Artículo original
Identificación automática de episodios de SAHS utilizando señales de poligrafía respiratoria
Identifying Sleep Apnoea and Hypopnoea Episodes From Respiratory Polygraphy Signals
Dayana Lizethe Guzmán Sierra, Mariano Carreño León, Luz Helena Camargo Casallas
Autor para correspondencia
Grupo de investigación Ingeniería y Nanotecnología para la vida, Facultad de Ingeniería, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá, Colombia
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razón por la cual la medicina del sueño cobra cada vez más importancia. Los trastornos del sueño en una población están ligados a disminución de su productividad, accidentes de tránsito<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>, problemas de salud mental y otro tipo de enfermedades, como hipertensión arterial, cerebrovasculares, coronarias y neurocognitivas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Investigaciones realizadas por la Academia Americana de la Medicina del Sueño (ASDA) indican que aproximadamente el 35% de la población estadounidense sufre o ha sufrido algún trastorno del sueño en el transcurso de su vida<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. El trastorno nocturno más frecuente es el síndrome de apneas/hipopneas del sueño (SAHS)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>. La apnea es el cese de flujo aéreo oronasal > 10 s, y en hipopnea el flujo aéreo está disminuido más del 50% del valor basal, lo que conlleva una desaturación de oxihemoglobina de un 2–4%. Cada episodio de apnea dura 20–30<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>s, aunque puede durar hasta 2–3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>min<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">5,6</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Algunos estudios indican que el SAHS afecta a un 2% de las mujeres y un 4% de los varones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>; sin embargo, al considerar a pacientes entre 30 y 60 años al azar, se han llegado a resultados del 9% de las mujeres y el 24% de los varones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Actualmente el método más empleado para el diagnóstico de SAHS es la polisomnografía (PSG)<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">6,9</span></a>, que incluye electroencefalograma, electrocardiograma, electromiograma submentoniano y medidas de cambios respiratorios como cambio de posición, ronquido, movimiento toracoabdominal, pulsioximetría, saturación de oxígeno, flujo aéreo oronasal y electrocardiograma; sin embargo, este método es costoso y consume gran cantidad de tiempo y el análisis detallado que debe realizar el especialista es complejo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>. Diversos estudios han demostrado que se puede emplear equipos que registran solamente las variables respiratorias<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">11–16</span></a>, lo que reduce costos y tiempo de espera y facilita el diagnóstico del SAHS a los centros del sueño<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo del presente trabajo es diseñar un sistema de apoyo diagnóstico para el SAHS utilizando conocimientos basados en media móvil, capaz de identificar episodios a partir de una base de datos de poligrafía respiratoria (PR).</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Métodos</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos se extrajeron de la base de datos Physionet, que contiene polisomnogramas obtenidos durante la noche (media, 7<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h) de 25 pacientes con sospecha de trastornos respiratorios del sueño.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A los sujetos de los que se obtuvieron datos, se los seleccionó aleatoriamente, en un periodo de seis meses, de entre los pacientes de la Clínica de Trastornos del Sueño del Hospital Universitario St. Vincent, de Dublin, con edad entre 28 y 68 años, con índice de masa corporal (IMC) de 25,1–42,5 e índice de apneas/hipopneas (IAH) en 1,7–90,9.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Además, se consideró que no presentaran enfermedades cardiacas, disfunción autonómica o consumo de medicamentos que puedieran interferir con la frecuencia cardiaca<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>. De acuerdo con lo establecido en la escala de somnolencia de Epworth<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>, el 76% de los individuos tenían somnolencia entre ligera y grave.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los registros de PR se obtienen en el formato de datos europeo estándar EDF, empleado para el registro de polisomnografía (PSG), que identifica a cada individuo y especifica las características técnicas del registro. Los registros están caracterizados, cuentan con anotaciones del especialista y son de código abierto, condiciones que permitieron su uso para el desarrollo de este trabajo.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para el análisis de las señales, dos registros no cumplían los criterios de inclusión establecidos en este trabajo, por lo cual se emplearon los registros de 23 sujetos (19 varones y 4 mujeres), y para el análisis de las señales se propusieron tres fases principales: preprocesamiento de las señales, procesamiento y detección de los episodios de apnea.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> muestra un diagrama de la propuesta general para lograr la detección de los episodios de SAHS, especificando los procedimientos considerados en cada etapa.</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Preprocesamiento</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <span class="elsevierStyleItalic">American Academy of Sleep Medicine</span> (AASM) clasifica la PR en cuatro tipos. El tipo 1 es la PSG convencional vigilada por un técnico en el laboratorio de sueño (con un mínimo de 7 canales); el tipo 2 es la PSG realizada con un equipo portátil y no vigilada por un técnico; el tipo 3 corresponde a lo que denominamos PR, donde se registra la respiración, el esfuerzo toracoabdominal y la pulsioximetría (con un total de 4–7 canales), y el tipo 4 corresponde a estudios supersimplificados con aparatos de 1 o 2 canales (oximetría y/o respiración)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>. Para este trabajo se consideran los datos de flujo de aire (flujo aéreo-oronasal), esfuerzo respiratorio (movimiento toracoabdominal) y saturación de oxígeno (pulsioximetría), registros obtenidos por PSG y que corresponden a PR tipo 3.</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para visualizar los registros PR, se empleó el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> no comercial Polyman, que es compatible con el formato EDF y permite la visualización de las señales de PSG<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>. Se encontraron segmentos que fueron eliminados considerando las siguientes condiciones para cada señal: Flujo aéreo nasobucal, amplitud entre–20 y 20 l/min, con frecuencia dominante de 0,2<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hz, reportado de la respiración de un sujeto en relajación (dormido)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>; movimiento toracoabdominal, los valores de estas señales están entre 5 y–5; pulsioximetría, los valores de normalidad de la señal se encuentran entre 40 y 80<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>p/min; saturación de oxígeno, los valores normales están entre el 90 y el 100%.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para eliminar el ruido de altas frecuencias y evitar pérdida de información, se empleó un filtro de media móvil, que se encuentra incluido en MATLAB<span class="elsevierStyleSup">®</span> v. 7.1 2011 (MATrix LABoratory), un sistema interactivo especializado en cálculos matriciales, que se emplea principalmente en el análisis científico y de ingeniería. El filtro de media móvil se usa para suavizar los datos para análisis de tendencias, como se describe en la ecuación 1:<elsevierMultimedia ident="eq0005"></elsevierMultimedia>donde <span class="elsevierStyleItalic">M</span> es el número de ventanas a las que se aplica el filtro, <span class="elsevierStyleItalic">h(k)</span> describe el filtro aplicado y <span class="elsevierStyleItalic">x[n–k]</span> son las señales de poligrafía respiratoria.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Procesamiento de las señales de PR</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para el procesamiento de las señales se empleó la media móvil fijando una ventana de 10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>s (80 puntos) que representa la duración mínima de un episodio de SAHS.</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La media móvil es un promedio de los valores en una serie irregular que se desplaza de un extremo a otro y remplaza dichos valores por el resultado promedio con el fin de detectar su tendencia<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>. Este promedio se obtuvo a partir del valor de la media cuadrática (RMS) en cada segmento, porque aporta información de la amplitud de la señal y permite determinar las variables de frecuencia, distancia entre picos y forma de cada señal, importantes para la detección de episodios de SAHS.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El valor RMS o la media cuadrática para una colección de <span class="elsevierStyleItalic">N</span> valores <span class="elsevierStyleItalic">{x1, x2,…, xN}</span> de una variable discreta <span class="elsevierStyleItalic">x</span> viene dada por la ecuación (2):<elsevierMultimedia ident="eq0010"></elsevierMultimedia>donde <span class="elsevierStyleItalic">N</span> es el número de elementos de la ventana y cada uno de los elementos.</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El valor RMS es proporcional a la energía de la señal y está definido por la ecuación (3):<elsevierMultimedia ident="eq0015"></elsevierMultimedia>donde <span class="elsevierStyleItalic">T</span> es el periodo de integración temporal y <span class="elsevierStyleItalic">a</span> es la amplitud instantánea de la señal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>.</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Posteriormente se fija un umbral acorde con los criterios establecidos por el consenso sobre episodios de SAHS (tabla 1), y se genera un vector binario donde el cero corresponde al valor sobre el umbral y el 1, al episodio de SAHS.</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Luego se determina el tiempo de inicio y fin, generando otro vector con los tiempos de inicio (1) y final (−1) considerando la distancia entre picos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>(<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Detección de SAHS</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se realizó una comparación de los movimientos abdominal y torácico para la clasificación de SAHS, y se consideraron los puntos en que los movimientos torácico y abdominal sufren las mismas reducciones.</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para evaluar el desempeño de la clasificación, se evaluaron sensibilidad, especificidad, precisión (valores predictivos positivos [VPP] y negativos [VPN])<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>), con el fin de comprobar la validez y la seguridad del algoritmo. Véase las ecuaciones 4–7:<elsevierMultimedia ident="eq0020"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="eq0025"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="eq0030"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="eq0035"></elsevierMultimedia>donde VP es verdaderos positivos; VN, verdaderos negativos; FP, falsos positivos, y FN, falsos negativos.</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Interfaz gráfica</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se realizó la interfaz gráfica de usuario utilizando el entorno de programación GUIDE de MATLAB<span class="elsevierStyleSup">®</span> v. 7.1 2011. Este entorno permite crear y ejecutar programas de simulación con una interfaz amigable para el usuario.</p></span></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Resultados</span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Preprocesamiento de las señales</span><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La duración de un estudio polisomnográfico es de 8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h, 230.400 muestras. Se eliminaron los segmentos al inicio o al final del registro que corresponden a artefactos (como se presenta en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>). Luego se filtra la señal con el fin de suavizarla y eliminar el ruido sin perder información.</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Detección de los episodios de SAHS</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con el valor RMS luego de aplicar la media móvil a las señales de flujo aéreo oronasal, movimiento toracoabdominal y pulsioxiometría, se encontraron valores proporcionales a la variación de la amplitud. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 3</a> se visualiza un vector de valores RMS.</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La disminución en el valor RMS de la señal de flujo aéreo oronasal, de movimiento toracoabdominal y pulsioximetría permite detectar episodios de SAHS.</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se consideran para la clasificación de apnea los esfuerzos toracoabdominales < 10% y para las hipopneas, el vector de esfuerzos toracoabdominales < 70 y > 10% (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0020">fig. 4</a>).</p><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Barreiro et al<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a> detectaron episodios de SAHS, y compararon el análisis manual y automático de señales neurológicas y respiratorias. Reportaron sensibilidad del 55%, VPP del 100% y VPN del 47% con el análisis automático. Karandikary et al. estudiaron el SAHS, pero no abordan el problema de clasificar el tipo de episodio.</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este estudio, la evaluación se realizó empleando cuatro registros en el entrenamiento y las demás muestras se utilizaron para validación (19 registros). Los datos de flujo aéreo nasobucal, movimiento toracoabdominal y pulsioximetría permitieron detectar el 100% de los episodios de SAHS reportados en las anotaciones realizadas por el especialista, incluidos episodios que concuerdan con los criterios médicos establecidos en el consenso nacional de apneas e hipopneas de España<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">26</span></a> y no se anotaron. En la clasificación de estos episodios se obtuvo sensibilidad de un 62,33-96,17%, especificidad de un 38,19-88,69%, precisión de un 7,06-68,27% y VPN de un 49,71-97,47%.</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La interfaz gráfica desarrollada en este trabajo en un entorno amigable permite la elección de un registro de PR y la detección, el análisis y la clasificación de los episodios de SAHS y se puede emplear para el entrenamiento de estudiantes que lo requieran visualizando las señales para mejor comprensión del comportamiento de los episodios de SAHS, con lo que se convierte en una herramienta que se puede usar en el aprendizaje de especialistas en formación para mejorar sus habilidades en la detección de dichos episodios.</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Según reporta Álvarez et al., el estudio de PSG tiene un valor aproximado de 179 euros (645.000 pesos), y el de poligrafía respiratoria, 65 euros (234.000 pesos)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0280"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>; en algunos casos, estos costes no incluyen la estancia hospitalaria del paciente, el salario de los técnicos de la unidad del sueño hospitalaria y gastos proporcionales de los costes fijos, entre los que se incluyen los costes de amortización de instalaciones, los generales de su mantenimiento y el de otros aparatos de la unidad de sueño, cámaras de video, monitores, etc., soportados directamente por los pacientes y/o los familiares; por lo tanto, la poligrafía respiratoria empleada en este trabajo permite disminuir los costos y los recursos necesarios en los casos en que no hay acceso a métodos costosos como la PSG o no es posible el desplazamiento a centros que cuentan con esos equipos. Además, el procesamiento de la señal con la estrategia implementada tarda aproximadamente 30<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>s por paciente, lo que disminuye el tiempo de espera una vez adquiridos los datos.</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La estrategia empleada en este trabajo tendría un uso más adecuado como cribado en la identificación y la clasificación de los episodios de SAHS de pacientes con síntomas sospechosos, considerando su bajo costo y la reducción del tiempo para adquisición y evaluación de datos que puedan apoyar al diagnóstico; además permite establecer la duración de cada episodio y la saturación de oxígeno, que pueden aportar más información al especialista y se puede realizar en el domicilio del paciente, donde se genera un ambiente más cómodo con detección oportuna. Para su implementación, se requiere un equipo de PR, un computador, el <span class="elsevierStyleItalic">software</span> con el algoritmo implementado y el médico general entrenado.</p></span></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Conclusiones</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este estudio se detectaron episodios de apnea/hiponea y se clasificaron automáticamente en mixta, central y obstructiva como apoyo al diagnóstico empleando la media móvil con respecto al valor RMS e identificando el inicio y la duración de SAHS. Además se diseñó una interfaz gráfica en la que el usuario puede entrenarse y visualizar señales de SAHS. Es importante investigar en el futuro estrategias de aprendizaje de la máquina que favorezcan el desempeño de clasificación.</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Responsabilidades éticas</span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Protección de personas y animales</span><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran que para esta investigación no se han realizado experimentos en seres humanos ni en animales.</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Confidencialidad de los datos</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran que en este artículo no aparecen datos de pacientes.</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Derecho a la privacidad y consentimiento informado</span><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran que en este artículo no aparecen datos de pacientes.</p></span></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0135">Conflicto de intereses</span><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:12 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres836704" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] 1 => array:2 [ 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basados en media móvil, capaz de identificar episodios de SAHS a partir de una base de datos de poligrafía respiratoria (PR).</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se analizaron las señales de poligrafía respiratoria (flujo aéreo nasobucal, movimiento toracoabdominal y pulsioximetría) de 23 pacientes con sospecha de SAHS (edad, 28-68 años; índice de masa corporal, 25,1-42,5), obtenidas de una base de datos pública.</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se identificaron y se clasificaron episodios de apnea y hipopnea.</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusiones</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se detectaron los episodios de SAHS utilizando señales de poligrafía respiratoria cuya implementación en una interfaz gráfica permite la visualización del inicio, la duración, el tipo, la saturación de oxígeno y la pulsioximetría de cada episodio, y se puede emplear como herramienta de apoyo al diagnóstico del trastorno del sueño.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Objective</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">To design a diagnostic support system for sleep apnoea and hypopnoea syndrome (SAHS) using moving average based on knowledge, able to identify SAHS episodes from a respiratory polygraphy (RP) database.</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Methods</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">An analysis was made of data obtained from a public database, that included the RP signals, nasobucal airflow, thoracoabdominal movement, and pulse oximetry of 23 patients between 28 and 68 years with suspected SAHS, and with a body mass index (BMI) from 25.1 to 42.5.</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The identification and classification of episodes of apnoea and hypopnoea was obtained.</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusions</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The algorithm designed identified episodes of SAHS using polygraphy signals, which by implementating in a graphical interface allows visualisation of onset, duration, type, oxygen saturation, and pulse oximetry of each episode, and can be used as a support tool for the diagnosis of sleep disorders.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Objective" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] ] "multimedia" => array:12 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true 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entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Apnea central \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Ausencia o reducción > 90% de la señal respiratoria (termistancias, cánula nasal o neumotacógrafo) de duración > 10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>s en ausencia de esfuerzo respiratorio detectado por las bandas toracoabdominales \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Apnea mixta \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Es un evento respiratorio que, habitualmente, comienza con un componente central y termina en un componente obstructivo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Hipopnea obstructiva \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Reducción discernible (> 30%–90%) de la amplitud de la señal respiratoria de duración > 10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>s (termistancias, cánula nasal o neumotacógrafo) que se acompaña de desaturaciones (≥ 3%) en presencia de continuo esfuerzo respiratorio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Hipopnea central \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Reducción discernible (> 30%–90%) de la amplitud de la señal respiratoria de duración > 10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>s que se acompaña de desaturaciones ≥ 3% en ausencia de esfuerzo respiratorio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Hipopnea mixta \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Es un evento respiratorio que, habitualmente, comienza con un componente de hipopnea central y termina con una componente de hipopnea obstructiva \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1411760.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0065" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Clasificación de episodios de síndrome de apneas/hipopneas del sueño</p>" ] ] 5 => array:6 [ "identificador" => "eq0005" "etiqueta" => "(1)" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "yn∑k=0M−1hkxn−k" "Fichero" => "STRIPIN_si1.jpeg" "Tamanyo" => 1779 "Alto" => 47 "Ancho" => 139 ] ] 6 => array:6 [ "identificador" => "eq0010" "etiqueta" => "(2)" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "XRMS1N∑i=1Nxi2=x12+x22+⋯+xN2N" "Fichero" => "STRIPIN_si2.jpeg" "Tamanyo" => 3606 "Alto" => 59 "Ancho" => 258 ] ] 7 => array:6 [ "identificador" => "eq0015" "etiqueta" => "(3)" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "Arms=1T∫0Ta2tdt" "Fichero" => "STRIPIN_si3.jpeg" "Tamanyo" => 1984 "Alto" => 68 "Ancho" => 145 ] ] 8 => array:6 [ "identificador" => "eq0020" "etiqueta" => "(4)" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "Sensibilidad=VPVP+FN" "Fichero" => "STRIPIN_si4.jpeg" "Tamanyo" => 1778 "Alto" => 31 "Ancho" => 158 ] ] 9 => array:6 [ "identificador" => "eq0025" "etiqueta" => "(5)" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "Especificidad=VNVN+FP" "Fichero" => "STRIPIN_si5.jpeg" "Tamanyo" => 1976 "Alto" => 32 "Ancho" => 173 ] ] 10 => array:6 [ "identificador" => "eq0030" "etiqueta" => "(6)" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "Presición=VPVP+FP" "Fichero" => "STRIPIN_si6.jpeg" "Tamanyo" => 1569 "Alto" => 31 "Ancho" => 137 ] ] 11 => array:6 [ "identificador" => "eq0035" "etiqueta" => "(7)" "tipo" => "MULTIMEDIAFORMULA" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Formula" => array:5 [ "Matematica" => "VPN=VNVN+FN" "Fichero" => "STRIPIN_si7.jpeg" "Tamanyo" => 1399 "Alto" => 32 "Ancho" => 114 ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:27 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0145" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Sleepiness, safety on the road and management of risk" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "S. 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| 2024 Octubre | 63 | 9 | 72 |
| 2024 Septiembre | 58 | 10 | 68 |
| 2024 Agosto | 42 | 3 | 45 |
| 2024 Julio | 85 | 4 | 89 |
| 2024 Junio | 85 | 6 | 91 |
| 2024 Mayo | 78 | 14 | 92 |
| 2024 Abril | 144 | 5 | 149 |
| 2024 Marzo | 89 | 6 | 95 |
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| 2023 Julio | 98 | 5 | 103 |
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| 2022 Noviembre | 127 | 13 | 140 |
| 2022 Octubre | 127 | 15 | 142 |
| 2022 Septiembre | 98 | 18 | 116 |
| 2022 Agosto | 92 | 20 | 112 |
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| 2021 Septiembre | 74 | 14 | 88 |
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| 2021 Julio | 46 | 17 | 63 |
| 2021 Junio | 55 | 26 | 81 |
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| 2020 Noviembre | 51 | 14 | 65 |
| 2020 Octubre | 73 | 6 | 79 |
| 2020 Septiembre | 36 | 13 | 49 |
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| 2020 Julio | 47 | 11 | 58 |
| 2020 Junio | 45 | 19 | 64 |
| 2020 Mayo | 48 | 22 | 70 |
| 2020 Abril | 33 | 18 | 51 |
| 2020 Marzo | 39 | 21 | 60 |
| 2020 Febrero | 38 | 12 | 50 |
| 2020 Enero | 45 | 19 | 64 |
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| 2019 Noviembre | 25 | 15 | 40 |
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| 2018 Marzo | 4 | 2 | 6 |
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