Analyse automatique de l'EEG du sommeil à canal unique : validation chez des individus en bonne santé

OBJECTIF DE L'ÉTUDE : Évaluer la performance d'un logiciel de scoring automatique du sommeil (ASEEGA) basé sur un canal EEG unique par rapport à un scoring manuel (2 experts) de polysomnographies complètes conventionnelles. DESIGN : Les polysomnographies de 15 individus en bonne santé ont été scorées par 2 experts indépendants en utilisant les règles conventionnelles R&K. Les résultats ont été comparés à ceux du scoring ASEEGA sur une base épochale. CONTEXTE : Laboratoire du sommeil dans le département de physiologie d'un hôpital universitaire. PARTICIPANTS : Quinze bénévoles en bonne santé. MESURES ET RÉSULTATS : La comparaison épochale était basée sur la classification en 2 états (éveil/sommeil), 3 états (éveil/REM/NREM), 4 états (éveil/REM/stades 1-2/SWS), ou 5 états (éveil/REM/stade 1/stade 2/SWS). Les accords globaux obtenus, quantifiés par le coefficient kappa, étaient de 0,82, 0,81, 0,75 et 0,72, respectivement. De plus, les accords obtenus entre ASEEGA et le scoring consensuel des experts étaient de 96,0 %, 92,1 %, 84,9 % et 82,9 %, respectivement. Enfin, lors de la classification en 5 états, la sensibilité et la valeur prédictive positive d'ASEEGA concernant l'éveil étaient respectivement de 82,5 % et 89,7 %. De même, la sensibilité et la valeur prédictive positive concernant l'état REM étaient de 83,0 % et 89,1 %. CONCLUSIONS : Nos résultats établissent la validité apparente et la validité convergente d'ASEEGA pour l'analyse du sommeil à canal unique chez des individus en bonne santé. ASEEGA semble être un bon candidat pour l'aide au diagnostic et le scoring ambulant automatique.