Uyku bozukluklarında kullanılan polisomnografi dışı tanı yöntemlerinin obstrüktif uyku apne sendromu tanısını öngörmede etkinliğinin araştırılması
| dc.contributor.advisor | Acıcan, Turan | |
| dc.contributor.author | Güngör, Kübra | |
| dc.contributor.department | Göğüs Hastalıkları | tr_TR |
| dc.date.accessioned | 2024-03-15T11:44:02Z | |
| dc.date.available | 2024-03-15T11:44:02Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | Obstrüktif uyku apne sendromu (OSAS), uyku sırasında oksijen satürasyonunda azalmaya neden olabilen tekrarlayan apne/hipopneler ile karakterize bir hastalıktır. Erkek cinsiyet, ileri yaş, obezite, geniş boyun çevresi (BÇ) ve hipertansiyon (HT) varlığı OSAS'a eğilimi arttırmaktadır. Tanısının konulması hastalığın prognozu ve uygun tedavi seçimi açısından önemlidir. Altın standart tanı yöntemi olan polisomnografi (PSG) pahalı, zaman alıcı ve özel donanım gerektiren bir çalışma olduğundan hasta seçiminde dikkatli davranılması gerekir. Çalışmamızda Berlin, STOP-BANG ve Epworth Uykululuk Anketi'nin PSG ile kıyaslanarak OSAS tanısını ön görmedeki etkinliğinin araştırılması amaçlanmıştır. Çalışmamızda, Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Göğüs Hastalıkları Uyku Ünitesi'nde PSG yapılmış 136 hasta incelendi ve hastalara başvuru anında uyku anketleri uygulandı. Hastaların AHİ (apne-hipopne indeksi) değerleri ile anketler karşılaştırıldı. Orta-ağır dereceli OSAS grubunun yaş, beden kitle indeksi (BMİ), BÇ ortalaması ve HT sıklığı hafif OSAS/non-OSAS grubuna göre yüksek (33,2 kg/m² vs 29,7 kg/m²;52,4 vs 48,4; 42,9 cm vs 40,1 cm; %50 vs %25) bulundu. Berlin Anketi'nin düşük risk grubuna kıyasla yüksek riskli grupta AHİ ile %88 tutarlılığa sahip olduğu saptandı(p<0,05). Anketin doğru sınıflamadaki duyarlılığını arttıran en önemli parametrelerin BMİ ve HT varlığı olduğu görüldü (p:0,01; p:0,05). STOP-BANG Anketi, doğru sınıflama konusunda yüksek riskli grupta %98 oranında AHİ ile uyumlu bulundu. Doğru sınıflamaya en çok katkı sağlayan parametrenin boyun çevresi olduğu görüldü(p:0,01). Epworth Uykululuk Anketi (ESS) 'nin, hastaları %63 etkinlikle doğru sınıflayabildiği saptandı. ESS'nin sınıflamadaki en etkili değişkenin BMİ olduğu görüldü; ancak istatistiksel olarak anlamlı bulunmadı. Sonuç olarak; literatüre benzer şekilde OSAS tanısını ön görmede etkinliği en yüksek anket STOP-BANG Anketi olarak saptandı; onu Berlin Anketi izlemekteydi. En düşük etkinliğe sahip anketin ESS olduğu görüldü. Semptom, yaş, BMİ, BÇ ve HT gibi parametreleri içeren ve hasta seçiminde yüksek etkinliği gösterilmiş STOP-BANG Anketi'nin OSAS tanısını öngörmede klinisyenlere yardımcı olabileceği sonucuna varıldı. Anahtar kelimeler: Obstrüktif Uyku Apne Sendromu, Berlin Anketi, STOP-BANG Anketi, Epworth Uykululuk Anketi, Polisomnografi Dışı Tanı Yöntemleri | tr_TR |
| dc.description.ozet | Obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) is a disease characterized by recurrent apnea/hypopneas that may cause a decrease in oxygen saturation during sleep. Male gender, greater age, obesity, large neck circumference (NC) and hypertension (HT) increase the tendency to OSAS. Diagnosis is important in terms of prognosis and selection of appropriate treatment. Polysomnography (PSG), which is the gold standard diagnostic method, is expensive, time-consuming and requires special equipment, therefore care must be taken in selecting patients for PSG. In this study, we aimed to investigate the effectiveness of Berlin, STOP-BANG and Epworth Sleepiness Questionnaire in predicting the diagnosis of OSAS by comparing with PSG. In our study, 136 patients who underwent PSG at the Sleeping Unit of Ankara University Faculty of Medicine and sleep questionnaires were applied to patients at their admissions. AHI (apnea-hypopnea index) values of the patients were compared with the questionnaires. Age, body mass index (BMI), neck circumference and HT frequency of the moderate-severe OSAS group were higher than the mild OSAS/non-OSAS group (52.4 vs 48.4; 33.2 kg/m² vs 29.7 kg/m²; 42.9 cm vs 40.1 cm; 50% vs 25%). The Berlin Questionnaire was 88% consistent with AHI in the high-risk group compared to the low-risk group (p <0.05). BMI and HT were found to be the most important parameters that increase the sensitivity of the questionnaire in correct classification (p:0.01, p:0.05). The STOP-BANG Questionnaire was found to be 98% compatible with AHI in the high-risk group for correct classification. It was seen that the most contributing parameter to correct classification was the neck circumference (p: 0.01). Epworth Sleepiness Questionnaire (ESS) was able to correctly classify patients with 63% efficiency. BMI was the most effective variable in ESS classification; however, it was not statistically significant. As a result; similar to the literature, the most effective questionnaire for predicting the diagnosis of OSAS was determined as STOP-BANG Questionnaire, was followed by the Berlin Questionnaire. ESS was found to be the least effective questionnaire. It was concluded that the STOP-BANG Questionnaire, which includes parameters such as symptoms, age, BMI, NC and HT, has been shown to be highly effective in patient selection, and may help clinicians to predict OSAS diagnosis. Key words: Obstructive Sleep Apnea Syndrome, Berlin Questionnaire, STOP-BANG Questionnaire, Epworth Sleepiness Questionnaire, Non-Polysomnography Diagnostic Methods | tr_TR |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12575/90593 | |
| dc.language.iso | tr | tr_TR |
| dc.publisher | Tıp Fakültesi | tr_TR |
| dc.subject | Obstrüktif Uyku Apne Sendromu | tr_TR |
| dc.subject | Berlin Anketi | tr_TR |
| dc.subject | STOP-BANG Anketi | tr_TR |
| dc.subject | Epworth Uykululuk Anketi | tr_TR |
| dc.subject | Polisomnografi Dışı Tanı Yöntemleri | tr_TR |
| dc.title | Uyku bozukluklarında kullanılan polisomnografi dışı tanı yöntemlerinin obstrüktif uyku apne sendromu tanısını öngörmede etkinliğinin araştırılması | tr_TR |
| dc.title.alternative | Investigation of the effectiveness of non-polysomnography diagnostic methods used in sleep disorders to predict the diagnosis of obstructive sleep apnea syndrome | tr_TR |
| dc.type | MedicalThesis | tr_TR |