title: Vergleich der automatischen Auswertung von Polysomnographien von Patienten mit REM Schlaf-Verhaltensstörung und Polysomnographien von Patienten mit differenzial-diagnostisch relevanten Diagnosen (Schlafwandeln, Restless Legs Syndrom, obstruktive Schlafapnoe) zur Beurteilung der Sensitivität und Spezifität der Methode
title: Comparison of automatic sleep scoring of patients with REM sleep behavior disorder and polysomnographies of patients with differential diagnostically relevant diagnoses (sleepwalking, restless legs syndrome, obstructive sleep apnea) to assess the sensitivity and specificity of the method
Creators: name: Guttowski, Dario
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2015
Subjects: Medical sciences, Medicine
RBD
Polysomnography
SMI
SMI . LMI
sleep scoring
LMI
Diagnostik ,EMG Auswertung

description: Das menschliche Bewusstsein besteht
      im Wesentlichen aus drei Zuständen. Wachen, NREM-Schlaf und
      REM („rapid eye movement“)-Schlaf. Diese drei Zustände sind
      durch eine Reihe von Einflüssen, insbesondere durch das
      zentrale Nervensystem kom-plex reguliert. Die
      REM-Schlaf-Verhaltensstörung (RBD) ist eine von über 80 in
      der Internationalen Klassifikation von Schlafstörungen
      (ICSD-3, 2014) beschriebenen Stö-rungen. Kardinalsymptom ist
      das Auftreten von nächtlichen abnormalen Verhaltensweisen,
      sowie messbaren Muskeltonuserhöhungen im REM-Schlaf. Aktuell
      wird davon ausgegangen, dass RBD Patienten ihre Träume
      ausagieren. Oftmals handelt es sich um aggressive
      Trauminhalte, wie Angriffe, Verfolgungen oder Bedrohungen des
      Individuums durch Tiere oder unbekannte Personen. Auch
      Vokalisationen wie Reden, Schreien, Lachen, etc. sind
      möglich. Ernsthafte Verletzungen, sowie Schlafunterbrechungen
      können die Folge sein. Epidemiologische Daten zur Prävalenz
      und Inzidenz der RBD sind aktuell unzu-reichend. Ätiologisch
      kann zwischen einer idiopathischen und sekundären Form im
      Rahmen von neurodegenerativen Erkrankungen, Medikamenten
      assoziiert, sowie bei Alkoholkonsum unterschieden werden. Die
      Tatsache, dass RBD mit α-Synukleinopathien wie der
      Parkinson-Krankheit, der Demenz vom Lewy-Körper-Typ oder der
      Multisystematrophie assoziiert sein kann, hat zu einer
      starken Zunahme des Forschungsinteresses in den letzten
      Jahren geführt. Ergebnisse aus Studien zur Entwicklung von
      neuroprotektiven respektive krankheitsmodifizierenden
      Therapien müssen abgewartet werden. Von herausragender
      Bedeutung ist deshalb eine sichere und effiziente Diagnostik.
      Die elektromyographisch messbare intermittierende
      Muskeltonuserhöhung, bzw. der Verlust der Muskelatonie im
      REM-Schlaf, sind Charakteristika der RBD und werden in
      Kombination mit der Dokumentation der pathologischen
      Verhaltensweisen in der Videoaudio-Polysomnographie zur
      Diagnostik verwendet. Die Quantifizierung des EMG-Tonus ist
      komplex und bisher nicht einheitlich geregelt. Zusätzlich
      findet die Auswertung zeitintensiv von Hand statt. Deshalb
      besteht enormes Interesse an der Entwicklung eines validen
      computergestützten EMG-Analyseverfahrens. In den letzten
      Jahren wurden verschiedene Verfahren zur Quantifizierung von
      motori-schen Aktivierungen vorgeschlagen. (Consens et al.,
      2005), (Bliwise et al., 2006), (Frauscher et al., 2012)
      Derzeit gibt es hierfür jedoch keine einheitlichen
      „Cut-Off“-Werte. In der Definition der ICSD-2 wird lediglich
      von einer „exzessiven Muskelaktivität“ gesprochen. (American
      Academy of Sleep Medicine, 2005) In dieser Studie wurde die
      automatische EMG-Analyse (Mayer et al., 2008) von
      Poly-somnographien von RBD (n=20), Schlafwandeln/Pavor
      nocturnus (n=10), RLS (n=10) und OSAS (n=10) Patienten
      untersucht, um die Methode zu validieren und Sensitivität und
      Spezifität der Methode zu bestimmen. Hierfür wurde anhand der
      EMG-Ableitungen des M. mentalis, M. flexor digitorum
      superficialis bds.(FDS)* und des M. tibialis anterior bds.
      (TA) unter Berechnung der SMI &amp; LMI Werte mittels der
      Software EDFTrace (Schlaflabor Marburg), entsprechende
      „Cut-off“ Werte bestimmt. Für die M. mentalis Ableitung
      konnte nach der Methode (SMI &amp; LMI) (Mayer et al., 2008)
      eine Sensitivität von 72,5% bei einer Spezifität von 86,7%
      berechnet werden. Als „Cut-off“ Werte für die M. mentalis
      Ableitung wurde entsprechend ein SMI von 90,1 /hREM und ein
      LMI von 43,1 /hREM ermittelt. (AUC 0,819, p 0,002) Für die TA
      Ableitung ergab sich eine Sensitivität von 65% bei einer
      Spezifität von 63,3%. Für die Summe der beiden TA Ableitungen
      wurden „Cut-off“ Werte für den SMI von 323,0 /hREM und den
      LMI von 133,5 /hREM ermittelt. (AUC 0,628, p 0,051) Die FDS*
      Ableitung erreichte eine Sensitivität von 65% bei einer
      Spezifität von 95%. „Cut-off“ Werte für die Summe der beiden
      FDS Ableitungen sind für den SMI 124,3 /hREM und den LMI 50,1
      /hREM. (AUC 0,771, p 0,017) Als zusätzliche Validierung des
      Algorithmus wurde die Übereinstimmung der automatischen
      Analyse mit der von Hand ausgewerteten synchronisierten
      Video-PSG ermittelt. Es zeigte sich eine durchschnittliche
      prozentuale Übereinstimmung der automatischen Analyse mit der
      handgescorten Analyse von 77% für die RBD Patienten. Dies
      erscheint ein guter Wert zu sein, da Bewegungen beispielweise
      des Rumpfes theoretisch ohne Aktivierung der fünf
      untersuchten Muskelableitungen auftreten können. In Hinblick
      auf die Sensitivität und Spezifität wurden insbesondere für
      die M. mentalis und FDS EMG Ableitungen vielversprechende
      Ergebnisse gefunden. Zusammenfassend lässt sich festhalten,
      dass es sich hierbei um eine gangbare Methode handelt, die
      nicht-invasiv die Möglichkeit bietet, die oft schwierige
      Diagnose der REM-Schlaf-Verhaltensstörung mit entsprechender
      Sicherheit zu stellen und diese gegen die genannten
      Differenzialdiagnosen abzugrenzen. Hierfür ist lediglich die
      routinemäßig erfasste vPSG-(incl. FDS Ableitung)
      erforderlich, die mittels der automatischen Analyse
      zeitsparend ausgewertet werden kann. Für eine erfolgreiche
      Etablierung der Methode, sollten die „Cut-off“ Werte ggf. an
      größeren Studienpopulationen weiter nachgeprüft
      werden.
description: Human states of being basically
      consists of three states: Awake state, NREM sleep and REM
      (rapid eye movement) sleep. These three states are regulated
      by a complex system of generators in the central nervous
      system. REM Sleep Behavior Disorder (RBD) is a parasomnia
      described among 80 other sleep disorders in the International
      Classification of Sleep Disorders. (ICSD-3, 2014) It is
      characterized by the occurrence of abnormal nocturnal
      behaviors, as well as by an in-crease of skeletal muscle
      activity during REM sleep. Currently the disorder is defined
      by acting out dreams. The content of the patient’s dream is
      often aggressive, with at-tacks, threats or persecution of
      the individual by animals or unknown persons. Also
      vocalizations such as talking, shouting, laughing, etc. are
      possible. Serious injury and sleep interruption may result.
      Current epidemiological data on the prevalence and incidence
      of RBD are inadequate. The aetiology distinguishes between
      idiopathic RBD and secondary forms in context of
      neurodegenerative diseases, drug associated and alcohol
      consumption. In particular, the association with
      neurodegenerative diseases i.e. mainly
      alpha-synucleinopathies such as PD, DLB or MSA, have led to a
      strong increase of research interest in recent years. The
      fact that RBD may be a prodromal stage of
      alpha-synucleinopathies leads to the need developing
      neuroprotective or disease modifying therapies. Results from
      these studies are not yet available. Therefore it is
      important to find a reliable and efficient way to diagnose
      patients. RBD is characterized by an abnormal intermittent
      increased muscle tone, measurable in the electromyographic
      (EMG) recordings of polysomnography (PSG). The diagnosis of
      RBD requires loss of muscle atonia in REM sleep (RWA) in
      combination with documented motor activity in the
      video-audio-PSG. The quantification of EMG tonus is complex
      and not uniform yet. In addition, the hand scoring is
      extremely time-consuming. Therefore, there is great interest
      in the development of a valid computerized EMG analysis
      method. In recent years, various quantification methods of
      EMG tonus have been proposed. (Consens et al., 2005),
      (Bliwise et al., 2006), (Frauscher et al., 2012)
      Unfortunately there are no current uniform standards of
      cut-off values defined in order to differentiate between
      normal and abnormal EMG-tones. The ICSD-2 only mentioned an
      “excessive amount of phasic or tonic EMG activity.“ (American
      Academy of Sleep Medicine, 2005) In this study the automatic
      computerized EMG analysis was further investigated. It was
      developed by Mayer and Kesper and uses indices to describe
      muscle activity during sleep. (Mayer et al., 2008)
      Polysomnographies of RBD (n=20), sleepwalking/night terrors
      (n=10), restless legs syndrome (n=10) and obstructive sleep
      apnea syndrome patients (n=10) were studied to validate the
      computerized analysis and to determine the sensitivity and
      specificity of this method (SMI &amp; LMI). For this purpose
      SMI and LMI values were calculated by using the software
      EDFTrace (sleep laboratory Marburg, Germany), based on the
      EMG recordings of the mentalis muscle, flexor digitorum
      superficialis (FDS) and tibialis anterior muscle (TA). The
      mentalis muscle has a sensitivity of 72.5% and a specificity
      of 86.7%. Cut-off values for the mentalis muscle for SMI were
      90.1 /h REM and LMI 43.1 /h REM. (AUC 0.819, p 0,002) TA
      showed a low sensitivity of 65% and a specificity of 63.3%.
      For the sum of the two TA EMG channels, cut-off values were
      323.0 /h REM for SMI and 133.5 /h REM for LMI. (AUC 0.628, p
      0.051) The FDS channels had a sensitivity of 65% and a
      specificity of 95%. The corresponding cut-off values for the
      sum of right and left FDS EMG channel were for the SMI 124.3
      /h REM and LMI 50.1 /hREM (AUC 0.771, p 0.017). To provide
      additional validation of the algorithm, consistency of the
      automatic analysis and of the manually scored video-PSG was
      performed. For the RBD patients a percent agreement of 77%
      was determined. This seems to be a good value, as e.g.
      movements of the torso can theoretically occur without
      activation of the five analysed EMG channels. In terms of
      sensitivity and specificity of the method, promising results
      were especially found for EMG recordings of the mentalis and
      FDS muscle. In summary the computerized EMG analysis is a
      feasible, non-invasive method to as-sess RBD diagnosis with
      appropriate reliability. With this method (SMI &amp; LMI) it
      is possible to distinguish between RBD, sleepwalking, OSA and
      RLS. The method can be performed in routine vPSG (including
      recording of flexor digitorum superficialis) and scored
      automatically fast and properly. However, to establish this
      method, cut-off values should be reproduced in larger study
      populations.