Dissertação

{en_GB=SleepData – Sleep Disorders Clinical Platform: Insomnia Population Characterization} {} EVALUATED

{pt=SleepData é uma plataforma de dados de distúrbios do sono que engloba informação de actigrafia, polissonografia, anamnese e exames laboratoriais. Foi construída sobre o stack MEAN (MongoDB, Express.js, Angular.js e Node.js) e a estrutura da base de dados segue o HL7 FHIR, open source, incluindo standards para comunicação entre plataformas. Ontologias médicas (LOINC, SNOMED-CT e as do FHIR) foram usadas para codi ficar cada variável. SleepData possui interfaces para introduzir dados provenientes das fontes mencionadas, capacidade para upload de ficheiros não processados e ferramentas para visualização de dados que incluem painéis para visualizar dados de cada paciente e gráficos sobre sub-conjuntos da população. Usando estas ferramentas, caracterizou-se uma população com Insónia (N=100) - a maioria é mulher (64,9%) e mais velha que a população em geral. Em relação a cinco queixas cognitivas características da Insónia, 76% sofrem de mais que uma, só 6% de nenhuma. 90% é comórbida, sendo ansiedade e depressão comuns (afetam 51% e 24%, respetivamente). A média do tempo total de sono (TTS), 6h, é inferior à recomendada e 54,9% tem uma opinião pessimista sobre ele, sendo o TTS reportado apenas 4h30min. O iniciar do sono é atrasado, com 29,3% a ter latências superiores a 30 minutos e 60% com eficiência do sono deficientes (inferiores a 85%). Foram ainda calculadas as pontuações médias dos questionários PSQI, ISI e Glasgow -12,64; 18 e 15,77, respetivamente. A análise do SCL90 revelou que somatização, comportamento obsessivo-compulsivo, depressão e ansiedade são as dimensões dos problemas psicológicos mais afetadas., en=SleepData is a sleep disorders clinical platform that encompasses data from actigraphy, polysomnography, anamnesis and lab exams. It was built over the modern software stack MEAN (MongoDB, Express.js, Angular.js and Node.js) and the database structure follows HL7 FHIR's structure, which is open source and includes standards for inter-platform communication. International medical ontologies (LOINC, SNOMED-CT and FHIR's) were employed to code each variable. SleepData has interfaces to input data from the aforementioned sources, capability to upload raw fi les and data visualization tools. These include dashboards to visualize patient data and graphs/stats regarding subsets of the population. Using the aforementioned tools, Insomnia population characterization was done (N=100) - most patients are female (64.9%) and older than the general population. Regarding fi ve of the cognitive complaints characteristic of Insomnia, 76% report having more than one and just 6% don't experience any. Furthermore, 90% are comorbid, being anxiety and depression the most common (51% and 24%, respectively). The average total sleep time (TST), 6h, is lower than the recommended and 54.9% have a pessimistic opinion about it, being the average perceived TST 4h30min. Sleep onset is delayed, with 29.3% having latencies over 30 minutes and 60% having sub-par sleep efficiencies (under 85%). For the sleep questionnaires PSQI, ISI and Glasgow, average scores were calculated -12.64, 18 and 15.77, respectively. SCL90 analysis revealed that somatization, obsessive-compulsive behavior, depression and anxiety are the most accentuated dimensions of the psychological problems.}
{pt=Plataforma de dados de distúrbios de sono, Sistemas de informação clínica, Insónia, en=Sleep disorders clinical platform, Health informatics technology, Insomnia}

Novembro 20, 2017, 15:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Bruno Emanuel Da Graça Martins

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Mário Jorge Costa Gaspar da Silva

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Catedrático