ScreenOX: una prueba de detección automatizada en el hogar para la apnea del sueño en adultos mediante oximetría nocturna (ScreenOX)

Los participantes proceden de las consultas externas especializadas en sueño del Hospital Universitario Río Hortega de Valladolid (España). Todos los pacientes son derivados desde atención primaria por sospecha clínica moderada-alta de padecer síndrome de apneas-hipopneas del sueño (SAHS). La población final se divide aleatoriamente en dos conjuntos de datos independientes: 1) conjunto de entrenamiento (50%), que se utiliza para diseñar y construir/entrenar los algoritmos de detección; y 2) el conjunto de prueba (50% restante), que se utiliza para evaluar aún más el rendimiento utilizando datos ocultos.

Las reglas de la Academia Americana de Medicina del Sueño se utilizan para puntuar los eventos respiratorios y para obtener el índice de apnea-hipopnea (IAH) de la PSG ambulatoria en el domicilio, que se utiliza para el diagnóstico definitivo del SAHS.

Se utiliza un pulsioxímetro portátil de muñeca (WristOX2 3150, Nonin) para NPO en el hogar. La NPO portátil se realiza simultáneamente a la PSG ambulatoria (Embletta MPR, Natus) en el domicilio del paciente. Además, la NPO portátil asistida en el laboratorio (WristOX2 3150, Nonin) y la PSG en el laboratorio (E-Series, Compumedics) se realizan simultáneamente en el hospital en una noche consecutiva/anterior diferente con fines comparativos. Los participantes se asignan al azar para realizar estudios del sueño sin supervisión en el hogar antes o después de las grabaciones en el hospital.

SpO2 y PR de NPO se registran simultáneamente a una frecuencia de muestreo de 1 Hz (1 muestra cada segundo). Todas las grabaciones se guardan en archivos separados y se procesan sin conexión. Se lleva a cabo una etapa de preprocesamiento automático de la señal para eliminar los artefactos debidos a los movimientos del paciente (pérdida de señal).

La metodología de procesamiento de señales se divide en tres etapas automatizadas: (i) extracción de características, (ii) selección de características y (iii) reconocimiento de patrones.

En primer lugar, los registros NPO se parametrizan mediante un amplio conjunto de variables, que previamente demostraron un alto poder discriminativo en el contexto de la detección del SAHS. Todas las características se calculan para cada grabación nocturna portátil completa. Los siguientes subconjuntos de características están compuestos:

• Estadísticas en el dominio del tiempo a partir de registros de SpO2. Momentos estadísticos de primer a cuarto orden en el dominio del tiempo, es decir, media aritmética, varianza, asimetría y curtosis, que cuantifican la tendencia central, la cantidad de dispersión, la asimetría y el pico, respectivamente.
• Características del dominio del tiempo de los registros de PR: promedio, desviación estándar y raíz cuadrada media de la desviación estándar de la serie de tiempo de intervalo de pulso a pulso.
• Estadísticas de dominio de frecuencia a partir de registros de SpO2. Momentos estadísticos de primer a cuarto orden, frecuencia media y entropía espectral de Shannon de la función de densidad espectral de potencia.
• Estadísticas de dominio de frecuencia de grabaciones de relaciones públicas. Momentos estadísticos de primer a cuarto orden, frecuencia media y entropía espectral de Shannon de la función de densidad espectral de potencia.
• Medidas espectrales convencionales a partir de registros de SpO2. Potencia total de la señal, así como amplitud máxima y potencia relativa en el rango de frecuencia 0,014 - 0,033 Hz.
• Medidas espectrales convencionales a partir de grabaciones de relaciones públicas. Potencia normalizada en las bandas de frecuencia baja (0,04 - 0,15 Hz) y alta (0,15 - 0,40 Hz), así como la relación de baja frecuencia a alta frecuencia (equilibrio simpatovagal).
• Características no lineales de las grabaciones de SpO2. Entropía de muestra, medida de tendencia central y complejidad Lempel - Ziv, que miden la irregularidad, la variabilidad y la complejidad de los registros de SpO2.
• Funciones no lineales de grabaciones de relaciones públicas. Muestra de entropía, medida de tendencia central y complejidad de Lempel - Ziv, que miden la irregularidad, la variabilidad y la complejidad de los registros de relaciones públicas.

Luego, se compone el subconjunto de características óptimo compuesto por las variables más relevantes y complementarias. Para lograr este objetivo, se aplican los siguientes métodos de selección de características:

• Selección de características paso a paso hacia adelante
• Algoritmos genéticos
• Filtro rápido basado en correlación
• Criterio de máxima relevancia de redundancia mínima

Finalmente, la tercera etapa corresponde al reconocimiento de patrones. El objetivo de esta etapa es doble: (i) diseñar y optimizar modelos orientados a la clasificación binaria entrenados para discernir entre sujetos SAHS negativos y SAHS positivos utilizando características óptimas de NPO; (ii) diseñar y optimizar modelos orientados a la regresión entrenados para estimar el AHI utilizando características óptimas de NPO. Para lograr este objetivo, se evalúan los siguientes algoritmos de reconocimiento de patrones:

• Clasificación binaria: regresión logística, redes neuronales artificiales, redes bayesianas, árboles de decisión, aprendizaje por conjuntos (AdaBoost).
• Modelos de regresión: regresión lineal múltiple, redes neuronales artificiales, redes bayesianas, aprendizaje de conjuntos (impulso de mínimos cuadrados).

Estos modelos se combinan posteriormente para optimizar el siguiente protocolo de cribado en 2 etapas: etapa-1) etapa de cribado verdadero negativo, que tiene como objetivo detectar el máximo número de sujetos sin SAHS y minimizar el número de pacientes falsos negativos (idealmente 0% falsos negativos). tasa positiva); etapa-2) etapa de detección de verdaderos positivos, que tiene como objetivo detectar (entre los pacientes no identificados como verdaderos negativos en la primera etapa) el número máximo de pacientes verdaderos positivos mientras se minimiza el número de casos falsos positivos (idealmente 0% tasa de falsos positivos) . Ambas etapas son complementarias y se implementan consecutivamente, de manera que:

• Los pacientes identificados como verdaderos negativos en la primera etapa son derivados al especialista del sueño para finalmente descartar SAHS teniendo en cuenta síntomas, comorbilidades y antecedentes clínicos. Estos pacientes ya no son derivados a la unidad de sueño salvo que lo solicite el especialista del sueño por persistencia y/o sintomatología adicional.
• Los pacientes identificados como verdaderos positivos en la segunda etapa son derivados al especialista del sueño para confirmar finalmente el SAHS y decidir la opción de tratamiento más adecuada. Estos pacientes ya no son derivados a la unidad de sueño salvo que lo solicite el especialista del sueño.
• Los casos no concluyentes son finalmente derivados a la unidad de sueño para una PSG estándar con el fin de confirmar/descartar SAHS.