Simplified sleep resistance test for daytime sleepiness detection

Objectives: Excessive daytime sleepiness (EDS) is a highly prevalent symptom that increases the risk of traffic accidents and deteriorates the quality of life. The diagnosis of EDS is difficult because of the complex infrastructure that is required. The new test here proposed assesses the ability of a simple test of simplify the detection of daytime sleepiness compared with the OSLER test. Material and Methods: In the new test, during 20 minute subjects were asked to pass a finger by a groove in response to a light emitting diode, inside dark glasses, which was lit for 1s in every three, with headphones that reduce the ambient noise and was compared with the OSLER test on each subject in random order. Results: The proposed method showed a sensitivity of 100% and a specificity of 61%, with a positive predictive value of 67% and negative predictive value of 100% when compared with the OSLER test. The value of area under the ROC curve was 0.81 (0.62-0.99), p=0.013. In a Bland-Altman plot, most of the latency times differences are in the 95% agreement interval (p=0.05). In addition, the confidence interval of the mean and most of the positive results are above the zero line. The Cohens Kappa coefficient obtained is 0.58 (95% CI 0.29-0.88). Conclusion: In this sample of patients, the proposed method detects EDS in a similar way as OSLER test and can be performed in different environments without requiring special infrastructure or expert personnel.Fil: Larrateguy, Luis Darío. Centro Privado de Medicina Respiratoria; ArgentinaFil: Pais, Carlos Marcelo. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Larrateguy, Luis Ignacio. Centro Privado de Medicina Respiratoria; ArgentinaFil: Larrateguy, Santiago Darío. Centro Privado de Medicina Respiratoria; ArgentinaFil: Schlotthauer, Gaston. Universidad Nacional de Entre Ríos. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación y Desarrollo en Bioingeniería y Bioinformática; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería. Departamento de Matemática e Informática. Laboratorio de Señales y Dinámicas no Lineales; Argentin

Método de Screening para la detección de SAHOS utilizando Selección de Funciones Discriminativas

Objetivo Desarrollar un nuevo método que permita detectar el índice de apnea-hipopnea utilizando únicamente la señal de saturación de oxigeno en la sangre (SaO2). Materiales y métodos Un diccionario es una colección de funciones. Para la representación de una señal de SaO2 en términos de estas funciones (también llamadas átomos) es necesario seleccionar el menor número de funciones componentes que permitan su discriminación. En este trabajo se desarrolló un nuevo método denominado Selección de Átomos Más Discriminativos (SAMD). Para ello, se utilizaron dos clases de diccionarios: uno sobrecompleto y el otro completo. El primero es construido mediante la unión de dos diccionarios completos, los cuales fueron estimados con segmentos de señales con apneas y con segmentos sin apneas. El segundo fue estimado con segmentos tanto con apneas como sin apneas. Luego, con el diccionario fijo, los coeficientes ralos fueron obtenidos mediante el uso de un algoritmo de búsqueda voraz. Utilizando solamente un número pequeño de estos coeficientes, una red neuronal tipo perceptrón multicapa fue entrenado y testeado. Un subconjunto de la base de datos de 103 estudios con diferentes grados de enfermedad fue utilizado para el diagnóstico de SAHOS, para el cual se fijó el umbral de corte del índice de apnea-hipopnea (IAH) en 15. El nuevo método fue aplicado a la representación rala de las señales de SaO2 a través del uso de los dos tipos de diccionarios. Finalmente, para cada estudio, se calculó el IAH estimado por SAMD y se lo comparó con el IAH determinado por el experto. Resultados Se evaluó la performance del algoritmo para detectar pacientes con SAHOS moderado, es decir, pacientes con un IAH mayor que 15. Para validar el nuevo método se utilizaron dos medidas objetivas. En primer lugar se analizó el coeficiente de correlación obtenido a partir de la regresión lineal entre el IAH obtenido por el experto y el IAH estimado por el algoritmo. Para los tipos de diccionarios sobrecompleto y completo se obtuvieron valores de coeficientes de correlación de 0,88 y 0,74, respectivamente. Luego para los tipos de diccionarios sobrecompleto y completo se obtuvieron valores del área bajo la curva ROC (AUC) de 0,98 y 0,95, respectivamente. Se adjuntan las curvas ROC obtenidas para cada tipo. Curvas ROC para diccionarios sobrecompletos (izquierda) y diccionarios completos (derecha). Conclusión El método SAMD es una atractiva herramienta para el diagnóstico de SAHOS moderado-grave utilizando la señal de Oximetría.Fil: Larrateguy, Luis Darío. Centro Privado de Medicina Respiratoria de Paraná; ArgentinaFil: Rolon, Roman Emanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Di Persia, Leandro Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Spies, Ruben Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Recuperación de la frecuencia cardíaca post ejercicio en enfermos respiratorios crónicos

Las enfermedades respiratorias crónicas se asocian frecuentemente con disfunción autonómica cardíaca y esta se puede evaluar midiendo la recuperación de la frecuencia cardíaca (RFC) post ejercicio. Existen evidencias que la RFC calculada luego de un minuto de reposo después de la prueba de marcha de seis minutos (PM6M) puede predecir mortalidad y exacerbaciones agudas en pacientes con enfermedades respiratorias crónicas.El objetivo de este trabajo fue comparar la recuperación de la frecuencia cardíaca al finalizar una prueba del escalón de tres minutos de duración (PE3M) en enfermos respiratorios crónicos con la obtenida al finalizar la PM6M.La PE3M se realizó sin dificultad en un consultorio de reducidas dimensiones y todos los pacientes pudieron terminarlo. Aplicando el índice de correlación de Pearson se obtuvo como resultado 0,84 al comparar la RCF al minuto de detenerse en ambas pruebas lo que muestra una buena correlación entre ellas.En el gráfico de Bland Altman, se observa que los resultados están dentro de los límites de confianza mostrando concordancia a pesar de ser una muestra pequeña de pacientes.La PE3M se realiza con facilidad en un pequeño consultorio. Los resultados de la RCF después de esta prueba son comparables a los obtenidos al finalizar la PM6M.Fil: Larrateguy, Luis Darío. Centro Privado de Medicina Respiratoria de Paraná; ArgentinaFil: Pais, Carlos Marcelo. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería; Argentina. Cardiocom; ArgentinaFil: Marroni, Francisco. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Riveras, Mauricio. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Bahía Blanca. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Bahía Blanca; ArgentinaFil: Larrateguy, Santiago. Centro Privado de Medicina Respiratoria de Paraná.; Argentin

Translational medicine in obstructive sleep apnea

Introduction: The Obstructive Sleep Apnea (OSA ) is highly prevalent in the population and the "gold standard " for diagnosis is polysomnography (PSG ). This is not always available, so a validated alternative to find and to treat severe cases is the use of simplified studies at home. 1 Translational medicine is the transfer of basic science to the medical practice from the translation of scientific findings or developments made in laboratories to products or methodologies using everyday in medical practice. Objective: Develop a diagnostic home device that uses an automatic algorithm from the pulse oximetry signal (SaO2). Materials and methods: We designed a hardware, with an automatic algorithm that uses the SaO2 signal. We create an Oxygen Desaturation Index ( ODI) that estimated an apnea / hypopnea index (AHI ) was compared with AHI calculated by an expert in 25 studies PSG and then compared with the AHI calculated automatically in 80 records obtained with a validated polygraph, the ApneaLink ® ( AL). SaO2 signals were analyzed with the two detection techniques that we named M1 and M2.2We have begun to use the hardware with this algorithm in people. Results: The Area Under Curve (AUC) for ODI M1/IAH PSG was 0,97. The AUC for ODI M2/ IAH PSG: 0,94. The AUC for ODI (AL) /IAH (AL) was 0,92 (0,85 - 0,96). The AUC for ODI M1/IAH AL was 0,94 (0,87-0,97) and the AUC for IDH M2/ IAH AL was 0,95 (0,88 – 0,98). Conclusions: There is a good correlation between AHI estimated by the new hardware and algorithm compared to PSG and PR. The hardware works properly with this algorithm.This is an example of translational medicine in sleep medicine.Fil: Larrateguy, Luis Darío. Centro Privado de Medicina Respiratoria de Paraná. Unidad de Sueño; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Di Persia, Leandro Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; ArgentinaFil: Schlotthauer, Gaston. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Pais, Carlos Marcelo. Cardiocom. Departamento Respiratorio; Argentin

Discriminative methods based on sparse representations of pulse oximetry signals for sleep apnea–hypopnea detection

The obstructive sleep apnea?hypopnea (OSAH) syndrome is a very common and generally undiagnosed sleep disorder. It is caused by repeated events of partial or total obstruction of the upper airway while sleeping. This work introduces two novel approaches called most dicriminative activation selection (MDAS) and most discriminative column selection (MDCS) for the detection of apnea?hypopnea events using only pulse oximetry signals. These approaches use discriminative information of sparse representations of the signals to detect apnea?hypopnea events. Complete (CD) and overcomplete (OD) dictionaries, and three different strategies (FULL sparse representation, MDAS, and MDCS), are considered. Thus, six methods (FULL-OD, MDAS-OD, MDCS-OD, FULL-CD, MDAS-CD, and MDCS-CD) emerge. It is shown that MDCS-OD outperforms all the others methods. A receiver operating characteristic (ROC) curve analysis of this method shows an area under the curve of 0.937 and diagnostic sensitivity and specificity percentages of 85.65 and 85.92, respectively. This shows that sparse representation of pulse oximetry signals is a very valuable tool for estimating apnea?hypopnea indices. The implementation of the MDCS-OD method could be embedded into the oximeter so as to be used by primary attention clinical physicians in the search and detection of patients suspected of suffering from OSAH.Fil: Rolon, Roman Emanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Larrateguy, Luis Darío. Centro de Medicina Respiratoria; ArgentinaFil: Di Persia, Leandro Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Spies, Ruben Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos; Argentin

Automatic scoring of apnea and hypopnea events using blood oxygen saturation signals

The obstructive sleep apnea-hypopnea (OSAH) syndrome is a common and frequently undiagnosed sleep disorder. It is characterized by repeated events of partial (hypopnea) or total (apnea) obstruction of the upper airway while sleeping. To quantify the severity of the pathology, the Apnea Hypopnea Index (AHI) is used. This index is defined as the average number of apnea and hypopnea events per hour of sleep. Discriminating between these two types of events is a very challenging task and in fact most traditional methods fail to do it. A reliable recognition of such events would not only allow for an accurate estimation of the AHI index, but it would also provide useful information regarding the severity of the pathology, which is very important for clinical purposes. In this work we use a method for structured dictionary learning, which is found to be suitable for automatically differentiating between apnea and hypopnea using as a unique input blood oxygen saturation signals. The method is tested for both classification of segments and OSAH screening on the Sleep Heart Health Study database. For OSAH screening, a receiver operating characteristic curve analysis shows an average area under the curve of 0.934 and diagnostic sensitivity and specificity of 89.10% and 86.70%, respectively. These results represent important improvements with respect to all state-of-the-art procedures which where used for comparison purposes. They also provide a solid support for our conclusion that the method can be used for screening OSAH syndrome more reliably and conveniently, using only a pulse oximeter.Fil: Rolon, Roman Emanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Gareis, Iván Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Larrateguy, Luis Darío. Centro de Medicina Respiratoria de Parana; ArgentinaFil: Di Persia, Leandro Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Spies, Ruben Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Matemática Aplicada del Litoral; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Screen use, sleep duration, daytime somnolence, and academic failure in school-aged adolescents

In this study, we examined the relationship between screen time use, sleep characteristics, daytime somnolence, and academic performance in school-aged adolescents. We surveyed 1,257 12- to 18-year-old adolescents attending 52 schools in urban or suburban areas of Argentina. We recorded the daily exposure to various screen-based activities, including video- and online-gaming, social media, TV or streaming. Screen time and device type in the hour before bedtime, sleep patterns during weekdays and weekends, somnolence (Pediatric Daytime Sleepiness Scale score), and grades in language and mathematics were also assessed. Structural Equation Modelling was used to identify a path connecting the latent variables. Results are expressed as standardized regression weights (srw). Missing data were present in 393 subjects, and thus the final sample consisted of 864 complete responses. Daytime somnolence (i.e., PDSS score ≥ 15) was observed in 614 participants (71%), and academic failure (i.e., grades < 7/10) in 352 of them (41%). Time spent using video gaming consoles was negatively associated with sleep duration (srw = -0.22, p<0.01) and positively connected with daytime somnolence (srw = 0.11, p<0.01). Use of mobile devices was associated with lower academic performance (srw = -0.11, p<0.01). Sleep duration was inversely related to daytime somnolence (srw = -0.27, p<0.01), which was in turn negatively associated with academic performance (srw = -0.18, p<0.05). Bedtime computer use did not influence any outcome. In summary, among adolescents, screen use adversely affected nighttime sleep, daytime somnolence, and academic performance. These findings call for the implementation of educational public campaigns aimed at promoting healthy sleep and reducing screen exposure among adolescents.Fil: Pérez Chada, Daniel. Universidad Austral. Hospital Universitario Austral; ArgentinaFil: Arias, Sergio Javier. Dirección Nacional de Instituto de Investigación. Administración Nacional de Laboratorios e Instituto de Salud "Dr. C. G. Malbran". Instituto Nacional de Enfermedades Respiratorias; ArgentinaFil: Daniel Schoenfeld, Daniel. No especifíca;Fil: Gozal, David. University of Missouri; Estados UnidosFil: Perez Lloret, Santiago. Pontificia Universidad Católica Argentina "Santa María de los Buenos Aires"; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Diez, Joaquín José. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Simonelli, Guido. Université du Québec a Montreal; CanadáFil: Perez Chada, María D.. Universidad del Salvador; ArgentinaFil: Gomez, Alan. No especifíca;Fil: Fernandez, Fabiana. No especifíca;Fil: Reyes, Elsa. Universidad Austral; ArgentinaFil: Elías, Carlos. No especifíca;Fil: Baldasaria, Roque. Provincia de Tucumán. Ministerio de Salud. Sistema Provincial de Salud. Hosp. Centro de Salud "Zenon Santillan"; ArgentinaFil: Penizzotto, Miguel A.. No especifíca;Fil: Diez, Ana. No especifíca;Fil: Vigo, Daniel Eduardo. Pontificia Universidad Católica Argentina "Santa María de los Buenos Aires". Instituto de Investigaciones Biomédicas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Houssay. Instituto de Investigaciones Biomédicas; ArgentinaFil: Abouzed, Roberto. No especifíca;Fil: Franceschini, Carlos. Gobierno de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Hospital General de Agudos Doctor Cosme Argerich; ArgentinaFil: Garcia Carrillo, Mariano. No especifíca;Fil: Mattar, Daniel. Hospital Marcial Quiroga; ArgentinaFil: Busi, Luciano. Hospital de Trelew; ArgentinaFil: Douglas Nazareno, Gustavo. Hospital Vera Barros; ArgentinaFil: Rodas, Mireya. Universidad Espíritu Santo; EcuadorFil: Alemán Rodas, Michelle. No especifíca;Fil: Elide Blanc, María. No especifíca;Fil: Visentini, Daniela Mara. Hospital Antonio Cetrangolo; ArgentinaFil: Sap, Jorge. No especifíca;Fil: Manonelles, Gabriela. No especifíca;Fil: Larrateguy, Luis Darío. No especifíca;Fil: Valiensi, Pedro. No especifíca;Fil: Valiensi, Stella M.. Hospital Italiano; ArgentinaFil: Maggio, Patricia. Gobierno de la Ciudad Autonoma de Buenos Aires. Hospital Municipal de Rehabilitacion Respiratoria Maria Ferrer; ArgentinaFil: de Vega, Marcelino. Hospital Privado Santa Clara De Asis; Argentin