介紹

CPAP呼吸機(jī)依從性的臨床管理仍然是一個(gè)持續(xù)的挑戰(zhàn)。可以采用行為和技術(shù)干預(yù)措施，例如患者外展（醫(yī)療服務(wù)商對(duì)患者基于醫(yī)療數(shù)據(jù)的聯(lián)系、推進(jìn)和服務(wù)-編者注）、指導(dǎo)、故障排除和更換CPAP呼吸機(jī)附件，以積極方式影響依從性。先前的作者已經(jīng)描述了CPAP呼吸機(jī)依從性表型，該表型通過(guò)離散使用模式對(duì)患者進(jìn)行回顧性分類。我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)虛擬現(xiàn)實(shí)（AI）模型，該模型可預(yù)測(cè)性地將患者按先前研究的依從性表型分類，并分析其統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，以及分析幾種干預(yù)措施對(duì)后續(xù)CPAP呼吸機(jī)依從性的影響大小。

方法

我們收集了受試者的橫斷面隊(duì)列（N = 13,917），獲得總計(jì)455天每天的CPAP呼吸機(jī)使用數(shù)據(jù)。患者的外展記錄和更換附件數(shù)據(jù)與每日的CPAP呼吸機(jī)使用時(shí)間同步。根據(jù)Aloia等人（2008）的定義，依據(jù)每30天的使用情況可劃分四種依從性表型之一，包括良好用戶、可變用戶、偶爾嘗試者和非用戶。交叉驗(yàn)證用于訓(xùn)練和評(píng)估遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型基于先前使用模式的動(dòng)態(tài)性來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的依從性表型。兩側(cè)95％的自舉置信區(qū)間和Cohen d統(tǒng)計(jì)量用于分析多次更換CPAP附件干預(yù)措施實(shí)施前后30天使用行為變化的顯著性和影響大小。

結(jié)果

AI模型預(yù)測(cè)了接下來(lái)的30天依從性表型，其平均敏感性為90％，特異性為96％，準(zhǔn)確性為95％，科恩的Kappa值為0.83。 AI模型預(yù)測(cè)了CPAP呼吸機(jī)沒有使用的天數(shù)、小于4小時(shí)的使用量以及接下來(lái)30天小于4小時(shí)的使用時(shí)間，與實(shí)際情況相比，OLS回歸R平方值為0.94、0.88和0.95 。十項(xiàng)更換CPAP呼吸機(jī)附件干預(yù)措施與依從性的統(tǒng)計(jì)顯著增加相關(guān)，并使用Cohen d按依從效應(yīng)大小進(jìn)行排名。影響最大的是更換新的膠墊或面罩，在可變使用者、偶爾嘗試者和非使用者組中，干預(yù)后CPAP呼吸機(jī)的依從性平均提高了7-14％。

結(jié)論

AI模型應(yīng)用了過(guò)去的CPAP呼吸機(jī)使用數(shù)據(jù)，以高度的敏感性和特異性預(yù)測(cè)了未來(lái)的依從性表型和使用情況。我們確定了更換CPAP呼吸機(jī)附件干預(yù)措施與糾結(jié)患者的依從性顯著提高有關(guān)。這項(xiàng)工作演示了AI的新應(yīng)用，可幫助臨床醫(yī)生保持CPAP呼吸機(jī)依從性。

(葉妮摘自Sleep,Volume43,IssueSupplement1,April2020, Page A243）