Transitory increased blood pressure after upper airway surgery for snoring and sleep apnea correlates with the apnea-hypopnea respiratory disturbance index

A transitory increase in blood pressure (BP) is observed following upper airway surgery for obstructive sleep apnea syndrome but the mechanisms implicated are not yet well understood. The objective of the present study was to evaluate changes in BP and heart rate (HR) and putative factors after uvulopalatopharyngoplasty and septoplasty in normotensive snorers. Patients (N = 10) were instrumented for 24-h ambulatory BP monitoring, nocturnal respiratory monitoring and urinary catecholamine level evaluation one day before surgery and on the day of surgery. The influence of postsurgery pain was prevented by analgesic therapy as confirmed using a visual analog scale of pain. Compared with preoperative values, there was a significant (P < 0.05) increase in nighttime but not daytime systolic BP (119 ± 5 vs 107 ± 3 mmHg), diastolic BP (72 ± 4 vs 67 ± 2 mmHg), HR (67 ± 4 vs 57 ± 2 bpm), respiratory disturbance index (RDI) characterized by apnea-hypopnea (30 ± 10 vs 13 ± 4 events/h of sleep) and norepinephrine levels (22.0 ± 4.7 vs 11.0 ± 1.3 µg l-1 12 h-1) after surgery. A positive correlation was found between individual variations of BP and individual variations of RDI (r = 0.81, P < 0.01) but not between BP or RDI and catecholamines. The visual analog scale of pain showed similar stress levels on the day before and after surgery (6.0 ± 0.8 vs 5.0 ± 0.9 cm, respectively). These data strongly suggest that the cardiovascular changes observed in patients who underwent uvulopalatopharyngoplasty and septoplasty were due to the increased postoperative RDI.

Um algoritmo PSO híbrido para planejamento de caminhos em navegação de veículos utilizando A*

Utilizar robôs autônomos capazes de planejar o seu caminho é um desafio que atrai vários pesquisadores na área de navegação de robôs. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo implementar um algoritmo PSO híbrido para o planejamento de caminhos em ambientes estáticos para veículos holonômicos e não holonômicos. O algoritmo proposto possui duas fases: a primeira utiliza o algoritmo A* para encontrar uma trajetória inicial viável que o algoritmo PSO otimiza na segunda fase. Por fim, uma fase de pós planejamento pode ser aplicada no caminho a fim de adaptá-lo às restrições cinemáticas do veículo não holonômico. O modelo Ackerman foi considerado para os experimentos. O ambiente de simulação de robótica CARMEN (Carnegie Mellon Robot Navigation Toolkit) foi utilizado para realização de todos os experimentos computacionais considerando cinco instâncias de mapas geradas artificialmente com obstáculos. O desempenho do algoritmo desenvolvido, A*PSO, foi comparado com os algoritmos A*, PSO convencional e A* Estado Híbrido. A análise dos resultados indicou que o algoritmo A*PSO híbrido desenvolvido superou em qualidade de solução o PSO convencional. Apesar de ter encontrado melhores soluções em 40% das instâncias quando comparado com o A*, o A*PSO apresentou trajetórias com menos pontos de guinada. Investigando os resultados obtidos para o modelo não holonômico, o A*PSO obteve caminhos maiores entretanto mais suaves e seguros.