Validação de oxímetro de alta resolução sem fio baseado em algoritmo de análise automatizada em nuvem para o diagnóstico da apneia obstrutiva do sono (2023)
- Authors:
- Autor USP: PINHEIRO, GEORGE DO LAGO - FM
- Unidade: FM
- DOI: 10.11606/T.5.2023.tde-13122023-175812
- Subjects: APNEIA DO SONO TIPO OBSTRUTIVA; DIAGNÓSTICO; POLISSONOGRAFIA
- Keywords: Diagnosis; Obstructive sleep apnea; Oximetry; Polysomnography
- Language: Português
- Abstract: INTRODUÇÃO: A apneia obstrutiva do sono (AOS) é comum e altamente subdiagnosticada. O objetivo deste estudo foi testar a hipótese de que o índice de dessaturação da oxi-hemoglobina (IDO) obtido por um oxímetro sem fio de alta resolução com um acelerômetro embutido ligado a um smartphone com análise automatizada em nuvem, ou simplesmente monitorização digital por oximetria (MDO), é um método confiável para o diagnóstico de AOS. MÉTODOS: Pacientes consecutivos encaminhados ao laboratório do sono com suspeita de AOS foram submetidos simultaneamente à polissonografia (PSG) laboratorial e MDO. Foram excluídos pacientes com instabilidade clínica, necessidade de oxigênio e comorbidades descompensadas. O índice de apneia-hipopneia (IAH) da PSG foi analisado usando os critérios recomendado e aceitável pela Academia Americana de Medicina do Sono (AASM) para definição de hipopneia: despertar ou dessaturação de O2 3% (PSG-IAH3%) e dessaturação de O24% (PSG-IAH4%), respectivamente. A comparação entre PSG e MDO foi realizada combinando PSGIAH3% e PSG-IAH4% com MDO-IDO3% e MDO-IDO4%, respectivamente. A concordância e os bias entre os métodos foram determinados por gráficos de Bland-Altman e correlação intraclasse. Foram realizadas análises das características operacionais do receptor (ROC) e da área sob a curva (AUC). RESULTADOS: Um total de 304 participantes (sexo masculino: 55%; idade: 55±14 anos; índice de massa corporal: 30,9±5,7kg/m2; PSG-IAH3%: 35,3±30,1/h, OMDIDO3%: 30,3± 25,9/h)foram estudados. O viés (diferença média) derivado da variabilidade de pontuação AASM (PSG-IAH3% vs PSG-IAH4%) foi significativamente maior do que o viés entre PSG-IAH3% vs MDO-IDO3% e entre PSG-IAH4% vs MDO-IDO4% (9,7, 5,0 e 2,9/h, respectivamente; p<0,001). Os limites de concordância (2±DP, derivados do gráfico de Bland-Altman) da variabilidade da pontuação AASM (PSG-IAH3% vs PSG-IAH4%) foram semelhantes ao intervalo da variabilidade PSG vs MDO (PSG-IAH3% vs MDOIDO3% e PSG-IAH4% vs MDO-IDO4%): 18,9/h comparado com 21,6/h e 16,5/h, respectivamente). A correlação intraclasse/AUC para variabilidade de pontuação AASM (PSG-IAH3% vs PSG-IAH4%) comparado com PSG vs variabilidade MDO (PSG-IAH3% vs MDO-IDO3% e PSG-IAH4% vs MDO-IDO4%) estavam na mesma faixa (0,944/0,977 comparado com 0,953/0,955 e 0,971/0,964, respectivamente). CONCLUSÃO: A MDO é um método simples e preciso para o diagnóstico de AOS em pacientes sem comorbidades significativas encaminhados ao laboratório do sono
- Imprenta:
- Data da defesa: 11.09.2023
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
PINHEIRO, George do Lago. Validação de oxímetro de alta resolução sem fio baseado em algoritmo de análise automatizada em nuvem para o diagnóstico da apneia obstrutiva do sono. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5150/tde-13122023-175812/. Acesso em: 16 maio 2024. -
APA
Pinheiro, G. do L. (2023). Validação de oxímetro de alta resolução sem fio baseado em algoritmo de análise automatizada em nuvem para o diagnóstico da apneia obstrutiva do sono (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5150/tde-13122023-175812/ -
NLM
Pinheiro G do L. Validação de oxímetro de alta resolução sem fio baseado em algoritmo de análise automatizada em nuvem para o diagnóstico da apneia obstrutiva do sono [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5150/tde-13122023-175812/ -
Vancouver
Pinheiro G do L. Validação de oxímetro de alta resolução sem fio baseado em algoritmo de análise automatizada em nuvem para o diagnóstico da apneia obstrutiva do sono [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/5/5150/tde-13122023-175812/
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.5.2023.tde-13122023-175812 (Fonte: oaDOI API)
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