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使用CPAP呼吸機期間的殘留事件:患病率、預測變量和檢測準確性

時間:2020-01-28   作者:北京思力普睡眠研究所  【原創】   


研究目的

評估持續氣道正壓通氣(CPAP呼吸機)治療阻塞性睡眠呼吸暫停(OSA)期間殘留呼吸事件的發生頻率、嚴重程度和決定因素。具體取決于設備輸出。


方法

受試者來自美國睡眠醫學會認可的多學科睡眠中心的連續OSA患者。納入標準包括CPAP呼吸機使用至少3個月,每晚至少使用4小時。回顧性分析了217名受試者的依從性指標和波形數據。當幅度明顯降低(≥30%)或氣流受限且恢復呼吸增加2-3次時,對事件進行人工評分。對自動檢測的事件和手動評分的事件進行統計分析,包括布蘭德-奧特曼圖、相關系數和邏輯回歸、探索殘差事件的預測因子。


結果

患者平均年齡為54.7±14.2歲; 63%是男性。所有患者均初步診斷為阻塞性睡眠呼吸暫停,其中26%確定為復雜睡眠呼吸暫停。基于殘余氣流測量的呼吸暫停低通氣指數(AHIFLOW)> 5、10和15 / h,根據波形數據的自動評分與手動評分的對比為:32.3%,9.7%和1.8和60.8%,23%和7.8%。自動檢測與手動評分的平均AHIFLOW比值為:每小時7.3±5.1和每小時為4.4±3.8。在邏輯回歸分析中,手動AHIFLOW> 5 / h的唯一預測因素是絕對中樞性呼吸暫停指數(CAI)(比值[OR]:1.5,p:0.01,CI:1.1–2.0),或使用睡眠每小時5次的CAI閾值(OR:5.0,p:<0.001,CI:2.2–13.8)。 對于AHIFLOW> 10 / h,每小時1次的CAI單位OR為1.14,p:0.03(CI:1.1–1.3)。


結論

殘留呼吸事件在CPAP呼吸機治療期間很常見,在自動基線檢測研究中,自動設備檢測可能會遺漏呼吸殘留,而中樞呼吸暫停指數高可能會預測殘留呼吸事件。氣流數據的直接可視化通常可用,并且可以提高檢測效率。


(葉妮摘自 J Clin Sleep Med 2016;12(8):1153–1158.)


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