研究發現覺醒分析可取代多導睡眠描記預測睡眠呼吸暫停

　　據聯合專業睡眠協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、準確的臨床或實驗室工具，需要整夜多導睡眠描記以確認診斷并確定其嚴重程度。“遺憾的是整夜睡眠分析需求超出了現有條件，導致預約積壓和漫長等待，可能導致治療延誤”。“眾所周知，OSA患者咽部較小，且更易塌陷，在覺醒狀態下，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停患者的呼吸和打鼾模式。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，在經鼻和經口呼吸期間記錄了臥位和直立體位的氣管呼吸音。

　　研究者發現，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：藥品資訊網信息中心

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