研究發(fā)現(xiàn)覺醒分析可取代多導睡眠描記預測睡眠呼吸暫停

　　據(jù)聯(lián)合專業(yè)睡眠協(xié)會年會上公布的一項小型研究，對覺醒時氣管呼吸音的自動分析可預測睡眠呼吸暫停OSA。

　　OSA在一般人群中的患病率很高，但接受睡眠實驗室評估的患者僅30%被診斷為重度OSA并需要治療，由于沒有預測可疑OSA嚴重程度的快速、準確的臨床或?qū)嶒炇夜ぞ?，需要整夜多導睡眠描記以確認診斷并確定其嚴重程度?！斑z憾的是整夜睡眠分析需求超出了現(xiàn)有條件，導致預約積壓和漫長等待，可能導致治療延誤”?！氨娝苤琌SA患者咽部較小，且更易塌陷，在覺醒狀態(tài)下，這種不足可通過增加擴張肌肉活性而代償。OSA患者咽部負壓往往更大，曾有研究使用睡眠期間的聲學分析評估睡眠呼吸暫?；颊叩暮粑痛蝼Ｊ?。因為呼吸音直接與咽部壓力相關，研究者認為“即使在覺醒狀態(tài)下，呼吸音分析也對檢出OSA嚴重程度非常敏感” 。

　　為了評估覺醒呼吸模式與OSA的相關性，加拿大溫尼伯市曼尼托巴大學電子與計算機工程系教授Moussavi博士及其同事記錄了35例不同嚴重程度OSA患者和17例年齡匹配對照的氣管呼吸音，在經(jīng)鼻和經(jīng)口呼吸期間記錄了臥位和直立體位的氣管呼吸音。

　　研究者發(fā)現(xiàn)，對呼吸信號的頻譜分析提示，不同體位的氣管呼吸音平均頻率變異具有一定特征，可區(qū)分OSA和對照。使用最大相關性/最小冗余方法，研究者將兩組有顯著差異的聲音特征縮減到2個，對這些特征的非監(jiān)督聚類顯示整體精確度為84%，敏感性為88%，特異性為80%。

　　研究者總結認為，如能經(jīng)過較大型研究驗證，該結果將可使OSA篩查過程更為合理，可能使重度病例的診斷和治療提前，并且與整夜睡眠分析相比將大幅降低醫(yī)療費用。

　　該研究由加拿大國家科學與工程研究委員會和溫尼伯TRI實驗室資助，Moussavi博士是溫尼伯TRI實驗室的兼職科學家。

來源：藥品資訊網(wǎng)信息中心

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