Contexte
Cette étude a été menée par JL. Pépin, C. Letesson, NN. Le-Dong, A. Dedave, S. Denison, V. Cuthbert, JB. Martinot et D. Gozal.
Étant donné la grande prévalence du SAOS, les spécialistes s’accordent sur le besoin d’une solution de diagnostic plus simple et automatisée.
Il a donc fallu démontrer à quel point la mesure des mouvements mandibulaires couplée à une analyse automatisée par machine learning était appropriée pour le diagnostic du SAOS (Syndrome d’apnée obstructive du sommeil). L’ORDI de Sunrise a été comparé à l’ORDI mesuré par la polysomnographie, examen standard en médecine du sommeil. ORDI correspond à l’indice de difficulté respiratoire obstructive.
Déroulement de l’étude
L’étude a été réalisée sur une cohorte de 376 adultes suspectés de souffrir d’apnée obstructive du sommeil. Les patients ont été référés pour une PSG au Laboratoire du sommeil du Centre hospitalier Universitaire de Louvain, sur le site de Sainte-Elisabeth à Namur (Belgique). Les patients (à 55,1% masculins) ont participé à l’étude entre le 5 juin 2017 et le 31 octobre 2018. Ils ont passé une nuit avec l’équipement de polysomnographie utilisé comme méthode de référence et comparé simultanément à l’analyse automatique des mouvements mandibulaires grâce au dispositif Sunrise.
Résultats
Cette étude a conclu à une estimation équivalente de l’ORDI par le système Sunrise et par la PSG sur une large cohorte de patients souffrant ou non d’apnée obstructive du sommeil. Cette étude clinique a été un important jalon pour Sunrise qui a ainsi démontré la pertinence de son système pour le diagnostic de cette maladie.
Un mot sur la revue
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