Modélisations statistiques de données de cohortes de patients suivis à domicile - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2019

statistical modelisation for cohort data set

Modélisations statistiques de données de cohortes de patients suivis à domicile

Résumé

Sleep Apnea syndrome (SAS) is a common sleep disorder with a prevalence ranging from 5.9% to 79.2% in European general populations over 35 years of age old but remains under diagnosed. Continuous positive airway Pressure (CPAP) remains the treatment reference for moderate to severe forms of SAS in 2019. CPAP benefits depend on sufficient patient adherence, which is conditioned by multiple factors, including interface related side effects (leakage and their consequences, among others).In this thesis, we demonstrate the feasibility of OSA screening with Jawac® signaling in the general population. The analysis of the long-term CPAP-treated patient results in the interface-vent cohort highlighted that side-effects reported by these patients (some associated with leakage) are associated with compliance and sleepiness, while machine data (residual apnea/hypopnea index and machine leakage) are not.This lack of association between machine data (that could be monitored as proposed in the ATS 2013 algorithm) and patient compliance was confirmed for the patient subgroup of the cohort respecting the machine criteria and interface equipment of the ATS 2013 algorithm.Collaborative work has also made it possible to address the issue of leaks reported by the machine under two other aspects. First of all, it has been shown that the auto- or constant mode of the CPAP has no effect on the level of the leak reported by the machine (while the oro-nasal interface and the pressure level machine have an impact). By studying determinants of leaks during a night of polygraphic recording, the heterogeneity of unintentional leak determinants at the individual was demonstrated. Finding a consensus for how to quantify leak patterns remains a challenge in the field.
Le SAHOS présente une prévalence de 5.9% à 79% dans la population générale de plus de 35 ans mais reste sous diagnostiqué. Le traitement de référence des formes modérées à sévère reste en 2019 la Pressions Positive Continue (PPC). Le bénéfice à la PPC implique une observance suffisante du patient, cette observance étant conditionnée par de multiples facteurs dont les effets secondaires liés à l’interface (fuite entre autres et conséquences de ces fuites). Au cours de cette thèse, nous démontrons la faisabilité du dépistage du SAOS par signal Jawac® dans la population générale.L’analyse des résultats des patients de la cohorte Interface-vent traités par PPC au long cours, souligne que les effets secondaires tels que rapportés par ces patients (dont certains associés aux fuites) sont associés à l’observance et à la somnolence alors que les données machines (index d’apnée hypopnée résiduel et fuites machines) ne le sont pas. Cette absence d’association entre données machine pouvant faire l’objet d’un télésuivi (tel que proposé dans l’algorithme ATS 2013) et observance du patient a été confirmé pour le sous-groupe de patient de la cohorte respectant les critères d’appareillage machine et d’interface de l’algorithme ATS 2013.Les travaux de collaborations ont par ailleurs permis d’aborder la thématique des fuites rapportées par la machine sous deux autres aspects. Tout d’abord, il a été démontré que le mode auto-piloté ou constant de la PPC n’a aucun effet sur le niveau de la fuite rapportée par la machine (alors que l’interface faciale et le niveau de pression machine ont un impact). L’étude des déterminants des fuites au cours d’une nuit d’enregistrement polygraphique a permis de souligner l’hétérogénéité des déterminants de ces fuites non intentionnelles au niveau individuel et la difficulté pour certains patterns de fuites à trouver un consensus de traitement de la fuite.
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Dates et versions

tel-02879807 , version 1 (24-06-2020)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02879807 , version 1

Citer

Marie-Caroline Rotty. Modélisations statistiques de données de cohortes de patients suivis à domicile. Statistiques [math.ST]. Université Montpellier, 2019. Français. ⟨NNT : 2019MONTS055⟩. ⟨tel-02879807⟩
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