Le apnee centrali del sonno durante la terapia con CPAP

Una panoramica dell’analisi dei big data

I big data sono risorse informative in grado di analizzare questioni di interesse clinico, identificare pattern specifici e caratteristiche della malattia e generare ipotesi in ambito sanitario. Nascono per gestire un elevato volume di dati (che crescono in modo esponenziale) provenienti da fonti diverse, tra cui i dispositivi medici per il telemonitoraggio domiciliare collegati ai database che forniscono informazioni sulle prestazioni del dispositivo e sullo stato del paziente. L’analisi di tali dati genera nuove conoscenze e supporta nuovi approcci alla gestione dell’assistenza sanitaria.

Nel corso di un’avanzata analisi condotta negli Stati Uniti e volta a caratterizzare le Apnee centrali del sonno (CSA) durante la terapia con pressione positiva continua delle vie aeree (CPAP) sono stati utilizzati dati reali e anonimizzati di pazienti telemonitorati. L’analisi è stata in grado di identificare 3 categorie di CSA durante la terapia con CPAP, che hanno avuto una ripercussione negativa sulla compliance alla terapia con CPAP e sull’aumento del rischio di abbandono della stessa¹.

Una seconda analisi eseguita sullo stesso database ha rilevato che il passaggio di soggetti affetti da CSA persistente o emergente dalla terapia con CPAP alla terapia ASV* può migliorare la compliance e, di conseguenza, i risultati del paziente².

Durante la terapia con CPAP sono state identificate tre tipi di CSA: emergente, transitoria e persistente

Lo studio “Trajectories of CSA during CPAP therapy” (Evoluzione della CSA durante la terapia con CPAP) condotto nel 2015 negli Stati Uniti ha esaminato i dati anonimizzati di 133.000 pazienti trattati con dispositivi Resmed a pressione positiva delle vie aeree (PAP) per il trattamento dei disturbi respiratori del sonno (DRS)¹. Altre informazioni sull’evoluzione della CSA durante la terapia con CPAP sono state ricavate effettuando misure ripetute basate su dati reali di telemonitoraggio piuttosto che su singole “istantanee” della CSA.

La CSA si è verificata nel 3,5% dei pazienti; sono stati identificati 3 tipi di CSA¹: emergente (20%), transitoria (55%) e persistente (25%).

Ogni tipologia è associata a una diminuzione della compliance e a un aumento del rischio di abbandono della terapia¹

La presenza della CSA è stata associata alla diminuzione delle ore di utilizzo della CPAP e all’aumento della probabilità di abbandono del trattamento, rispetto all’OSA. La probabilità di continuare la terapia con CPAP il giorno 300 era dell’83% per l’OSA, e del 79%, 76% e 72% per la CSA transitoria, persistente ed emergente, rispettivamente.
Gli indici di rischio per l’abbandono della terapia per i 3 gruppi CSA erano rispettivamente di 1,3; 1,5 e 1,7.
I risultati erano conformi alla definizione della European Respiratory Society o a quella statunitense di CSA persistente (AHI ≥15/h o Indice di apnea centrale (CAI) ≥5/h).

Il passaggio da CPAP a ASV nei pazienti affetti da CSA emergente o persistente può migliorare l'aderenza²

Un’analisi secondaria ha mostrato che la compliance nei soggetti affetti da CSA emergente o persistente che sono passati da CPAP ad ASV è migliorata subito dopo il passaggio. Si è registrato un miglioramento dell’aderenza del +22% nei due sottogruppi di pazienti che sono passati da CPAP a una delle due ASV con EPAP fissa (n = 127, p < 0,05) o variabile (n = 82, p < 0,01)².

L’AHI medio prima del passaggio dalla terapia con CPAP alla terapia ASV tra i soggetti affetti da CSA emergente o persistente era di 17,34 ore rispetto a 4,1 ore dopo il passaggio.

I dati suggeriscono che se la CSA persiste dopo 2 settimane, il paziente rientra nei soggetti affetti da CSA emergente o persistente e può beneficiare di un passaggio alla terapia ASV*.

Lo studio è stato condotto da un comitato internazionale esterno di esperti in disturbi del sonno e respiratori: Jean-Louis Pépin (Francia), Holger Woehrle (Germania), Atul Malhotra (USA) e Peter Cistulli (Australia).

Studio dei big data – Video di esperti*

Guarda gli esperti che parlano dello studio dei big data

*in inglese

Analisi dei big data: risultati principali

Holger Woerhle, Direttore Sanitario, spiega i risultati principali di un’analisi dei big dati sulla CSA durante la terapia con CPAP.

Evoluzione della CSA emergente durante la terapia con CPAP

Il professore Jean-Louis Pépin spiega i risultati dell’analisi dei big dati “Evoluzione delle apnee centrali del sonno emergente durante la terapia con CPAP”.

Big data: la prossima frontiera in medicina respiratoria e del sonno?

Ramon Farré, Dottore di Ricerca, condivide le prospettive sui big data: definizione, nuovi concetti e strumenti analitici, protezione della privacy dei pazienti, prospettiva normativa e rischi.