Effets d’âge et de sexe sur la synchronisation de l’EEG en sommeil : analyses multivariées par apprentissage machine

L’avancée en âge est associée à des modifications importantes sur le sommeil. Cependant, peu d’études ont évalué comment le sexe module les effets du vieillissement sur le sommeil, et les résultats obtenus sont divergents. L’objectif de cette étude vise à identifier les variables de sommeil (variables polysomnographiques et EEG quantifié), permettant de classifier 299 participants âgés entre 20 et 70 ans, selon l’âge (jeunes : 20-40 ans ou plus âgés : 41-70 ans) et le sexe (femmes ou hommes), à l’aide de l’apprentissage machine. Les résultats obtenus pour la classification selon le groupe d’âge montrent une précision de décodage à 96%, avec un faible pourcentage d’erreur et nécessite une combinaison de 19 attributs. On note que l’amplitude et la pente Z-négative des oscillations lentes ainsi que le rapport alpha/sigma se manifestent dans 90 à 100% des meilleures combinaisons pour la classification selon l’âge. La précision de décodage obtenue pour la classification selon le sexe diminue à 72% et nécessite une combinaison de 15 attributs. On observe que la latence au sommeil, la puissance spectrale absolue en alpha, le rapport de puissance thêta/alpha ainsi que la fréquence des fuseaux sont les attributs rencontrés entre 7 et 9 fois dans les meilleures combinaisons pour la classification selon le sexe. Les femmes se démarquent des hommes avec un pourcentage de classification de 87% contre 57% pour ces derniers. La précision de décodage obtenue pour la classification des sujets selon 4 classes (jeunes femmes, jeunes hommes, femmes plus âgées et hommes plus âgés) est de 71%, soit seulement 1% de moins que celle obtenue pour la classification selon le sexe. Considérant que la classification adéquate attribuable au hasard pour deux classes est de 50% et que celle pour quatre classes est de 25%, l’algorithme montre une performance nettement supérieure à classifier selon l’âge et le sexe que selon le sexe seul. On note que la puissance spectrale absolue en sigma, l’amplitude des fuseaux de sommeil de même que l’amplitude, la fréquence ainsi que la pente Z-négative des OL sont présentes dans toutes les meilleures combinaisons pour la classification selon l’âge et le sexe. Encore une fois la précision de décodage est supérieure chez les femmes. Les femmes âgées montrent une précision de décodage de 87%, soit plus de 20% supérieur aux résultats obtenus pour la classification des jeunes femmes, des jeunes hommes et des hommes âgés. Les résultats de cette étude confirment qu’il est possible de classifier les participants selon l’âge et le sexe à partir de leurs caractéristiques de sommeil mais qu’il est plus facile de classifier les sujets en fonction de l’âge que selon le sexe. Bien que les meilleures combinaisons de classification incluent des variables polysomnographiques, les variables quantifiées de l’EEG (variables spectrales et caractéristiques des oscillations en SL) se retrouvent plus fréquemment dans les meilleures combinaisons suggérant que la synchronie cérébrale soit un facteur clef dans les différences d’âges et de sexe sur le sommeil.

Keyphrases: EEG, Sommeil, Vieillissement, Différences sexuelles, Apprentissage machine