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Modelo de integración entre variables clínicas y bioseñales de deglución computacional en disfagia orofaríngea neurogénica

Autores/as

Resumen

En la disfagia orofaríngea neurogénica (DON) existen variables clínicas y bioseñales potencialmente identificables durante su evaluación, tamizaje y caracterización diagnóstica. Este estudio desarrolló un modelo para diferenciar personas sanas de pacientes con DON mediante la integración de variables clínicas con características extraídas de señales de electromiografía de superficie (sEMG), acelerometría laríngea (AC) y voz, registradas antes y después de la deglución de distintas consistencias y volúmenes. Se diseñó un estudio de casos y controles que incluyó 80 personas sanas y 86 con diagnóstico de DON. Se recolectaron 158 variables clínicas y 5.080 variables derivadas de señales no invasivas asociadas a la deglución. Tras una reducción de variables, los datos fueron integrados mediante modelos de regresión logística. Se identificaron 88 variables clínicas con diferencias estadísticamente significativas, junto con 36 variables latentes de sEMG, 72 combinadas de sEMG y AC laríngea, y 61 de señales de voz. El modelo final integró cinco variables clínicas y cuatro características de las bioseñales: dos antecedentes, tres hallazgos al examen físico, una característica de sEMG en la región infrahioidea al deglutir agua, una característica de AC laríngea en el eje medio-lateral al deglutir yogur, y dos cambios en subcaracterísticas de la voz observados en articulación continua y en la fonación de la vocal “a”. Estas variables explican el 90,6% del fenómeno de ser paciente con DON. La integración de metodologías de deglución computacional con variables clínicas podría mejorar el tamizaje y complementar las pruebas de referencia en disfagia orofaríngea.

Palabras clave:

Deglución, Trastornos de Deglución, Enfermedades del Sistema Nervioso, Enfermedades Neuromusculares, Procesamiento de Señales Asistido por Computador

Biografía del autor/a

Juan Suárez-Escudero, Escuela de Ciencias de la Salud, Facultad de Medicina, Universidad Pontificia Bolivariana, Colombia; Facultad de Psicología, Universidad CES, Colombia.

Escuela de Ciencias de la salud, Facultad de Medicina, Universidad Pontificia Bolivariana, Colombia. Facultad de Psicología, Universidad CES, Colombia.

Jorge Sánchez-Múnera, Departamento de Neurología, Facultad de Medicina, Universidad de Antioquia, Colombia.

Departamento de neurología, Facultad de Medicina, Universidad de Antioquia, Colombia

José Bareño-Silva, Facultad de Medicina, Universidad CES, Colombia.

Médico, magister y candidato a doctor en modelación y computación científica. Facultad de medicina, Universidad CES, Colombia

Andrés Orozco-Duque, Facultad de Ingeniería, Universidad de Medellín, Colombia. Facultad de Ciencias Exactas y Aplicadas, Instituto Tecnológico Metropolitano, Colombia.

Facultad de Ingeniería, Universidad de Medellín, Colombia. Facultad de ciencias exactas y aplicadas, Instituto Tecnológico Metropolitano, Colombia

Zulma Rueda-Vallejo, Department of Medical Microbiology and Infectious Diseases, Rady Faculty of Health Sciences, Universidad de Manitoba, Canadá.

Department of Medical Microbiology and Infectious Diseases, Rady Faculty of Health Sciences, Universidad de Manitoba, Canadá