Tabla 1. Características de la población del estudio.

Figura 1. Diagrama de selección de pacientes.

Tabla 2. Modelo predictivo para la presión terapéutica de CPAP (CPAPT).

Tabla 3. CPAP en mujeres y hombres con máscara nasal y similar valor de IAH y circunferencia de cu...

Figura 2. Diagrama de Bland–Altman. Diferencia media y límites de acuerdo entre la presión de CP...

Figura 3. Diferencia (cmH2O) entre la presión de CPAP estimada (CPAPE) y observada como presión te...

Introducción

La presión positiva continua en la vía aérea (CPAP) es el tratamiento recomendado para la apnea obstructiva del sueño (AOS) de grado moderado y severo1. El método de referencia para determinar la presión efectiva de CPAP que resuelva los eventos obstructivos es la titulación manual mediante polisomnografía (PSG) en el laboratorio de sueño2. Sin embargo, es una técnica costosa, requiere tiempo para su análisis y frecuentemente conlleva listas de espera3,4. Además, existe evidencia de que el paciente no siempre logra una adecuada eficiencia de sueño, debido a que se realiza en un ambiente inhabitual para dormir y suele ser el primer contacto con este tratamiento5.

La titulación con auto-CPAP en domicilio es aceptada por la American Academy of Sleep Medicine (AASM)2. En nuestro medio esta estrategia es de uso habitual e involucra educación, demostración de máscaras y evaluación de la presión efectiva de tratamiento1,4.

La primera descripción de una fórmula de predicción de la presión terapéutica de CPAP fue desarrollada por Miljeteig-Hoffstein en 1993. Ellos evaluaron 208 pacientes obesos con AOS severa y seleccionaron el índice de apnea/hipopnea (IAH) basal, la circunferencia del cuello (CC) y el índice de masa corporal (IMC) en su modelo final. El 71% de los pacientes tuvieron una presión de CPAP predicha que fue ±2.5 cmH2O respecto a la obtenida durante la titulación manual con PSG6.

Otras ecuaciones han sido descriptas en diferentes poblaciones e incluyeron otras variables, como el índice de desaturaciones de oxígeno (IDO), la saturación de oxígeno mínima o media, la carga tabáquica, el género, la puntuación de anatómica de Friedman y parámetros cefalométricos7.

Los hombres, comparados con las mujeres, tienen una faringe de mayor longitud, una lengua más grande y una vía aérea superior más colapsable8. En teoría, estas diferencias anatómicas y funcionales podrían influenciar la presión de tratamiento con CPAP. Sin embargo, este tópico ha sido pocas veces tenido en cuenta en modelos matemáticos para predecir la presión terapéutica7. Por otro lado, el tipo de máscara, factor que puede determinar éxito o fracaso de la prueba de titulación e influir en la presión terapéutica, no ha sido suficientemente considerada en la práctica clínica4,9. Ebben y cols.10 incluyeron el tipo de máscara en su fórmula de predicción de la CPAP terapéutica mejorando su precisión cuando se comparó con la fórmula original de Hoffstein.

El objetivo del presente estudio fue desarrollar un modelo de predicción de la presión de tratamiento con CPAP (CPAPT) determinada en múltiples noches con auto-CPAP en domicilio, que contemple, además de las variables del modelo de Miljeteig-Hoffstein (M-MH), el tipo de máscara y el género.

Materiales y métodos

Diseño

Estudio observacional y retrospectivo de un único centro evaluado en la Unidad de Sueño del Hospital Británico de la ciudad de Buenos Aires, Argentina. El protocolo fue aprobado por el comité de revisión y de ética institucional (aprobación número: #9869).

Población del estudio

Se utilizó una base de datos de titulaciones con APAP domiciliarias recopiladas sistemáticamente (2015 a 2022) de pacientes con AOS remitidos para una demostración sobre el uso de interfaces y evaluación de la CPAPTen un entorno no monitorizado.

Se incluyeron adultos sin experiencia previa con CPAP que completaron el cuestionario de STOP-BANG y tuvieron una poligrafía respiratoria (PR) en domicilio con al menos 4 hs de registro válido. Se excluyeron sujetos con diagnóstico de síndrome de obesidad-hipoventilación, respiración periódica o apnea central, quienes requerían ventilación no invasiva u oxígeno, titulaciones con menos de 4 horas de registro y pacientes claustrofóbicos (Figura 1).

Procedimientos y mediciones

Todos los pacientes completaron el cuestionario STOP-BANG y tuvieron una PR mediante un dispositivo que mide presión nasal, movimientos toracoabdominales y oximetría de pulso (ApneaLink Air, ResMed®). Las señales fueron analizadas de manera automática y corregidas manualmente siguiendo pautas internacionales11.

Selección de máscara

El tipo, tamaño y modelo de máscara se seleccionaron de acuerdo con un procedimiento estandarizado de demostración de interfases realizada por una fisioterapeuta capacitada en medicina del sueño. Este procedimiento incluyó máscara nasal estándar (modelos Mirage FX y N20, ResMed®) y Pico (Philips®) o de mínimo contacto (modelos N30i, ResMed® o Dream Wear, Philips®). A los pacientes que no toleraban las máscaras nasales o se detectó obstrucción nasal, se les probaron modelos oronasales (Quattro FX, Air Fit F20, ResMed®; Amara, Dream Wear FullFace, Philips®). Los dispositivos APAP se encendieron y fueron utilizados con las máscaras seleccionadas. Se indagó sobre el nivel de comodidad y de ser necesario se realizaron ajustes para una mayor tolerancia. Finalmente, se les solicitó a los pacientes que eligieran una máscara. La selección final dependió de sus preferencias y del resultado de una prueba de fugas de 3 minutos.

Titulación de CPAP autoajustable domiciliaria

no vigilada

Utilizamos dispositivos autoajustables modelo S10 AirSense (ResMed®, Sydney, Australia). A diferencia de la CPAP convencional de presión fija, los algoritmos de APAP ajustan automáticamente la presión a través de un sistema de detección en el análisis del flujo en respuesta a eventos respiratorios (apneas, hipopneas y limitación de flujo inspiratorio). La presión mínima se fijó en 4 cm de H2O y la presión máxima en 15 cm de H2O. No se utilizaron las funciones de rampa ni alivio de la presión espiratoria. Los períodos de titulación fueron consistentes con los procedimientos de la unidad del sueño (de 3 a 7 días)6.

Los datos de titulación se obtuvieron de la tarjeta SD del auto-CPAP o utilizando la plataforma ResScan® o AirView® (ResMed®). Los investigadores analizaron >12.000 horas de uso de APAP con datos sobre el cumplimiento, fuga e índice apnea/hipopnea residual (IAHr) en eventos por hora (ev/h). Se excluyeron períodos de fugas >25 litros/minuto.

La adherencia mínima se definió como el uso efectivo de APAP al menos 4 horas/noche. Una titulación óptima se definió como adherencia mínima e IAHr < 5 ev/h y fue aceptable con IAH rentre 5 y 10 ev/h. La CPAPT (presión de referencia) se obtuvo después del análisis visual de las curvas de presión/tiempo (múltiples noches) por dos operadores (un médico y un fisioterapeuta acreditados en medicina del sueño). Cuando existió variabilidad en los registros, se interpretó la CPAPT en base a la mejor noche/s con adecuada adherencia, menor fuga y corrección del IAHr (aceptable).

Análisis estadístico

Se realizó estadística descriptiva de todas las variables de interés y la distribución normal fue establecida mediante histogramas de frecuencia y prueba de Kolmogorov-Smirnov. Las variables sin distribución gaussiana fueron normalizadas mediante transformación logarítmica. Las pruebas estadísticas para comparar variables fueron el T-Test o la prueba de suma de rangos para muestras independientes.

Se efectuó análisis de regresión lineal múltiple paso a paso para predecir la CPAPT. Las variables predictoras independientes incluidas fueron; el IMC, la CC, el IAH, el género y tipo de máscara (nasal, oronasal). En el primer modelo se aplicaron las variables de la ecuación de Miljeteig-Hoffstein (M1) y en el segundo se agregaron el género y el tipo de interfase (M2). La concordancia entre la presión de tratamiento estimada por fórmula (CPAPE) y la CPAPT fue evaluada mediante Bland-Altman y coeficiente de correlación intraclase (CCI). El análisis estadístico fue realizado con un programa comercialmente disponible (MedCalc® Statistical Software versión 20.218, Ostend, Belgium; https://www.medcalc.org; 2023).

Resultados

Se incluyeron 450 pacientes para el análisis final, de los cuales el 23% (103) eran mujeres. La edad mediana fue de 57 años, el 72% presentaba obesidad y el 32% somnolencia diurna excesiva (Epworth > 10 puntos). El 94% de los pacientes tenían AOS moderada a severa. El tiempo de uso mediano de APAP fue de 376 minutos/día durante 3 noches. La presión de tratamiento determinada por el experto (CPAPT) fue inferior a la presión del percentil 95% calculada automáticamente por el algoritmo del dispositivo (9 vs. 11 cmH2O; p< 0.001). El resto de las características de la población estudiada se presentan en la Tabla 1.

En la Tabla 2 se muestran los modelos de regresión múltiple para predecirla CPAPT. En el primer modelo (M1), aplicamos los mismos parámetros de Miljeteig-Hoffstein (M-MH-C), pero los coeficientes derivaron de datos de nuestra población. El IAH, la circunferencia del cuello (CC) y el IMC explicaron el 21% de la CPAPT (R2 ajustado = 0.21).

La segunda ecuación (M2) incluyó, además, el género (hombre o mujer) y el tipo de interfase.

Los predictores independientes fueron la CC, el IAH, el género y el tipo de máscara utilizada. De esta forma, la CPAPT aumentó cuando el IAH y la CC fueron mayores, en mujeres y cuando se utilizó una máscara oronasal. Las variables del M2 explicaron el 28% de la CPAPT (R2 ajustado = 0.28).

Los valores de CPAP terapéutica de un subgrupo de mujeres y varones igualados según la CC, el IAH y el modelo de máscara se presentan en la Tabla 3. La CPAPE y la CPAPT fueron 1 a 1.5 cmH2O más altas en mujeres. Los pacientes que usaron interfases oronasales tuvieron una presión de tratamiento mayor respecto a las nasales independientemente de otros factores [(CPAPE: 10.7, P25-75: 10-11.2 vs. 9.2, P25-75: 8.7-9.8 cmH2O; p < 0.01) y (CPAPT: 10, P25-75: 9-12 vs. 9, P25-75: 8-10 cmH2O; p< 0.01)].

La Figura 2 muestra los gráficos de Bland-Altman entre CPAPE y CPAPT. En la muestra total, la diferencia media y los límites de acuerdo entre la CPAPE calculada por M1 y M2 (Figura 2, M1-A, M2-B y la CPAPT) fueron similares (M1/2: 0.02/ -0.00; -3.1 a +3.1/-2.9 a +3, p: NS). El error sistemático de las ecuaciones de predicción fue mayor cuando los valores de CPAPT fueron más bajos (≤ 8 cmH2O) o más altos (≥ 12 cmH2O) comparado con rangos de presión intermedios (> 8 y < 12 cmH2O) (M2: ≤ 8 cmH2O: + 1.5 [IC95%: +1.3 a +1.6], ≥ 12 cmH2O: -2.6 [IC95%: -2.8 a -2.3], > 8 < 12 cmH2O: -0.4 [IC95%: -0.5 a -0.3]; M2: ≤ 8 cmH2O : +1.4 [IC95%: +1.2 a +1.5], ≥ 12 cmH2O: -2.2 [IC95%: -4.5 a +0.02], >8 < 12 cmH2O: -0.4 [IC95%: -0.5 a -0.3], p< 0.05 (Figura 2, M2-B). La CPAPE con M-MH mostró una concordancia baja con CPAPT (error sistemático absoluto: -1.7 cmH2O, ± 1.96 SD: +1.8 a -5.2) (Figura 2, M-MH-C).

El coeficiente de correlación intraclase entre CPAPE y CPAPT fue mayor en M2 que en M1 y M-MH (CCI medidas únicas/medias: M2; 0.45 [IC95%: 0.37-0.52] / 0.62 [IC95%: 0.54-0.68]; M1; 0.36 [IC95%: 0.28-0.44] / 0.53 [IC95%: 0.43-0.61], M-MH-C; 0.31 [IC95%: -0.02-0.54] / 0.47 [IC95%: -0.03-0.7]; p< 0.05).El 56%, 81% y 84% de la población tuvieron una diferencia media entre la CPAPE por M-MH-C, M1, M2 y la CPAPT de:±2 cmH2O(p < 0.05) (Figura 3).

Discusión

Hay dos hallazgos principales en este estudio. Primero, la ecuación que mejor predijo la presión terapéutica seleccionada por expertos luego de múltiples noches de titulación con APAP en domicilio fue aquella que tuvo en cuenta el género y el tipo de máscara (M2). Este modelo explicó el 28% de la variabilidad de la CPAPT comparada con el 21% de la fórmula de Miljeteig-Hoffstein modificada (M1) (p< 0.05) que solo tiene en cuenta el IMC, la CC y el IAH (Tabla 2). Asimismo, el CCI entre CPAPE y CPAPT fue superior con M2 que con M1 (M2: 0.45-0.62, M1:0.36-0.52; p< 0.05).

La influencia del género en la predicción de la presión positiva de tratamiento en AOS ha sido evaluada por varios estudios12-14. Luego de ajustar por covariables, los varones muestran una CPAPE ligeramente superior que las mujeres12-14. Contrariamente, nosotros observamos que las mujeres tuvieron una CPAPE y una CPAPT de 1 cmH2O mayor que los hombres independientemente de otras variables predictoras (Tablas 2 y 3). Las diferencias anatómicas y funcionales en la faringe de hombres y mujeres podrían explicar nuestros hallazgos8. Asimismo, en pacientes con AOS e IMC similar, las mujeres tienen una faringe menos colapsable o complaciente dado que la presión crítica de cierre (Pcrit) es más negativa respecto a los varones (-2.01 ± 0.62 vs. 1.16 ± 0.83; p< 0.05)15.

Nosotros hallamos que tanto la CPAPE como la CPAPT fueron en promedio 1 a 1.5 cmH2O mayor en los pacientes que se titularon con máscaras oronasales. Un hallazgo similar fue publicado por otro grupo de investigadores10. Estas observaciones coinciden con un metaanálisis que concluyó que las máscaras oronasales están asociadas con niveles más elevados de presión terapéutica de CPAP (en promedio + 1.5 cmH2O) y mayor IAH residual comparadas con las máscaras nasales16. Esta observación podría relacionarse con que la presión entregada a través de una máscara oronasal genera un desplazamiento posterior de la lengua y el paladar blando causando obstrucción de la vía aérea superior, por lo que sería necesario mayor presión para mantener el patrón de apertura17.

Segundo, la ecuación original de Miljeteig-Hoffstein subestimó sistemáticamente la CPAPT en casi 2 cmH2O (Figura 2, C). Esto podría explicarse por diferencias poblacionales y la metodología de titulación de CPAP. De hecho, se ha comunicado que la presión de CPAP media, derivada de la titulación manual, fue significativamente más baja que aquella proveniente de la titulación automática con dos algoritmos diferentes de APAP (7.3 a 7.5 vs. 9.4 a 9.8 cmH2O; p< 0.01)18,19. La explicación más probable es que, durante la titulación manual en el laboratorio de sueño, los operadores titulan la presión guiándose por la aparición de apneas, hipopneas y/o ronquidos. En cambio, los algoritmos de los APAP aumentan la presión también frente a la limitación al flujo y cambios de la resistencia de la vía aérea superior. Otra posibilidad radica en la manera en que se han diseñado los algoritmos de los equipos de APAP, ya que pruebas de simulación han puesto en evidencia la heterogeneidad en la respuesta a los eventos entre distintos modelos comercialmente disponibles, con marcadas diferencias en la pendiente de disminución de presión cuando no se detectan eventos20.

Otros estudios han puesto en evidencia que la presión efectiva de tratamiento en el percentil 95,calculada por el APAP (P95), fue 2 cmH2O superior que la CPAP determinada por inspección visual del trazado. Esto es debido a que para el cálculo de la P95 no seexcluyen períodos de fuga mayores a 25 l/min. en donde la presión del dispositivo aumenta y sobrestima la CPAPT21,22.

El nivel de acuerdo entre la CPAPE y la P95 fue bajo (CCI; diferencia media y límites de acuerdo de M1, M2 y M-MH: 0.14, 0.21, 0.13; -1.7, 2.5 a -5.9, -1.7, 2.5 a -5.9, -3.4, 1.2 a -8 cmH2O) como ha sido publicado previamente13.

La ecuación de predicción de CPAPT desarrollada en el presente estudio incluyó además de las variables clásicas habituales (IMC, CC, IAH), al género y el tipo de máscara, permitiendo iniciar un tratamiento con CPAP con un error aceptable de ± 2 cmH2O en el 84% de los candidatos (Figura 3) que rutinariamente titularían durante varias noches con APAP domiciliaria. Estas observaciones adquieren relevancia clínica cuando por distintas circunstancias el acceso al laboratorio de sueño no está disponible y el médico debe decidir iniciar el tratamiento con CPAP en pacientes sintomáticos o con formas severas de AOS.

Una titulación manual de CPAP de una sola noche sigue considerándose el estándar de referencia para determinar la presión óptima en el tratamiento de la AOS. Sin embargo, la confiabilidad de la prueba es cuestionable. Algunos estudios han demostrado que la variabilidad noche a noche de la CPAPT es elevada y la necesidad frecuente de ajustes ulteriores a la titulación inicial en el 60% de los pacientes23-25. Algunos autores cuestionan la necesidad de que cada laboratorio de sueño desarrolle su propia fórmula predictiva, aunque sugieren adoptar una que se haya desarrollado en poblaciones similares de la misma raza y con las herramientas de uso cotidiano26. En este sentido, nuestra referencia fue la prescripción de expertos que analizaron múltiples noches en un ambiente natural del sueño de la vida real (habitación en el domicilio del paciente), y bajo condiciones regulares de descanso (horarios y ritmos habituales, consumo de alcohol, posición al dormir, etc.).

Por otro lado, el conocimiento del desempeño de la fórmula en la población que asiste a nuestra unidad podría ser útil a la hora de parametrizar el dispositivo de CPAP automático como modalidad final de tratamiento (de presión de trabajo de la CPAP autoajustable), opción que se elige en un tercio de los pacientes en nuestro medio, en la actualidad.

Nuestro estudio adolece de varias limitaciones. Primero, es retrospectivo y de un único centro, con los problemas típicos de este tipo de diseño. Segundo, nuestro modelo muestra un nivel bajo de concordancia y precisión con la CPAPT (CCI: 0.4-0.6; 2 DS± 3 cmH2O). Tercero, no disponemos de datos objetivos del grado de insuficiencia ventilatoria nasal ni de la estructura craneofacial27,28, que podrían modificar estos resultados. Cuarto, utilizamos como referencia la prueba domiciliaria de auto-CPAP, la que es aceptada, aunque adolece de falta de estandarización entre los distintos estudios2. Finalmente, se requieren más estudios para verificar como las ecuaciones aquí presentadas operan en otras poblaciones y si son lo suficientemente precisas en relación con desenlaces clínicos.

Para concluir, este modelo predictivo que consideró el género y el tipo de máscara, además de las variables de la ecuación de Miljeteig-Hoffstein, mejoró la predicción de la presión terapéutica seleccionada por expertos luego de múltiples noches de utilización de CPAP autoajustable en domicilio.

1. Nogueira F, Nigro C, Cambursano H, Borsini E, Silio J, Avila J. Practical guidelines for the diagnosis and treatment of obstructive sleep apnea syndrome. Medicina (B Aires) 2013;73:349-62.

   Morgenthaler TI, Aurora RN, Brown T, et al.Standards of Practice Committee of the AASM; American Academy of Sleep Medicine. Practice parameters for the use of autotitrating continuous positive airway pressure devices for titrating pressures and treating adult patients with obstructive sleep apnea syndrome: an update for 2007. An American Academy of Sleep Medicine report. Sleep2008;31:141-7.

   Masa JF, Jiménez A, Durán J, et al. Alternative methods of titrating continuous positive airway pressure: a large multicenter study. Am J Respir Crit Care Med 2004;170:1218-24.

   Blanco M, Ernst G, Salvado A, Borsini E. Impact of Mask Type on the Effectiveness of and Adherence to Unattended Home-Based CPAP Titration. Sleep Disord 2019;25;2019:4592462.

   Blanco M, Ernst G, Valiensi S, Berrozpe E, Martínez O, Borsini E. Eficiencia del sueño en la polisomnografía nivel II de pacientes ambulatorios y hospitalizados. Medicina (B Aires) 2020;80:317-23.

   Miljeteig H, Hoffstein V. Determinants of continuous positive airway pressure level for treatment of obstructive sleep apnea. Am Rev Respir Dis 1993;147(6 Pt 1):1526-30.

   Camacho M, Riaz M, Tahoori A, Certal V, Kushida CA. Mathematical Equations to Predict Positive Airway Pressures for Obstructive Sleep Apnea: A Systematic Review. Sleep Disord 2015;2015:293868.

   Lin CM, Davidson TM, Ancoli-Israel S. Gender differences in obstructive sleep apnea and treatment implications. Sleep Med Rev 2008;12:481-96.

   Shapiro GK, Shapiro CM. Factors that influence CPAP adherence: an overview. Sleep Breath 2010;14:323-35.

   Ebben MR, Narizhnaya M, Krieger AC. A new predictive model for continuous positive airway pressure in the treatment of obstructive sleep apnea. Sleep Breath 2017;21:435-42.

   Berry RB, Budhiraja R, Gottlieb DJ, et al. American academy of sleep medicine. Rules for scoring respiratory events in sleep: update of the 2007 AASM manual for the scoring of sleep and associated events. Deliberations of the sleep apnea definitions task force of the American academy of sleep medicine. J Clin Sleep Med 2012;8:597-619.

   Teschler H, Hoheisel G, Wagner B, Schumann H, Konietzko N.[Predictive factors of minimally effective nCPAP ventilation in treatment of obstructive sleep apnea?]Med Klin (Munich) 1995;90:330-7.

   Torre-Bouscoulet L, Castorena-Maldonado A, López-Escárcega E, Vázquez-García JC, Pérez-Padilla R. Agreement between 95th percentile pressure based on a 7-night auto-adjusting positive airway pressure trial vs. equation-based predictions in sleep apnea. J Clin Sleep Med 2009;5:311-6.

   Schiza SE, Bouloukaki I, Mermigkis C, et al. Utility of formulas predicting the optimal nasal continuous positive airway pressure in a Greek population. Sleep Breath 2011;15:417-23.

   Jordan AS, Wellman A, Edwards JK, et al. Respiratory control stability and upper airway collapsibility in men and women with obstructive sleep apnea. J Appl Physiol2005;99:2020-7.

   Andrade RGS, Viana FM, Nascimento JA, et al. Nasal vs Oronasal CPAP for OSA Treatment: A Meta-Analysis. Chest 2018;153:665-74.

   Andrade RG, Madeiro F, Piccin VS, et al. Impact of Acute Changes in CPAP Flow Route in Sleep Apnea Treatment. Chest 2016;150:1194-201.

   Lloberes P, Rodríguez B, Roca A, et al. Comparison of conventional nighttime with automatic or manual daytime CPAP titration in unselected sleep apnea patients: study of the usefulness of daytime titration studies. Respir Med2004;98:619-25.

   Luo J, Xiao S, Qiu Z, Song N, Luo Y. Comparison of manual versus automatic continuous positive airway pressure titration and the development of a predictive equation for therapeutic continuous positive airway pressure in Chinese patients with obstructive sleep apnoea. Respirology 2013;18:528-33.

   Zhu K, Roisman G, Aouf S, Escourrou P. All APAPs Are Not Equivalent for the Treatment of Sleep Disordered Breathing: A Bench Evaluation of Eleven Commercially Available Devices. J Clin Sleep Med 2015;11:725-34.

   Ayappa I, Norman RG, Hosselet JJ, et al. Relative occurrence of flow limitation and snoring during continuous positive airway pressure titration. Chest 1998;114:685-90.

   Lloberes P, Ballester E, Montserrat JM, et al. Comparison of manual and automatic CPAP titration in patients with sleep apnea/hypopnea syndrome. Am J Respir Crit Care Med 1996;154(6 Pt 1):1755-8.

   Series F, Marc I, Cormier Y, La Forge J. Required levels of nasal continuous positive airway pressure during treatment of obstructive sleep apnoea. Eur Respir J 1994;7:1776–81.

   Netzer NC, Juhász J, Hofmann M, Hohl K, Strohl KP, Küpper TE. The need for pressure changes in CPAP therapy 2-3 months after initial treatment: a prospective trial in 905 patients with sleep-disordered breathing. Sleep Breath 2011;15:107-12.

   Konermann M, Sanner B, Burmann-Urbanek M, Hörstensmeyer D, Laschewski F. [Constancy of the nCPAP pressure values in the long-term monitoring of patients with obstructive sleep apnea]. Dtsch Med Wochenschr 1995;120:125-9.

   Wu MF, Hsu JY, Huang WC, et al. Should sleep laboratories have their own predictive formulas for continuous positive airway pressure for patients with obstructive sleep apnea syndrome? J Chin Med Assoc 2014;77:283-9.

   Akashiba T, Kosaka N, Yamamoto H, Ito D, Saito O, Horie T. Optimal continuous positive airway pressure in patients with obstructive sleep apnoea: role of craniofacial structure. Respir Med 2001;95:393-7.

   Lai CC, Friedman M, Lin HC, et al. Clinical predictors of effective continuous positive airway pressure in patients with obstructive sleep apnea/hypopnea syndrome. Laryngoscope 2015;125:1983-7.

Para descargar el PDF del artículo
Predicción de la presión terapéutica de CPAP de dispositivos autoajustables utilizando una fórmula de titulación modificada. Efecto del género y del tipo de máscara

Haga click aquí