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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 653151 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 653151

Título del libro: 2023 Ieee Embs R9 Conference, Embs R9 2023
Título del capítulo: Diurnal EEG Alterations in Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome and Hypercapnia

Autores UNAM:
GABRIELA MILLAN ROSAS; RAFAEL SANTANA MIRANDA;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2023

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Palabras clave:

Sleep research; Support vector machines; Attention functions; Cognitive deficits; Condition; Hypercapnia; Memory functions; Memory learning; Obstructive sleep apnea hypopnea; Polysomnography; Sleep apnea-hypopnea syndromes; Sleep disorders; Carbon dioxide

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Resumen:

Characterized as a prevalent sleep disorder, Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome (OSAHS) is linked to cognitive deficits that impact attention, memory, learning, and executive functions. OSAHS can lead to elevated levels of carbon dioxide (CO2) in the blood, a condition known as Hypercapnia, which further contributes to cognitive impairment and results in slower EEG activity measured in polysomnography studies. In this study, we explore changes on EEG from recordings during a Stroop test realization on awake subjects to evidence effects of bad sleep hygiene. We compared OSAHS patients (with and without Hypercapnia) to healthy individuals, aiming to understand changes on EEG patterns with severity of OSAHS condition. Simultaneously, we evaluate patients identification between OSAHS patients and a Control group by using features extracted from EEG band power analysis. Assessment of identification was conducted using various algorithms; however, the support vector machine (SVM) stands out, achieving the best performance with an Area Under the ROC Curve (AUC) of 0.9031 and an accuracy (ACC) of 0.7933. Findings show that changes on EEG waves are present even on patient's vigil that could be an indicator of OSAHS impact. An opens possibility to use this features as biomarkers for OSAHS evaluation obtained during patient wakeful time and not only in polysomnography studies. © 2023 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9798350381092
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/IEEECONF60929.2023.10525282