L' index Apnée-Hypopnée est calculé à partir du nombre d'apnées et d'hypopnées par heure de sommeil ( IAH = nombre d'apnées + nombre d'hypopnées / nombre d'heures de sommeil). C'est un indice utilisé pour évaluer la gravité d'un syndrome d'apnées du sommeil. Déterminants de la persistance d’événements résiduels chez les patients apnéiques traités par pression positive continue - ScienceDirect. Il est basé sur le nombre total de cessations complètes de respirer (apnée) et d'obstructions partielles (hypopnée) survenant par heure de sommeil. Ces pauses respiratoires ont une durée de plus de 10 secondes et sont associées à une diminution de l'oxygénation sanguine (désaturation en oxygène). En général, l'IAH est utilisé pour classer le degré de gravité de la maladie (léger de 5 à 15, modéré de 15 à 30, et sévère si supérieur à 30). Un autre indice servant à mesurer le degré de gravité du syndrome d'apnées du sommeil est l'indice d'évènements respiratoires (RDI: Respiratory Disturbance Index). L'index d'évènements respiratoires est similaire à l'index d'apnée-hypopnée, mais il comprend également des événements respiratoires qui ne répondent pas, techniquement, à la définition d'apnées ou d'hypopnées, mais perturbent aussi le sommeil.
2 L'IAH résiduel moyen sous PPC était de 17, 34/heure vs 4, 10/heure après le passage à l'ASV. Les données de ces deux analyses suggèrent que si un patient sous PPC présente des apnées centrales au-delà de 2 semaines, il suit certainement la trajectoire des apnées centrales émergentes ou persistantes et pourrait nécessiter un changement de dispositif vers l'ASV* L'étude a été conduite par un comité externe d'experts internationaux: Pr Jean-Louis Pépin (France), Dr Holger Woehrle (Allemagne), Pr Atul Malhotra (Etats-Unis) et Pr Peter Cistulli (Australie). Pour en savoir plus: Analyse "Big data" – Vidéos d'experts (Anglais) Regardez les experts parler de l'analyse "Big data" Big data analysis: main findings Holger Woerhle, MD, explains the main findings of a big data analysis on CSA during CPAP therapy. L'iah doit-il tomber à 0 sous ppc ?. Trajectories of Emergent CSA during CPAP therapy Professor Jean-Louis Pépin explains the findings of the big data analysis "Trajectories of Emergent Central Sleep Apnoea during CPAP therapy".
Interpréter l'IAH avec la thérapie CPAP Pour tous les niveaux de gravité, la pression positive continue (PPC) peut être considérée. De nombreuses machines CPAP sont capables de fournir une mesure de remplacement quotidienne de l'IAH afin d'assurer une réponse appropriée à la thérapie. Il le fait en mesurant la résistance au flux d'air. Lorsque la résistance augmente, cela peut être interprété comme une obstruction des voies respiratoires. Généralement, le but du traitement est d'obtenir l'IAH dans la plage normale avec la thérapie CPAP, mais plus faible peut être mieux. Iah sous ppc services. Il est important que votre médecin prenne en compte vos facteurs de risque d'apnée du sommeil lors de la sélection de votre traitement. Par exemple, une étude a estimé que seulement 30 pour cent des personnes souffrant d'apnée obstructive du sommeil légère toléreraient un traitement CPAP. Cependant, cela s'est amélioré avec les périphériques plus récents et les styles de masques. En outre, vous pouvez découvrir que votre IAH est plus élevé lorsque vous dormez sur le dos ou pendant le sommeil paradoxal, ce qui peut avoir des implications thérapeutiques.
Les analyses "Big data" de données de santé permettent d'explorer des questions cliniques de manière novatrice, d'identifier des profils pathologiques, et de générer des hypothèses. L'abondance des données disponibles et leur accroissement exponentiel, proviennent notamment de la multiplication des sources, incluant les appareils de soins connectés qui permettent une transmission à distance des données de traitement des patients. L'analyse de telles données apporte de nouvelles perspectives et permet d'envisager le développement d'approches innovantes dans la prise en charge médicale. Nouvelles perspectives apportées par une analyse “Big data” de données de télésuivi ResMed. Des données dé-identifiées de télésuivi de la "vraie vie" ont été utilisées pour caractériser les apnées centrales sous PPC de patients télésuivis aux Etats-Unis. Cette analyse a permis d'identifier 3 catégories de SAS central sous PPC qui affectent toutes le traitement en réduisant l'observance et en augmentant le risque d'arrêt de traitement. 1 Une seconde analyse a été réalisée à partir de la même base de données, et a montré que le passage de la PPC à l'ASV chez les patients avec des apnées centrales émergentes ou persistantes pourrait permettre d'améliorer l'observance et donc les bénéfices patients.
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