阻塞性睡眠呼吸暂停综合征和重叠综合征患者的血浆内皮素变化的临床观察

目的：探讨阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）以及OSAS合并慢性阻塞性肺疾病（以下称重叠综合征）患者的血浆内皮素（ET-1）的变化及其与睡眠呼吸紊乱的关系.方法：平行开放的方法选取患者80例,其中单纯OSAS患者40例（A组）,重叠综合征患者40例（B组）,以及同期健康体检者为对照组30例（C组）,观察记录3组ET-...     

卧位型心绞痛合并阻塞型睡眠呼吸暂停综合征80例临床分析

目的 探讨卧位型心绞痛与阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)的关系,以及临床干预呼吸睡眠对卧位型心绞痛合并阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)的影响.方法 将80例卧位型心绞痛合并阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)患者随机分为两组,研究组在给予常规药物治疗的基础上,给予呼吸睡眠干预,对照组仅给予常规药物治疗.对两组患者的症状缓解情况和心电图改善、恶化等情况进行比较分析.结果 研究组患者在症状改善、血压控制满意率、夜间动态心电图检测心肌缺血发生率、心电图改变、心肌梗死发生率、心绞痛发作频率、射血分数(LVEF)、心律失常发生率等方面与对照组比较,差异均有显著性(P<0.05).结论 临床干预呼吸睡眠可改善OSAS的预后.     

阻塞性睡眠呼吸暂停综合征与急性心肌梗塞心律失常关系研究

有关冠心病摔死的原因研究颇多。最近研究发现心脏病死亡率增加与阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）有关[1]。但OSAS与急性心肌梗塞（AMI）猝死的关系报导很少。我们设计了这一研究，目的是了解CSAS对AMI早期心律失常的影响，并对其特点和OSAS发生心律失常的原因进行探讨。1资料与方法对1996年7月至1998年2月住我院CCU的AML中，伴有OSASS例（A组）及仅有打鼾并不伴呼吸暂停的46例（B组）进行住院后72小时心电监护、经皮监测血氧饱合度（Sao2）、观察并记录持续时间及次数。比较两组鼾前鼾后、及持续经鼻正后供氧（CPAP）3小…     

口腔矫治器治疗阻塞性睡眠呼吸暂停综合征临床应用

目的 探讨口腔矫治器治疗34例阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)患者的临床疗效.方法 制作"下颌前移型"矫治器让OSAS患者在睡眠时配戴,对其治疗前后用多导睡眠图监测呼吸紊乱指数(AHI)、平均呼吸暂停时间(MAT)、低通气指数(HI)、呼吸暂停指数(AI)及血氧饱和度(SaO2),用t检验进行统计学比较.结果 使用口腔矫治器前后患者的AHI,MAT,HI,AI,SaO2比较,差别有显著性意义(P<0.05).结论 口腔矫治器能使上气道增宽,使下颌稳定于一个前伸位置,舌和软腭前移,增加睡眠时的有效气量,改善睡眠质量,是治疗OSAS的一个有效辅助方法.     

全麻下悬雍垂腭咽成形术治疗阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征68例

目的：探讨全麻下悬雍垂腭咽成形术（uvulopalatopharyngoplasty,UPPP）治疗阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（obtructive sleep apneahypopnea syndrome,OSAHS）的临床疗效.方法：选取自2004-06～2009-01采用全麻下悬雍垂腭咽成形术（UPPP）治疗中重度阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）患者68例.结果：68例患者术后打鼾症状明显减轻或消失,睡眠呼吸暂停次数明显减少,并于术后6个月进行多导睡眠（PSG）监测,其中显效38例,有效26例,无效4例,总有效率94%.结论：目前治疗OSAHS方法有很多,但手术治疗仍是一种较为肯定的治疗方法.     

阻塞型睡眠呼吸暂停综合征患者夜间脑血流变化研究

采用经颅多谱勒(TCD)测定5例阻塞型睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)患者睡眠前、睡眠中及睡眠后大脑中动脉血流速度,同步进行多导睡眠图监测,分析比较患者呼吸暂停/低通气呼吸事件对脑血流的影响.结果显示OSAS患者晚间入睡前TCD测定大脑中动脉平均血流速(MFV)值为(79.6±5.3)cm/s,次晨觉醒后大脑中动脉MFV值为(77.4±8.6)cm/s.所有311个呼吸事件相关的大脑中动脉MFV峰值为(94.5±20.5)cm/s,MFV谷值为(44.9±12.1)cm/s,MFV变化度为116.2±41.2％.MFV变化度与呼吸事件持续时间呈正相关(r=0.763,P<0.05),与SaO2变化值也呈正相关(r=0.560,P<0.05).REM期睡眠MFV变化度为142.8±55.4％,1期、2期及3+4期睡眠的MFV变化度分别为113.2±33.0％、106.2±30.7％及115.7±49.4％.以上结果表明OSAS患者夜间呼吸暂停或低通气造成脑血流速度剧烈变化,其中尤以上气道恢复通气后引起的脑血流速度下降更明显,REM期睡眠脑血流变化比其它睡眠时相更显著.     

阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的生物力学研究

利用CT扫描数据,建立一个由硬腭水平位置至气管约第2,3软骨下端的人体上气道三维有限元模型,采用睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)事件发作期间上气道内典型压力曲线和最大压力曲线, 分别对模型上气道表面施加动态载荷, 分析解剖结构和生理过程之间的关系。计算结果表明在OSAS事件发作期, 最易发生塌陷的部位是软腭后区, 其次是舌后区和会厌后区;正常的上气道解剖结构在异常的压力作用下仍然可能发生狭窄和塌陷; OSAS事件发作期的呼吸过程中, 软腭后区、舌后区、会厌后区等各个平面的前后径变化均大于左右径的变化;解剖结构异常不是OSAS发病的必要条件。     

阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征合并高血压患者手术前后内皮素和一氧化氮检测

目的:探讨内皮素（ET）和一氧化氮（NO）在阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）合并高血压发病中的作用。方法:对53例阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）合并高血压和48例OSAHS血压正常者手术治疗,手术前后测量血压、多导睡眠图仪、血浆ET和血清NO,同时取19例健康人作对照。结果:（1）OSAHS患者的收缩压和舒张压均与最低血氧饱和度（SaO₂）和一氧化氮（NO）呈负相关,与呼吸暂停低通气指数（AHI）和ET呈正相关（P<0.05）。（2）OSAHS高血压组和OSAHS血压正常组的AHI、ET均高于健康对照组,最低SaO₂、NO均低于健康对照组（P<0.01）。OSAHS高血压组的AHI、ET高于血压正常组,最低SaO₂、NO低于血压正常组（P<0.01）。（3）OSAHS高血压组手术后与手术前比较,收缩压、舒张压、AHI、ET均降低,最低SaO₂和NO升高（P<0.01）。OSAHS血压正常组手术后与手术前比较,AHI、ET均降低,最低SaO₂和NO升高（P<0.01）。结论:ET和NO在OSAHS患者并发高血压的过程中发挥一定作用。     

基于多尺度熵睡眠呼吸暂停程度的分析

当前就睡眠呼吸暂停症状的研究对心血管疾病的预测有重要的临床意义。选用Apnea-ECG database里的37个研究对象,根据呼吸暂停低通气指数(Apnea Hypopnea Index,AHI)分为四类：正常群体(AHI<5),轻度睡眠呼吸暂停(5≤AHI<15),中度睡眠呼吸暂停(15≤AHI<30),重度睡眠呼吸暂停(AHI≥30)。选取样本整个数据中间时刻1小时心电信号(ECG)数据,以保证数据是处于研究对象深度睡眠下测得的。利用Costa等提出的多尺度熵(Multiscale Entropy,MSE)算法应用于ECG的RR间隔,来分析四类睡眠呼吸暂停的不同程度。根据多尺度熵指数(multiscale entropy index, MEI)定义 MEI1-3和MEI13-15。研究结果表明MEI1-3和MEI13-15能够很好的区分正常睡眠群体、轻度睡眠呼吸暂停患者、中度和重度呼吸暂停患者;并且MEI1-3和AHI二者具有良好的负相关性(R^2 =0.279,p<0.05)。     

胃食管反流性疾病与呼吸系统疾病（综述）

胃食管反流病（GERD）十分常见,它是一种病理生理基础可涉及多个领域、学科的疾病。对GERD与哮喘、睡眠呼吸暂停综合征、医院内肺炎、反流性咽喉炎、慢性咳嗽、不明原因胸痛、肺纤维化等呼吸系统疾病的关系作一综述。     

利多卡因气雾剂在阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者无痛胃镜中的应用

目的:探讨利多卡因气雾剂在阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSAS)患者胃镜检查中的有效性和安全性。方法:选择2022年7月至2022年12月南京中医药大学附属中西医结合医院胃镜中心行无痛胃镜检查的OSAS患者100例，年龄24～60岁，美国麻醉医师学会(ASA)Ⅱ～Ⅲ级，STOP-Bang量表评分≥3分。采用随机数字表法分为A、B两组(n=50),A组先采用利多卡因气雾剂咽喉表面麻醉，然后采用瑞芬太尼+丙泊酚组合静脉麻醉，B组仅采用瑞芬太尼+丙泊酚组合静脉麻醉。记录两组胃镜成功置入时的Ramsay镇静评分、检查过程中的麻醉效果、成功置入胃镜时丙泊酚用量和检查结束后丙泊酚总用量，检查过程中呼吸抑制(SpO₂<90%)、呛咳、内镜医生暂停操作的例数。结果:与B组比较，A组胃镜成功置入时的Ramsay镇静评分显著降低，麻醉效果提高，检查过程中呼吸抑制、呛咳、暂停操作的例数及术中丙泊酚总用量显著减少。结论:利多卡因气雾剂能明显降低OSAS患者胃镜检查中丙泊酚的用量，减少静脉麻醉过程中的不良反应尤其是呼吸抑制的发生，提高麻醉效果，明显增加麻醉安全性，尤其适用于OSAS患者...     

阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者软腭射频消融治疗临床研究

应用低温射频技术对47例阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者局麻下行悬雍垂、软腭消融术治疗,分别于术前和术后行多导睡眠图等检查,比较软腭长度、悬雍垂长度、鼾声评级及嗜睡程度评分,观察术中、后的主要反应.结果,47例患者顺利接受全程治疗.随访1个月,临床症状好转,嗜睡评分、鼾声指数明显降低(P<0.05),软腭及悬雍垂缩短(P<0.05).多导睡眠图检查示:1期睡眠减少、快眼动睡眠增加,醒觉次数减少,呼吸暂停低通气指数(AHI)由每小时(34.6±9.9)次减少至每小时(15.4±6.9)次(P<0.05),最低血氧饱和度(SpO2)由(70.6%±9.0%)升高到(80.6%±12.1%)(P<0.05).研究表明低温射频消融术是一项最新的微创、安全的治疗方法,能够有效治疗轻、中度阻塞性睡眠呼吸暂停综合征.     

基于粒子群优化-支持向量机的睡眠呼吸暂停检测

睡眠呼吸暂停（sleep apnea,SA）是一种睡眠障碍疾病,严重影响睡眠质量和身体健康。为降低睡眠呼吸障碍检测的复杂度并提高准确率,提出了一种粒子群优化支持向量机（particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM）方法,通过心电信号实现对SA的准确检测。首先,将心电信号分段,并从中提取心率变异性;其次,实现特征提取与选择,包含心电信号RR间期的均值、标准差、均值标准差、差值均方的平方、心率变异性的信号总功率、低频段功率、高频段功率、瞬时中位频率、边际谱熵和能量谱熵等;最后通过PSO-SVM分类算法进行睡眠呼吸暂停检测。结果表明,本方法筛选10个特征对SA检测,利用Apnea-ECG数据库通过PSO-SVM检测准确率为94.0%,提升了现有方法的检测性能。     

睡眠呼吸暂停低通气综合征临床诊断及治疗

睡眠呼吸暂停低通气综合征(SAHS)是临床常见病症,且具有危险性,应尽早合理诊治,预防其各种并发症的发生.     

阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征与血糖异常研究进展

阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome OSAHS)是常见的睡眠呼吸疾病,可以引起包括血糖改变在内的一系列全身病理生理改变.有很大比例2型糖尿病患者合并此病,多项研究显示二者在发病机制上互相关联,病程进展上互相促进,而发现和治疗OSAHS可以改善患者血糖水平.     

纳络酮与氨茶碱交替使用治疗早产儿原发性呼吸暂停的治疗观察

观察纳络酮加氨茶碱治疗早产儿原发性呼吸暂停疗效,对使用氨茶碱后仍出现呼吸暂停的早产儿48例,随机分为对照组和观察组。观察组加用纳络酮治疗,对照组不用;比较两组间原发性呼吸暂停的时间和发生次数、心率、经皮血氧饱和度等的差异。结果显示：与对照组相比,观察组患儿呼吸暂停的次数为（1.7±0.9）次/d vs（3.4±2.1）次/d,P值〈0.001;呼吸暂停的时间明显缩短,为（19.7±2.6）s vs（23.3±3.5）s,P〈0.05;呼吸暂停时Sp O2的下降程度[（82.0±8.4）%vs（74.5±6.2）%]及心率下降程度[（96.4±13.8）次/min vs（87.7±14.5）次/min]均明显减轻,P均〈0.05.结果提示,纳络酮在早产儿原发性呼吸暂停的作用值得进一步的研究和推广。     

经鼻持续正压通气治疗阻塞性睡眠呼吸暂停综合症

目的 探讨经鼻持续正压通气(nCPAP)在治疗阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(0SAS)的价值。方法 对66例中重度0SAS患者应用nCPAP治疗前后各项指标的对比。结果发现治疗后患者最长和平均呼吸暂停时间、最低血氧饱和度(SaO2％)及呼吸紊乱指数(AHI)均有明显改善(P&lt;0．05-0．001)。结论 nCPAP作为内科治疗中重度0SAS是一种有效、安全的首选方法。     

近10年阻塞性睡眠呼吸暂停综合征研究热点的文献计量分析

目的：对近年来国际上阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAHS）的研究热点进行分析。方法：对2004年1月—2013年12月美国国立医学图书馆Pubmed数据库收录的相关文献采用书目信息共现挖掘系统（BICOMS）进行文献计量分析,利用PASW19.0统计软件对高频主题词进行共词聚类分析并描绘聚类关系图。结果：共检出OSAHS相关文献8 710篇,相关高频主题词共35个,共词聚类分析发现高频主题词聚类为6个类别。结论：近年国际对OSAHS的关注和发文量逐年增加,OSAHS的研究热点主要集中在手术治疗、病因学、多导睡眠图诊断技术、流行病学研究、并发症治疗、影像学检查等6个领域。     

基于短时能量的呼吸暂停信号识别方法

呼吸暂停是一种常见的疾病,严重的呼吸暂停会导致患者猝死。针对患者需要对睡眠过程中呼吸信号进行实时监测,提出了一种基于短时能量的呼吸暂停信号识别监测方法。该方法基于患者呼吸过程的信号频域特性,先对不同的患者进行自适应鼾声特征信号建模;之后通过神经网络信号识别方法,利用建立的模型对患者的呼吸信号进行呼吸暂停判断。实验结果表明,对不同的患者进行睡眠呼吸过程进行监测时,可以识别95%的呼吸暂停信号,本方法为呼吸暂停患者的实时监测提供了一种高精度的信号识别方法。     

基于神经网络的WiFi睡眠呼吸暂停智能监测技术

为了克服传统睡眠呼吸监测方案未考虑实际受测人员在测试区域可能存在呼吸暂停、正常呼吸或者离开测试区域的问题,设计一种基于家庭WiFi的睡眠呼吸暂停智能监测系统。利用线性拟合消除接收天线的信道状态信息 (channel state information, CSI) 相位误差,并利用小波变换去除信号幅值的噪声;结合短时傅里叶变换和滑动窗口法对信号进行分割;提取天线间相位差的方差等特征并利用神经网络模型对呼吸暂停进行识别,排除睡姿变化带来的干扰。实验结果表明,该系统对于呼吸暂停的检测率达到95.6%以上,能够作为日常的呼吸暂停监测方案并为用户提供健康参考。