使用CPAP呼吸机期间的残留事件：患病率、预测变量和检测准确性
研究目的
评估持续气道正压通气（CPAP呼吸机）治疗阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）期间残留呼吸事件的发生频率、严重程度和决定因素。具体取决于设备输出。
方法
受试者来自美国睡眠医学会认可的多学科睡眠中心的连续OSA患者。纳入标准包括CPAP呼吸机使用至少3个月，每晚至少使用4小时。回顾性分析了217名受试者的依从性指标和波形数据。当幅度明显降低（≥30％）或气流受限且恢复呼吸增加2-3次时，对事件进行人工评分。对自动检测的事件和手动评分的事件进行统计分析，包括布兰德-奥特曼图、相关系数和逻辑回归、探索残差事件的预测因子。
结果
患者平均年龄为54.7±14.2岁； 63％是男性。所有患者均初步诊断为阻塞性睡眠呼吸暂停，其中26％确定为复杂睡眠呼吸暂停。基于残余气流测量的呼吸暂停低通气指数（AHIFLOW）> 5、10和15 / h，根据波形数据的自动评分与手动评分的对比为：32.3％，9.7％和1.8和60.8％，23％和7.8％。自动检测与手动评分的平均AHIFLOW比值为：每小时7.3±5.1和每小时为4.4±3.8。在逻辑回归分析中，手动AHIFLOW> 5 / h的唯一预测因素是绝对中枢性呼吸暂停指数（CAI）（比值[OR]：1.5，p：0.01，CI：1.1–2.0），或使用睡眠每小时5次的CAI阈值（OR：5.0，p：<0.001，CI：2.2–13.8）。 对于AHIFLOW> 10 / h，每小时1次的CAI单位OR为1.14，p：0.03（CI：1.1–1.3）。
结论
残留呼吸事件在CPAP呼吸机治疗期间很常见，在自动基线检测研究中，自动设备检测可能会遗漏呼吸残留，而中枢呼吸暂停指数高可能会预测残留呼吸事件。气流数据的直接可视化通常可用，并且可以提高检测效率。
（叶妮摘自 J Clin Sleep Med 2016;12(8):1153–1158.）
