Evaluierung einer Smartphone-basierten Methode zum Risikoscreening auf obstruktive Schlafapnoe (OSA) basierend auf einem multiparametrischen Modell akustischer und anamnestischer Parameter.

Einleitung OSA wird aufgrund unspezifischer Symptomatik oftmals nicht erkannt. Ein breit verfügbares OSA Screening mittels Smartphone-basierter Software könnte die Rate der Diagnosen erhöhen. Für eine möglichst hohe Screening-Genauigkeit können akustische Analyse, anamnestische Parameter und Symptomatik kombiniert werden. Die Leistungsfähigkeit einer Kombination dieser Parameter wird hier erstmals untersucht.

Material und Methoden Eingeschlossen wurden Patienten mit Verdacht auf OSA, die im Rahmen der klinischen Routine per Polysomnographie (PSG) im Schlaflabor (HNO, Klinikum rechts der Isar, Technische Universität München) untersucht wurden. Parallel zur PSG wurden über eine Smartphone-App (Snorefox M, Diametos GmbH, Potsdam) Atemgeräuschmuster analysiert und respiratorische Ereignisse detektiert. Über dieselbe Software wurden die Schläfrigkeitssymptomatik der Patienten (ESS-Score) und allgemeine Risikofaktoren (Geschlecht, Alter, BMI) abgefragt.

Anhand der gemessenen Parameter wurde ein gewichtetes Bewertungsmodell als Prädiktor einer behandlungsbedürftigen OSA bestimmt. Die Sensitivität und Spezifität dieses Scores wurde durch Vergleich mit den PSG-Ergebnissen derselben Nacht ermittelt.

Ergebnisse Insgesamt wurden 40 Patienten (Durchschnittsalter 55 Jahre, 50% männlich) eingeschlossen. Es konnte eine Sensitivität von 84% und eine Spezifität von 79% für das Vorhandensein einer behandlungsbedürftigen OSA (AHI>5 und ESS Score>9 oder AHI>15) im Vergleich zur PSG in derselben Nacht berechnet werden.

Diskussion Mit der Smartphone-App kann ein OSA-Screening mit hoher Zuverlässigkeit durchgeführt werden. Ein einfach verfügbares Sceening, wie das getestete, könnte zur Reduktion der Anzahl undiagnostizierter OSA-Patienten beitragen.

Interessenkonflikt

Der Erstautor gibt keinen Interessenskonflikt an.

Publication History

Article published online:
24 May 2022