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Updated: Feb 13, 2026

Author Spotlight: Unveiling the Connection Between Sleep Disorders and Cognitive Symptoms in Depression
Published on: April 26, 2024
Conjunto de datos de polisomnografía para el análisis del sueño en pacientes con ictus isquémico
Suvadeep Maiti1, Shivam Kumar Sharma1, S Mythirayee2
1IHub-Data, International Institute of Information Technology Hyderabad (IIIT-H), Hyderabad, 500032, India.
Este estudio presenta el conjunto de datos de iSLEEPS, la primera base de datos asiática del sueño para pacientes con accidente cerebrovascular isquémico. Revela una alta prevalencia de trastornos respiratorios del sueño (SDB) en sobrevivientes de accidente cerebrovascular, lo que ayuda a la investigación futura.
Área de la Ciencia:
- Neurología Neurología.
- Medicina del sueño Medicina del sueño.
- Ciencia de datos Ciencia de datos.
Sus antecedentes:
- Los trastornos del sueño son comunes en los sobrevivientes de accidente cerebrovascular isquémico, lo que afecta la recuperación neuronal y la función cognitiva.
- Los trastornos respiratorios del sueño son una comorbilidad frecuente en esta población.
- La falta de datos sobre el sueño específicos de los accidentes cerebrovasculares dificulta la investigación de estas interacciones.
Objetivo del estudio:
- Para introducir el conjunto de datos de polisomnografía para el análisis del sueño en pacientes con accidente cerebrovascular isquémico (iSLEEPS).
- Proporcionar una base de datos de sueño completa y anotada para la investigación del accidente cerebrovascular.
- Para investigar la prevalencia de SDB en una cohorte de accidente cerebrovascular asiático.
Principales métodos:
- Se recogieron 100 grabaciones de polisomnografía (PSG) durante la noche de pacientes con accidente cerebrovascular isquémico en la India (septiembre de 2018 a diciembre de 2021).
- Etapas de sueño anotadas por expertos, eventos respiratorios, movimientos de las extremidades y desaturación de oxígeno según las pautas de AASM (2017).
- Modelos de aprendizaje profundo aplicados (LSTM, Transformer, CNN) para la clasificación automatizada de las etapas del sueño.
Principales resultados:
- El conjunto de datos iSLEEPS incluye datos detallados de PSG y métricas clínicas para 100 pacientes con accidente cerebrovascular.
- Se observó una alta prevalencia de SDB en la cohorte del estudio.
- El modelo de Memoria Larga a Corto Plazo (LSTM, por sus siglas en inglés) logró la mayor precisión de clasificación automática de las etapas del sueño con un 74,70%.
Conclusiones:
- El conjunto de datos iSLEEPS aborda una brecha crítica en la investigación del sueño por accidente cerebrovascular.
- Este recurso facilita el estudio de la fisiopatología del sueño por accidente cerebrovascular.
- Apoya un análisis exhaustivo de los trastornos del sueño después de un ictus isquémico.
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