<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-05-05T19:43:53Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/69659" metadataPrefix="qdc">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/69659</identifier><datestamp>2025-02-21T07:49:39Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_852</setSpec></header><metadata><qdc:qualifieddc xmlns:qdc="http://dspace.org/qualifieddc/" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xsi:schemaLocation="http://purl.org/dc/elements/1.1/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dc.xsd http://purl.org/dc/terms/ http://dublincore.org/schemas/xmls/qdc/2006/01/06/dcterms.xsd http://dspace.org/qualifieddc/ http://www.ukoln.ac.uk/metadata/dcmi/xmlschema/qualifieddc.xsd">
<dc:title>Caracterización de la carga de hipoxia mediante procesado automático de la señal de oximetría nocturna en pacientes con apnea obstructiva del sueño y su relación con la mortalidad</dc:title>
<dc:creator>Cagigas Villar, Fernando</dc:creator>
<dc:contributor>Álvarez González, Daniel</dc:contributor>
<dc:contributor>Ruiz Albi, Tomás</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Valladolid. Facultad de Medicina</dc:contributor>
<dcterms:abstract>La apnea obstructiva del sue˜no (AOS) es un trastorno prevalente asociado con un&#xd;
aumento de la mortalidad. Este estudio tiene como objetivo caracterizar la carga de&#xd;
hipoxemia mediante el procesamiento autom´atico de se˜nales de oximetr´ıa nocturna&#xd;
en pacientes con AOS y analizar su relaci´on con la mortalidad. Se utilizaron datos de&#xd;
420 pacientes con sospecha de AOS, empleando t´ecnicas avanzadas de aprendizaje&#xd;
autom´atico para crear modelos predictivos. La metodolog´ıa incluy´o el preprocesamiento&#xd;
de se˜nales de oximetr´ıa, la selecci´on de variables relevantes y la aplicaci´on de&#xd;
modelos de aprendizaje autom´atico, destacando Random Forest. Los resultados mostraron&#xd;
que los ´ındices de carga de hipoxemia son robustos predictores de mortalidad,&#xd;
superando a las m´etricas tradicionales como el ´ındice de Apnea-Hipopnea. En conclusi&#xd;
´on, la carga de hipoxemia medida autom´aticamente proporciona una herramienta&#xd;
m´as precisa para predecir la mortalidad en pacientes con AOS.</dcterms:abstract>
<dcterms:dateAccepted>2024-09-10T10:32:51Z</dcterms:dateAccepted>
<dcterms:available>2024-09-10T10:32:51Z</dcterms:available>
<dcterms:created>2024-09-10T10:32:51Z</dcterms:created>
<dcterms:issued>2024</dcterms:issued>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</dc:type>
<dc:identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/69659</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
</qdc:qualifieddc></metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>