0096 Sleep Apnea Diagnosis using Tracheal Signals and Oximetry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Diagnosing sleep apnea requires detection of apneas and hypopneas during sleep either via in-laboratory overnight polysomnography (PSG) or portable in-home sleep apnea testing (HSAT). While PSG is the optimal method, it is expensive, inconvenient and often inaccessible for patients. Although HSATs are more convenient and less expensive than PSG, they are not as accurate and have relatively high failure rates because of the nature of the sensors used to measure respiratory variables. We have developed a HSAT, the Patch, that is unique in that it is very simple and reliable because it measures respiratory variables using tracheal motion and sound combined with oximetry to detect respiratory events. In this study we tested the ability of the Patch to detect respiratory events versus simultaneous PSG. Methods Participants were adults with a suspected sleep disorder referred to the sleep laboratory at Toronto Rehabilitation Institute for PSG. Simultaneous to the PSG, the Patch, consisting of a module containing a microphone and a 3-D accelerometer that was affixed to participants’ suprasternal notch, and a finger oximeter. After filtering the tracheal signals, the envelope of the tracheal motions in the cranial and postero-anterior directions and tracheal sound envelope were extracted. Along with tracheal features, the amplitude and slopes of oxygen desaturations were also extracted and, were fed into a supervised deep neural network model to detect apneas and hypopneas. The total number of detected events was divided by total estimated sleep time to estimate the apnea-hypopnea index (AHI). The performance of the model in diagnosing sleep apnea was evaluated by sensitivity (AHI≥15) and specificity (AHI<15). The relationship between the estimated AHI and PSG-based AHI was quantified using Pearson correlation. Results Ninety-nine participants (42 females, age: 48±16 years, body mass index: 29.2±5.2 kg/m2, and AHI: 15.8±19.4 events/hour) completed the study. We found that the Patch had 88.6% sensitivity and 89.1% specificity for diagnosing sleep apnea. Strong agreement was observed between the estimated and reference AHI values (r = 0.92, p < 0.001). Conclusion The Patch is a novel, robust and convenient portable device that provides an accurate means of detecting and quantifying sleep apnea. It has the potential to provide reliable home-based sleep apnea monitoring. Support (If Any) Funded by Bresotec Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».