介紹

睡眠呼吸障礙是心臟代謝和神經(jīng)退行性疾病的重要危險(xiǎn)因素。持續(xù)正壓氣道通氣（CPAP呼吸機(jī)）是睡眠呼吸暫停的主要治療方法，其耐受性和療效通常較差。高環(huán)路增益（HLG）是中樞性睡眠呼吸暫停或周期性呼吸的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。當(dāng)前的研究旨在開發(fā)一種計(jì)算方法，該方法基于睡眠期間呼吸振蕩的自相似性，僅使用呼吸模式，通過呼吸電感體積描記法（RIP）測(cè)量來檢測(cè)高環(huán)路增益。為了量化已開發(fā)相似性測(cè)量的潛在效用，使用該算法來預(yù)測(cè)急性CPAP呼吸機(jī)失敗。

方法

我們開發(fā)了一種算法，用于以減少呼吸努力的周期檢測(cè)呼吸暫停，這在RIP信號(hào)中表現(xiàn)為低信號(hào)幅度。我們的算法會(huì)計(jì)算出連續(xù)的呼吸暫停或低通氣之間的呼吸模式自相似性。在高環(huán)路增益會(huì)導(dǎo)致自相似呼吸振蕩并增加CPAP呼吸機(jī)失敗風(fēng)險(xiǎn)的假設(shè)下進(jìn)行工作，在診斷性無CPAP呼吸機(jī)多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)（PSG）期間計(jì)算出的整夜相似度可用來預(yù)測(cè)CPAP呼吸機(jī)的失敗，我們將其定義為滴定中樞性呼吸暫停指數(shù)（CAI）> 10。中樞性呼吸暫停標(biāo)簽既可以從睡眠技術(shù)人員的手動(dòng)評(píng)分中獲得，也可以從針對(duì)這項(xiàng)研究開發(fā)的自動(dòng)算法中獲得。使用了麻省總醫(yī)院（MGH）的睡眠數(shù)據(jù)庫(kù)，包括2466對(duì)多導(dǎo)睡眠圖診斷和CPAP呼吸機(jī)滴定多導(dǎo)睡眠圖記錄

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結(jié)果

基于技術(shù)人員標(biāo)簽，診斷性中樞性呼吸暫停指數(shù)可預(yù)測(cè)CPAP呼吸機(jī)的失敗，AUC為0.82±0.03�；�于自動(dòng)生成的標(biāo)簽、整夜相似度和自動(dòng)生成的中樞性呼吸暫停指數(shù)的組合得出的AUC為0.85±0.02。使用技術(shù)人員標(biāo)簽診斷性中樞性呼吸暫停指數(shù)> 5對(duì)人群進(jìn)行亞分析。整夜相似性可預(yù)測(cè)失敗，手動(dòng)標(biāo)簽的AUC為0.57±0.07，自動(dòng)標(biāo)簽的AUC為0.65±0.06。

結(jié)論

這項(xiàng)研究表明中樞性呼吸暫停標(biāo)簽可以自動(dòng)方式獲得。擬議的自相似特征，作為表達(dá)的呼吸高環(huán)路增益的替代估計(jì)，并根據(jù)易于獲得的呼吸努力信號(hào)進(jìn)行計(jì)算，可以檢測(cè)周期性呼吸，而不受諸如流量限制等混合障礙物的影響，并且可以幫助預(yù)測(cè)CPAP呼吸機(jī)的失敗或成功。

（葉妮摘自 Sleep, Volume 44, Issue Supplement_2, May 2021, Page A187）