夜间血氧饱和度水平在阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征辅助诊断及病情评估中的应用

作     者：樊铜飞 张卫平 宋晓 张青 

作者机构：陕西省铜川矿务局中心医院职业科陕西铜川727000 陕西省铜川矿务局中心医院呼吸与危重症医学科陕西铜川727000 

出 版 物：《中国耳鼻咽喉头颈外科》 (Chinese Archives of Otolaryngology-Head and Neck Surgery)

年 卷 期：2024年第31卷第4期

页      面：260-262,270页

学科分类：1002[医学-临床医学] 100213[医学-耳鼻咽喉科学] 10[医学] 

主　　题：睡眠呼吸暂停,阻塞性(Sleep Apnea,Obstructive) 诊断(Diagnosis) 预测(Forecasting) 

摘      要：目的探讨夜间血氧饱和度(SpO_(2))水平用于阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者诊断及严重程度预测的临床价值。方法回顾性分析2016年1月~2021年1月于陕西省铜川矿务局中心医院就诊的1160例打鼾患者临床资料,均行夜间完整多导睡眠监测,根据呼吸暂停低通气指数(AHI)水平分为非OSAHS组、轻度组、中度组和重度组。分析SpO_(2)相关指标与AHI的相关性,将具有相关性SpO_(2)指标纳入多元线性回归模型和反向神经网络模型,评价夜间SpO_(2)水平用于OSAHS患者诊断及严重程度预测效能。结果Pearson检验相关性分析结果显示,氧减饱和度回升指数,SpO_(2)最低值,SpO_(2)均值,SpO_(2)95%、90%、85%、80%、75%、70%时间百分比均与打鼾患者AHI具有相关性(P0.05);多元线性回归模型100次AHI预测均值与真实值具有相关性(r=0.92,P=0.00),模型拟合优度r 2=0.86,P0.05。根据多元线性回归模型预测AHI诊断OSAHS患者病情严重程度具有良好临床效能,根据反向神经网络模型预测AHI诊断重度OSAHS患者预测效能最佳,其次为非OSHAS组。结论基于多元线性回归模型和反向神经网络模型夜间SpO_(2)水平在OSAHS患者诊断及严重程度预测方面具有良好价值。