Castellón, España
El síndrome de apnea-hipopnea del sueño (SAHS) se ha asociado con los accidentes de tráfico Objetivo Estimar la prevalencia de SAHS y sus factores de riesgo Material y métodos Se ha estudiado a 163 conductores profesionales de los 188 que componen las plantillas de las 25 primeras empresas (86,7%) estudiadas. Se aplicó un cuestionario sobre síntomas de SAHS, factores de riesgo, examen físico y una polisomnografía nocturna convencional Resultados La prevalencia de conductores con índice de apnea-hipopnea (IAH) = 5 fue de 25,2% (IC del 95%: 18,7–32,5), con SAHS de 8,6% (IC del 95%: 3,4–12,1). Se apreció un incremento de la prevalencia con la edad (p = 0,012) La somnolencia al conducir o el hecho de ser roncador ha-bitual tenían una sensibilidad del 67,5%, una especificidad del 62,6% y un valor predictivo positivo del 38,6% para de-tectar SAHS. En el análisis de regresión logística, los facto-res de riesgo fueron el índice de masa corporal (IMC) superior a 29 kg/m 2 (OR: 3,56; IC del 95%: 1,53–8,4) y la somnolencia al conducir (OR: 3,7; IC del 95%: 1,303–10,3) Conclusiones Nuestros resultados sugieren que en empresas de transporte la detección de los conductores con SAHS mediante un cuestionario sobre síntomas de SAHS y una medición objetiva, como la polisomnografía, que permitan detectar los casos para su tratamiento puede ser útil en la prevención de accidentes de tráfico
Sleep apnea-hypopnea syndrome (SAHS) has been associated with traffic accidents. The aim of this study was to estimate the prevalence of SAHS and analyze risk factors. We studied 163 professional drivers (86.7%) of the 188 employed by 25 participating companies. The subjects completed a questionnaire on SAHS symptoms and risk factors and underwent physical examination and conventional nighttime polysomnographic testing Results The prevalence of an apnea-hypopnea index (AHI) ( 5 was 25.2% (95% CI 18.7–32.5) among the drivers. The prevalence of SAHS was 8.6% (95% CI 3.4–12.1). The prevalence increased with age (p = 0.012). Sleepiness while driving or habitual snoring had a sensitivity of 67.5%, specificity of 62.6% and a positive predictive value of 38.6% for detecting SAHS. Logistic regression modelling showed that the risk factors were a body mass index over 29 kg/m 2 (OR: 3.56, 95% CI 1.53–8.4) and sleepiness while driving (OR: 3.7, 95% CI: 1.303–10.3) Conclusions These results suggest that detecting SAHS among drivers may be useful for preventing traffic accidents; a questionnaire on SAHS symptoms and objective measures such as polysomnography allow cases to be detected and treated
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