telemedicina

PRESENTE Y FUTURO DE LA APNEA OBSTRUCTIVA DEL SUEÑO

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INTRODUCCIÓN

La apnea obstructiva del sueño (AOS) es una patología muy prevalente, pero con un alto infradiagnóstico. Se estima que afecta a casi mil millones de personas en todo el mundo¹. La polisomnografía (que incluye el registro de variables neurofisiológicas y cardiorrespiratorias) es el gold standard para el diagnóstico de la AOS, pero conlleva un coste significativo, pues requiere equipamiento, instalaciones y recursos humanos específicos y cualificados. Esto supone una disponibilidad y una accesibilidad limitadas y genera largas listas de espera. Por ello, hoy en día, la poligrafía respiratoria domiciliaria es el método diagnóstico más utilizado y se está investigando, de forma muy activa, para encontrar nuevos métodos diagnósticos simplificados, poco invasivos y automatizados que permitan un mejor diagnóstico al proporcionar una mayor accesibilidad a un menor coste. La AOS se caracteriza además por ser una enfermedad heterogénea con distintas etiologías subyacentes y una presentación clínica variada. El tratamiento habitual mediante presión positiva continua en las vías respiratorias (CPAP) es costo-efectivo, pero presenta escasa adherencia2 y dista mucho de ser ideal en lo que respecta a las expectativas de la medicina personalizada y de precisión3. No obstante, los recientes avances en el conocimiento de la fisiopatología de la AOS y la investigación traslacional han abierto nuevas líneas de investigación, con diversas posibilidades para el tratamiento y el seguimiento de la AOS. Asimismo, las nuevas tecnologías y el uso de la telemedicina (impulsada por la pandemia del SARS-CoV-2) proporcionan procedimientos más precisos, sencillos y a distancia que permiten una gestión personalizada de los trastornos respiratorios del sueño. Este capítulo resume los avances tecnológicos que han aparecido para la AOS, tanto para su diagnóstico como para su tratamiento y seguimiento, a los que sin duda se sumarán otros en breve plazo debido a la rápida evolución de la investigación y a los avances en salud electrónica e inteligencia artificial (IA). La implementación de la IA en el manejo de la AOS permite minimizar el coste asociado al diagnóstico y optimizar el tratamiento. No obstante, todavía existen barreras para la adopción de estas herramientas.

NUEVOS DISPOSITIVOS PARA DIAGNÓSTICO DE LA AOS

La alta prevalencia de la AOS ha generado la necesidad pragmática de implementar métodos diagnósticos accesibles y que reduzcan el gasto sanitario, a fin de poder atender la alta demanda diagnóstica4. En la tabla I se muestra un resumen de todos los métodos diagnósticos que se van a desarrollar a lo largo del presente capítulo.

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Los dispositivos disponibles para el diagnóstico domiciliario de patología del sueño (nivel 3) constituyen herramientas costo-eficientes que pueden ser accesibles de forma remota. Ofrecen una transmisión inalámbrica de los módulos de registro a la unidad principal colocada en el paciente mediante tecnología Bluetooth. Esta tecnología libera al usuario de varios cables, lo que mejora la comodidad para el paciente. Del mismo modo, se puede utilizar una aplicación que transmita los datos a un teléfono inteligente, tableta u ordenador para controlar la calidad de la señal, monitorizar al paciente de forma continua o realizar cambios en el dispositivo si el paciente lo requiere5 . Los métodos de diagnóstico súper simplificados (uno o dos canales basados en oximetría y/o flujo nasal) permiten diagnosticar la AOS mediante algoritmos matemáticos, sin precisar la lectura del registro por parte de un especialista en sueño. Algunos de estos dispositivos no utilizan las señales habituales (electromiografía, bandas, flujo), como el dispositivo WatchPAT® (Itamar Medical, Ltd)6. Se trata de un método diagnóstico de muñeca que utiliza la tecnología PAT®, que puede realizar la estadificación del sueño y de los eventos respiratorios por medio de algoritmos matemáticos a partir del tono arterial periférico, la frecuencia cardiaca, la actigrafía y la pulsioximetría. Gracias a la integración de datos demográficos y antropométricos, su precisión se ha mejorado7 . Otro algoritmo que ha demostrado mejorar la sensibilidad y la especificidad de las señales autonómicas y respiratorias registradas por un dispositivo portátil es el análisis cardiopulmonary coupling (CPC), que, utilizando el electrocardiograma o la fotopletismografía, ha demostrado tener una precisión diagnóstica comparable a la de la polisomnografía: 100% de sensibilidad y 93,63% de especificidad8 . La American Academy of Sleep Medicine (AASM) recomienda que un dispositivo domiciliario adecuado incorpore los siguientes sensores: presión nasal, pletismografía de inductancia respiratoria torácica y abdominal y oximetría; o bien tecnología PAT con oximetría y actigrafía9. En relación con los estudios simplificados con dispositivos de uno o dos canales basados en oximetría y/o presión nasal, el actual Documento Internacional de Consenso sobre AOS indica que pueden utilizarse ante una alta sospecha clínica de AOS, definida por excesiva somnolencia diurna (Epworth ≥ 12) y al menos 2 de los siguientes criterios: ronquido intenso, pausas de apnea e hipertensión arterial10 . Otra de las tecnologías aplicadas al diagnóstico de la AOS fue la desarrollada por Alihanka et al11., quienes diseñaron sistemas de sensores basados en efectos electrostáticos que usaban láminas sensibles a la presión (colocadas debajo de una manta de la cama) para registrar el sueño, la frecuencia cardíaca y la respiración durante el sueño, sin precisar ningún contacto con el paciente. Hoy en día, disponemos de sistemas muy pequeños y efectivos que hacen uso de la detección y el procesamiento de señales de alta calidad y están conectados de forma inalámbrica, generalmente mediante Bluetooth, a un sistema de grabación (como una tableta o un teléfono inteligente). De este modo, es posible registrar la frecuencia cardíaca y monitorizar el sueño de los pacientes con una gran precisión12 .

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Otros tipos de sensores empleados en el diagnóstico de la AOS son los que utilizan reflexiones de ondas electromagnéticas13-14. Las ondas de radiofrecuencia, similares a la tecnología de radar, pueden detectar movimientos corporales muy pequeños, causados por los latidos del corazón y la respiración, incluso a través del edredón, de un sujeto dormido. Una vez más, estas señales de reflexión deben filtrarse y procesarse. Un procesamiento optimizado de las señales de movimiento permite a los médicos distinguir los estados de sueño y de vigilia, la apnea del sueño y la respiración normal. Así, se supervisa el sueño de personas mayores que vivan en residencias de ancianos, así como de pacientes hospitalizados, sin mucha interferencia con el sujeto. En el estudio de Han et al15. se muestran nuevos sensores cutáneos, conectados por vía telemática a un portátil, que pueden recoger muchas de las señales que se analizan durante los estudios del sueño tradicionales. El campo que actualmente tiene más líneas de investigación abiertas es el del uso de los teléfonos y relojes inteligentes, debido a su gran accesibilidad por parte de la población. Se han desarrollado múltiples aplicaciones para teléfonos inteligentes con sensores incorporados (por ejemplo, un pulsioxímetro), que captan datos de la saturación de oxígeno, movimientos respiratorios o la posición. Una de estas aplicaciones16, que utiliza la oximetría externa, el esfuerzo respiratorio utilizando el micrófono incorporado, así como el movimiento detectado mediante el acelerómetro del teléfono inteligente, obtuvo una sensibilidad del 100% y una especificidad del 85,7% en la clasificación de la apnea obstructiva del sueño. Los smartwatches van más allá de los teléfonos inteligentes con sensores externos, ya que estos relojes inteligentes, que se llevan en la muñeca, pueden captar señales corporales directamente sin que se conecten sensores adicionales. Un reloj inteligente con sensores de luz en la parte inferior puede grabar la señal de onda de pulso dondequiera que esté conectado el dispositivo y, mediante algoritmos sofisticados, determinar la frecuencia cardíaca y la saturación de oxígeno. Debido a la muy alta capacidad de almacenamiento digital de los teléfonos inteligentes (en comparación con los primeros dispositivos médicos digitales), es posible almacenar todos los datos de las señales en bruto. Dichos datos pueden evaluarlos posteriormente técnicos o médicos capacitados en sueño mediante el uso de la puntuación visual convencional o pueden evaluarse mediante un software de análisis del sueño. En este tipo de configuración, el teléfono inteligente sirve simplemente como un registrador de datos móvil, fácilmente disponible, con una gran capacidad de almacenamiento digital y una fácil comunicación con sensores externos conectados. La evaluación y el análisis de los datos seguirían siendo tradicionales, con una metodología de puntuación visual establecida y aceptada. Los datos deben transferirse a un centro especializado en patología del sueño. Una opción posible para realizar dicha transferencia de datos es la transmisión inalámbrica de los datos a un almacenamiento en la nube, de modo que el centro especializado pueda descargarlos de allí. Además, este almacenamiento de datos podría estar vinculado a una base de datos de salud personal. Desafortunada-

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mente, la mayoría de las aplicaciones de sueño disponibles en el mercado aún no han sido verificadas con un registro del sueño ni se han validado clínica y científicamente17 . Una reciente revisión sistemática y metanálisis sobre la utilidad clínica de los teléfonos inteligentes en la detección de la AOS moderada-grave18 encontró una sensibilidad combinada del 90% y una especificidad agrupada del 88%, lo que llevó a la conclusión de que el cribado de la AOS mediante teléfono inteligente sería útil para los pacientes con AOS de moderada a grave. Uno de los dispositivos externos que funciona mediante una aplicación de teléfono inteligente y del que se dispone de estudios que lo comparan con un polígrafo respiratorio es el wearable electrónico AcuPebble SA100, un pequeño dispositivo que se adhiere al cuello mediante un adhesivo desechable de calidad médica19. La funcionalidad del dispositivo se basa en el principio de detección acústica de una serie de de sonidos fisiológicos, incluidos los generados por los sistemas respiratorio y cardiovascular. Los resultados muestran que AcuPebble SA100 es preciso para diagnosticar AOS con una especificidad del 96,8% y una sensibilidad del 92,7%, además de gozar de una gran aceptación por parte de los pacientes y de ser muy sencillo de usar sin precisar entrenamiento previo. Por último, el uso de la inteligencia artificial (IA) crea una vía para el cribado y el diagnóstico de la AOS, y así reduce el coste y abre el camino hacia un tratamiento eficaz. La IA se está aplicando para la toma de decisiones que requieren el análisis de datos complejos, como establecer un diagnóstico, predecir resultados y decidir tratamientos. La técnica de IA más empleada en medicina es la de redes neuronales artificiales (RNA), que son programas analíticos informáticos diseñados para emular la estructura y el comportamiento del sistema nervioso biológico20. La red puede “aprender” durante el entrenamiento mediante la exposición a conjuntos de datos y sus resultados, mediante ajustes u optimizaciones posteriores de las conexiones entre las neuronas.

Uno de los primeros estudios que examinó el uso de la IA en el diagnóstico de la AOS se centró en una red neuronal de regresión generalizada, entrenada con 23 variables clínicas21. Esta red neuronal demostró la capacidad de descartar con precisión la AOS a partir de datos clínicos, con una sensibilidad y una especificidad del 98,9% y el 80%, respectivamente. Este estudio introdujo los temas de cómo las redes neuronales podrían determinar si la polisomnografía era necesaria en pacientes sin diagnóstico de AOS y de cómo podría orientar hacia un estudio terapéutico en lugar de un estudio diagnóstico. No obstante, se han identificado distintas barreras para la implementación de sistemas de inteligencia artificial (a nivel de tecnología, datos, regulación, recursos humanos, educación y cultura) que es necesario conocer y solucionar para su aplicación22 .

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INNOVACIÓN TECNOLÓGICA APLICADA AL TRATAMIENTO DE LA AOS

La innovación tecnológica en el manejo de la AOS nos ofrece diversas posibilidades para una mejor optimización y personalización del tratamiento23-24, las cuales se detallan acontinuación y se resumen en la figura 1. 1. Inicio de CPAP con autoaprendizaje y control telemático. 2. Terapia miofuncional orofacial monitorizada a través de aplicaciones. 3. Dispositivo de avance mandibular con control de cumplimiento a través de aplicación de teléfonos inteligentes. 4. Dispositivo postural con control de cumplimiento y posición corporal durante el sueño. 5. Estimulador del nervio hipogloso y musculatura orofaríngea con control telemático.

1. Inicio de CPAP con autoaprendizaje y control telemático

Cuando se prescribe tratamiento con CPAP, durante el periodo inicial de seguimiento es posible realizar el control a través de la telemedicina mediante la transmisión de información sobre el tiempo de uso, el índice de apnea-hipopnea (IAH) y las fugas. A través de redes inalámbricas, los datos recopilados se envían a un servidor en la red, donde pueden ser recuperados por la Unidad de Sueño y por el paciente. Ello ofrece nuevas oportunidades para un mejor control al inicio del tratamiento con CPAP, periodo más complejo para el paciente y fundamental para la adherencia al tratamiento. Asímismo, existen instrumentos para reforzar el aprendizaje, mediante aplicaciones de teléfonos inteligentes o videos explicativos para los pacientes. Estas innovaciones repercuten en una mejor adherencia al tratamiento y en una mayor optimización del tiempo por parte tanto del personal sanitario como de los pacientes25. No obstante, es necesario tener en cuenta que no existe una gran evidencia que demuestre la eficacia de la telemedicina de forma aislada para mejorar por sí sola el cumplimiento, lo cual pudiera deberse a diversos factores, como la variabilidad de estrategias o la disponibilidad de los medios de tecnológicos26 .

2. Terapia miofuncional orofacial monitorizada a través de aplicaciones

La terapia miofuncional orofacial (TMO) es uno de los tratamientos alternativos para los trastornos respiratorios del sueño. Se basa en realizar ejercicios diarios utilizando los músculos orofaríngeos para favorecer la apertura de las vías respiratorias.

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Uno de los aspectos más importantes para su eficacia es el buen cumplimiento, ya que es un tratamiento muy dependiente de la implicación del paciente. En este sentido, O’Connor y col27, publicaron los resultados de un estudio en el que mostraron que los ejercicios orofaciales realizados con una aplicación mHealth redujeron la gravedad y los síntomas de la AOS, y además incrementaron la adherencia en comparación con el grupo control. Kim et al28. desarrollaron, asimismo, un programa de apoyo a la TMO basado en la teoría de la autoeficacia, consistente en sesiones educativas, mensajes de texto móviles y sesiones de entrenamiento telefónico. También observaron un aumento significativo de la tasa de adherencia.

En dos metanálisis recientes que estudian la TMO29-30 concluyen la necesidad de disponer de más estudios debido a las limitaciones de los mismos. A pesar de ello, la TMO es considerada una terapia alternativa para la AOS, especialmente en pacientes no obesos con AOS leve-moderada y como tratamiento concomitante con otras terapias10. La utilización de herramientas como las descritas facilita su correcto cumplimiento.

3. Dispositivo de avance mandibular, con control de cumplimiento a través de aplicación de teléfonos inteligentes

El dispositivo de avance mandibular (DAM) constituye una alternativa terapéutica en pacientes con AOS de cualquier gravedad con intolerancia a CPAP o en AOS leves o moderadas con sintomatología menor10. Sin embargo, existe incertidumbre sobre qué pacientes responderán a esta terapia en términos de reducción de la apnea, disminución de la somnolencia, disminución del riesgo de comorbilidades y aparición de efectos secundarios31. Por ello, resulta de gran utilidad realizar un seguimiento cercano de los pacientes que utilizan esta terapia. Al respecto, recientemente se han presentado unos DAM que monitorizan el cumplimento terapéutico a través de un microchip insertado en la férula. Éste, a través de la medición de la temperatura, detecta cuándo se está usando la férula. El software puede generar informes detallados que presentan horas de uso y posición cefálica durante el tiempo de registro. Con los datos obtenidos, se puede evaluar los hábitos de uso del paciente y comprobar el cumplimiento real del tratamiento32 .

4. Dispositivo postural con control de cumplimiento y posición corporal durante el sueño

El objetivo de la terapia posicional (TP) es evitar que el paciente con AOS posicional (AOSP) duerma en posición supina mediante un estímulo vibratorio que se emite al detectar dicha posición. En los últimos años se han publicado diversos estudios, revisiones sistemáticas y metanálisis que sugieren que los dispositivos vibratorios de terapia posicional podrían ser una terapia eficaz para reducir el IAH y el tiempo en posición supina

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en los pacientes con AOSP33. Además, estos dispositivos presentan buena tolerancia, y algunos de ellos permiten monitorizar la eficacia y el cumplimiento diario a través de aplicaciones de teléfonos inteligentes que pueden consultar tanto el paciente como el facultativo, favoreciendo el seguimiento y la optimización de recursos34 .

5. Estimuladores del nervio hipogloso y musculatura orofaríngea, monitorización de cumplimiento y ajuste de parámetros

La estimulación del nervio hipogloso es una terapia para la AOS que consiste en la estimulación del nervio hipogloso mediante pulsos eléctricos para estimular la protusión de la lengua. Está indicado en pacientes con AOS moderada-grave (índice de apnea hipoapnea: 20- 50/h), intolerantes a CPAP y sin mejoría tras DAM, sin obesidad (índice de masa corporal <32 kg/m 2 ) y sin colapso circunferencial valorado por somnoscopia10 . Dispone de una función integrada para supervisar diariamente el cumplimiento terapéutico. El paciente puede controlar el sistema con el mando a distancia, encendiendo, pausando en despertares y apagando al levantarse, de forma que lo ajusta a sus ritmos de sueño. Por otra parte, el sistema permite configurar los ajustes de la terapia dentro de unos límites previamente configurados por el especialista, para mejorar el confort del paciente35 . Por último, aunque sólo se dispone de datos preliminares y todavía no se encuentra comercializado36, existe un nuevo dispositivo portátil para el tratamiento de la AOS que fortalece la musculatura orofaríngea por medio de estimulación electromagnética a través de electrodos colocados a nivel submandibular, cuya intensidad/frecuencia se ajustan por algoritmos con técnicas de inteligencia artificial.

TELEMEDICINA EN EL MANEJO DE LA AOS

La telemedicina aplicada a los trastornos respiratorios durante el sueño es una herramienta emergente y necesaria. Según el documento de posicionamiento en este aspecto de la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica (SEPAR), es necesario que los profesionales que trabajan en las Unidades de Sueño se impliquen y contribuyan en el liderazgo de este cambio tecnológico37 . Cabe mencionar que la literatura científica es, en parte, controvertida debido a que no existen suficientes estudios multicéntricos aleatorizados, con elevado número de pacientes y seguimiento a largo plazo. Además, los equipos y sistemas telemáticos en el mercado son diferentes. Como consecuencia, las recomendaciones se basan sobre todo en un consenso de profesionales expertos. Aunque la aplicación total de la telemedicina y su transferencia al sistema sanitario a gran escala aún no es posible, debe fomentarse su uso. Para ello, resultan imprescindibles la colaboración entre las empresas fabricantes de equipos, las prestadoras de servicios y los profesionales sanitarios.

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Las recomendaciones más importantes incluidas en el documento de posicionamiento37 son que la telemedicina con telemonitorización continua se destina, básicamente, a sujetos con problemas de desplazamiento o con domicilio lejano, a aquellos que no cumplan de forma adecuada el tratamiento con CPAP y en la mayoría de los casos con ventilación mecánica no invasiva. Un elemento clave es la individualización de los pacientes. Es imperativo que se cumplan los requisitos técnicos, legales y deontológicos pertinentes (normativa de los productos sanitarios, protección de datos y consentimiento informado). En la figura 2 se puede observar un ejemplo de la aplicación de la telemedicina en la práctica diaria.

PUNTOS CLAVE

– La alta prevalencia de la apnea obstructiva del sueño (AOS) ha generado la necesidad de implementar nuevos dispositivos simplificados, poco invasivos y automatizados, que permitan un mejor diagnóstico al proporcionar una mayor accesibilidad a un menor coste y así poder atender la alta demanda diagnóstica. – Las nuevas tecnologías aplicadas al diagnóstico comprenden nuevos dispositivos domiciliarios con transmisión inalámbrica, dispositivos súper simplificados, sensores de presión y radiofrecuencia, teléfonos y relojes inteligentes y la aplicación de la inteligencia artificial mediante el uso de redes neuronales artificiales. – La innovación tecnológica en el manejo de la AOS nos ofrece diversas posibilidades para una mejor optimización y personalización del tratamiento: CPAP con telemonitorización, dispositivos de avance mandibular y dispositivos posturales con control de cumplimiento y posición a través de aplicación de teléfonos inteligentes, terapia miofuncional orofacial monitorizada a través de aplicaciones o estimulador del nervio hipogloso y musculatura orofaríngea con control telemático. – La telemedicina (impulsada por la pandemia del SARS-CoV-2) es una herramienta emergente y necesaria que permite una gestión personalizada de los trastornos respiratorios del sueño y es aplicable en los procesos diagnósticos y terapéuticos y en el seguimiento de los pacientes con AOS.

BIBLIOGRAFÍA

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1. Benjafield AV, Ayas NT, Eastwood PR, Heinzer R, Ip MSM, Morrell MJ, et al. Estimation of the global prevalence and burden of obstructive sleep apnoea: a literature-based analysis. Lancet Respir Med. 2019;7(8):687-698. 2. Weaver TE, Grunstein RR. Adherence to continuous positive airway pressure therapy: the challenge to effective treatment. Proc Am Thorac Soc. 2008;5(2):173-178. 3. Martinez-Garcia MA, Campos-Rodriguez F, Barbé F, Gozal D, Agustí A. Precision medicine in obstructive sleep apnoea. Lancet Respir Med. 2019;7(5):456-464. 4. Murphie P, Little S, McKinstry B, Pinnock H. Remote consulting with telemonitoring of continuous positive airway pressure usage data for the routine review of people with obstructive sleep apnoea hypopnoea syndrome: A systematic review. J Telemed Telecare. 2019;25(1):17-25. 5. Bruyneel M, Libert W, Ameye L, Ninane V. Comparison between home and hospital set- up for unattended home-based polysomnography: a prospective randomized study. Sleep Med. 2015;16(11):1434-1438. 6. Zhang Z, Sowho M, Otvos T, Sperandio LS, East J, Sgambati F, et al. A comparison of automated and manual sleep staging and respiratory event recognition in a portable sleep diagnostic device with in-lab sleep study. J Clin Sleep Med. 2020;16(4):563-573. 7. Loachimescu OC, Dholakia SA, Venkateshiah SB, Fields B, Samarghandi A, Anand N, et al. Improving the performance of peripheral arterial tonometry-based testing for the diagnosis of obstructive sleep apnea. J Investig Med. 2020;68(8):1370-1378. 8. Seo MY, Yoo J, Hwang SJ, Lee SH. Diagnosis of Obstructive Sleep Apnea in Adults Using the Cardiopulmonary Coupling-Derived Software-Generated Apnea-Hypopnea Index. Clin Exp Otorhinolaryngol. 2021;14(4):424-426. 9. Rosen IM, Kirsch DB, Carden KA, Malhotra RK, Ramar K, Aurora RN, et al. Clinical Use of a Home Sleep Apnea Test: An Updated American Academy of Sleep Medicine Position Statement. J Clin Sleep Med. 2018;14(12):2075-2077. 10. Mediano O, González Mangado N, Montserrat JM, Alonso-Álvarez ML, Almendros I, AlonsoFernández A, et al. [Translated article] International consensus document on obstructive sleep apnea. Arch Bronconeumol. 2022;58(1):T52-68. 11. Alihanka J, Vaahtoranta K, Saarikivi I. A new method for long-term monitoring of the ballistocardiogram, heart rate, and respiration. Am J Physiol. 1981;240(5). 12. Paalasmaa J, Toivonen H, Partinen M. Adaptive Heartbeat Modeling for Beat-to-Beat Heart Rate Measurement in Ballistocardiograms. IEEE J Biomed Heal informatics. 2015;19(6):1945-1952. 13. Penzel T, Schöbel C, Fietze I. New technology to assess sleep apnea: Wearables, smartphones, and accessories. F1000Research. 2018;7. 14. O’Hare E, Flanagan D, Penzel T, Garcia C, Frohberg D, Heneghan C. A comparison of radiofrequency biomotion sensors and actigraphy versus polysomnography for the assessment of sleep in normal subjects. Sleep Breath. 2015;19(1):91-98.

92

15. Han S, Kim J, Won SM, Ma Y, Kang D, Xie Z, et al. Battery-free, wireless sensors for full- body pressure and temperature mapping. Sci Transl Med. 2018;10(435). 16. Al-Mardini M, Aloul F, Sagahyroon A, Al-Husseini L. Classifying obstructive sleep apnea using smartphones. J Biomed Inform. 2014;52:251-259. 17. Patil SP, Ayappa IA, Caples SM, John Kimoff R, Patel SR, Harrod CG. Treatment of Adult Obstructive Sleep Apnea with Positive Airway Pressure: An American Academy of Sleep Medicine Clinical Practice Guideline. J Clin Sleep Med. 2019;15(2):335-343. 18. Kim DH, Kim SW, Hwang SH. Diagnostic value of smartphone in obstructive sleep apnea syndrome: A systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2022;17(5):e0268585. 19. Devani N, Xaviero R, Pramono A, Anas Imtiaz S, Bowyer S, Rodriguez-Villegas E, et al. Accuracy and usability of AcuPebble SA100 for automated diagnosis of obstructive sleep apnoea in the home environment setting: an evaluation study. BMJ Open. 2021;11:46803. 20. Ramesh AN, Kambhampati C, Monson JRT, Drew PJ. Artificial intelligence in medicine. Ann R Coll Surg Engl. 2004;86(5):334-338. 21. Kirby SD, Danter W, George CFP, Francovic T, Ruby RRF, Ferguson KA. Neural network prediction of obstructive sleep apnea from clinical criteria. Chest. 1999;116(2):409-415. 22. Brennan HL, Kirby SD. Barriers of artificial intelligence implementation in the diagnosis of obstructive sleep apnea. J Otolaryngol Head Neck Surg. 2022;51(1). 23. Schutte-Rodin S. Telehealth, Telemedicine, and Obstructive Sleep Apnea. Sleep Med Clin. 2020;15(3):359-375. 24. Pépin J-L, Eastwood P, Eckert DJ. Novel avenues to approach non-CPAP therapy and implement comprehensive obstructive sleep apnoea care. Eur Respir J. 2022;59(6):2101788. 25. Verbraecken J. Telemedicine in Sleep-Disordered Breathing: Expanding the Horizons. Sleep Med Clin. 202;16(3):417-445. 26. Hwang D, Chang JW, Benjafield AV, Crocker ME, Kelly C, Becker KA, et al. Effect of Telemedicine Education and Telemonitoring on Continuous Positive Airway Pressure Adherence. The Tele-OSA Randomized Trial. Am J Respir Crit Care Med. 2018;197(1):117126. 27. O’Connor-Reina C, Ignacio Garcia JM, Ruiz ER, Del Carmen Morillo Dominguez M, Barrios VI, Jardin PB, et al. Myofunctional Therapy App for Severe Apnea-Hypopnea Sleep Obstructive Syndrome: Pilot Randomized Controlled Trial. JMIR mHealth uHealth. 2020;8(11). 28. Kim J, Oh EG, Choi M, Choi SJ, Joo EY, Lee H, et al. Development and evaluation of myofunctional therapy support program (MTSP) based on self-efficacy theory for patients with obstructive sleep apnea. Sleep Breath. 2020;24(3):1051-1058. 29. Rueda JR, Mugueta-Aguinaga I, Vilaró J, Rueda-Etxebarria M. Myofunctional therapy (oropharyngeal exercises) for obstructive sleep apnoea. Cochrane database Syst Rev. 2020;11(11). 30. Hsu B, Emperumal CP, Grbach VX, Padilla M, Enciso R. Effects of respiratory muscle therapy on obstructive sleep apnea: a systematic review and meta-analysis. J Clin Sleep Med. 2020;16(5):785-801.

93

31. Marklund M, Braem MJA, Verbraecken J. Update on oral appliance therapy. Eur Respir Rev. 2019 Sep 30;28(153). 32. Gjerde K, Lehmann S, Naterstad IF, Berge ME, Johansson A. Reliability of an adherence monitoring sensor embedded in an oral appliance used for treatment of obstructive sleep apnoea. J Oral Rehabil. 2018;45(2):110-115. 33. Ravesloot MJL, White D, Heinzer R, Oksenberg A, Pépin J-L. Efficacy of the New Generation of Devices for Positional Therapy for Patients With Positional Obstructive Sleep Apnea: A Systematic Review of the Literature and Meta-Analysis. J Clin Sleep Med. 2017;13(06):813824. 34. Beyers J, Vanderveken OM, Kastoer C, Boudewyns A, De Volder I, Van Gastel A, et al. Treatment of sleep-disordered breathing with positional therapy: long-term results. Sleep Breath. 2019;23(4):1141-1149. 35. Mashaqi S, Patel SI, Combs D, Estep L, Helmick S, Machamer J, et al. The Hypoglossal Nerve Stimulation as a Novel Therapy for Treating Obstructive Sleep Apnea-A Literature Review. Int J Environ Res Public Health. 2021;18(4):1-24. 36. Esmaili S, Vargas Centanaro G, Rodríguez Hermosa JL, Álvarez-Sala JL, Raissouni N, Calle Rubio M. KaLinix® in the treatment of Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea syndrome (OSAHS). Eur Respir J. 2020;56(suppl 64):2147. 37. Montserrat Canal JM, Suárez-Girón M, Egea C, Embid C, Matute-Villacís M, de Manuel Martínez L, et al. Spanish Society of Pulmonology and Thoracic Surgery positioning on the use of telemedine in sleep-disordered breathing and mechanical ventilation. Arch Bronconeumol. 2021;57(4):281-290.

TABLAS Y FIGURAS

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Tabla 1. Nuevas tecnologías para el diagnóstico de la apnea obstructiva del sueño

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Figura 1. Innovación tecnológica aplicada al tratamiento de la apnea obstructiva del sueño

Figura 2. Posibilidades de aplicación de la telemedicina en la práctica diaria

Abreviaturas: AOS: apnea obstructiva del sueño; CPAP: presión continua positiva en la vía aérea; DAM: dispositivo de avance mandibular.

Abreviaturas: AOS: apnea obstructiva del sueño; CPAP: presión continua positiva en la vía aérea; DAM: dispositivo de avance mandibular; DP: dispositivo posicional; ENH: estimulación del nervio hipogloso; PR: poligrafía respiratoria; PSG: polisomnografía.