De nombreux patients hospitalisés en unités de soins intensifs (USI) souffrent de troubles du sommeil sévères. Ces troubles ont été associés à un besoin prolongé de ventilation assisté et à une surmortalité. L’analyse du sommeil de ces patients est longue et complexe. Nous avons mis au point un algorithme d’analyse automatique fonctionnant en temps réel et avons testé ses performances.

Nous avons analysé rétrospectivement 45 polysomnographies acquises chez des patients en USI non sédatés. Pour chaque patient, une seule voie EEG a été analysée par l’algorithme. Nous avons comparé le temps total de sommeil (TTS) mesuré par l’algorithme avec le TTS généré par l’analyse visuel. Nous avons également comparé la proportion d’épisode de sommeil correctement identifié par l’algorithme.

Le TTS mesuré par l’algorithme était significativement corrélé au TTS mesuré par l’analyse visuelle. La proportion médiane (médiane [25–75th]) d’épisodes de sommeil supérieurs à 10minutes et correctement détectés par l’algorithme était de 100 % [73,2–100,0]. La sensibilité médiane était de 97,9 % [92,5–99,9].

L’algorithme identifie quasiment tous les épisodes de sommeil>à 10min. Ces épisodes étant les plus restaurateurs, cet algorithme temps réel ouvre la voie à des procédures « EEG-guidées » pour protéger le sommeil de ces patients. Les infirmières pourraient regrouper les soins non urgents, réduire le niveau sonore lorsque le patient dort et ainsi améliorer la qualité de son sommeil.