RESUMO
Ojetivos: Caracterización clínica de los pacientes adultos con apnea de sueño que asistieron a una clínica del sueño de la ciudad de Pereira durante el periodo de julio a agosto de 2011. Métodos: Se realizó un estudio descriptivo de corte transversal aplicando una entrevista semiestructurada personalizada, en la que se incluyó la realización de una historia clínica completa con énfasis en los síntomas percibidos y la presencia de comorbilidades mentales y no mentales. Resultados: Se evaluó a 43 pacientes con diagnóstico de apnea de sueño y se los comparó con 21 pacientes sin ese diagnóstico, y se encontraron valores sociodemográficos similares a los reportados en la literatura en los pacientes con diagnóstico positivo, además de significancia estadística en cuanto a la presencia de síntomas como ronquidos y apneas al dormir y en las medidas antropométricas del índice de masa corporal y el índice cintura/cadera. Igualmente se encontró una asociación positiva entre la apnea del sueño con el antecedente de sufrir dislipemia. El análisis de regresión logística mostró como variables predictoras del síndrome de apneas del sueño: el sexo, el índice de calidad de sueño de Pittsburgh y el índice de masa corporal. Conclusiones: Existen criterios clínicos y antropométricos que pueden ayudar a los profesionales de la salud a sospechar el diagnóstico de apnea del sueño y disminuir la morbimortalidad al darle el tratamiento adecuado.
Objectives: To characterize adult patients with sleep apnea attending Pereira's sleep apnea clinic between July and August 2011. Methods: Cross-sectional descriptive study. A personal semi-structured survey was performed, with full medical history, focused on perceived symptoms of mental and non-mental comorbidity. Results: Fourty-three patients with diagnosis of sleep apnea were evaluated. These were compared with 21 patients without this diagnosis. The social demographic characteristics were similar to that reported in the literature. There were statistical significances for snoring, sleep apnea, corporal mass index, waist/hip index and dyslipidemia. The logistic regression analysis showed sex, Pittsburgh's quality of sleep index and body mass index as predictor variables. Conclusions: There are clinical and anthropometrics variables that can help the health professionals to suspect a sleep apnea diagnosis in a patient and provide better treatment to decrease its morbidity and mortality.