谷歌浏览器插件
订阅小程序
在清言上使用

Amélioration Des Performances Diagnostiques De La Polygraphie Ventilatoire Par L’ajout D’une Voie D’eeg

Médecine du Sommeil(2024)

引用 0|浏览6
暂无评分
摘要
ObjectifEn ne prenant en compte ni le temps de sommeil total (TST), ni les hypopnées non désaturantes mais micro-éveillantes (H_MEV), la polygraphie ventilatoire (PV) sous-estime l’index d’apnées-hypopnées (IAH_PV), comparativement à celui déterminé par polysomnographie (IAH_PSG). L’objectif de cette étude est d’évaluer l’IAH résultant d’un dispositif couplant la PV avec une unique voie EEG (IAH_PV+1EEG).MéthodesL’étude a porté sur 1693 enregistrements PSG (IAH moyen 21/h±20/h) provenant de la cohorte sommeil IRSR des Pays de la Loire. L’IAH_PV a été calculé à partir des voies disponibles en PV. Pour le système proposé, qui couple la PV à la voie EEG Fp2-A1, deux algorithmes estimant automatiquement le TST (algorithme HypnoLighT) et les H_MEV ont été utilisés. Pour chaque patient, la sévérité du SAOS pour les trois systèmes a été estimée en utilisant les seuils d’IAH habituels de 5/h, 15/h et 30/h.RésultatsEn PV, 691 (40,8 %) patients auraient été sous-diagnostiqués par rapport à la PSG (IAH_PV indiquant une sévérité inférieure). Avec le système proposé, ce nombre chute à 111 (6,6 %). Le taux d’accord entre les sévérités de SAOS estimées depuis l’IAH_PV+1EEG et l’IAH_PSG et le coefficient Kappa de Cohen atteignaient respectivement 90,0 %, et 0,87.ConclusionL’ajout d’un EEG à la PV et l’utilisation d’algorithmes d’analyse du TST et des H_MEV permet à moindre coût et sans lecture supplémentaire d’approcher les performances de la PSG pour le diagnostic des apnées du sommeil.
更多
查看译文
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要