Le syndrome d’apnées obstructives du sommeil (SAOS) est souvent sous-estimé chez les patients diabétiques de type 2. Nous évaluons un enregistreur automatique d’événements respiratoires, le système RU SLEEPING (PHILIPS inc.) dans la détection de SAOS sévères.

Nous présentons une étude clinique prospective de 186 patients, dont 124 patients présentant un diabète de type 2. Deux enregistrements ont été effectués de nuit pour chaque patient : avec le système RU SLEEPING puis avec une polysomnographie (PSG). Le RU slepping permet d’obtenir un index d’événement respiratoire (REI) et un nombre maximum d’événements respiratoires par heure (max RE). Ces 2 critères sont comparés aux index apnées-hypopnées (IAH). Nous avons randomisé notre échantillon en deux groupes. Nous avons calculé le coefficient kappa de Cohen pour déterminer le meilleur seuil du RU SLEEPING. Ces seuils ont été validés par rapport à ceux de l’IAH pour chacun des groupes en particulier pour les patients diabétiques de type 2.

Nous avons constaté une forte corrélation entre l’IAH et REI (coefficient de corrélation ρ;=0,68, p<0,001) et entre l’IAH et max/ h REI (coefficient de corrélation ρ=0,69, p<0,001). Nous avons déterminé les seuils optimaux en fonction de la méthode de best kappa pour REI et RE max vs AHI, soit 6 et 17/h, et 13 et 33 pour le SAOS (IAH≥10) et les formes sévères de SAOS (IAH≥30). Les seuils étaient pertinents pour la prédiction du SAOS sévère dans le groupe de validation (VPP = 84 % et 91 %) et chez les patients diabétiques de type 2 (VPP = 73 % et 86 %).

Le dispositif de RU SLEEPING semble être approprié pour le dépistage des formes sévères de SAOS chez les patients diabétiques de type 2.