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多導睡眠圖用于臨床的擴大型睡眠呼吸暫停內分型（0448）
時間：2020-09-02 作者：北京思力普睡眠研究所 【原創】
介紹
睡眠呼吸暫停是由幾種關鍵的內表型特征引起的，即咽部可折疊性、肌肉補償差、通氣不穩定性（高閉環增益）和睡眠引起的覺醒（低覺醒閾值）。對這些特征的測量已經顯示出有望預測治療結果的前景（口腔矯治器、手術、舌下神經刺激、CPAP呼吸機或藥物等治療方法）。根據潛在的病理生理學進行治療可能成為未來精準睡眠醫學不可或缺的一部分。然而，目前為了從多導睡眠圖進行內分型而開發的新方法在計算上是昂貴的，并且由于對專業技術知識的要求，只能由原始作者或其合作者執行。在這里，我們提出了一種基于云的方法，用于從多導睡眠圖中分析睡眠呼吸暫停的類型，以用于臨床領域。
方法
基于云的用途，我們使用Sands等人的多導睡眠圖（PUP）方法優化了表型2015-2018），執行以下操作：代碼已從MATLAB翻譯為Python；開發了有效的方法來檢測呼吸，計算歸一化通氣量（移動時間平均值）和模型通氣驅動力（預期通氣量）。通過將測得的特征與原始值進行比較，驗證了新的實現（“ PUP.py”）。
結果
使用這兩種實現方式對38個手動評分的臨床多導睡眠圖研究進行了內表分型。新實施（'PUP.py'）的結果與原始結果（所有p <10-6）高度相關：可折疊性和補償（在“ V”被動驅動下通氣：r = 0.98；在覺醒閾值下通氣，r = 0.97），環路增益（r = 0.96）和喚醒閾值（r = 0.92）。
結論
我們成功地實施了Sands等人的原始方法。擴大了睡眠呼吸暫停的內在分型，并提供給更廣泛的受眾。
(葉妮摘自 Sleep, Volume 43, Issue Supplement_1, April 2020, Pages A171–A172）
