroleerde situatie maar juist tot een hoger percentage van de tijd dat patiënten in het optimale zuurstofsaturatiebereik bleven.
De methode om tot alarm reductie te komen volgt de aanbevelingen van de ECRI (8) en is in ieder centrum toepasbaar.

Dit werk is gedaan in het kader van de Eindhoven MedTech Innovation Center (e/MTIC), een samenwerking van de Technische Universiteit Eindhoven, Philips Research en Máxima MC. Dit werk is het resultaat van het ALARM-project gefinancierd door de Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek (NWO) subsidienummer 15345.  
Het is onderdeel van een groter geheel waarin gewerkt wordt aan het verbeteren van de bewakingsomgeving voor de neonaten. In dit project is onderzoek gedaan naar niet-storende methoden om de patiënt te kunnen meten, waaronder het gebruik van een infrarood camera om ademhalingsritme te meten op manier waarbij geen contactelectrode meer nodig is (15). Ook wordt gewerkt aan machine learning algoritmes om valse alarmen te reduceren  (16) en om een early warning te geven voor sepsis  (17).

Dankwoord

Wij bedanken alle betrokkenen die aan de studie meegewerkt hebben, zowel in Maxima MC als op de TU en bij Philips. Tevens bedanken we Miguel Cabral Guerra die eerder al aan dit project meewerkte en hiervoor prachtige illustraties heeft verzorgd.

Dit artikel is geschreven door Gabriele Varisco (1,2), Deedee Kommers (3,) Heidi van de Mortel (3), Jarno vd Bogaart (4), Thilo Mohns (3), Xi Long (5,) Wilma vd Biggelaar (6), Peter Andriessen (3), Carola van Pul (1,2).

1. Technische Universiteit Eindhoven, faculteit Technische Natuurkunde, Eindhoven
2. Máxima Medisch Centrum, afdeling Klinische Fysica, Veldhoven
3. Máxima Medisch Centrum, afdeling Neonatologie, Veldhoven 
4. Máxima Medisch Centrum, afdeling Medische Technologie, Veldhoven 
5. Philips Research, Dept. of Personal and Preventive Care, Eindhoven 
6. Philips, Patient Management Services&Solution Delivery, Hospital Patient Monitoring, Eindhoven

Dit artikel is gebaseerd op de publicatie van Varisco et al. (1) en maakt onderdeel uit van een gezamenlijk project in het e/MTIC consortium. e/MTIC is een onderzoekssamenwerking tussen Catharina Ziekenhuis, Maxima Medisch Centrum, Kempenhaeghe Epilepsie- en Slaapcentrum, TU/e en Philips.

Referenties

1. Varisco G, Kommers D, Long X, Zhan Z, Nano MM, Cottaar W, et al. Optimized Detection of Central Apneas Preceding Late-Onset Sepsis in Premature Infants. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2021 November 01;2021:5463-8.
2. van Beek PE, Rijken M, Broeders L, Ter Horst HJ, Koopman-Esseboom C, de Kort E, et al. Two-year neurodevelopmental outcome in children born extremely preterm: the EPI-DAF study. Arch Dis Child Fetal Neonatal Ed. 2022 September 01;107(5):467-74.
3. van Beek PE, Groenendaal F, Broeders L, Dijk PH, Dijkman KP, van den Dungen, F A M, et al. Survival and causes of death in extremely preterm infants in the Netherlands. Arch Dis Child Fetal Neonatal Ed. 2021 May 01;106(3):251-7.
4. van Beek PE, Leemhuis AG, Abu-Hanna A, Pajkrt E, Aarnoudse-Moens CSH, van Baar AL, et al. Preterm birth is associated with lower academic attainment at age 12 years: A matched cohort study by linkage of population-based datasets. J Pediatr. 2022 August 06.
5. BOOST II United Kingdom Collaborative Group, BOOST II Australia Collaborative Group, BOOST II New Zealand Collaborative Group, Stenson BJ, Tarnow-Mordi WO, Darlow BA, et al. Oxygen saturation and outcomes in preterm infants. N Engl J Med. 2013 May 30;368(22):2094-104.
6. Winters BD, Cvach MM, Bonafide CP, Hu X, Konkani A, O’Connor MF, et al. Technological Distractions (Part 2): A Summary of Approaches to Manage Clinical Alarms With Intent to Reduce Alarm Fatigue. Crit Care Med. 2018 January 01;46(1):130-7.
7. van Pul C, Mortel HV, Bogaart JV, Mohns T, Andriessen P. Safe patient monitoring is challenging but still feasible in a neonatal intensive care unit with single family rooms. Acta Paediatr. 2015 Jan 25.
8. ECRI Institute. The Alarm Safety Handbook. ; 2014.
9. Johnson KR, Hagadorn JI, Sink DW. Alarm Safety and Alarm Fatigue. Clin Perinatol. 2017 September 01;44(3):713-28.
10. McClure C, Jang SY, Fairchild K. Alarms, oxygen saturations, and SpO2 averaging time in the NICU. J Neonatal Perinatal Med. 2016;9(4):357-62.
11. Paine CW, Goel VV, Ely E, Stave CD, Stemler S, Zander M, et al. Systematic Review of Physiologic Monitor Alarm Characteristics and Pragmatic Interventions to Reduce Alarm Frequency. J Hosp Med. 2016 Feb;11(2):136-44.
12. Joshi R, Mortel HV, Feijs L, Andriessen P, Pul CV. The heuristics of nurse responsiveness to critical patient monitor and ventilator alarms in a private room neonatal intensive care unit. PLoS One. 2017 Oct 5;12(10):e0184567.
13. Joshi R, Straaten Hv, Mortel Hvd, Long X, Andriessen P, Pul Cv. Does the architectural layout of a NICU affect alarm pressure? A comparative clinical audit of a single-family room and an open bay area NICU using a retrospective study design. BMJ Open. 2018 06 30,;8(6):e022813.
14. Lorato I, Stuijk S, Meftah M, Kommers D, Andriessen P, van Pul C, et al. Multi-camera infrared thermography for infant respiration monitoring. Biomed Opt Express. 2020 August 03;11(9):4848-61.
15. Lorato I, Stuijk S, Meftah M, Kommers D, Andriessen P, van Pul C, et al. Automatic Separation of Respiratory Flow from Motion in Thermal Videos for Infant Apnea Detection. Sensors (Basel). 2021 September 21;21(18):10.3390/s21186306.
16. Varisco G, Peng Z, Kommers D, Zhan Z, Cottaar W, Andriessen P, et al. Central apnea detection in premature infants using machine learning. Comput Methods Programs Biomed. 2022 September 26;226:107155.
17. Cabrera-Quiros L, Kommers D, Wolvers MK, Oosterwijk L, Arents N, van der Sluijs-Bens J, et al. Prediction of Late-Onset Sepsis in Preterm Infants Using Monitoring Signals and Machine Learning. Crit Care Explor. 2021 January 27;3(1):e0302.