Estimation du risque cardiovasculaire et de la mortalité chez les patients suspectés du syndrome d’apnées du sommeil : un modèle de machine learning - 24/02/22
, Mathieu Feuilloy 1, Chloé Gerves-Pinquie 2, Wojciech Trzepizur 3, Nicole Meslier 3, François Goupil 4, Thierry Pigeanne 5, Frédéric Gagnadoux 3, Jean-Marc Girault 1Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
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Résumé |
Objectif |
Cette étude vise à proposer une approche d’apprentissage automatique pour évaluer le risque cardiovasculaire et de mortalité toutes causes (MMCV) à 6 ans, chez les patients suspectés du syndrome d’apnées du sommeil (SAS).
Méthodes |
Les données de 5234 patients de la cohorte sommeil des Pays de la Loire, sans antécédents de maladies cardiovasculaires et investigués pour un SAS, ont été appariées à celles du SNDS pour identifier la survenue de MMCV. Des caractéristiques cliniques ont été collectées et des caractéristiques de sommeil ont été extraites des enregistrements de sommeil. Un modèle d’apprentissage automatique, basé sur des arbres de décision, AdaBoost, a été utilisé.
Résultats |
Après un suivi médian de 6,0 [3,5–8,5] ans, 685 cas de MMCV ont été répertoriés. Après une sélection automatique de caractéristiques, 9 caractéristiques parmi les 30 initiales ont été utilisées, dont 5 cliniques et 4 dérivées de l’oxymétrie nocturne. Le modèle final inclut : l’âge, le genre, l’hypertension, le diabète, la pression artérielle systolique et des caractéristiques de la saturation en oxygène et de la variabilité du rythme cardiaque. Une aire sous la courbe moyenne de 0,78 a été obtenue.
Conclusion |
Un estimateur de MMCV à 6 ans, basé sur de l’apprentissage automatique, est proposé. Il est adapté aux patients investigués pour un SAS et utilisable en routine clinique. Il utilise un mixte de caractéristiques cliniques et de caractéristiques dérivées de l’oxymétrie nocturne.
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Vol 19 - N° 1
P. 53-54 - mars 2022 Retour au numéro
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