XXXVIII Congreso de la semFYC – Barcelona

del 10 al 12 de mayo de 2018

Comunicaciones: Resultados de investigación

Diagnóstico de síndrome de apnea obstructiva de sueño desde Atención Primaria (Oral)

OBJETIVOS

Seleccionar variables clínicas que permitan una aproximación diagnóstica al Síndrome de Apnea del Sueño (SAOS) en Atención Primaria (AP).


MATERIAL Y MÉTODOS

-Diseño: Estudio observacional, descriptivo, ambispectivo (pruebas diagnósticas).

-Ámbito de realización: AP -Criterios selección: Todos los pacientes > 16 años derivados desde un Centro de Salud con sospecha de SAOS a Unidad de Sueño con polisomnografía/poligrafía respiratoria (PSM) realizada.

-Variables: ronquido, apneas presenciadas, somnolencia, tabaquismo, uso psicofármacos, HTA, IMC >35, resultado PSM. Recogida retrospectiva de información en registros OMI y SELENE.

-Análisis estadístico: Estudios descriptivos. Se analizó sensibilidad (S), especificidad (E) y cocientes de probabilidad (CP). Regresión logística binaria.


RESULTADOS

Analizados 346 pacientes: Información completa solo en 156 (45.08%). Frecuencia SAOS (PSM+) en 309 (89.3%). 75.7% varones. Presentó ronquido 67.9% de pacientes con sensibilidad S=95.07% y E=14.81% (CP+1.1,IC95%=0.95-1.31). Apneas 52%, S=85,57% y E=36,36% (CP+1.34,IC95%=0.98-1.85). Somnolencia 54.3%, S=81,77% y E=15.38% (CP+0.97,IC 95=0.81-1.15). Tabaquismo 27.7%, S=36,59% y E=80.00% (CP+ 1.83%,IC 95%=0.88-3.81). Hipertensión 39%, S=42,21% y E=86.49% (CP+ 3.12,IC 95%=1.37-7.13). IMC>35: S=22.15%, E =94.12% y CP+ 3.76,IC 95%=0.96-14.69 . Para todas las variables los CP- fueron superiores a 0.6. Se creó una variable de alta probabilidad (Ronquido+apnea+somnolencia) con S=69.59%, E=50% y CP+1.39,IC 95%0.89-2.18 Se obtuvo un modelo explicativo significativo (prueba Omnibus χ2, p<0.0001) que clasificó correctamente el 91% de casos. La variabilidad explicada por el modelo osciló entre 0.211 y 0.466. El modelo incluyó las variables apnea, fumador, HTA e IMC>35. Fueron significativas: apneas: OR=4.13,IC95%=1.07- 15.87) y tabaquismo: OR=16.449,IC95%=1.91-141.3).


CONCLUSIÓN

*Los CP son de escasa utilidad quizás como consecuencia de la falta de información en los registros.

*A pesar de ello usando los casos con información completa se ha identificado un modelo explicativo por lo que se podría plantear elaborar una regla de predicción clínica.

*Se hace aconsejable repetir este estudio de forma prospectiva para obtener una regla de predicción clínica válida.


Comunicaciones y ponencias semFYC: 2020; Comunicaciones: Resultados de investigación. ISSN: 2339-9333

Autores

Morales Aleman, Maria
CS Profesor Jesús Marín López. Molina de Segura. Murcia
Garcia Almela, Marta
CS Profesor Jesús Marín López. Molina de Segura. Murcia
Ferrandez Rodríguez, José Carlos
CS Profesor Jesús Marín López. Molina de Segura. Murcia
Menárguez Puche, Juan Francisco
CS Profesor Jesús Marín López. Molina de Segura. Murcia
Lopez Piñera, Manuel
CS Profesor Jesús Marín López. Molina de Segura. Murcia
Delsors Mérida-Nicolich, Eloisa
CS Profesor Jesús Marín López. Molina de Segura. Murcia