Usporedba subjektivne kvalitete spavanja i dnevne pospanosti s nalazima cjelonoćne polisomnografije u pacijenata s opstrukcijskom apnejom tijekom spavanja

Objectives: Obstructive sleep apnea (OSA) is a disorder characterized by repetitive cessations of breathing during sleep. One of the most prominent symptoms of OSA is excessive daytime sleepiness, associated with micro arousals from sleep which are caused by respiratory events. Another feature of the OSA linked to respiratory related arousals might be impaired sleep architecture resulting in decreased subjective sleep quality. The main aim of this research was to assess and compare the subjective sleep quality and daytime sleepiness and objective whole-night polysomnography findings in OSA patients. Patients and methods: A total of 317 adult OSA patients from the Split Sleep Medicine Center, with an age range from 18 to 82 years, were included in this study. All the patients filled in the questionnaires: Epworth sleepiness scale (ESS), assessing daytime sleepiness, and Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), assessing subjective sleep quality. Following completion of the questionnaires, the patients underwent whole-night polysomnography. Results: Sleep architecture changed with OSA severity, with an increased amount of sleep stage N2 (66.41 ± 11.93% in mild OSA, 69.12 ± 11.43% in moderate OSA and 73.45 ± 14.74% of sleep stage N2 in severe OSA, F = 8.635, P < 0.001) and decreased amount of deep sleep stage N3 in more severe forms of OSA (11.67 ± 8.89 % in mild OSA, 11.10 ± 7.35% in moderate OSA and 6.88 ± 7.63 in severe OSA, F = 12.701, P < 0.001). There was also a correlation between OSA severity and excessive daytime sleepiness assessed by ESS (r = 0.25, P < 0.001). Patients who had poorer sleep efficiency had worse subjective sleep quality assessed by PSQI (r = -0.21, P = 0.001). There were no statistically significant differences in sleep architecture among patients with good and bad sleep quality according to PSQI (P > 0.05), and among those with normal and excessive daytime sleepiness, according to ESS (P > 0.05). Conclusions: The obtained results demonstrated that OSA severity was associated with an impairment of the sleep architecture and with more pronounced excessive daytime sleepiness. Sleep efficiency, but not the sleep architecture of OSA patients correlated with subjective sleep quality assessed by PSQI. However, no differences in sleep architecture among OSA patients with and without excessive daytime sleepiness assessed by ESS were found.Ciljevi: Opstrukcijska apneja tijekom spavanja (OSA) poremećaj je obilježen ponavljanim prekidima disanja tijekom spavanja. Jedan od najistaknutijih simptoma OSA-e je prekomjerna dnevna pospanost, povezana s mikrobuđenjima koja su uzrokovana respiratornim događajima. Još jedna značajka OSA-e izazvana buđenjima može biti narušena arhitektura spavanja koja bi mogla rezultirati smanjenom subjektivnom kvalitetom spavanja. Glavni cilj ovog istraživanja bio je procijeniti i usporediti subjektivnu kvalitetu spavanja i dnevnu pospanost te objektivne polisomnografske nalaze u OSA bolesnika. Pacijenti i postupci: Ukupno 317 odraslih OSA pacijenata iz splitskog Centra za medicinu spavanja, u dobi od 18 do 82 godine, uključeno je u ovu studiju. Svi pacijenti popunili su upitnike: Epworthovu ljestvicu pospanosti (ESS) koja procjenjuje dnevnu pospanost i Pittsburghški indeks kvalitete spavanja (PSQI) koji procjenjuje subjektivnu kvalitetu spavanja. Nakon popunjavanja upitnika, pacijenti su podvrgnuti cjelonoćnoj polisomnografiji. Rezultati: Težina OSA-e utjecala je na arhitekturu spavanja, posebice povećanjem količine N2 stadija spavanja (66,41 ± 11,93% u blagoj OSA-i, 69,12 ± 11,43% u umjerenoj OSA-i i 73,45 ± 14,74% u teškoj OSA-i; F = 8,635, P < 0.001) i smanjenjem količine dubokog spavanja N3 u težim oblicima OSA-e (11,67 ± 8,89% u blagoj OSA-i, 11,10 ± 7,35% u umjerenoj OSA-i i 6,88 ± 7,63 u teškoj OSA-i; F = 12,701, P < 0.001). Postojala je i korelacija između težine OSA-e i prekomjerne dnevne pospanosti procijenjene pomoću ESS (r = 0,25, P < 0.001). Lošija subjektivna kvaliteta spavanja procijenjena pomoću PSQI bila je povezana s manjom učinkovitošću spavanja (r = -0,21, P = 0,001). Nije bilo statistički značajnih razlika u arhitekturi spavanja u bolesnika s dobrom i lošom kvalitetom spavanja prema PSQI-u (P > 0,05), te među onima s normalnom i prekomjernom dnevnom pospanošću, prema ESS-u (P > 0,05). Zaključci: Dobiveni rezultati pokazali su da je težina OSA-e povezana s narušenom arhitekturom spavanja i s izraženijom dnevnom pospanošću. Učinkovitost spavanja, ali ne i arhitektura spavanja OSA bolesnika bila je u korelaciji sa subjektivnom kvalitetom spavanja procijenjenom pomoću PSQI-ja. Međutim, nisu nađene razlike u arhitekturi spavanja u OSA bolesnika sa i bez prekomjerne dnevne pospanosti procijenjene pomoću ESS

Usporedba subjektivne kvalitete spavanja i dnevne pospanosti s nalazima cjelonoćne polisomnografije u pacijenata s opstrukcijskom apnejom tijekom spavanja

Objectives: Obstructive sleep apnea (OSA) is a disorder characterized by repetitive cessations of breathing during sleep. One of the most prominent symptoms of OSA is excessive daytime sleepiness, associated with micro arousals from sleep which are caused by respiratory events. Another feature of the OSA linked to respiratory related arousals might be impaired sleep architecture resulting in decreased subjective sleep quality. The main aim of this research was to assess and compare the subjective sleep quality and daytime sleepiness and objective whole-night polysomnography findings in OSA patients. Patients and methods: A total of 317 adult OSA patients from the Split Sleep Medicine Center, with an age range from 18 to 82 years, were included in this study. All the patients filled in the questionnaires: Epworth sleepiness scale (ESS), assessing daytime sleepiness, and Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), assessing subjective sleep quality. Following completion of the questionnaires, the patients underwent whole-night polysomnography. Results: Sleep architecture changed with OSA severity, with an increased amount of sleep stage N2 (66.41 ± 11.93% in mild OSA, 69.12 ± 11.43% in moderate OSA and 73.45 ± 14.74% of sleep stage N2 in severe OSA, F = 8.635, P < 0.001) and decreased amount of deep sleep stage N3 in more severe forms of OSA (11.67 ± 8.89 % in mild OSA, 11.10 ± 7.35% in moderate OSA and 6.88 ± 7.63 in severe OSA, F = 12.701, P < 0.001). There was also a correlation between OSA severity and excessive daytime sleepiness assessed by ESS (r = 0.25, P < 0.001). Patients who had poorer sleep efficiency had worse subjective sleep quality assessed by PSQI (r = -0.21, P = 0.001). There were no statistically significant differences in sleep architecture among patients with good and bad sleep quality according to PSQI (P > 0.05), and among those with normal and excessive daytime sleepiness, according to ESS (P > 0.05). Conclusions: The obtained results demonstrated that OSA severity was associated with an impairment of the sleep architecture and with more pronounced excessive daytime sleepiness. Sleep efficiency, but not the sleep architecture of OSA patients correlated with subjective sleep quality assessed by PSQI. However, no differences in sleep architecture among OSA patients with and without excessive daytime sleepiness assessed by ESS were found.Ciljevi: Opstrukcijska apneja tijekom spavanja (OSA) poremećaj je obilježen ponavljanim prekidima disanja tijekom spavanja. Jedan od najistaknutijih simptoma OSA-e je prekomjerna dnevna pospanost, povezana s mikrobuđenjima koja su uzrokovana respiratornim događajima. Još jedna značajka OSA-e izazvana buđenjima može biti narušena arhitektura spavanja koja bi mogla rezultirati smanjenom subjektivnom kvalitetom spavanja. Glavni cilj ovog istraživanja bio je procijeniti i usporediti subjektivnu kvalitetu spavanja i dnevnu pospanost te objektivne polisomnografske nalaze u OSA bolesnika. Pacijenti i postupci: Ukupno 317 odraslih OSA pacijenata iz splitskog Centra za medicinu spavanja, u dobi od 18 do 82 godine, uključeno je u ovu studiju. Svi pacijenti popunili su upitnike: Epworthovu ljestvicu pospanosti (ESS) koja procjenjuje dnevnu pospanost i Pittsburghški indeks kvalitete spavanja (PSQI) koji procjenjuje subjektivnu kvalitetu spavanja. Nakon popunjavanja upitnika, pacijenti su podvrgnuti cjelonoćnoj polisomnografiji. Rezultati: Težina OSA-e utjecala je na arhitekturu spavanja, posebice povećanjem količine N2 stadija spavanja (66,41 ± 11,93% u blagoj OSA-i, 69,12 ± 11,43% u umjerenoj OSA-i i 73,45 ± 14,74% u teškoj OSA-i; F = 8,635, P < 0.001) i smanjenjem količine dubokog spavanja N3 u težim oblicima OSA-e (11,67 ± 8,89% u blagoj OSA-i, 11,10 ± 7,35% u umjerenoj OSA-i i 6,88 ± 7,63 u teškoj OSA-i; F = 12,701, P < 0.001). Postojala je i korelacija između težine OSA-e i prekomjerne dnevne pospanosti procijenjene pomoću ESS (r = 0,25, P < 0.001). Lošija subjektivna kvaliteta spavanja procijenjena pomoću PSQI bila je povezana s manjom učinkovitošću spavanja (r = -0,21, P = 0,001). Nije bilo statistički značajnih razlika u arhitekturi spavanja u bolesnika s dobrom i lošom kvalitetom spavanja prema PSQI-u (P > 0,05), te među onima s normalnom i prekomjernom dnevnom pospanošću, prema ESS-u (P > 0,05). Zaključci: Dobiveni rezultati pokazali su da je težina OSA-e povezana s narušenom arhitekturom spavanja i s izraženijom dnevnom pospanošću. Učinkovitost spavanja, ali ne i arhitektura spavanja OSA bolesnika bila je u korelaciji sa subjektivnom kvalitetom spavanja procijenjenom pomoću PSQI-ja. Međutim, nisu nađene razlike u arhitekturi spavanja u OSA bolesnika sa i bez prekomjerne dnevne pospanosti procijenjene pomoću ESS

Análisis de electroencefalogramas para la detección automática de las fases del sueño

Las enfermedades del sueño son cada vez más comunes debido al estresante estilo de vida de la sociedad actual. Un paso fundamental en su estudio y diagnóstico es detectar correctamente las diferentes fases del sueño. Avances en áreas como el Deep learning han permitido desarrollar métodos que automatizan esta detección, presentando una alternativa a la clasificación mediante inspección visual realizada hasta la fecha. En este trabajo se ha indagado en el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) como clasificadores de fases del sueño, usando para ello la señal de electroencefalograma (EEG). El comportamiento de esta señal difiere entre niños y adultos. Sin embargo, los estudios publicados hasta ahora se han centrado únicamente en pacientes adultos, lo que provoca que los modelos de clasificación no sean fácilmente generalizables. Conseguir un método de clasificación basado en CNN que permita una detección precisa de las fases del sueño en niños, y comprobar si se puede entrenar un modelo que alcance resultados óptimos al evaluar sujetos de diferentes edades, son los objetivos principales de este trabajo. Para ello, se han usado dos amplias bases de datos públicas procedentes de los estudios Sleep Heart Health Study (SHHS) y Childhood Adenotonsillectomy Trial (CHAT), que contienen 5793 registros de adultos y 453 registros de niños, respectivamente. El proceso de entrenamiento y optimización de la red CNN se ha probado modificando el número de capas y su parámetro de regularización, este último buscando asegurar que no haya sobreentrenamiento. Tras conseguir un modelo con alto rendimiento al clasificar la población adulta, se ha evaluado dicho modelo en los registros pediátricos. El mismo procedimiento se ha realizado de manera inversa, probando en la población adulta un modelo entrenado únicamente con niños. Además, se ha obtenido un modelo conjunto usando registros de ambas bases de datos en los grupos de entrenamiento/validación/test. Para homogeneizar las señales de las dos bases, se ha implementado re-muestreo a la misma frecuencia, re-referenciado a la media de los canales utilizados en cada caso, y estandarización para igualar los límites de amplitud. Los resultados muestran que los modelos entrenados con registros de una única base de datos clasifican con alta precisión siempre que se apliquen sobre sujetos en los mismos rangos de edad, consiguiéndose una precisión del 0.815 y un kappa de Cohen de 0.738 en el caso de sujetos adultos y precisión de 0.84 y kappa de 0.77 en el caso de niños, lo que es coherente con estudios previos. No obstante, al clasificar un grupo de edad diferente, estos valores disminuyen. Sin embargo, el modelo entrenado con registros de diferentes edades sí que consigue detectar de manera precisa registros de ambas bases, llegando a una precisión de 0.81 y a un kappa de 0.75 al evaluarlo en un grupo de test conjunto. Estos resultados sugieren la necesidad de incluir sujetos de diferentes edades en el entrenamiento para conseguir modelos más generalizables.Sleep disorders are very common nowadays due to the stressful lifestyle of the current society. A fundamental step in the study and diagnosis of these disorders is to successfully detect the different sleep stages. Recent investigation in fields like Deep learning has led to the development of methods that automatize this detection, becoming an alternative to the visual classification mostly used up to the date. This project explores the application of convolutional neural networks (CNN) as methods for sleep staging classification, using the brain signal of the electroencephalogram (EEG). The behavior of this signal changes between children and adults. However, studies published up to the date mostly focus on grown up patients, issue that causes a poor generalization of the classification models when applied to other age ranges. Finding a classification method based on CNN that shows an accurate detection of children´s sleep stages, and training a model that reaches high performance when evaluated with subjects of different ages, are the two main goals of this work. In order to achieve these goals, two large public data bases have been used, coming from the Sleep Heart Health Study (SHHS) and the Childhood Adenotonsillectomy Trial (CHAT), and containing 5793 adults´ recordings and 453 children´s recordings, respectively. The process of training and optimizing the neural network has been conducted by varying the number of convolutional layers and the dropout percentage, the latter being used to minimize the risk of model overfitting. Once an effective model for the classification of adults´ recordings is found, it gets tested with the pediatric recordings. The same procedure is followed the other way around, testing with the recordings of adults a model trained only using kids´ signals. Furthermore, a mixed model is obtained by including subjects from both data bases in the training/validation/test groups. With the aim of homogenize the signals of the two data bases, three different actions have been taken: re-sampling the recordings to the same frequency, applying an average reference, and standardizing the signals to keep them with in the same amplitude limits. The results show that the models trained with just one of the data bases only classify accurately recordings from subjects of that data base, obtaining a Kappa coefficient of 0.74 and an accuracy of 0.82 when just using grown up subjects and a Kappa of 0.77 and accuracy of 0.84 with only children. However, when testing these models on subjects of different age from the ones in the training set the level of performance decreased significantly. On the contrary, the mixed model does succeed when classifying recordings from both age ranges, obtaining an accuracy of 0.81 and a Kappa of 0.75 in the classification of a test group formed by the same number of adults and children. These results support the need to consider subjects of different ages when developing methods for the automatic detection of sleep stages, so the models obtained can adapt to a wider range of patients.Grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicació

Contribución de la codificación, el sueño y el recuerdo intencionado a la consolidación de la memoria declarativa

Programa de Doctorado en NeurocienciasLínea de Investigación: Identificación de diversos biomarcadores en la detección temprana de la enfermedad de AlzheimerClave Programa: DNFCódigo Línea: 95El sueño favorece la codificación de las representaciones neurales de las nuevas memorias, su estabilización y mantenimiento, sobre todo cuando la codificación ha sido débil, así como las posteriores transformaciones que determinarán su durabilidad. El recuerdo intencionado durante la codificación de nuevas memorias ejerce un efecto similar al del sueño. Sin embargo, el sueño continúa siendo necesario para mantener las transformaciones desencadenadas por el recuerdo intencionado. El presente trabajo tiene como objetivo evaluar si los procesos de consolidación que operan durante el sueño interaccionan con los procesos de consolidación asociados al recuerdo intencionado que tienen lugar al día siguiente para promover la transformación de las representaciones neurales, y si el resultado de dicha interacción depende de la calidad de la codificación. La calidad de la codificación se manipuló acortando la duración del sueño en la noche previa a la fase de adquisición y se evaluó estimando el grado de consistencia de los patrones EEG asociados a la repetición del estímulo durante la adquisición de la memoria. Como índice de consolidación durante el sueño se utilizó el grado de acoplamiento temporal entre los husos de sueño y las ondas lentas (HS-OL) durante el periodo de sueño nocturno que siguió a la fase de adquisición. Para evaluar las transformaciones asociadas al recuerdo reiterado de la información durante la fase de memoria de reconocimiento, se estimó el grado de similitud entre los patrones EEG asociados a la codificación y los patrones EEG asociados a cada una de las repeticiones del estímulo durante la fase de prueba. La similitud fue específica cuando se utilizaron los mismos estímulos en la codificación y posterior recuperación, y categórica cuando los estímulos no eran los mismos pero pertenecían a la misma categoría semántica. Los cambios en estas dos formas de similitud nos permitieron determinar si el sueño y el recuerdo intencionado cooperaban para favorecer la especificidad o la generalización de las representaciones neurales en función de la calidad de la codificación. La restricción aguda de sueño redujo la consistencia de los patrones EEG asociados a la repetición del estímulo durante la fase de adquisición. La reducción de la calidad de la codificación no se vio acompañada de una peor memoria de reconocimiento debido a que los participantes que fueron privados de sueño en la noche previa a la fase de adquisición reactivaron durante más tiempo los patrones neurales frontoparietales asociados a la codificación. Esta reactivación se vio favorecida por un aumento del acoplamiento HS-OL en la noche previa. Cuanto mayor fue dicho acoplamiento mayor fue la magnitud de la similitud entre los patrones EEG asociados a la codificación y posterior recuperación. Los procesos de consolidación que operan durante el sueño y que en el presente estudio están indexados por el grado de acoplamiento HS-OL interaccionaron con el recuerdo reiterado que se produjo en la fase de reconocimiento al día siguiente para transformar las representaciones neurales de las memorias adquiridas el día anterior. Sin embargo, el resultado de esta interacción estuvo moderado por la calidad de la codificación. El efecto combinado del sueño y el recuerdo reiterado supuso un aumento de la generalización de las memorias más débiles en detrimento de la especificidad, y lo contrario en el caso de las memorias más fuertes. Los resultados del presente trabajo no solo apoyan la idea de que el sueño favorece la consolidación de las memorias más débiles, sino que también sugieren que los procesos de consolidación asociados al sueño y al recuero intencionado interaccionan a la hora de promover un tipo de transformaciones u otras, en función de cuán buena haya sido la calidad de la codificación.Universidad Pablo de Olavide de Sevilla. Departamento de Fisiología, Anatomía y Biología Celula