Nouvelle approche de l'étude du système nerveux autonome par la variabilité cardiaque dans le syndrome d'apnées du sommeil.
Évaluation de l'activité autonome en sommeil paradoxal par un nouveau marqueur de la variabilité cardiaque chez des sujets présentant un syndrome d'apnées-hypopnées obstructives du sommeil sévère
Promoteur : University Hospital, Lille
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 16 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Texte original (anglais)
New Approach in the Study of the Autonomic Nervous System Through Cardiac Variability in Sleep Apnea Syndrome.
Evaluation of Autonomic Activity in REM Sleep by a New Marker of Cardiac Variability in Subjects With Severe Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome
The main objective of this study is to compare the different variations of the cardiac variability index measured thanks to the technique developed by the CIC-IT between subjects with severe SAS and healthy subjects with sleep pathology. In a first step, these two groups will be compared in REM sleep phase because it is the period during which the risk of sleep apnea syndrome is the highest. In a second step, the same methodology will be applied for the other sleep phases and correlations will be established with the other markers of cardiac variability (HRV) already known. This will allow to validate a reliable method of screening for SAS that is more accessible in ambulatory settings by means of a machine learning system based on artificial intelligence
L'objectif principal de cette étude est de comparer les différentes variations de l'indice de variabilité cardiaque, mesuré grâce à la technique développée par le CIC-IT, entre des sujets présentant un SAS sévère et des sujets sains présentant une pathologie du sommeil. Dans un premier temps, ces deux groupes seront comparés en phase de sommeil paradoxal, car il s'agit de la période durant laquelle le risque de syndrome d'apnées du sommeil est le plus élevé. Dans un second temps, la même méthodologie sera appliquée aux autres phases du sommeil et des corrélations seront établies avec les autres marqueurs de variabilité cardiaque (VFC) déjà connus. Cela permettra de valider une méthode fiable de dépistage du SAS, plus accessible en ambulatoire, au moyen d'un système d'apprentissage automatique fondé sur l'intelligence artificielle.
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