RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Análisis de la señal de variabilidad del ritmo cardiaco para el fenotipado de la apnea obstructiva del sueño mediante métodos de clustering
A1 Crego Ruiz, Jesús
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Medicina
K1 Sueño, Trastornos del
K1 Respiratorio, Aparato - Enfermedades
K1 Apnea obstructiva del sueño
K1 Variabilidad del ritmo cardiaco
K1 Fenotipado
K1 Clustering
K1 Gaussian Mixture Models
K1 Sleep Heart Health Study
AB La apnea obstructiva del sueño (AOS) es un trastorno heterogéneo cuya estratificaciónclínica habitual mediante el índice apnea–hipopnea (IAH) resulta limitada. Este trabajo tiene comoobjetivo identificar fenotipos clínicamente relevantes de pacientes con AOS aplicando algoritmosde clustering sobre la señal de variabilidad del ritmo cardiaco (Heart Rate Variability, HRV).Se utilizaron datos de la cohorte Sleep Heart Health Study (SHHS), con 2641 adultosevaluados en dos visitas separadas cinco años (SHHS1 y SHHS2). Se realizó un pre-procesado delelectrocardiograma (ECG) junto con una detección de los picos R para obtener la señal HRV,aplicando interpolación a 4 Hz para el análisis frecuencial, y se extrajeron característicastemporales y espectrales para posteriormente aplicar técnicas de clustering. Se compararon 4métodos de clustering: k-means, Density-Based Spatial clustering of Applications with Noise(DBSCAN), Gaussian Mixture Models (GMM) y el Método de Ward, seleccionando el másadecuado según interpretabilidad y concordancia (índice kappa de Cohen).Los métodos de clustering presentaron comportamientos diferenciados en la identificaciónde fenotipos de AOS. DBSCAN generó un cluster dominante con escaso valor fenotípico y elMétodo de Ward sugirió k=3, poco comparable entre visitas. Por otro lado, k-means yespecialmente GMM mostraron dos fenotipos reproducibles y clínicamente diferenciados, conconcordancias notables entre métodos (kappa≈0,76 en SHHS1; ≈0,64 en SHHS2). Con GMM sedistinguieron: (1) un fenotipo de mayor edad, IAH e índice de arousals más bajos, más sueñoprofundo, menor tiempo total de sueño y más hipertensión; y (2) un fenotipo más joven, conmayores índices antropométricos, IAH y arousals más altos, menos sueño profundo, mayor tiempototal de sueño y menor hipertensión. La estructura de fenotipos se mantiene entre SHHS1 ySHHS2, con modulación de algunas variables, como el IAH central.En conjunto, GMM permitió identificar dos fenotipos de AOS clínicamente interpretables,consistentes a lo largo del tiempo. Estos resultados respaldan la utilidad de la HRV paraestratificación y seguimiento de pacientes, y sugiere aplicaciones en medicina personalizada de laAOS.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/79074
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/79074
LA spa
DS UVaDOC
RD 28-oct-2025