使用多參數壓敏式便攜睡眠監測系統檢測阻塞型睡眠呼吸暫停伴低通氣綜合征

張紹興，姚子明，欒 勝，王 麗△，徐 穎△

(1.北京大學第三醫院耳鼻喉科,北京 100191;2.北京航空航天大學機械工程及自動化學院,北京 100191)

阻塞型睡眠呼吸暫停低通氣綜合征(obstructive sleep apnea hypopnea syndrome，OSAHS)的患者睡眠時頻發血氧飽和度下降和睡眠結構紊亂，從而導致血管、心臟、腦等多器官組織損傷，被明確為高血壓、心力衰竭、心律失常等疾病發展加重的常見危險因素，從而嚴重影響患者健康[1]。目前臨床診斷OSAHS普遍采用的“金標準”是多導睡眠儀(polysomnography，PSG)，但隨著使用的增多和研究的深入，其局限性也被逐漸認識，常見的有操作復雜費時，需要專業人士監測和判讀；身體布滿大量傳感器給患者帶來明顯的不適感，陌生環境下睡眠的不適應感，對患者的正常睡眠產生干擾，不能反映真實生活中睡眠情況[2-3]，所以此領域迫切需要一種方便、舒適、無干擾的睡眠呼吸監測方法。多參數壓敏式便攜睡眠監測系統針對胸、腹呼吸運動和脈搏血氧飽和度這兩項重要參數進行最小干擾式采集，避免在患者頭、面、頸及胸、腹部安放電極和傳感器的同時，通過呼吸波與血氧飽和度等信號，對患者進行監測。本研究旨在通過回顧性分析58例于北京大學第三醫院就診的鼾癥患者進行多參數壓敏式便攜睡眠監測系統與PSG同步整夜監測結果，探討多參數壓敏式便攜睡眠監測系統對OSAHS的篩查與診斷價值。

1 資料與方法

1.1 研究對象

選取2018年7—12月在北京大學第三醫院耳鼻喉科接受多參數壓敏式便攜睡眠監測系統及PSG兩種監測方式的OSAHS患者共58例，其中男48例，女10例，年齡(40.6±12.2)歲，體重指數為(27.1±4.1) kg/m2。受試者均以打鼾為主訴，有不同程度的夜間打鼾、睡眠打鼾、白天嗜睡、晨起咽干等癥狀，采用《成人阻塞型睡眠呼吸暫停多學科診療指南(2018修訂版)》中阻塞型睡眠呼吸暫停低通氣綜合征診斷標準[4]，受試者檢查前均已充分溝通，詳細告知本實驗的權利與義務，并簽署知情同意書。

1.2 儀器

PSG監測使用澳大利亞康迪(Compumedics)公司生產的Greal 80多導睡眠監測儀。多參數壓敏式便攜睡眠監測系統采用北京博智卓康科技有限公司生產的MSA-ZK-03型多參數壓敏式便攜睡眠監測系統，結構如圖1所示，其主要部件有基于壓電駐極體薄膜技術(electro-mechanical film，EMFi)制成的夾層聚丙烯壓力敏感薄膜傳感器、微型信號處理與運算模塊和主機系統。多參數壓敏式便攜睡眠監測系統使用時平鋪于病床上，使其與床頭齊平。當多參數壓敏式便攜睡眠監測系統對患者的睡眠呼吸運動進行監測時，EMFi所受的壓力因靜臥平躺于上方的患者心跳及胸、腹呼吸運動而變化，聚丙烯薄膜夾層內密布的微觀空腔中的電荷隨之發生逸出，形成微弱的電信號，通過對該路電信號進行波形變換，將患者睡眠過程中的由呼吸及心跳而引起的胸、腹運動轉化為隨壓力變化而改變的電信號，分離出患者的心沖擊信號(ballistocardiogram，BCG)與胸、腹呼吸波形。多參數壓敏式便攜睡眠監測系統無需在患者體表安放其它傳感電極，即可實時監測患者的胸、腹呼吸波形，聯合脈搏血氧濃度，可以解析出患者當前的呼吸頻率、心率、血氧飽和度、呼吸運動努力(respiratory effort measure)等生理信號，達到對患者睡眠狀態下的呼吸及心功能的全自動實時無干擾監測。

MPSSM,multi-parameter pressure sensitive sleep monitor;EMFi,electro-mechanical film.圖1 多參數壓敏式便攜睡眠監測系統三維示意圖Figure 1 3D model of multi-parameter pressure sensitive sleep monitor

1.3 方法

PSG監測和對監測對象的選擇按常規進行，包括鼻氣流、脈搏血氧飽和度、腦電圖、心電圖、頦下肌電圖、眼電圖等。多參數壓敏式便攜睡眠監測系統的監測信號通道包括胸、腹運動呼吸波、脈搏波、脈搏血氧飽和度。使用多參數壓敏式便攜睡眠監測系統與PSG同步進行整夜睡眠呼吸監測，原始數據使用系統配套軟件記錄分析，并由專人進行人工修正。睡眠事件檢測指標包括呼吸暫停低通氣指數(apnea-hypopnea index，AHI)、夜間最低血氧飽和度和總呼吸暫停時間。

1.4 診斷標準

多參數壓敏式便攜睡眠監測系統評估標準：參照美國睡眠醫學會便攜式監測工作組編寫的《便攜式監測儀臨床OSAHS診斷指南》[5]，以及俞夢孫院士等編寫的《微動敏感床墊睡眠監測系統檢測睡眠呼吸事件的原理與判斷規則》[6]，初步提出使用多參數壓敏式便攜睡眠監測系統對睡眠呼吸暫停及低通氣事件判別標準如下：睡眠中呼吸幅度降低程度≥50%，且持續時間≥10 s，同時伴隨血氧飽和度呈階梯式下降≥4%。

PSG 判讀標準：PSG整夜監測確診OSAHS及其嚴重程度分級、睡眠分期及睡眠相關事件的判讀采用《美國睡眠醫學會判讀手冊》[7]。呼吸暫停：睡眠過程中口鼻氣流停止，呼吸幅度較基準水平降低程度≥90%，且持續時間≥10 s。低通氣：睡眠過程中呼吸幅度較基準水平降低程度≥30%，且持續時間≥10 s，血氧飽和度下降≥3%或者伴隨微覺醒。

根據《成人阻塞型睡眠呼吸暫停多學科診療指南(2018修訂版)》[4]，以AHI為主要指征，將AHI≥5，且表現有睡眠打鼾等臨床癥狀的患者判定為OSAHS；OSAHS嚴重程度劃分輕、中、重度，530判定為重度OSAHS患者[8]。

1.5 統計學分析

采用SPSS 23.0軟件進行統計學分析。以PSG檢測結果為基準，計算多參數壓敏式便攜睡眠監測系統與PSG診斷OSAHS的敏感度與特異度，并對多參數壓敏式便攜睡眠監測系統測得的呼吸事件與PSG測得的呼吸事件進行一致性與相關性分析。兩組OSAHS診斷結果間的一致性分析采用Kappa檢驗，0.0～0.20為極低的一致性，0.21～0.40為一般的一致性，0.41～0.60為中等的一致性，0.61～0.80為高度的一致性，0.81～1.0為幾乎完全一致。對兩組呼吸事件檢測結果進行Kolmogorov-Smirnov檢驗，判斷是否服從正態分布。對于服從正態分布的樣本，采用配對t檢驗和Pearson相關性分析，以r≥0.80為高度相關，P<0.05為差異具有統計學意義；對于非正態分布的樣本，采用非參數Wilcoxon符號秩檢驗和Spearman相關性分析，以ρ≥0.80為高度相關，P<0.05為差異具有統計學意義，并采用Bland-Altman檢驗進行一致性分析及圖形繪制，根據偏倚±1.96倍標準差計算95%一致性界限。

敏感度和特異度定義如下：敏感度=多參數壓敏式便攜睡眠監測系統判定患者人數/PSG判定患者人數=1-假陰性，特異度=多參數壓敏式便攜睡眠監測系統判定正常人數/PSG判定正常人數=1-假陽性。

2 結果

2.1 多參數壓敏式便攜睡眠監測系統和PSG判讀OSAHS結果的一致性分析

使用多參數壓敏式便攜睡眠監測系統與PSG對58例疑似OSAHS患者進行同步監測，PSG結果顯示，該58例患者中未有中樞型呼吸睡眠暫停綜合征患者，平均最低血氧飽和度均為79.9%±1.5%。對19例PSG檢測為正常的受試者(AHI≤5)，多參數壓敏式便攜睡眠監測系統均判讀為正常；對12例PSG檢測為輕度OSAHS的受試者(530)，其中17例被多參數壓敏式便攜睡眠監測系統判讀為重度OSAHS，2例被判讀為中度OSAHS。以PSG檢測結果為判別基準，多參數壓敏式便攜睡眠監測系統判讀OSAHS的敏感度為92.3%，95%置信區間為79.1%～98.4%，特異度為100%，95%置信區間為82.3%～100%。對兩者判讀結果間進行Kappa檢驗，k=0.887(P<0.001)，表明兩種監測方式判讀OSAHS結果幾乎完全一致。

2.2 多參數壓敏式便攜睡眠監測系統與PSG呼吸事件檢測結果相關性分析

對58例受試者同時進行多參數壓敏式便攜睡眠監測系統與PSG整夜睡眠呼吸監測，呼吸事件監測結果如圖2所示。兩組呼吸事件監測結果Kolmogorov-Smirnov檢驗PK-S<0.05，不符合正態分布；多參數壓敏式便攜睡眠監測系統測定的AHI為12.0(2.6～32.2)次/h，PSG同步測定的AHI為13.4(3.1～38.8)次/h，兩組數據Wilcoxon符號秩檢驗P>0.05，差異無統計學意義，Spearman相關性分析(ρ=0.939，P<0.001)表明兩者測定的AHI呈高度正相關。兩組總呼吸暫停時間Kolmogorov-Smirnov檢驗PK-S<0.05，不符合正態分布；多參數壓敏式睡眠呼吸監測儀測定的總呼吸暫停時間為37.9(9.9～80.5) min，PSG同步測定的總呼吸暫停時間為32.3(8.6～93.0) min；兩組數據Wilcoxon符號秩檢驗P>0.05，差異無統計學意義，Spearman相關性分析(ρ=0.924，P<0.001)表明兩者測定的總呼吸暫停時間呈高度正相關。

AHI,apnea and hypopnea index;MPSSM,multi-parameter pressure sensitive sleep monitor;PSG,polysomnography.圖2 58例受試者多參數壓敏式便攜睡眠監測系統與PSG同步監測AHI散點圖Figure 2 MPSSM’s and PSG’s AHI comparison of 58 subjects

2.3 多參數壓敏式便攜睡眠監測系統與PSG對睡眠呼吸事件檢測結果的一致性分析

對多參數壓敏式便攜睡眠監測系統與PSG同步檢測的呼吸事件結果進行Bland-Altman分析，兩者AHI結果間偏倚經Kolmogorov-Smirnov檢驗(PK-S>0.05)符合正態分布，均數為-0.71次/h，標準差為7.24次/h，95%一致性界限為(-0.71±14.19)次/h，如圖3所示，說明兩種方法對于AHI的檢測一致性非常高；兩者總呼吸暫停時間結果間偏倚經Kolmogorov-Smirnov檢驗(PK-S>0.05)符合正態分布，均數為-0.37 min，標準差為29.81 min，95%一致性界限為(-0.37±58.43) min，如圖4所示，說明兩種方法對于總呼吸暫停時間的檢測一致性非常高。

AHI,apnea and hypopnea index;MPSSM,multi-parameter pressure sensitive sleep monitor;PSG,polysomnography.圖3 多參數壓敏式便攜睡眠監測系統與PSG檢測AHI結果的Bland-Altman圖Figure 3 Bland-Altman plot of MPSSM’s and PSG’s AHI

MPSSM,multi-parameter pressure sensitive sleep monitor;PSG,polysomnography.圖4 多參數壓敏式便攜睡眠監測系統與PSG檢測總呼吸暫停結果的Bland-Altman圖Figure 4 Bland-Altman plot of MPSSM’s and PSG’s total apnea time

3 討論

3.1 多參數壓敏式便攜睡眠監測系統的研究意義

OSAHS患者睡眠過程中會反復出現上呼吸道部分或完全阻塞，從而引起呼吸暫停或低通氣，以打鼾和白天嗜睡為主要臨床表現[4]。OSAHS可引起頻繁間歇性低氧血癥、高碳酸血癥以及睡眠結構紊亂，并可導致高血壓、冠心病、心律失常、腦血管病、認知功能障礙等疾病，是一種對身體多器官多系統造成損害的全身性疾病[9]。鑒于OSAHS對身體具有廣泛與嚴重的危害，且發病率逐漸升高，如何從普通打鼾人群中快速、方便及準確地篩查診斷OSAHS的意義日益重要。目前，公認的OSAHS診斷的“金標準”是PSG，但PSG存在檢測結果無法準確反映患者真實睡眠情況的實際局限[10]。因此，探索一種操作簡便、測試舒適、低干擾的OSASH篩查方法一直是近年來睡眠呼吸相關研究的熱點。

3.2 多參數壓敏式便攜睡眠監測系統對呼吸事件判定的準確性評估

本研究采用多參數壓敏式便攜睡眠監測系統與PSG整夜同步監測58例患者，AHI結果顯示兩者具有良好的一致性。以PSG檢測結果為基準，多參數壓敏式便攜睡眠監測系統診斷OSAHS的敏感度為91.4%，特異度為94.8%，對于PSG診斷為輕度OSAHS而多參數壓敏式便攜睡眠監測系統判定為正常的3例患者，兩者測得的AHI非常接近，多參數壓敏式便攜睡眠監測系統在指導醫師進行OSAHS篩查診斷上具有良好的可信度。

當患者發生阻塞型睡眠呼吸暫停時，其胸、腹呼吸運動隨之受到一定程度的下降；同時，伴隨呼吸暫停持續期間，患者受呼吸用力性微覺醒(respiratory effort related arousal，RERA)等影響，其胸、腹呼吸運動努力逐漸加強，直至口鼻氣流恢復暢通。多參數壓敏式便攜睡眠監測系統對OSAHS的實時監測結果與PSG高度一致，其指導OSAHS篩查診斷具有可靠的醫學價值。

3.3 本研究的局限性及展望

多參數壓敏式便攜睡眠監測系統所監測的呼吸事件尚存在一定的局限性，首先，多參數壓敏式便攜睡眠監測系統沒有對患者的睡眠狀態進行監測，僅適用于區分患者是否患有OSAHS，無法對睡眠狀態進行全面評估。目前多參數壓敏式便攜睡眠監測系統除了可以采集胸、腹運動呼吸波、血氧飽和度外，還可以分析心沖擊(ballistocardiogram，BCG)信號、光電容積脈搏波(photoplethysmography，PPG)信號。部分研究[11]認為，對患者的BCG、PPG信號進行R-R間期序列計算，可以得出患者的心率變異性(heart rate variability，HRV)，并對HRV再次進行去趨勢波動分析(detrended fluctuation analysis，DFA)，其結果與腦電圖直接獲得的睡眠結構圖具有一定的相關性。在后續研究中進一步深入挖掘心沖擊波與脈搏波信號的醫學價值，有助于實現OSAHS患者對睡眠狀態的分期；其次，多參數壓敏式便攜睡眠監測系統專注于監測呼吸運動的變化，缺乏同步響應的鼻氣流結果，所以在鑒別阻塞型睡眠呼吸暫停綜合征及中樞型呼吸睡眠暫停綜合征上具有一定的困難。有研究[12]認為，阻塞型睡眠呼吸暫停總伴隨不同程度的皮層下RERA 而結束，通過對患者睡眠呼吸暫停期間是否發生RERA可有效區分OSAHS與中樞型呼吸睡眠暫停綜合征，其主要指征包括心率一過性加快、呼吸振幅或頻率突然改變，出現周期性體動信號等。通過進一步深入探討OSAHS與中樞型呼吸睡眠暫停綜合征發生時的心率及呼吸波變化規律，實現對阻塞型及中樞型睡眠呼吸暫停綜合征的區分，更有效地輔助醫生對患者進行精確診療；最后，多參數壓敏式便攜睡眠監測系統作為一種可以有效篩查OSAHS的設備在醫療機構及社區具有良好的應用空間，并可助力解決OSAHS引起的公共健康問題[13]。使用場景可涵蓋醫療機構的專用睡眠監測室、一般病房、用戶家庭，其提供睡眠呼吸監測的模式可以滿足長期、穩定的健康評估要求。

綜上所述，多參數壓敏式便攜睡眠監測系統能可靠地篩查OSAHS，并判斷病情發展的嚴重程度，且具有整體結構簡潔，操作方便，對患者正常睡眠無干擾的優勢。在當前研究基礎之上可以進一步挖掘其監測信號的醫學意義，實現HRV、RERA等指標的精準計算，實現睡眠時相的判定、阻塞型及中樞型睡眠呼吸暫停綜合征的區分，輔助醫生對睡眠呼吸暫停患者的病情分析進行更精準的診斷。