Un’analisi statistica di cervicale auscultazione segnali da adulti con la protezione delle vie aeree non sicure

il Nostro protocollo di raccolta dei dati, elaborazione del segnale passi, e per l’estrazione delle caratteristiche tecniche, sono identici ai nostri lavori precedenti non aspirando dysphagic soggetti (Dudik, JM, Kurosu, A, Coyle, JL, causa sejdic, E: Gli effetti della disfagia nel deglutire i suoni e le vibrazioni negli adulti, in fase di revisione). Per completezza, l’intero processo è incluso di seguito con piccole modifiche alla descrizione dei nostri gruppi sperimentali. Il protocollo per lo studio è stato approvato dal Comitato di revisione istituzionale dell’Università di Pittsburgh.

Raccolta dati

Il nostro apparecchio di registrazione consisteva in un accelerometro triassiale e un microfono a contatto collegato al collo anteriore del partecipante con nastro biadesivo. L’accelerometro (ADXL 327, Analog Devices, Norwood, Massachusetts) è stato montato in una custodia in plastica personalizzata e apposto sulla cartilagine cricoide come precedentemente descritto al fine di fornire la massima qualità del segnale . Gli assi principali dell’accelerometro sono stati allineati approssimativamente paralleli al rachide cervicale e perpendicolari al piano coronale e saranno indicati rispettivamente come assi superiore-inferiore e anteriore-posteriore. Il terzo asse non è stato utilizzato per questo studio in quanto un segnale comparabile non è stato utilizzato nel nostro studio su soggetti sani . Il sensore era alimentato da un alimentatore (modello 1504, BK Precision, Yorba Linda, California) con un’uscita 3V, e i segnali risultanti erano filtrati da passa banda da 0,1 a 3000 Hz con amplificazione dieci volte (modello P55, Grass Technologies, Warwick, Rhode Island). I segnali di tensione per ciascun asse dell’accelerometro sono stati entrambi inseriti in un DAQ National Instruments 6210 e registrati a 20 kHz dal programma LabVIEW Signal Express (National Instruments, Austin, Texas). Questa configurazione ha dimostrato di essere efficace nel rilevare l’attività di deglutizione in studi precedenti . Il microfono (modello C 411L, AKG, Vienna, Austria) è stato posizionato sotto l’accelerometro e leggermente verso il lato laterale destro della trachea in modo da evitare il contatto tra i due sensori e prevenire l’ostruzione della vista radiografica delle vie aeree superiori, ma ancora registrare eventi da circa la stessa posizione. Questa posizione è stata precedentemente descritta come appropriata per la raccolta di segnali sonori di deglutizione . Il microfono è stato alimentato da un alimentatore (modello B29L, AKG, Vienna, Austria) e impostato su impedenza ‘linea’ con un volume di ‘9’ mentre il segnale di tensione risultante è stato inviato al DAQ precedentemente menzionato. Questo segnale è stato lasciato non filtrato, poiché non è stato ancora trovato un limite superiore alla larghezza di banda dei suoni di deglutizione. Il segnale è stato campionato da Signal Express a 20 kHz. Questi sensori sono stati collegati prima e hanno permesso di raccogliere dati durante una valutazione della deglutizione videofluoroscopica, quindi sono state ottenute anche immagini videofluoroscopiche simultanee. Le immagini prodotte dalla macchina a raggi X (Ultimax system, Toshiba, Tustin, CA) sono state immesse su una scheda di acquisizione video (AccuStream Express HD, Foresight Imaging, Chelmsford, MA) e registrate con lo stesso programma Labview.

Un totale di 76 pazienti con sospetta disfagia che sono stati programmati per sottoporsi a una valutazione di deglutizione videofluoroscopica presso l’University of Pittsburgh Medical Center (Pittsburgh, Pennsylvania) ha servito come campione. I partecipanti sono stati reclutati dalla popolazione generale ospedaliera e ambulatoriale di persone riferite al servizio di patologia del linguaggio vocale per la valutazione strumentale della funzione di deglutizione orofaringea con videofluoroscopia (VFS). Come risultato dell’alta prevalenza di comorbidità multiple nei pazienti con disfagia e le interazioni di queste condizioni causano disfagia, c’erano pochi pazienti per i quali una singola diagnosi di ammissione o acquisita in ospedale poteva essere individuata come l’unica causa della loro disfagia. Tra le diagnosi più comuni nella nostra coorte c’erano ictus (17), trapianto di organi (13 polmoni, 3 cuore, fegato, reni o organi multipli), disfagia non altrimenti specificata (19), insufficienza respiratoria (7), malattia neurologica non ictus (6), cancro-polmone, esofageo, testa – collo (3) e polmonite (8). Un totale di 17 pazienti (10 uomini, 7 donne, età media 67) avevano una diagnosi attuale di ictus mentre i restanti 59 (40 uomini, 19 donne, età media 61) avevano condizioni mediche non correlate all’ictus. Non sono stati inclusi nello studio i pazienti che avevano una storia di importanti interventi chirurgici alla testa o al collo, erano dotati di dispositivi di assistenza che ostruivano il collo anteriore come un tubo tracheostomico o non erano sufficientemente competenti per dare il consenso informato, ma non sono state escluse altre condizioni. I pazienti con disfagia non sono stati sottoposti a una procedura di raccolta dati standardizzata, poiché l’esame videofluoroscopico viene regolarmente modificato dall’esaminatore per adattarsi al singolo paziente. Questo metodo di acquisizione dei dati rappresenta più da vicino l’ambiente clinico reale. Tutte le rondini analizzate erano limitate a quelle fatte mentre la testa del partecipante era in una posizione di testa neutra. Sono state escluse anche le rondini fatte con manovre come la rondine faticosa, la rondine sopraglottica o la manovra di Mendelsohn. L’ingestione di liquidi durante l’esame incluso refrigerata (5 °C) Varibar Liquido e Sottile, con <5 cps consistenza, e Varibar Nettare, con ≈300 cps consistenza, (Bracco, Milano, ITA) presentato come auto-somministrato da una tazza, comodi volumi di auto-selezionati dal paziente, o somministrato dall’esaminatore dei volumi di circa il 3 mL 5 mL cucchiaio. Un totale di 468 rondini (128 da pazienti con ictus, 340 senza) non aveva più di una penetrazione minore del bolo nella laringe mentre 53 rondini (19 da quelli con ictus, 34 senza) avevano una maggiore penetrazione o residuo. Questi gruppi possono essere classificati come aventi un punteggio di aspirazione di penetrazione di 3 o meno nel primo gruppo o un punteggio di 4 o maggiore nel secondo, la cui importanza è spiegata nella sezione seguente .

Elaborazione e analisi del segnale

I dati registrati con l’accelerometro sono stati sottoposti a diverse fasi di elaborazione per migliorare la qualità del segnale. Un segnale registrato dal dispositivo quando presentato senza input in una data precedente è stato utilizzato per generare un modello auto-regressivo del rumore del dispositivo. I coefficienti di questo modello sono stati quindi utilizzati per generare un filtro di risposta agli impulsi finito che è stato utilizzato per rimuovere il rumore del dispositivo dal segnale registrato. Successivamente, artefatti di movimento e altri disturbi a bassa frequenza sono stati rimossi dal segnale attraverso l’uso di spline a quadrato minimo. In particolare, abbiamo utilizzato quarto ordine spline con un numero di nodi pari a \(\frac {\text {\textit {Nf}}_{l}}{f_{s}}\), dove N è il numero di punti dati nel campione, fs è l’originale da 10 kHz di frequenza di campionamento dei nostri dati, e f l è uguale a 3.77 1,67 Hz per il superiore-inferiore o antero-posteriore direzione, rispettivamente. I valori per f l sono stati calcolati e ottimizzati in studi precedenti. Infine, abbiamo cercato di ridurre al minimo l’impatto del rumore a banda larga sul segnale utilizzando tecniche di denoising wavelet. Nello specifico, abbiamo scelto di utilizzare wavelet Meyer del decimo ordine con soglia morbida. Il valore della nostra soglia è stato scelto per essere uguale a \(\sigma\sqrt {2 \ log N}\), dove N è il numero di campioni nel set di dati e σ, la deviazione standard stimata del rumore, è definita come la mediana dei coefficienti wavelet campionati in basso divisi per 0,6745. Abbiamo applicato le stesse tecniche di filtraggio FIR e di denoising wavelet al segnale del microfono dopo aver ricalcolato i coefficienti appropriati. Non sono state applicate spline o altre tecniche di rimozione a bassa frequenza ai suoni di deglutizione perché non avevamo studiato se tali frequenze contenessero informazioni sonore importanti.

Due giudici, entrambi patologi del linguaggio parlato con esperienza di ricerca sulla disfagia e la cui affidabilità inter-e intra-rater nelle misure utilizzate in questo studio sono state stabilite in precedenti ricerche pubblicate, hanno ispezionato visivamente i dati fluoroscopici per misurare due parametri: la durata dei segmenti di deglutizione e l’entità della penetrazione o dell’aspirazione delle vie aeree durante i segmenti di deglutizione utilizzando la scala di aspirazione di penetrazione . Uno di questi giudici è un co-sviluppatore della scala di aspirazione di penetrazione che ha sviluppato le regole decisionali per la selezione dei telai specifici che segnano l’inizio e l’offset della durata del segmento e nella valutazione dell’estensione della protezione delle vie aeree durante la rondine usando la scala di penetrazione-aspirazione di otto punti. Hanno poi addestrato il secondo giudice nei metodi di selezione di questi fotogrammi video. Dopo l’allenamento, entrambi i giudici hanno valutato una serie di venticinque rondini registrate video non familiari, nessuna delle quali è stata inclusa nei dati dei partecipanti per il presente studio. L’affidabilità del giudizio è stata valutata utilizzando il coefficiente di correlazione intraclasse. I coefficienti di correlazione intraclasse intra-rater e inter-rater erano entrambi 0,998. Dopo aver stabilito un’affidabilità intra e inter – rater accettabile per le durate del segmento e i punteggi di penetrazione-aspirazione, il secondo giudice ha quindi valutato i punteggi di insorgenza del segmento, offset del segmento e scala di penetrazione-aspirazione per ogni rondine descritta nel presente studio.

Accecati ai dati dell’accelerometria, questi giudici hanno segmentato ed etichettato ogni singola rondine. L’inizio (insorgenza) di una rondine segmento è stato definito come il momento in cui il bordo di ingestione bolo di intersezione con l’ombra l’immagine a raggi x dal bordo posteriore del ramo della mandibola, mentre la fine (offset) è stato il momento in cui l’osso ioide completato movimento associato con la deglutizione relative faringea attività e tornò al suo riposo o pre-rondine posizione. I punti temporali forniti da questa procedura sono stati utilizzati per segmentare i segnali vibratori e acustici, ottenendo così dati individuali di rondine. Ogni rondine è stata anche valutata su una scala di penetrazione-aspirazione clinica ordinale standard a 8 punti (scala PA) e tutte le rondini con una valutazione di 3 o inferiore sono state incluse nella nostra analisi come rondine non aspirante. Punteggi di 3 o inferiori su questa scala indicano che nessun materiale è entrato nelle vie aeree superiori (punteggio di 1), o penetrazione superficiale della laringe senza (punteggio di 2) o con (punteggio di 3) qualche residuo di materiale ingerito rimasto nella laringe dopo la deglutizione. Questo punto di taglio per i punteggi sicuri-non sicuri come scelto perché la penetrazione laringea più profonda, e in particolare l’aspirazione nella trachea, rappresentata da punteggi di scala di 4 e superiori, sono stati trovati a verificarsi con frequenza trascurabile in persone sane, e ai fini del nostro studio, sono stati considerati rondini “non sicuri”. Questi punteggi PA sono stati poi confrontati con i segnali acquisiti attraverso i dispositivi auscultazione cervicale .

Una volta filtrati e segmentati i segnali di auscultazione, abbiamo calcolato diverse caratteristiche per caratterizzare ogni rondine. Nel dominio del tempo, abbiamo studiato l’asimmetria e la curtosi del segnale, che può essere calcolata con le tipiche formule statistiche . Abbiamo anche calcolato più caratteristiche teoriche dell’informazione seguendo la procedura descritta nelle pubblicazioni precedenti. I segnali sono stati normalizzati a zero media e varianza unitaria, quindi divisi in dieci livelli equidistanti, che vanno da zero a nove, che contenevano tutti i valori del segnale registrati. Abbiamo quindi calcolato la funzione di tasso di entropia dei segnali. Questo si trova sottraendo il valore minimo della velocità di entropia normalizzata del segnale da 1 per produrre un valore che varia da zero, per un segnale completamente casuale, a uno, per un segnale completamente regolare . Il tasso di entropia normalizzato è calcolato come

dove perc è la percentuale di voci univoche nella sequenza data L . SE è l’entropia di Shannon della sequenza e viene calcolato come

dove ρ(j) è la funzione di massa di probabilità della sequenza data. Quantizzare il segnale originale al 100 livelli discreti, invece di dieci, ci ha permesso di calcolare il Lempel-Ziv complessità

dove k è il numero di sequenze uniche in scomposte segnale e n è la lunghezza del disegno .

Abbiamo anche studiato diverse caratteristiche nel dominio della frequenza. La frequenza centrale, a volte indicato come il spettrale baricentro, era semplicemente calcolando la trasformata di Fourier del segnale e trovando la media ponderata di tutti positivi componenti di frequenza:

dove x(n) è la grandezza di una componente di frequenza e f(n) è la frequenza di tale componente. Allo stesso modo, la frequenza di picco è stata trovata per essere la componente di frequenza di Fourier con la maggiore energia spettrale. Abbiamo definito la larghezza di banda del segnale come la deviazione standard della sua trasformata di Fourier .

Infine, abbiamo caratterizzato il nostro segnale nel dominio del tempo-frequenza. Contributi precedenti hanno rilevato che i segnali di deglutizione sono in una certa misura non stazionari, a cui la decomposizione wavelet è più adatta di una semplice analisi di Fourier . Abbiamo scelto di scomporre il nostro segnale usando le wavelet Meyer del decimo ordine perché sono continue, hanno una funzione di ridimensionamento nota e assomigliano più da vicino ai segnali di deglutizione nel dominio del tempo rispetto alle forme wavelet gaussiane o di altre forme comuni . L’energia in un dato livello di decomposizione è stata definita come

dove x rappresenta un vettore dei coefficienti di approssimazione o uno dei vettori che rappresentano i coefficienti di dettaglio. / / den / / denota la norma euclidea . L’energia totale del segnale è semplicemente la somma dell’energia ad ogni livello di decomposizione. Da lì, potremmo calcolare l’entropia wavelet come:

dove Er è il contributo relativo di un dato livello di decomposizione per l’energia totale del segnale e viene dato come

L’analisi statistica

Dopo aver calcolato le caratteristiche pertinenti abbiamo eseguito varie comparazioni statistiche sul nostro set di dati. In primo luogo, abbiamo tentato di testare la normalità dei nostri dati con il test Shapiro-Wilk e l’uguaglianza delle varianze tramite il test di Levene al fine di valutare la fattibilità dell’utilizzo di test parametrici. Tuttavia, dopo aver separato i dati in base alle nostre variabili scelte (punteggio PA, sesso del partecipante, presenza di ictus, viscosità del bolo), abbiamo scoperto che circa il 60% delle nostre distribuzioni di funzionalità ha soddisfatto queste ipotesi. A questo punto, abbiamo scelto di incorporare test non parametrici per analizzare i nostri dati.

Abbiamo usato il test di classifica firmato Wilcoxon per identificare le differenze per quanto riguarda ciascuna caratteristica di tutti e tre i segnali per rondini sicure (punteggi PA di 1-3) e non sicure (punteggi PA di 4-8) e stratificate dalla consistenza del bolo ingerito. Per determinare la significatività è stato utilizzato un valore p ≤0,05. Questo processo è stato ripetuto per testare le differenze tra pazienti disfagici con e senza ictus durante le rondini “non sicure”. Per rispecchiare i risultati dei nostri studi precedenti abbiamo eseguito un’altra serie di test rank sum per esaminare le differenze basate sul sesso nei segnali registrati dalla popolazione disfagica. Infine, gli effetti della viscosità del bolo sui nostri dati sono stati esaminati attraverso l’uso di test firmati Wilcoxon. L’età dei soggetti non è stata utilizzata come variabile poiché il lavoro precedente ha mostrato un effetto poco significativo dell’età sui segnali di auscultazione cervicale anche per grandi differenze di età .

Le stime post hoc della nostra potenza statistica sono state effettuate nel programma software GPower . Abbiamo usato il metodo di stima di Lehmann con una potenza target di almeno 0,80. In matematica modulo:

dove c è il valore critico della statistica test è pari a 1,64, E() e V a r() sono il valore atteso e la varianza operatori, rispettivamente, e F è la funzione distribuzione cumulativa normale. W è la statistica di Mann-Whitney ed è il numero di istanze in cui un punto dati di un gruppo ha un rango inferiore rispetto ai punti dati del gruppo alternativo. Con piccole variazioni tra di loro a causa delle dimensioni variabili della popolazione, abbiamo scoperto che i nostri confronti avevano una potenza sufficiente per differenziare gli effetti di dimensioni moderate (d=0,40±0,05).