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Révision des règles de l’analyse visuelle de l’objective sleepiness scale pour la codification objective de la somnolence - 16/02/19

Doi : 10.1016/j.msom.2019.01.107 
J. Taillard 1, , M. Brandewinder 2, P. Berthomier 2, C. Berthomier 2
1 CNRS USR 3413 Sanpsy, Bordeaux, France 
2 Physip, Paris, France 

Auteur correspondant.

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Riassunto

Objectif

Améliorer et faciliter l’utilisation de l’Objective Sleepiness Scale (OSS) de 5 états de vigilance développée par A. Muzet, en modifiant les instructions de l’analyse visuelle de l’EEG/EOG.

Méthodes

Un enregistrement EEG/EOG a été réalisé lors d’une conduite simulée de 2heures chez 19 sujets. Une biocalibration est effectuée afin de visualiser le niveau cortical basal (CBS). Les enregistrements ont été codifiés par A. Muzet (VA1) et par une analyse automatique (AA). Trois enregistrements ont été évalués par un autre expert (VA2) : (1) en appliquant les règles de cotation littérales, puis (2) en adaptant les critères en prenant en compte les caractéristiques individuelles observées lors du CBS. Enfin VA2 a analysé les 16 autres enregistrements avec les critères adaptés individuellement. L’accord époque par époque (concordance et kappa) a été calculé.

Résultats

La concordance entre AV1 et AV2 est passée de 15 % (K=0,04) lors de l’application de règles littérales à 83 % (K=0,60) lors de l’application de règles adaptées. Les accords sur les 16 enregistrements étaient VA1 vs VA2=73 % (K=0,35) et AA vs consensus (VA1,VA2)=79 % (k=0,30)

Conclusion

La prise en compte du CBS est indispensable pour la codification visuelle de la somnolence à l’aide de l’OSS : les rythmes alpha et thêta utilisés pour déterminer les états de somnolence doivent être analysés en fonction de leurs caractéristiques individuelles qui apparaissent lors du CBS. L’analyse automatique, dont les résultats sont prometteurs, devra s’adapter à l’éventuelle évolution des règles.

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Vol 16 - N° 1

P. 56-57 - Marzo 2019 Ritorno al numero
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  • Représentation d’enregistrements de polysomnographie en trajectoires de basses dimensions dans l’espace latent
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