Variabilidad de los parámetros del ronquido en los dominios temporal y frecuencial en roncadores sanos y con Síndrome de Apnea Obstructiva del Sueño

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1 Variabilidad de los parámetros del ronquido en los dominios temporal y frecuencial en roncadores sanos y con Síndrome de Apnea Obstructiva del Sueño Jordi Solà Soler, Raimon Jané Campos Dept. ESAII, CREB, Universitat Politècnica de Catalunya (jordi.sola@upc.edu, raimon.jane@upc.edu) José A. Fiz Fernández, José Morera Prat Servei de Pneumologia, Hospital Universitari Germans Trias i Pujol, Badalona (jafiz@ns.hugtip.scs.es) Resumen En los últimos años diversos estudios del ronquido mediante parámetros frecuenciales han mostrado diferencias significativas entre roncadores sanos y con Síndrome de Apnea Obstructiva del Sueño (OSAS). En la mayoría de estos estudios se analizó un número reducido de ronquidos y en los pacientes con OSAS sólo se analizaron ronquidos post-apneicos. Trabajos anteriores de nuestro grupo sugieren que los parámetros descriptivos del ronquido tienen mayor variabilidad a medida que la severidad del OSAS aumenta. En este trabajo analizamos la variabilidad del ronquido a través de la magnitud de la primera diferencia de los parámetros que lo describen, así como la influencia que ejerce el instante de producción de cada episodio en esta variabilidad. Se detectan y analizan todos los ronquidos presentes en registros de sonido respiratorio de larga duración (6h) de 9 roncadores sanos (5795 ronquidos) y 5 pacientes con OSAS (963 ronquidos). Los ronquidos se caracterizan a través de su intensidad sonora y de un conjunto de parámetros de la Densidad Espectral de Potencia (PSD). La variabilidad del ronquido está correlacionada con la severidad del OSAS (r>0.7) y es significativamente mayor en pacientes con OSAS (p<0.005). Se obtienen resultados similares cuando los ronquidos post-apneicos son excluidos del análisis. Los sujetos roncadores son clasificados con un modelo de regresión logística que se valida con el método de dejar uno fuera. El modelo se ha ajustado para tener una sensibilidad del 00% con el objetivo de discriminar a los sujetos que deben someterse a una polisomnografía nocturna. Palabras Clave: OSAS, Ronquido, Apnea, Parámetros de la PSD, Clasificación de pacientes, Regresión logística. INTRODUCCIÓN En los últimos años diversos estudios han encontrado diferencias en los parámetros espectrales del ronquido entre roncadores sanos y pacientes con Síndrome de Apnea Obstructiva del Sueño (OSAS). Estos estudios analizaron un número reducido de ronquidos y en los pacientes con OSAS sólo se incluyeron los ronquidos post-apneicos [,]. La hipótesis principal de nuestro trabajo es que se puede obtener información sobre la presencia y la severidad del OSAS exclusivamente a partir del análisis del ronquido, sin la necesidad de identificar apneas y ronquidos post-apneicos. En un estudio previo de la envolvente espectral de ronquidos normales y post-apneicos procedentes de segmentos de corta duración, se observó que la desviación estándar de la frecuencia y amplitud de algunos formantes era significativamente mayor en pacientes con OSAS [3]. En otro estudio con detección automática de ronquidos en señales de sonido respiratorio de larga duración se observó que la intensidad acústica y algunos parámetros de la Densidad Espectral de Potencia (PSD) también tenían una mayor variabilidad en OSAS [4]. En este trabajo se analiza la variabilidad de la intensidad acústica y de los parámetros de la PSD del ronquido cuantificando la amplitud de la diferencia de valores entre ronquidos sucesivos. Esta técnica se aplicó a los formantes de la envolvente espectral en un trabajo previo [6]. En esta ocasión se analiza también la influencia de los instantes de producción de cada ronquido en la variabilidad observada. Los ronquidos normales y post-apneicos se estudian conjuntamente pero también de forma separada. La técnica se aplica a todos los ronquidos detectados en registros de sonido respiratorio de larga duración. MATERIAL Y MÉTODOS El sonido respiratorio se ha adquirido con un sensor de contacto piezoeléctrico situado en un lateral del cartílago cricotiroideo, amplificado, filtrado en la banda Hz y digitalizado a una frecuencia de muestreo F s 5KHz con un conversor A/D de bits. Se han analizado un total de 5795 ronquidos (755 ± 35) de 9 roncadores sanos y 963 ronquidos (365 ± 943) de 5 pacientes con OSAS (Tabla I). Los episodios de ronquido fueron seleccionados por un detector automático [4]. Las falsas detecciones se eliminaron con una validación manual posterior. En el dominio del tiempo se ha calculado la intensidad media y máxima de cada ronquido (I med and I max ) tal como se describe en [5]. En el dominio

2 frecuencial se ha estimado la PSD de cada ronquido, S x (f), mediante un periodograma Welch con una ventana Hanning de 04 muestras y con un solapamiento del 50%. La forma de la PSD se ha caracterizado a través del siguiente conjunto de parámetros: FCent RP f f FMedian FMax CSymm F { F S ( f ) df 0.5 S ( f ) df } 0 F { F S ( f ) df 0.95 S ( f ) df } 0 f 3 DevStd R Re st / 3 f f f donde CSymm significa Coeficiente de Simetría. Los ratios de potencia en una banda de frecuencias se calculan con respecto a la energía total (RP) y con respecto al resto de energía fuera de la banda (Rrest). Las bandas [0,500) Hz, [00,500) Hz y [0,800) Hz han sido analizadas. TABLA I CARACTERÍSTICAS DE LOS SUJETOS RONCADORES (BMI: Índice de Masa Corporal, AHI: Índice de Apnea-Hipoapnea) RONCADORES SANOS Paciente Sexo Edad BMI AHI Ronquidos S M S M S3 M S4 M S5 F S6 M S7 M S8 M S9 M Valor Medio Desv. Estándar PACIENTES CON OSAS Paciente Sexo Edad BMI AHI Ronquidos O M O M O3 M O4 M O5 M O6 M O7 F O8 M O9 M O0 M O M O M O3 M O4 M O5 M Valor Medio Desv. Estándar El valor medio y la desviación estándar (S) de estos parámetros se han calculado para cada paciente utilizando todos los ronquidos detectados. Para caracterizar mejor la variabilidad local de los parámetros del ronquido, se lleva a cabo un análisis diferencial ronquido a ronquido. Para cada parámetro P s(i) del ronquido i-ésimo s(i), la primera diferencia dp s(i) P s(i) P s(i-) se ha calculado entre este ronquido y el ronquido previo. Las diferencias dp s(i) también se calculan con respecto a la diferencia de tiempo dt s(i) entre los instantes de producción t s(i) de ronquidos sucesivos: dt s(i) t s(i) - t s(i-) A través de la diferencia de tiempos dt, los ronquidos de un paciente se han dividido en dos grupos de la forma siguiente: (Fig.): G G { s( i) dts ( i) 0s} { s( i) dt < 0s, s( i ) G } s ( i ) Con esta división los primeros ronquidos después de una apnea (ronquidos post-apneicos) son excluidos de grupo G. El grupo G contiene tanto ronquidos post-apneicos como el primer ronquido que aparece después de un período de respiración no roncante (inspiración y espiración). Para los ronquidos del grupo G, la serie temporal dp/dt se ha calculado utilizando la diferencia de tiempos dt G entre ronquidos sucesivos de este grupo (Fig.). dt 0s dt G 7s dt<0s dt G dt 0s Fig.. Ejemplo de ronquidos del (dt<0s) y del (dt 0s) del paciente O5. Cuando se analizan los ronquidos del, la diferencia de tiempos se ha considerado entre ronquidos consecutivos de este grupo (dt G ). Para cada parámetro P, las series temporales dp y dp/dt ( dtp) oscilan alrededor de cero. Su amplitud se cuantifica mediante la Desviación Estándar (S) y el Rango Intercuartílico (IQ), o bien utilizando todos los ronquidos detectados en el paciente, o bien utilizando los ronquidos de los grupos G o G. Para analizar la independencia de poblaciones, entre roncadores sanos (AHI<0h - ) y pacientes con OSAS (AHI 0h - ), se utiliza el test U de Mann-Whitney. También se calcula el coeficiente de correlación lineal r con el AHI. Por último, se realiza una clasificación estadística de sujetos roncadores mediante regresión logística.

3 a) b) Fig.. Evolución temporal de (a) FMedian y (b) su primera diferencia en el roncador S3 y en el paciente con OSAS O6. TABLA II (a) TODOS LOS RONQUIDOS DESVIACIÓN ESTÁNDAR DE LOS PARÁMETROS DE LA PSD SImax Sfmedian SFCent SFmax SDevStd SCSymm SRP_5 SRrest_5 m s m s p (U-MW) r (AHI) (b) TODOS LOS RONQUIDOS AMPLITUD DE LA PRIMERA DIFERENCIA DE LOS PARÁMETROS DE LA PSD SdImax SdFMedian IQdFCent IQdFMax SdDevStd SdCSymm IQdRP_5 SdRrest_5 m s m s p (U-MW) r (AHI) (c) TODOS LOS RONQUIDOS AMPLITUD DE LA PRIMERA DIFERENCIA DE LOS PARÁMETROS RESPECTO AL TIEMPO SdtImax SdtFMedian SdtFCent IqdtFMax SdtDevStd SdtCSymm IQdtRP_5 SdtRrest_5 m s m s p (U-MW) r (AHI) (d) RONQUIDOS DEL GRUPO - AMPLITUD DE LA PRIMERA DIFERENCIA DE LOS PARÁMETROS DE LA PSD SdImax SdFMedian IQdFCent IqdFMax SdDevStd SdCSymm IQdRP_5 SdRrest_5 m s m s p (U-MW) r (AHI) (e) RONQUIDOS DEL GRUPO - AMPLITUD DE LA PRIMERA DIFERENCIA DE LOS PARÁMETROS RESPECTO AL TIEMPO SdtImax SdtFMedian SdtFCent IqdtFMax SdtDevStd IQdtCSymm IQdtRP_5 SdtRrest_5 m s m s p (U-MW) r (AHI) : Roncadores Sanos. : Pacientes con OSAS. p: Significación estadística en el test U de Mann-Whitney. r: Coeficiente de correlación con el Índice de Apnea-Hipoapnea (AHI).

4 3 RESULTADOS Se observa una gran variabilidad en los parámetros del ronquido a lo largo de la noche, con cambios considerables en su valor medio (Fig.-a). La desviación estándar clásica de la mayoría de estos parámetros no es significativamente diferente entre roncadores sanos y pacientes con OSAS, y está poco correlacionado con el AHI, excepto en el caso de CSymm (p0.05,r0.3) y el ratio de potencia en la banda Hz, Rrest_5 (p0.0,r-0.59) (Tabla II-a). La primera diferencia de los parámetros del ronquido presenta una evolución temporal mucho más regular (Fig.-b). En la mayoría de parámetros, esta diferencia tiene una mayor amplitud en los pacientes con OSAS (p<0.005). En algunos parámetros, el mejor p-valor se obtiene cuando la amplitud de la primera diferencia se mide por la desviación estándar (SdImax, SdCSymm) y en otros se obtiene cuando se mide por el intervalo intercuartílico (IQdFCent, IQdFMax). En todos los casos, la variabilidad local de los parámetros del ronquido medida por la primera diferencia está correlacionada con el AHI (r 0.7, Tabla II-b). Cuando la misma primera diferencia se calcula con respecto al tiempo (dp/dt) la significación estadística y la correlación con el AHI es menor en la mayoría de parámetros (Tabla II-c). Para determinar hasta qué medida la mayor amplitud de la primera diferencia de los parámetros del ronquido en los OSAS es debida al efecto de los ronquidos post-apneicos que se producen en una situación especial y siempre están alejados más de 0s del ronquido precedente se han analizado los ronquidos de forma separada en dos grupos G y G. Cuando se consideran sólo los ronquidos del, la primera diferencia aún tiene una amplitud mayor en pacientes con OSAS para la mayoría de parámetros, aunque el p-valor y la correlación con el AHI son ligeramente menores (Tabla II-d) que al considerar todos los ronquidos (Tabla II-a). Esto indica que las diferencias significativas no están sólo originadas por los ronquidos post-apneicos, sino que también aparecen cuando se analizan únicamente los ronquidos normales. En el, la diferencia de tiempo entre instantes de producción del ronquido puede tener un efecto positivo en las diferencias poblacionales si se calcula como la diferencia de instantes de producción entre ronquidos consecutivos dentro de este grupo (dt G en la Fig.). En esta situación, la primera diferencia con respecto al tiempo (dp/dt) de la mayoría de parámetros tiene una mayor amplitud en pacientes con OSAS, con una significación mayor y un mejor coeficiente de correlación que cuando se estudian todos los ronquidos a la vez (Tabla II-e). En la clasificación de sujetos roncadores mediante regresión logística, los mejores resultados se obtienen con el conjnto de parámetros {SdImax, SdDevStd, SdCSymm} utilizando todos los ronquidos, y con el conjunto {SdtImax, SdtFMedian, SdtFCent} utilizando los ronquidos de G. En todos los casos, el umbral de probabilidad para clasificar pacientes fue de 0.5, lo cual permitió la correcta clasificación del 00% de los pacientes con OSAS en los modelos óptimos. Disponer de un modelo de clasificación con una alta sensibilidad resulta muy útil para realizar un screening que identifique a los sujetos roncadores que deben someterse a un estudio polisomnográfico. El porcentaje del 00% de pacientes con OSAS bien clasificados se mantiene durante la validación cruzada del modelo cuando se tienen en cuenta todos los ronquidos, a costa de una peor clasificación (57,%) en roncadores sanos (Tabla III-a). Cuando se consideran únicamente los ronquidos del, el porcentaje de acierto en los pacientes con OSAS se reduce al 80% en la validación (Tabla III-b). TABLA III RESULTADOS DE LA CLASIFICACIÓN DE PACIENTES MEDIANTE REGRESIÓN LOGÍSTICA (a) TODOS LOS RONQUIDOS PRIMERA DIFERENCIA DE LOS PARÁMETROS MODELO ÓPTIMO VALIDACIÓN DEJANDO UNO FUERA Original 0 5 Original 0 5 (b) RONQUIDOS DEL GRUPO PRIMERA DIFERENCIA DE LOS PARÁMETROS CON RESPECTO AL TIEMPO MODELO ÓPTIMO VALIDACIÓN DEJANDO UNO FUERA 7 7 Original 0 5 Original 3

5 4 DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES Cuando se utiliza la desviación estándar clásica para analizar la variabilidad del ronquido, sólo algunos parámetros del ronquido presentan diferencias significativas entre poblaciones (Tabla IIa). Este hecho ya se había observado en un estudio previo [4] y probablemente es debido a los cambios constantes en el valor medio de los parámetros (Fig.-a). La limitación anterior no se observa al analizar la variabilidad del ronquido por la primera diferencia de los parámetros, que muestra una evolución temporal más regular y es menos sensible a los cambios en el valor medio de los parámetros. Con esta técnica, los pacientes con OSAS tienen una variabilidad significativamente mayor que los roncadores sanos en la mayoría de parámetros del ronquido, ya sea en la intensidad sonora o en el dominio frecuencial. (Tabla II-b). Esta variabilidad aumenta con la severidad del OSAS medida por el AHI, en general con una correlación r>0.5. Este comportamiento ya se había observado en los parámetros derivados de la envolvente espectral del ronquido [3,6]. El incremento de apneas y ronquidos postapneicos a medida que el AHÍ aumenta puede explicar en parte una mayor variabilidad del ronquido en los OSAS. Pero el ronquido de estos pacientes también presentan una mayor variabilidad cuando se consideran sólo los ronquidos normales (Tabla II-d). Este hecho puede indicar que en los pacientes con OSAS el propio mecanismo de producción del ronquido es más irregular e inestable a lo largo del tiempo. Si embargo, cuando la primera diferencia de los parámetros del ronquido se calcula con respecto a la diferencia de instantes de producción (dp/dt), la diferencia de amplitudes es menos significativa y está menos correlacionada con la severidad del OSAS (Tabla II-c). Así pues, los instantes de producción del ronquido parecen influir en la variabilidad observada en el resto de parámetros del ronquido. Pero cuando se analizan sólo los ronquidos del, la diferencia de instantes de producción entre ronquidos sucesivos dentro de este grupo (dt G ) tiene un efecto amplificador sobre la variabilidad de los parámetros del ronquido (Tabla II-e). Esto puede ser debido al hecho de que, a medida que el AHI aumenta, el número de ronquidos normales ( ) tiende a disminuir, de forma que los ronquidos del tienden a estar más próximos. Como conclusión, la primera diferencia de los parámetros del ronquido es un técnica prometedora para cuantificar la variabilidad del ronquido durante la noche, la cual parece aumentar progresivamente con la severidad del OSAS. Con esta técnica y un modelo de regresión logística, se puede llevar a cabo un screening que identifique a los sujetos roncadores que deben someterse a un estudio polisomnográfico. Agradecimientos Este trabajo ha sido financiado en parte por fondos del Ministerio de Educación y Ciencia y del FEDER (TEC C0-0), y por la Red Científica RESPIRA del Instituto de Salud Carlos III. Referencias [] Pérez-Padilla JR, Slawinski E, Difrancesco LM, Feige RR, Remmers JE, Whitelaw WA, Characteristics of the snoring noise in patients with and without sleep apnea. Am Rev Respir Dis, 993, 47, [] Fiz J A, Abad J, Jané R, Riera M, Mañanas M A, Caminal P, Rodenstein D, Morera J, Acoustic analysis of snoring sound in patients with simple snoring and obstructive sleep apnoea. Eur Respir J, 996, 6, [3] Solà-Soler J, Jané R, Fiz J A, Morera J, Spectral envelope analysis in snoring signals from simple snorers and patients with Obstructive Sleep Apnea. Proceedings of the 5th Ann. Intl. Conf. of the IEEE EMBS, 003, Vol 3, [4] Jané R, Fiz J A, Solà-Soler J, Blanch S, Artís P, Morera J, Automatic snoring signal analysis in sleep studies. Proceedings of the 5th Ann. Intl. Conf. of the IEEE EMBS, 003, Vol., [5] Solà-Soler J, Jané R, Fiz J A, Morera J, Snoring sound intensity study with ambient and tracheal microphones. Proceedings of the 3rd Ann. Intl. Conf. of the IEEE EMBS, 00, Vol., [6] Solà-Soler J, Jané R, Fiz J A, Morera J, Aplicación de la envolvente espectral del ronquido a registros de larga duración para la clasificación de roncadores sanos y con Apnea Obstructiva del Sueño, V Jornadas de Automática, 004.