Les algorithmes intégrés aux dispositifs de pression positive continue (PPC) conditionnent la fiabilité de la détection et de la classification des événements respiratoires résiduels. Une étude récente (Richard et al., 2025) a montré que plusieurs appareils, dont le G3 A20 (BMC), présentaient des performances réduites en présence de fuites intermittentes, avec sous-estimation, surestimation et erreurs de classification, en particulier pour les hypopnées et les événements centraux.

Nous avons évalué le G3 A20 après mise à jour de son algorithme (firmware G3-2.12.53.10), avec la même méthodologie, à l’aide du modèle expérimental haute-fidélité précédemment publié (Richard et al., 2025). Quatre types d’événements (apnées et hypopnées obstructives et centrales) ont été simulés, avec et sans six profils de fuite réalistes. Les performances post-mise à jour ont été comparées aux résultats de la version précédente de l’algorithme.

Avec le nouvel algorithme, la détection et la classification des événements se sont considérablement améliorées. En l’absence de fuite, 100 % des événements ont été détectés (vs 37,5 % auparavant), avec 95,6 % de classification correcte (vs 16,7 %). En présence de fuites, 96,5 % des événements ont été détectés (vs 27,1 %), avec un taux de classification correcte de 87,5 % (vs 19,4 %) ( p < 0,001). Pour toutes conditions confondues, les apnées obstructives étaient bien classifiées dans 100 % des cas (vs 9,5 %), dans 76,2 % des cas pour les apnées centrales (vs 71,4 %), dans 83,3 % pour les hypopnées obstructives (non détectées auparavant) et 83,3 % pour les hypopnées centrales (également non détectées auparavant). L’estimation des fuites est devenue plus cohérente, avec une sous-estimation de la fuite moyenne limitée à moins de 3 L/min.

Cette étude montre qu’une évolution algorithmique peut corriger des faiblesses majeures dans la performance d’une PPC. Ces résultats soulignent l’importance pour les fabricants de prendre en compte les résultats d’évaluations indépendantes et de faire évoluer les algorithmes afin de garantir la fiabilité des données PPC, la sécurité des patients et la pertinence du télésuivi.