Uyku bozukluklarında kullanılan polisomnografi dışı tanı yöntemlerinin obstrüktif uyku apne sendromu tanısını öngörmede etkinliğinin araştırılması
Investigation of the effectiveness of non-polysomnography diagnostic methods used in sleep disorders to predict the diagnosis of obstructive sleep apnea syndrome
- Tez No: 616077
- Danışmanlar: PROF. DR. TURAN ACICAN
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Göğüs Hastalıkları, Chest Diseases
- Anahtar Kelimeler: Obstrüktif Uyku Apne Sendromu, Berlin Anketi, STOP-BANG Anketi, Epworth Uykululuk Anketi, Polisomnografi Dışı Tanı Yöntemleri, Anketler, Polisomnografi, Teşhis teknikleri ve prosedürleri, Teşhis teknikleri-solunum sistemi, Uyku, Uyku apne sendromları, Uyku bozuklukları, Obstructive Sleep Apnea Syndrome, Berlin Questionnaire, STOP-BANG Questionnaire, Epworth Sleepiness Questionnaire, Non-Polysomnography Diagnostic Methods, Questionnaires, Polysomnography, Diagnostic techniques and procedures, Diagnostic techniques-respiratory system, Sleep, Sleep apnea syndromes, Sleep disorders
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Göğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Obstrüktif uyku apne sendromu (OSAS), uyku sırasında oksijen satürasyonunda azalmaya neden olabilen tekrarlayan apne/hipopneler ile karakterize bir hastalıktır. Erkek cinsiyet, ileri yaş, obezite, geniş boyun çevresi (BÇ) ve hipertansiyon (HT) varlığı OSAS'a eğilimi arttırmaktadır. Tanısının konulması hastalığın prognozu ve uygun tedavi seçimi açısından önemlidir. Altın standart tanı yöntemi olan polisomnografi (PSG) pahalı, zaman alıcı ve özel donanım gerektiren bir çalışma olduğundan hasta seçiminde dikkatli davranılması gerekir. Çalışmamızda Berlin, STOP-BANG ve Epworth Uykululuk Anketi'nin PSG ile kıyaslanarak OSAS tanısını ön görmedeki etkinliğinin araştırılması amaçlanmıştır. Çalışmamızda, Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Göğüs Hastalıkları Uyku Ünitesi'nde PSG yapılmış 136 hasta incelendi ve hastalara başvuru anında uyku anketleri uygulandı. Hastaların AHİ (apne-hipopne indeksi) değerleri ile anketler karşılaştırıldı. Orta-ağır dereceli OSAS grubunun yaş, beden kitle indeksi (BMİ), BÇ ortalaması ve HT sıklığı hafif OSAS/non-OSAS grubuna göre yüksek (33,2 kg/m² vs 29,7 kg/m²;52,4 vs 48,4; 42,9 cm vs 40,1 cm; %50 vs %25) bulundu. Berlin Anketi'nin düşük risk grubuna kıyasla yüksek riskli grupta AHİ ile %88 tutarlılığa sahip olduğu saptandı(p<0,05). Anketin doğru sınıflamadaki duyarlılığını arttıran en önemli parametrelerin BMİ ve HT varlığı olduğu görüldü (p:0,01; p:0,05). STOP-BANG Anketi, doğru sınıflama konusunda yüksek riskli grupta %98 oranında AHİ ile uyumlu bulundu. Doğru sınıflamaya en çok katkı sağlayan parametrenin boyun çevresi olduğu görüldü(p:0,01). Epworth Uykululuk Anketi (ESS) 'nin, hastaları %63 etkinlikle doğru sınıflayabildiği saptandı. ESS'nin sınıflamadaki en etkili değişkenin BMİ olduğu görüldü; ancak istatistiksel olarak anlamlı bulunmadı. Sonuç olarak; literatüre benzer şekilde OSAS tanısını ön görmede etkinliği en yüksek anket STOP-BANG Anketi olarak saptandı; onu Berlin Anketi izlemekteydi. En düşük etkinliğe sahip anketin ESS olduğu görüldü. Semptom, yaş, BMİ, BÇ ve HT gibi parametreleri içeren ve hasta seçiminde yüksek etkinliği gösterilmiş STOP-BANG Anketi'nin OSAS tanısını öngörmede klinisyenlere yardımcı olabileceği sonucuna varıldı.
Özet (Çeviri)
Obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) is a disease characterized by recurrent apnea/hypopneas that may cause a decrease in oxygen saturation during sleep. Male gender, greater age, obesity, large neck circumference (NC) and hypertension (HT) increase the tendency to OSAS. Diagnosis is important in terms of prognosis and selection of appropriate treatment. Polysomnography (PSG), which is the gold standard diagnostic method, is expensive, time-consuming and requires special equipment, therefore care must be taken in selecting patients for PSG. In this study, we aimed to investigate the effectiveness of Berlin, STOP-BANG and Epworth Sleepiness Questionnaire in predicting the diagnosis of OSAS by comparing with PSG. In our study, 136 patients who underwent PSG at the Sleeping Unit of Ankara University Faculty of Medicine and sleep questionnaires were applied to patients at their admissions. AHI (apnea-hypopnea index) values of the patients were compared with the questionnaires. Age, body mass index (BMI), neck circumference and HT frequency of the moderate-severe OSAS group were higher than the mild OSAS/non-OSAS group (52.4 vs 48.4; 33.2 kg/m² vs 29.7 kg/m²; 42.9 cm vs 40.1 cm; 50% vs 25%). The Berlin Questionnaire was 88% consistent with AHI in the high-risk group compared to the low-risk group (p <0.05). BMI and HT were found to be the most important parameters that increase the sensitivity of the questionnaire in correct classification (p:0.01, p:0.05). The STOP-BANG Questionnaire was found to be 98% compatible with AHI in the high-risk group for correct classification. It was seen that the most contributing parameter to correct classification was the neck circumference (p: 0.01). Epworth Sleepiness Questionnaire (ESS) was able to correctly classify patients with 63% efficiency. BMI was the most effective variable in ESS classification; however, it was not statistically significant. As a result; similar to the literature, the most effective questionnaire for predicting the diagnosis of OSAS was determined as STOP-BANG Questionnaire, was followed by the Berlin Questionnaire. ESS was found to be the least effective questionnaire. It was concluded that the STOP-BANG Questionnaire, which includes parameters such as symptoms, age, BMI, NC and HT, has been shown to be highly effective in patient selection, and may help clinicians to predict OSAS diagnosis.
Benzer Tezler
- Uyku bozukluklarında kullanılan polisomnografi dışı tanı yöntemlerinden stop-bang anketinin; abdominal obezite ile birlikte değerlendirildiğinde obstrüktif uyku apne sendromu tanısı öngörmedeki etkinliği
The effectiveness of the stop-bang questionnaire combined with abdominal obesity in predicting obstructive sleep apnea syndrome as a non-polysomnographic diagnostic tool
SEVİL AYDOĞAN DİŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Göğüs HastalıklarıKocaeli ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAŞİM BOYACI
- Akım volüm halkası ile obstrüktif uyku apnesi teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı bir yöntem geliştirilmesi
Development of a machine learning-based method for the diagnosis of obstructive sleep apnea using flow volume loop
SEVAL BULUT ERİŞ
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET RECEP BOZKURT
PROF. DR. CAHİT BİLGİN
- Derin öğrenme tabanlı algoritmalar kullanarak fizyolojik işaretlerden uyku skorlaması
Sleep scoring in physiological signals by deep learning-based algorithms
HASAN ZAN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDicle ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULNASIR YILDIZ
- Uyku ile ilişkili solunum bozuklukları (primer horlama-ağır obstruktif apne sendromu) ile epilepsinin ve tedavilerinin birbirlerine olan etkisinin değerlendirilmesi
Evaluation of sleep-related respiratory disorders (primary snoring-severe obstructive apnea syndrome) and epilepsy and their treatment on each other
ÜZEYİR ÖZTÜRK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
NörolojiManisa Celal Bayar ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİKMET YILMAZ
DOÇ. DR. AYŞIN KISABAY AK
- Epilepsi hastalarında uyku bozuklukları ve yaşam kalitesine etkisi
Sleep disorders in patients with epilepsy and their impact on quality of life
ELMAS USTA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2013
NörolojiKaradeniz Teknik ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİBEL VELİOĞLU