Trastornos respiratorios del sueño en Insuficiencia Cardíaca con fracción de eyección reducida

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Introduction: Sleep-disordered breathing (SDB) are highly prevalent in patients with heart failure (HF). The presence of obstructive sleep apnea syndrome (OSA) determines a worse prognosis in these patients. There are questionnaires aimed at evaluating the probability of OSA, although none have been validated in patients with HF. The primary objective of this study was to establish the prevalence of SDB in a cohort of patients with HF and reduced ejection fraction (HFrEF) from the Multidisciplinary HF Unit (UMIC). As a secondary objective, to evaluate the usefulness of the Stop-Bang, Berlin, and 2ABN3M questionnaires for TRS screening in these patients. Methodology: Cross-sectional, observational study, including the active cohort of the UMIC, over 18 years with HFrEF, clinically stable and informed consent. Patients with cognitive, neurological or hearing impairment with limitations when conducting the interview were excluded. Patients with other limiting or uncontrolled sleep disorders, continuous home oxygen therapy requirements, did not enter the study. Berlin, Stop-Bang, and 2ABN3M questionnaires were administered, classifying the population into high-risk, intermediate-risk, and low-risk groups of presenting SDB. All patients underwent outpatient respiratory polygraphy (RP). Descriptive statistics were used to characterize demographic variables, measures of central tendency and dispersion. SPSS statistical software was used. Results: 387 patients were included, 248 men (64.1%), mean age was 63.5 ± 0.6 years. The etiology of HF was ischemic in 41.6% of patients. The body mass index was 29.3 ± 0.3 kg/m2. LVEF was 34.2 ± 0.5, pro-BNP 1233.8 ± 137.6 pg/ml. The results of the questionnaires showed that 52.1% (198) presented a high risk of SDB according to the Berlin questionnaire. With Stop-Bang, 35.9% (139) were high risk, 42.1% (163) intermediate risk, and the remaining 22% (85) low risk. With the 2ABN3M score, 62% (240) were high risk. A total of 156 respiratory polygraphs (40.3% of the population) were performed. The cut-off point to define the presence of sleep apnea was considered to be an AHI >15. 58.3% (91) of the patients presented TRS. Of these, 95% presented obstructive apnea and 5% central apnea with periodic Cheyne-Stokes breathing. A high percentage (26%) presented AHI greater than 30. The sensitivity of the Berlin and Stop-Bang questionnaires was 75.8% and 91.2%, respectively, with a specificity of 53.8% and 24.6%. Regarding the 2ABN3M score, a sensitivity of 71.4% and a specificity of 44.6% were observed. Conclusions: The prevalence of sleep-disordered breathing in patients with HFrEF was high in our cohort and obstructive apnea predominated. Given the high sensitivity (91.2%) of the Stop-Bang questionnaire found in our study, it could be useful as a screening tool for TRS in this type of patient. The importance of investigating this pathology whose clinical presentation can be non-specific and remain underdiagnosed is highlighted.

Introdução: Os distúrbios respiratórios do sono (DRS) são altamente prevalentes em pacientes com insuficiência cardíaca (IC). A presença da síndrome da apneia obstrutiva do sono (SAOS) determina pior prognóstico nesses pacientes. Existem questionários destinados a avaliar a probabilidade de AOS, porém nenhum foi validado em pacientes com IC. O objetivo primário deste estudo foi estabelecer a prevalência de DRS em uma coorte de pacientes com IC e fração de ejeção reduzida (ICFEr) da Unidade Multidisciplinar de IC (UMIC). Como objetivo secundário, avaliar a utilidade dos questionários Stop-Bang, Berlin e 2ABN3M para triagem de SRT nesses pacientes. Metodologia: Estudo transversal, observacional, inclui a coorte ativa da UMIC, maiores de 18 anos com ICFEr, clinicamente estável e consentimento informado. Foram excluídos pacientes com deficiência cognitiva, neurológica ou auditiva com limitações na realização da entrevista. Pacientes com outros distúrbios do sono limitantes ou descontrolados, requisitos de oxigenoterapia domiciliar contínua, não entraram no estudo. Os questionários Berlin, Stop-Bang e 2ABN3M foram aplicados, classificando a população em grupos de alto risco, risco intermediário e baixo risco de apresentar DRS. Todos os pacientes foram submetidos à poligrafia respiratória (PR) ambulatorial. A estatística descritiva foi utilizada para caracterizar as variáveis ​​demográficas, medidas de tendência central e dispersão. Foi utilizado o software estatístico SPSS. Resultados: foram incluídos 387 pacientes, 248 homens (64,1%), com idade média de 63,5 ± 0,6 anos. A etiologia da IC foi isquêmica em 41,6% dos pacientes. O índice de massa corporal foi de 29,3 ± 0,3 kg/m2. FEVE foi de 34,2 ± 0,5, pro-BNP 1233,8 ± 137,6 pg/ml. Os resultados dos questionários mostraram que 52,1% (198) apresentaram alto risco de DRS de acordo com o questionário de Berlim. Com Stop-Bang, 35,9% (139) eram de alto risco, 42,1% (163) de risco intermediário e os restantes 22% (85) de baixo risco. Com a pontuação 2ABN3M, 62% (240) eram de alto risco. Foram realizados 156 polígrafos respiratórios (40,3% da população). O ponto de corte para definir a presença de apneia do sono foi considerado um IAH >15. 58,3% (91) dos pacientes apresentaram SRT. Destes, 95% apresentavam apnéia obstrutiva e 5% apnéia central com respiração Cheyne-Stokes periódica. Uma alta porcentagem (26%) apresentou IAH maior que 30. A sensibilidade dos questionários Berlin e Stop-Bang foi de 75,8% e 91,2%, respectivamente, com especificidade de 53,8% e 24,6%. Em relação ao escore 2ABN3M, observou-se sensibilidade de 71,4% e especificidade de 44,6%. Conclusões: A prevalência de distúrbios respiratórios do sono em pacientes com ICFEr foi alta em nossa coorte, com predominância de apneias obstrutivas. Dada a alta sensibilidade (91,2%) do questionário Stop-Bang encontrado em nosso estudo, ele pode ser útil como uma ferramenta de triagem para ERT nesse tipo de paciente. Ressalta-se a importância da investigação dessa patologia cuja apresentação clínica pode ser inespecífica e permanecer subdiagnosticada.

Comparación entre el análisis automático y manual de 301 poligrafías respiratorias domiciliarias con ApneaLink / Comparison between automatic and manual scoring of 301 home respiratory polygraphs with ApneaLink device

Resumen Introducción: El síndrome de apnea obstructiva del sueño (SAOS) se asocia a aumento de morbimortalidad cardiovascular y metabólica, y a mala calidad de vida. Su diagnóstico y tratamiento eficaz mejora la salud individual y pública. Objetivo: evaluar concordancia entre análisis automático versus manual del dispositivo ApneaLink para diagnosticar y clasificar SAOS en pacientes con sospecha clínica. Material y Método: Evaluación retrospectiva de 301 poligrafías respiratorias del HOSCAR. Se mide correlación, acuerdo general y concordancia entre parámetros obtenidos manual y automáticamente usando coeficiente de Pearson, coeficiente de correlación intraclase y gráfico de Bland y Altman. Resultados: En 11,3% de casos el análisis automático interpreto erróneamente la señal de flujo. No hubo diferencias significativas entre índices de apnea-hipopnea automático (AHIa 18,9 ± 17,5) y manual (AHIm 20,8 ± 19,4) r + 0,97 (95% CI: 0,9571 a 0,9728; p < 0,0001) y tampoco entre la saturación mínima de oxígeno automática (82,1 ± 7,6) y manual (83,1 ± 6,8) r + 0,85 (95% CI: 0,8108 a 0,8766; p < 0,0001). No hubo buena correlación entre análisis automático y manual en clasificación de apneas centrales, r + 0,51 (95% CI: 0,4238 a 0,5942; p < 0,0001). Hubo subestimación de gravedad de SAOS por análisis automático: en 11% de casos. Conclusión: El diagnóstico entregado automáticamente por ApneaLink podría aceptarse sin confirmación manual adicional solamente en casos clasificados como severos. Para AHI menores se requeriría confirmación mediante análisis manual de experto.

Abstract Introduction: Obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) is associated with increased cardiovascular and metabolic morbidity and mortality, and poor quality of life. Its effective diagnosis and treatment improve individual and public health. Aim: To evaluate concordance between automatic versus manual analysis of the ApneaLink device to diagnose and classify OSAS in patients with clinical suspicion. Material and Method: Retrospective evaluation of 301 respiratory polygraphs from HOSCAR. Correlation, general agreement and concordance between parameters obtained manually and automatically are measured using Pearson's coefficient, intraclass correlation coefficient, and Bland and Altman graph. Results: In 11.3% of cases, the automatic analysis misinterpreted the flow signal. There were no significant differences between automatic (AHIa 18.9 ± 17.5) and manual (AHIm 20.8 ± 19.4) apnea-hypopnea indices r + 0.97 (95% CI:0.9571 to 0.9728, p < 0.0001) and nor between automatic (82.1 ± 7.6) and manual (83.1 ± 6.8) minimum oxygen saturation r + 0.85 (95% CI: 0.8108 to 0.8766, p < 0.0001). There was no good correlation between automatic and manual analysis in the classification of central apneas, r + 0.51(95% CI:0.4238 to 0.5942, p < 0.0001). There was an underestimation of the severity of OSAS by automatic analysis in 11% of cases. Conclusion: The diagnosis delivered automatically by ApneaLink could be accepted without additional manual confirmation only in cases classified as severe. For minors AHI, confirmation through manual expert analysis would be required.

Relación entre el índice de masa corporal, sexo, edad y anormalidades respiratorias durante el sueño / Relationship between Body Mass Index, Sex, Age and Respiratory Abnormalities during Sleep

Introducción: Obesidad, sexo y edad constituyen factores que predisponen a padecer SAHOS. Con el objeto de conocer su impacto en los indicadores tradicionales de la poligrafía respiratoria (PR) se evaluaron las relaciones del índice de apneas/hipopneas (IAH), índice de desaturación (IDO) y el tiempo con menos de 90% de satuarción (T = < 90%) en pacientes clasificados según el índice de masa corporal (IMC), sexo y edad. Métodos: Estudio retrospectivo en 635 pacientes con SAHOS. Las variables IAH, IDO y T < 90% y sus relaciones en pacientes obesos y no obesos se analizaron utilizando el test de Kruskal-Wallis y el test de comparaciones múltiples de Dunns. Resultados: Se encontró un incremento en el IAH, relacionado con la edad en las mujeres, mientras que en los hombres fue dependiente del IMC. El tiempo de desaturación menor al 90% (T < 90%) se asoció a la obesidad en ambos sexos. La concordancia entre IAH e IDO fue mayor en aquellos pacientes con IMC < 30 y fue disminuyendo proporcionalmente al incremento del IMC tanto en hombres como en mujeres. La escala de Epworth reveló resultados similares en todos los grupos; sin embargo, el porcentaje de pacientes con alto riesgo en el cuestionario de Berlín resultó mayor en los obesos (p < 0.05). Conclusiones: Este estudio permitió comprender las diferencias del SAHOS entre hombres y mujeres, y reveló hallazgos que sugieren la importancia del rol de la oximetría en obesos. La relación entre los indicadores de la PR podría contribuir con la comprensión de la severidad del SAHOS y la obesidad.

Introduction: Obesity, sex and age are factors that predispose to obstructive sleep apnea (OSA). In order to understand its impact on the indicators of respiratory polygraphy (RP), this study evaluated the relationship of the apnea/hypopnea index (AHI), the desaturation index (ODI) and time of less than 90% saturation (T < 90%) in patients classifed by body mass index (BMI), sex and age. Methods: Retrospective study of 635 patients with OSA. The values of IAH, ODI and T <90% and their relationships in obese and non-obese patients were analysed using Kruskal-Wallis and Dunn's multiple comparisons tests. Results: We found an increase in the AHI, which was related to age in women and related to BMI in men. The T < 90% was associated with obesity in both, females and males. The agreement between IAH and IDO was higher in patients with BMI < 30 and it was decreasing proportionally with the increase of BMI, in both sexes. Epworth scale revealed similar results in all groups; however the percentage of high-risk obese patients in the Berlin questionnaire was higher than in non-obese patients (p < 0.05). Conclusions: This study contributes to understand the OSA differences between men and women, and the findings suggest the important role of oximetry in obese patients. The relationship between the indicators could contribute to better understand OSA severity and obesity.

Red de complejidad creciente en el diagnóstico de SAHOS: estrategia de transmisión de datos con equipos de nivel III / Network for the Diagnosis of SAHOS

Introducción: El diagnóstico del síndrome de apneas del sueño (SAHOS) requiere confirmación por polisomnografía (PSG) o poligrafía respiratoria (PR). La PR en domicilio con técnica de auto-colocación y transmisión de datos podría facilitar el acceso al diagnóstico de poblaciones alejadas. El objetivo fue describir una experiencia piloto de telemedicina con PR auto-administrada con equipos de nivel III en centros de atención ambulatoria (CAA) satélites (Vicente López y Barrio Norte) al Hospital Británico de Buenos Aires. Material y métodos: Técnicos de CAA fueron entrenados en adquisición de cuestionarios Epworth (ESS), STOP-BANG y Berlín, y manejo de PR. Se utilizó software conectado a intranet para enviar señales crudas al HB central donde expertos realizaron la puntuación e informe definitivo. Resultados: Durante un año se realizaron 103 PR en 99 pacientes; 72 hombres (72.7%) con las siguientes características (medias y desvío estándar): edad; 55.77 años ± 14.53, IMC; 30.63 ± 7.3, ESS; 8.39 ± 4.92, ESS > 11 puntos; 26.3%, escolaridad primaria; 10.1% y alto riesgo por Berlín; 93.9%. Los indicadores poligráficos fueron; TTR: 443.6 minutos ± 99.26, tiempo válido para el análisis manual; 368.2 ± 115.7, IAH; 16.98 ± 18.61, IDO (criterio 3%); 17.61 ± 17.49 y tiempo bajo 90% (T < 90); 19% ± 24.3. La distribución por severidad mostró; 29 roncadores (30%), 29 leves (30%), 21 moderados (22.2%) y 20 severos (20.2%). Se indicó CPAP a 32 pacientes (32.3%). Las demoras fueron: adquisición; 5.3 días ± 3.7, transmisión; 1.64 días ± 2.3 e informe; 1.1 día ± 0.9. Conclusiones: La estrategia mostró demoras aceptables que permitieron la indicación de tratamiento a un tercio de la población estudiada.

Introduction: The diagnosis of Sleep Apnea Hypopnea Obstructive Syndrome (SAHOS) requires confirmation by polysomnography (PSG) or respiratory polygraphy (RP). The RP at home using self-administered technique and data transmission could facilitate access to diagnosis in isolated populations. The objective was to describe a telemedicine pilot experience using self-administered home RP with level III devices in satellite outpatient care centers (OCC) (Vicente Lopez and Barrio Norte) to British Hospital of Buenos Aires. Material and Methods: OCC technicians were trained in the managing Epworth (ESS), STOP-BANG and Berlin questionnaires and the handling of RP devices. RP systems were connected to intranet to send respiratory records unprocessed to Central British Hospital, where experts carried out the scoring and final report. Results: During a year, one hundred and three RP records were performed in 99 patients, 72 male (72.7%), with the following characteristics (mean and standard deviation): age 55.77 years ± 14.53, BMI 30.63 ± 7.3, ESS 8.39 ± 4.92, ESS > 11 points 26.3%, no further education beyond primary schooling 10.1% and high risk in Berlin questionnaire 93.9%. Polygraphic indicators show; Recording Total Time (RTT): 443.6 minutes ± 99.26; RTT valid for manual analysis time: 368.2 ± 115.7; AIH: 16.98 ± 18.61; oxygen desaturation index, ODI (criterion 3%): 17.61 ± 17.49 and time under 90% (T < 90): 19% ± 24.3. The distribution by severity was: 29 snorers (30%), 29 mild (30%), 21 moderate (22.2%) and 20 severe (20.2%). Continuous Positive Airway Pressure (CPAP) therapy was prescribed to 32 patients (32.3%). The delays were: acquisition: 5.3 days ± 3.7, transmission: 1.64 days ± 2.3 and reports: 1.1 day ± 0.9. Conclusion: The strategy showed acceptable delays and CPAP treatment was available to a third of the study population.

Indicadores de la poligrafía respiratoria y su relación con los parámetros antropométricos en obesos evaluados para cirugía bariátrica / Indicators of Respiratory Polygraphy and their Relation with Anthropometric Parameters in Obesity Patients Evaluated for Bariatric Surgery

Objetivo: Correlacionar indicadores antropométricos; índice de cintura-cadera (ICC) y diámetro sagital (DS) con IAH en candidatos a cirugía bariátrica (CB). Materiales y métodos: Se registraron el IMC, ICC y DS. Se evaluó IAH relevante (> 15 eventos/hora) mediante poligrafía respiratoria (PR) y se correlacionó con sexo, edad > de 50 años, escala de Berlín, HTA, DS ≥ 30 e ICC ≥ 1. Resultados: Fueron analizados 81 pacientes (mujeres 50/61.73%). Las medias fueron; edad: 46.32, SD: 11.53, IMC: 45.98 SD: 8.41 (rango: 35-77 kg/m²) y Epworth (ESS): 8.87, SD: 4.86. El 100% presentó alto riesgo por Berlín, ESS >10: 33.86% e HTA: 39.51%. Los indicadores poligráficos (medias) fueron; tiempo de registro: 407 minutos (SD: 110) e IAH: 20.66 (SD: 24.02). La prevalencia de IAH > 5/hora fue del 77.77%, IAH > 15/hora; 34.56% y el 21% obtuvo > 30/hora. La media del DS fue de 30.9 (SD: 4.60) y del ICC de 0.97 (SD: 0.09). Modelos de regresión para DS ≥ 30 cm (OR: 1.97 y p = 0.239) + ICC ≥ 1 (OR: 1.394 y p = 0.636) no alcanzaron significación cuando se adicionó sexo masculino (OR: 5.29 y p = 0.003). En regresión logística las variables no alcanzaron significación; DS ≥ 30 cm: OR de 1.25 (CI95%: 0.33-4.66) p = 0.739, ICC ≥ 1; OR 0.93 (SD: 0.19-4.62) p = 0.939 y muestran predictor exclusivamente al sexo masculino (OR: 4.20. CI95%: 1.21-14.5) p = 0.023. Conclusiones: La obesidad central según ICC ≥ 1 y DS ≥ 30 cm no tuvo correlación con IAH > 15/hora. Continúan siendo necesarios métodos objetivos (PR o polisomnografía) para evaluar la severidad del trastorno.

Objective: To assess correlation between anthropometric indexes; waist to hip ratio (WHI), sagital diameter (SD) and AHI obtained from home respiratory polygraphy (RP) in bariatric surgery candidates (BS). Methods: BMI, WHI and SD were recorded for BS candidates. Sleep apnea was defined as significant if AHI >15 events/hour. Variables included in the model were; sex, age greater than 50 years, Berlin questionnaire, history of hypertension (HBP), SD ≥ 30 and WHI ≥ 1. Results: Data from 81 patients were analyzed (50 women, 61.73%), age 46.32, SD 11.53, BMI 45.98 SD: 8.41 (range: 35-77 kg/m²) and ESS: 8.87 (SD: 4.86). 100% had high risk by Berlin questionnaire, 33.86% had ESS >10, and 39.51% HBP. Respiratory polygraphy data were: recording time: 407 minutes (SD: 110) and AHI: 20.66 (SD: 24.02). Prevalence of AHI > 5/hour (pathological) was 77.77%; significant AHI (> 15/hour) 34.56%, and 21% had > 30/hour. The SD was 30.9 (SD: 4.60) and WHI of 0.97 (SD: 0.09). 48.15% had a WHI ≥ 1. Logistic regression showed: DS ≥ 30 cm (OR: 1.97, p = 0.239) + WHI ≥ 1 (OR 1.394, p = 0.636) and it did not reach significance when male sex is added. Both variables included in the model did not reach statistical significance; SD ≥ 30 cm: OR of 1.25 (95% CI: 0.33-4.66) p = 0.739, ICC ≥ 1, OR 0.93 (SD: 0.19-4.62) p = 0.939. In the model, male sex was the only predictor (OR: 4.20, CI 95%: 1.21. -14.5) p = 0.023. Conclusions: Central obesity measured by WHI ≥ 1 and SD ≥ 30 cm had no significant correlation with AHI > 15/h. Objective methods (RP or polysomnography) are needed to assess the severity of the disorder before prescribing bariatric surgery.

Utilidad de los componentes del cuestionario Stop-Bang para identificar pacientes con apneas del sueño / Usefulness of the components of the Stop-Bang questionnaire to identify patients with sleep apnea

Introducción: Los cuestionarios para calcular la probabilidad de padecer apneas del sueño (SAHOS) tienen utilidad variable, por lo que resultaría interesante conocer el desempeño del cuestionario STOP-BANG en nuestra población de alto riesgo usando métodos simplificados de diagnóstico. Objetivo: Evaluar el desempeño de STOP-BANG y su capacidad de predicción para identificar un índice de apneas e hipopneas por hora de registro (IAH) elevado en pacientes con sospecha clínica de apneas del sueño derivados para la realización de una poligrafía respiratoria domiciliaria auto-administrada (PR) de nivel III. Métodos: Estudio longitudinal en pacientes referidos para PR (nivel III) durante catorce meses. Las habilidades de STOP-BANG para discriminar pacientes con SAHOS para cada grado de severidad se validaron contra los resultados de la PR usando el IAH. Se evaluaron la combinación de síntomas (STOP), los parámetros antropométricos (BANG) y STOP-BANG para cada punto de corte propuesto en el IAH manual (>5 y ≥30/hora) y se construyeron modelos de regresión logística múltiple expresando Odds Ratio (OR) con sus intervalos de Confianza (IC) para el 95% para cada uno de los componentes. Se evaluaron en cada modelo el poder de discriminación, calculando el área bajo la curva ROC y la bondad de ajuste mediante la prueba de Hosmer-Lemershow. Resultados: Se estudiaron 299 pacientes. 194 fueron hombres (64.9%), media de 52.77 años (SD: 14.67) e IMC de 32.49 (SD: 7.67). 161 casos (53.8%) presentaron un índice de masa corporal (IMC) >30 (obesos). El desempeño para IAH >5/hora (área bajo la curva ROC) para cada combinación del número de componentes presentes fue; STOP: 0.58, BANG: 0.66 y STOP-BANG: 0.66. La mejor relación sensibilidad (S) y especificidad (E) para la identificación de IAH >5/h se obtuvo con tres componentes de STOP en cualquier combinación posible (S: 52.97%; E: 60%) y con dos componentes de BANG (S: 79%; E: 43.75%). Para un IAH ≥ 30/h el área bajo la curva ROC para cada combinación fue; STOP: 0.67, BANG: 0.67, y STOP-BANG: 0.73 y la mejor relación S-E se obtuvo con dos componentes de STOP (S: 79% - E: 43.75%). De manera similar, 3 componentes de BANG alcanzaron una S de 61.7% y E de 65.48%. Cinco componentes de STOP-BANG (cualquier combinación) alcanzaron una S de 60.73% y E de 65.00% (RV+: 1.73- RV-: 0.60). Finalmente, utilizando selector automático de variables para los ocho componentes de STOP-BANG hallamos un modelo para predecir IAH ≥30/hora formado por; apneas observadas (O): OR: 3.62 (CI 95%: 1.69-7.77) p= 0.001, IMC >30 (B): OR: 2.51 (CI95%: 1.19-5.28) p= 0.015 y sexo masculino (G): OR: 6.63 (CI95%: 2.39-18.3) p= 0.0001 (Área bajo la curva; 0.75. Bondad de ajuste: 0.722). Conclusiones: STOP-BANG muestra un comportamiento diferente para IAH >5 y ≥ 30/ hora cuando se utiliza PR. La combinación STOP muestra escasa capacidad de discriminación para IAH >5/hora y este comportamiento difiere de los resultados publicados con polisomnografía en el laboratorio de sueño. Las variables antropométricas (BANG) muestran buena capacidad de discriminación evaluada por el área bajo la curva del modelo para ambos puntos de corte en el IAH analizados. Cinco componentes de STOP-BANG en cualquier combinación tienen una S diagnóstica elevada para identificar pacientes con alteraciones respiratorias del sueño de grado severo. Mostraron buen desempeño como predictores tres variables antropométricas (IMC, edad y sexo masculino) siendo esta última la de mayor peso para identificar IAH patológico (>5/hora) o elevado severo (≥30/h). En nuestra población el modelo de predicción O-G-B obtuvo el mejor desempeño.

Purpose: The questionnaires used to estimate the probability of suffering from obstructive sleep apnea (OSA) have variable utility. The ability of the STOP-BANG questionnaire has not been evaluated in our high risk population. Aims: The aim of this study was to evaluate the ability of the STOP-BANG assessment tool to predict sleep hourly apnea-hypopnea index (AHI) in patients with high clinical suspicion compared to a self-administered home level III respiratory polygraphy (RP). Methods: We conducted a longitudinal study in patients referred to RP (level III) over fourteen months. The ability of STOP-BANG questionnaire to identify patients with OSA for each severity grade was validated against the results of RP using AHI. The relationships between symptoms (STOP), anthropometrics parameters (BANG) and the combination (STOP-BANG) and AHI (>5 and ≥ 30/hour) were evaluated using multiple logistic regression linear models expressing Odds Ratio (OR) with 95% confidence intervals (CI) for each of the components. For each model, we studied the discrimination power by calculating the area under ROC curve and the fitness using the Hosmer-Lemershow test. Results: 299 patients were studied. 194 were male (64.9%), average age was 52.77 years (SD: 14.67) and body mass index (BMI) was 32.49 (SD: 7.67). 161 cases (53.8%) showed BMI > 30 (obesity). The frequency of identifying AHI >5/hour (area under ROC curve) for each measured component were; STOP: 0.58, BANG: 0.66, and STOP-BANG: 0.66. The best relationship between sensitivity (S) and specificity (Sp) for identifying AHI > 5/h was found by using three STOP components in any possible combination (S: 52.97%; Sp: 60%) with two BANG components (S: 79%; Sp: 43.75%). For an AHI ≥ 30/h the area under ROC curve for each combination were; STOP: 0.67, BANG: 0.67 and STOP-BANG: 0.73. The best relation including S-Sp has been obtained with two STOP components (S: 79%-Sp: 43.75%). Similarly, 3 BANG components reached S of 61% and Sp of 65.48%. Five components of STOP-BANG (in each combination) reached S of 60.73% and Sp of 65.00% (RV+: 1.73 - RV-: 0.60). Finally, we used an automatic selector of variables for the eight STOP-BANG components and we found a model to predict AHI ≥ 30/hour formed by; observed apneas (O): OR: 3.62 (CI 95%: 1.69-7.77); p = 0.001, IMC > 30 (B): OR: 2.51 (CI 95%: 1.19 - 5.28); p = 0.015 and male sex (G): OR: 6.63 (CI 95%: 2.39 -18.3); p = 0.0001 (Area under the curve; 0.75. Goodness of fit). Conclusions: The STOP-BANG questionnaire shows different results for AHI >5 and AHI ≥ 30/hour when RP has been used. The STOP combination shows low capacity to discriminate for AHI > 5/hour and this result differs from the results reported with polisomnography in the sleep laboratory. The anthropometric variables (BANG) show good discriminating capacity evaluated by the area under curve of the model for both cutoff in the analyzed AHI. Five STOP-BANG components in any combination have a high diagnostic sensitivity to identify patients with sleep respiratory disturbance in severe grade. Three anthropometric variables showed good performance as predictors (BMI, age and male sex); the last one was the most important to identify pathologic AHI (> 5/hour) or severe high AHI (≥30/h). In our population the prediction model O-G-B had the best performance.

Relación entre la escala de somnolencia de Epworth y el índice de apneas e hipoapneas de la poligrafía respiratoria / Relationship between Epworth Sleepiness Scale and the Apnea/hypopnea Index in Obstructive Sleep Apnea Patients

Objetivos: Identificar el valor en la escala de Epworth (ESS) que correlaciona con un índice de apneas e hipopneas por hora de registro (IAH =15/h) de la poligrafía respiratoria (PR) en pacientes derivados por sospecha clínica de apneas e hipopneas obstructivas durante el sueño (SAHOS), y evaluar su capacidad de discriminación. Material y métodos: Estudio conducido entre enero del 2010 y marzo del 2012 (27 meses) en una cohorte de 614 pacientes referidos para exploración respiratoria del sueño. Los registros de PR (nivel III) se tomaron en domicilio una noche con técnica de auto-colocación. Se correlacionaron con datos antropométricos, del cuestionario de Berlín y la escala de somnolencia subjetiva de Epworth (ESS) y se consideró relevante un índice de apneas e hipopneas por hora de registro = 15 eventos/hora. Se ejecutó un análisis de regresión logística para factores de predicción de un IAH = 15 eventos/hora y se variaron los puntos de corte de ESS como predictor independiente. Finalmente se calculó el área bajo la curva ROC (relación sensibilidad-especificidad). Resultados: Se estudiaron 614 pacientes, 392 hombres (63.8%) y 222 mujeres con una media de edad de 54.9 años. Se definió obesidad por el IMC en el 57.7%. El cuestionario de Berlín fue de alto riesgo en 536 (87.3%) y 207 (33.7%) tuvieron ESS > 10 puntos. En 235 poligrafías respiratorias se encontró un IAH > 15/hora (38.27%). El análisis de predictores independientes en toda la población arrojó significación para sexo masculino (p = 0.0001), IMC > 30 (p = 0.0001) y edad > 50 años (p = 0.0001). En el análisis univariado, ESS > 8 obtuvo un Odds Ratio (OR) de; 1.294 (CI; 0.934-1.794), p = 0.121, ESS > 10; OR: 1.526 (CI; 1.084-2.149), p = 0.010, ESS > 11; OR: 1.610 (CI; 1.134-2.285), p = 0.008, y ESS > 12; 1.461 (CI; 0.990-2.158), p = 0.056. El análisis multivariado corregido por edad (> o 30 Kg/m2), cuestionario de Berlín de alto riesgo o diagnóstico previo de SAHOS arrojó un valor predictor de ESS > 11 con OR; 1.527 (CI; 1.042-2.238) p = 0.03. El área bajo la curva ROC obtuvo un área de 0.56 e identificó 11,11 puntos en la escala de somnolencia subjetiva de Epworth como el punto de corte con la mejor relación de sensibilidad (34.7%) y especificidad (75,1%). Conclusiones: ESS es una prueba con aceptable especificidad pero baja sensibilidad. En nuestra población de pacientes que concurren para la realización de una PR por sospecha de SAHOS, una puntuación de ESS > 11 es el valor que mejor se relaciona con un IAH = 15 por hora.

Objectives: To identify the value in the Epworth Sleepiness scale (ESS) that correlates best with an apnea/hypopnea index (AHI) greater than 15/h in the respiratory polygraphy (RP) in patients referred to a sleep clinic with suspicion of obstructive sleep apnea (OSA). Materials and Methods: This is a study conducted between January 2010 and March 2012 in a cohort of 614 patients referred for sleep evaluation. Respiratory polygraphy (level III) was performed at home with a self-electrode placement technique. Anthropometric data, Berlin questionnaire score, and ESS score were correlated with an AHI greater than 15/h. A logistic regression analysis was performed for prediction factors for AHI > 15/h, and different cut-off points for ESS were tried out as an independent predictor. Finally an area under the ROC curve was calculated. Results: 614 patients were studied, 392 males (63.8%) and 222 females with a mean age of 54.9 years. Obesity (BMI > 30) was present in 57.7%. Berlin questionnaire registered high risk in 536 cases (87.3), while 207 (33.7%) subjects had an ESS score > 10 points. In 235 RP an AHI > 15/h (38.27%) was found. The analysis for independent predictors showed significance for male gender (p = 0.0001), BMI > 30 (p = 0.0001), and age > 50 years (p = 0.0001). In a univariate analysis ESS score > 8 had an OR of 1.29 (CI 0.93-1.79), ESS score > 10 had and OR of 1.52 (CI 1.08-2.14), ESS score > 11 had an OR of 1.61 (CI 1.13-2.28), and ESS score > 12 had an OR of 1.46 (CI 0.99-2.15). The multivariate analysis including age > 50, presence of a psychiatric condition, BMI > 30, and high risk Berlin questionnaire showed that ESS > 11 had an OR of 1.53 (CI 1.04-2.24). The area under the ROC curve for ESS > 11 was 0.56, with sensitivity of 34.7% and specificity of 75.1%. Conclusions: ESS is a test with acceptable specificity and low sensitivity. In our patients evaluated with RP for suspicion of OSA, an ESS > 11 correlates best with an AHI > 15/h.

Estrategia de utilización domiciliaria de la poligrafía respiratoria con instalación por el propio paciente / Strategy for home utilization of respiratory polygraphy handled by the patient

Objetivos: La poligrafía respiratoria se ha convertido en una importante herramienta para el diagnóstico de las apneas del sueño. Sin embargo, una desventaja es que su realización en el domicilio corre el riesgo de pérdida del estudio por señales de mala calidad, desconexión o dificultades durante el encendido del equipo. Existen pocos datos inherentes al procedimiento cuando la instalación del equipo la realiza el propio paciente. Este trabajo evalúa los factores predictores de la pérdida o invalidación de registros durante la utilización de una estrategia de auto-colocación domiciliaria en 325 registros de poligrafía. Métodos: Análisis descriptivo basado en 325 poligrafías domiciliarias entre el 13/11/2009 hasta el 13/05/2011, coordinadas por el Laboratorio de Función Pulmonar del Hospital Británico. Se evaluaron como factores predictores de fracaso: la edad (> o < 65 años), el nivel educativo, la escala de somnolencia de Epworth, la presencia de alteraciones psiquiátricas y el diagnóstico previo de síndrome de apneas del sueño (SAHOS). Se evaluaron las diferencias mediante test t y chi square. Resultados: Se evaluaron 325 poligrafías; 62.5% fueron en hombres, 78.5% en menores de 65 años. 11% tenían diagnóstico previo de SAHOS, 14.2% tenían nivel de instrucción primario, en 15.4% de los pacientes existía un diagnóstico clínico de trastornos psiquiátricos y el cuestionario de Berlín fue de alto riesgo de SAHOS en el 88.9%. Las medias fueron; en el índice de masa corporal (IMC) 32.45 (DS 8.349), en la escala de somnolencia de Epworth (ESS) de 8.85 (DS 5.212), tiempo de registro 425.72 minutos (DS 112.042), índice de apneas e hipopneas por hora de registro (IAH) 17.56 (DS 18.477) y en el índice de desaturaciones por hora (IDO) 20.75 (DS 18.133). El registro fue correctamente realizado por 301 pacientes (92,6%). En 24 casos (7.4%) se perdió debido a: apagado prematuro en 12 casos (50%), no encendido en 11 casos (45.83%), y desconexión en 1 caso (4.16%). No hubo diferencias entre los pacientes con poligrafías perdidas y exitosas en términos de edad (p= 0.437), valor de ESS (p = 0.558), prevalencia de trastornos psiquiátricos (p = 0.234), diagnóstico previo de SAHOS (p = 0.309) y nivel educativo (p = 0.760). Conclusiones: La poligrafía respiratoria puede ser realizada exitosamente en la mayor parte de los pacientes y no se detectaron características clínicas que permitan predecir qué pacientes no la podrán completar por la técnica de auto-colocación.

Objective: Respiratory polygraphy has become an important tool for the diagnosis of sleep apnea. However, the performance at home carries the risk of registering signs of poor quality, disconnection or difficulties at the moment of turning on the equipment. Few data are available on the procedures when the patient undertakes the setting up of the equipment. This study evaluates the factors which predict the loss or invalidation of registered data in 325 polygraphy records when the equipment had been set up at home by the patients. Methods: Descriptive analysis based on 325 home polygraphy tests from 13/11/2009 until 13/05/2011, coordinated by the Pulmonary Function Laboratory at the British Hospital. The following factors were evaluated as predictors of failure: age (> or < 65 years), educational level, the Epworth sleepiness scale, psychiatric disorders and previous diagnosis of obstructive sleep apnea syndrome (OSAS). Differences were evaluated by t and chi square tests. Results: The study included a total of 325 polygraphs, 62.5% were men, 78.5% patients under 65. Among these cases, 11% had previous diagnosis of OSAS, 14.2% had primary level of education, and 15.4% had a clinical diagnosis of psychiatric disorders. The Berlin Questionnaire showed high risk of OSAS in 88.9% of cases. The measured means were, 32.45 (SD 8.349) in the body mass index (BMI), 8.85 (SD 5.212) in the Epworth sleepiness scale (ESS), 425.72 minutes (SD 112.042) in the recording time, 17.56 (SD 18.477) in the index of apnea and hypopnea per hour of recording (IAH) and 20.75 (SD 18.133) in the oxygen desaturation index per hour (ODI). The record was successfully performed by 301 patients (92.6%). In 24 cases (7.4%) the record was lost because of: premature shutdown in 12 cases (50%), not connection in 11 cases (45.83%), and disconnection in 1 case (4.16%). There were no differences between patients with polygraphy lost and patients with successful records in terms of age (p = 0.437), ESS value (p = 0.558) prevalence of psychiatric disorders (p = 0.234), previous diagnosis of OSAS (p = 0.309) and educational level (p = 0.760). Conclusions: The respiratory polygraphy can be performed successfully by most patients at home. We did not find clinical features which predict what patients will not succeed in setting up the equipment.

Poligrafía respiratoria en el diagnóstico de los trastornos respiratorios durante el sueño. Una herramienta necesaria para el neumonólogo / Respiratory polygraphy in the diagnosis of sleep respiratory disorders. A necessary tool for the pulmonologist

La poligrafía respiratoria realizada en el domicilio es un método útil para el diagnóstico del síndrome de apneas del sueño cuando se indica en individuos con alto riesgo y cumple un mínimo de requerimientos técnicos de calidad. Cuando se interpreta junto a una evaluación integral del sueño permite acortar las listas de espera, reservar los estudios de mayor complejidad para casos difíciles o dudosos y acercar el laboratorio de sueño al domicilio, lo que permite la valoración respiratoria del sueño en un ámbito más natural con condiciones similares a las habituales del paciente cuando se dispone a dormir. Los avances tecnológicos han significado una notable disminución del tamaño, peso y costo de los equipos registradores que pueden ser usados en la cama del paciente y conectarse con equipos de tratamiento (CPAP o dispositivos de ventilación). Asimismo, han supuesto mayor acceso al diagnóstico en pequeñas unidades menos dotadas de recursos técnicos, lo que ha ampliado el horizonte diagnóstico del médico neumonólogo. La polisomnografía sigue siendo muy importante para definir con certeza los casos dudosos y continúa siendo el método patrón que debe ser tomado para valorar los avances de los nuevos y más accesibles métodos de estudio de las enfermedades respiratorias durante el sueño.

The respiratory polygraphy (RP) is a useful method for the diagnosis of sleep apnea when it is indicated in high risk patients and meets basic technical requirements for quality. When RP is interpreted in conjunction with a comprehensive evaluation of sleep, it shortens waiting lists approaching the sleep laboratory to the home, and allows the assessment of respiratory performance during sleep in a more natural environment under usual conditions similar to those when the patient is ready to sleep. Technological developments have brought a considerable reduction in size and weightand in the costs of the recording devices, which can be used bedside and connected to therapeutics devices (CPAP or non invasive ventilator). Also, they have increased the accessibility to diagnostic process of small units with limited technical resources expanding the diagnostic horizon of the pulmonologist. The polygraphy or polysomnography is still very important to define with certainty doubtful cases and it is the standard method which should be taken to assess the progress of new accessible methods for the study of these diseases.

Predictores clínicos de IAH ≥ 15/hora en la poligrafía respiratoria / Clinical predictors of apnea hypopnea index (AHI)≥ 15/hour in the respiratory poligraphy

Objetivos: Identificar variables clínicas para la predicción de un índice de apneas e hipopneas (IAH) ≥ 15/hora de registro en pacientes derivados para la realización de una poligrafía respiratoria (PR). Material y métodos: Estudio prospectivo conducido entre enero del 2010 y marzo del 2012 en 614 pacientes referidos para exploración respiratoria del sueño. Los registrosde PR (nivel III) se tomaron en domicilio una noche con técnica de auto-colocación. Se correlacionaron con datos antropométricos del cuestionario de Berlín y la escala de somnolencia subjetiva de Epworth (ESS). Se definió obesidad por un índice de masa corporal (IMC) > 30 y se consideró relevante un índice de apneas e hipopneas por horade registro ≥ 15 eventos/hora. Se ejecutó un análisis para los siguientes factores de predicción: IMC (> 30), edad mayor de 50 años, nivel educativo (primario o mayor), cuestionario de Berlín (alto o bajo riesgo) y ESS > 10. Se analizaron los datos mediante regresión logística para factores de predicción de un IAH ≥ 15 /hora.Resultados: Se estudiaron 614 pacientes, 392 hombres (63.8%) y 222 mujeres con una media de edad de 54.9 años. El IMC en 284 pacientes (46.25 %) fue < a 30 (no obesos) y se definió obesidad en 330 (53.74%). El cuestionario de Berlín fue de alto riesgo en 536 (87.3%) y 207 (33.7%) tuvieron ESS > 10 puntos. En 235 poligrafías respiratorias se encontró un IAH > 15/hora (38.27%). El análisis de predictores independientes en toda la población arrojó significación parasexo masculino, IMC > 30 y edad > 50 años. Sin embargo no resultó significativo el cuestionario de Berlín de alto riesgo: OR 1.17 (CI 95% 0.63-2.17) p = 0.605, ni el ESS >10: OR 1.35 (CI 95% 0.93-1.97) p = 0.113. El análisis diferencial entre ambos géneros demostró diferencias en la significación para la edad (mujeres; p = 0.015 y hombres; p = 0.007) y el IMC (mujeres: 0.027 y hombres: 0.0001). La regresión logística mostró como predictores independientes de un ...

Objectives: To identify the predictive value of variable risk factors for the diagnosis of clinically significant obstructive sleep apnea (apnea-hypopnea index ≥15 / hour) in a population referred for respiratory polygraphy (RP). Material and methods: Between January 2010 and March 2012 we studied prospectively 614 adult patients referred to our sleep clinic for the study of sleep respiratory disorders. The patients completed Berlin and Epworth questionnaires and were monitored by a level III respiratory polygraphy using a self placement method at home during one night. Results were correlated with demographic and anthropometric data. Obesity was defined as a body mass index (BMI) > 30. Clinically significantobstructive sleep apnea (OSA) was diagnosed if the patient was found to have an apnea - hypopnea index (AHI) greater than ≥ 15 per hour. The analysis included BMI (> 30), age (> 50 years), educational level (primary school or more), Berlin questionnaire (high or low risk) and Epworth Sleepness Scale (> 10). Data were analyzed through logistic regression for factors predicting AHI ≥15 / hour. Results: 614 patients (392 men (63.8%), 222 women) with a mean age of 54.9 years old wereincluded. High risk OSA according to Berlin questionnaire was identified in 536 subjects (87.3%) while only 207 (33.7%) had an Epworth score > 10 points. 330 subjects (53.74%) had a body mass index > 30. IAH > 15 / hour was diagnosed in 235 respiratory poligraphies (38.27%). Logistic regression analysis showed that three independent predictors were significant for the diagnosis of clinically significant OSA: male sex: OR 3.63 (CI 95%: 2.43 to 5.43) p = 0.0001; BMI > 30: OR 2.45 (CI 95% 1.69 to 3.56) p = 0.0001), and age > 50 years: OR 2.05 (CI 95% 1.39 to 3.02) p = 0.0001). We did not find significance for Berlin’s high risk questionnaire: OR 1.17(CI 95%0.63 to 2.17) p = 0.605, nor for the Epworth score > 10: OR 1.35 (CI 95% 0.93 to 1.97) p = 0.113 ...