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Record W4246963682 · doi:10.1016/s0716-8640(13)70190-1

Buscando en casa los brazos de morfeo

2013· article· es· W4246963682 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueRevista Médica Clínica Las Condes · 2013
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicObstructive Sleep Apnea Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineHumanitiesSleep apnea syndromesGynecologyApneaInternal medicinePolysomnographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objetivos: Validar la utilidad en el síndrome de apnea-hipoapnea del sueño (SAHS) de un algoritmo diagnóstico y de graduación de la presión positiva continua en la vía aérea (CPAP) de manera exclusivamente ambulatoria. Diseño: Ensayo clínico controlado, prospectivo, abierto y aleatorizado. Método: En pacientes derivados para estudio de SAHS sin criterios de exclusión definidos, se determinó la probabilidad inicial de padecer un SAHS moderado/severo (Índice de Apnea-Hipoapnea IAH>15/hora) mediante la combinación secuencial de tres pruebas (algoritmo diagnóstico): escala de somnolencia de Epworth (ESE), índice clínico de apnea del sueño (SACS, Sleep Apnea Clinical Score), y poligrafía respiratoria nocturna domiciliaria, estimándose en más de un 95% la probabilidad de presentarlo si se obtenían un valor >10 en la ESE, un SACS>15 y un índice de alteraciones respiratorias RDI (Respiratory Disturbance Index) >15/hora mediante poligrafía. Previo al ensayo, se realizó una encuesta de calidad de vida (SAQLI, Sleep Apnea Quality of Life Index) y se instruyó en el manejo de una autoCPAP. Posteriormente los pacientes se asignaron aleatoriamente al grupo de polisomnografía (PSG), realizándose una diagnóstica y otra para graduación de la CPAP, sin más consultas programadas; o al grupo ambulatorio (titulación con autoCPAP y oximetría nocturna), con revisión semanal la primera quincena, pautándose inicialmente sólo el 95% de la presión indicada por la autoCPAP. A los 3 meses se midieron presión efectiva CPAP, IAH mediante PSG con la CPAP de tratamiento resultante, adherencia, ESE y SAQLI. Resultados: Cumplieron criterios de alta probabilidad de SAHS sin criterios de exclusión 68 pacientes. Al grupo de PSG fueron 35. En el grupo de PSG se confirmó el algoritmo diagnóstico, siendo la probabilidad de un SAHS moderado/severo de 0.94 (95% IC, 0.81 a 0.99). A los 3 meses no hubo diferencias entre grupos para el IAH, ESE, SAQLI y presión efectiva de CPAP. La adherencia al tratamiento fue mayor en el grupo ambulatorio (mediana 6.0 frente a 5.4 h/noche; dif. -1.12 h/noche, p=0.021). El 62% de los del grupo de PSG hubiesen preferido estar en el ambulatorio, mientras que sólo un 6% de éstos hubiesen preferido el laboratorio de sueño. Conclusiones: En pacientes con alta probabilidad de SAHS, la PSG no confiere ventaja alguna sobre el manejo ambulatorio para diagnóstico y titulación de CPAP. Cuando el acceso a la PSG es inadecuado, el manejo ambulatorio puede utilizarse para agilizar el tratamiento de los pacientes con mayor probabilidad de SAHS, pudiendo mejorar su adherencia al tratamiento. Financiación: ResMed Corp., Vitalaire Canada Inc., Michael Smith Foundation, CIHR/BC Lung Association, Departmental Scholar Award from the University of British Columbia y SnoreSat-Sagatech Electronics Inc. Conflicto de intereses: Respironics Inc., ResMed Corp., Vitalaire Canada, Inc. Comentario: Si bien en nuestro medio se considera la poligrafía respiratoria como una alternativa aceptable para el diagnóstico del SAHS en pacientes con alta probabilidad clínica, la PSG sigue siendo la prueba de referencia (1). Sociedades científicas como la American Thoracic Society recomiendan la PSG supervisada en un laboratorio de sueño durante dos noches para diagnóstico y ajuste de la CPAP. Según los autores, este es el primer estudio que evalúa un algoritmo diagnóstico y terapéutico totalmente ambulatorio, pero alertan de la variabilidad de características de los equipos de poligrafía disponibles, pudiéndose afectar los resultados con el uso de diferentes dispositivos, argumento frecuentemente utilizado como limitación a la efectividad en la práctica clínica. Se destaca como implicación del estudio que la mayoría de los pacientes con una alta probabilidad (>90%) de padecer un SAHS no requieren una PSG previa al inicio del tratamiento con CPAP, pero advierten que dicho estudio se realiza en un único centro de nivel terciario, entendiéndose una mayor y mejor experiencia. Respecto a la mayor adherencia al tratamiento en el grupo ambulatorio, se señala como factor determinante la menor presión positiva utilizada durante la primera semana, pero no debiera infravalorarse el mayor seguimiento recibido en este grupo durante los primeros 15 días. El SAHS es una enfermedad prevalente que afecta al 4-6% de los hombres y al 2-4% de las mujeres de edad media (1). En España, la falta de medios origina listas de espera y retraso en su diagnóstico (2). De una estimación de hasta 2 millones de personas afectadas, poco más de 100.000 se encuentran diagnosticadas y tratadas. Los pacientes con SAHS presentan excesiva somnolencia con mayor riesgo de accidentes, y se asocian a enfermedad cardiovascular y cerebrovascular. Un diagnóstico precoz con instauración rápida del tratamiento y su buen cumplimiento, tendería a disminuir estos problemas. Se ha publicado que los pacientes con SAHS que mantienen una buena adherencia a la CPAP reducen la presión arterial de manera significativa (3), reduciendo el riesgo de enfermedad cardiovascular. Salvando la traslación del estudio controlado a la práctica clínica, donde cada servicio validaría sus propios resultados en función de su equipamiento, personal y experiencia, en un contexto de escasez de recursos, este abordaje ambulatorio podría suponer un acceso más rápido al tratamiento del paciente con alta probabilidad de SAHS, aportando mayor satisfacción y aumentando la adherencia que mejoraría el estado de salud de los pacientes. Ramos garcía, MI: Carburos Médica

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.583
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0180.007

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.317
Teacher spread0.302 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2013
Admission routes1
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