梁瑞玲，李晨陽，趙瑞，周兵，董霄松，韓芳*

阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征（obstructive sleep apnea hypopnea syndrome，OSAHS）是一種常見的睡眠障礙，其特征為上氣道完全或部分阻塞、呼吸暫停，最常見的夜間癥狀為打鼾，日間癥狀為嗜睡。有研究表明，全球約有9.36億人患有OSAHS，我國OSAHS患病率最高，OSAHS患者數(shù)量已達(dá)1.76億人［1］。OSAHS與心腦血管病的發(fā)病率和死亡率有關(guān)［2］，同時(shí)疲勞和日間嗜睡對患者的家庭、工作也會造成不良影響，并增加交通事故的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。由于大多數(shù)OSAHS患者未得到及時(shí)診斷，因此這會構(gòu)成任何公共衛(wèi)生系統(tǒng)都難以承擔(dān)的重大社會、健康和經(jīng)濟(jì)問題［3］。

目前診斷OSAHS的金標(biāo)準(zhǔn)為多導(dǎo)睡眠監(jiān)測（PSG），需要患者于睡眠中心進(jìn)行監(jiān)測，有20余個(gè)身體接觸傳感器，具有局限性，不適合用于大規(guī)模人群篩查，因此需要有更加簡便、家庭化的技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測及初步篩查。美國睡眠醫(yī)學(xué)學(xué)會（American Academy of Sleep Medicine，AASM）于2015年首次提出應(yīng)用遠(yuǎn)程醫(yī)療對睡眠障礙進(jìn)行診斷和治療的建議［4］，中國在2021年發(fā)布《成人阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征遠(yuǎn)程醫(yī)療臨床實(shí)踐專家共識》，對遠(yuǎn)程醫(yī)療在OSAHS患者的診斷、治療、管理等多方面進(jìn)行分析，提出5G通信技術(shù)的發(fā)展促使OSAHS診療在家庭醫(yī)療中的應(yīng)用成熟［5］。隨著2020年新型冠狀病毒肺炎的全球流行及疫情常態(tài)化，遠(yuǎn)程醫(yī)療模式的應(yīng)用在睡眠醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中加速發(fā)展，很多便攜式及移動應(yīng)用已經(jīng)用于家庭中，有利于對OSAHS患者進(jìn)行非接觸式感知及管理，根據(jù)結(jié)果促進(jìn)個(gè)體化醫(yī)療及治療干預(yù)。這些設(shè)備的診斷準(zhǔn)確性尚需進(jìn)一步研究。本研究旨在探討一款基于5G智能手機(jī)的鼾聲監(jiān)測技術(shù)軟件眠云眠云Sara對OSAHS患者的篩查價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2020年4—12月就診于北京大學(xué)人民醫(yī)院睡眠中心、以夜間打鼾和呼吸暫停為主訴的患者163例為研究對象。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）以夜間打鼾、呼吸暫停為主訴；（2）年齡＞18歲；（3）既往無睡眠監(jiān)測及OSAHS治療經(jīng)歷；（4）簽署知情同意書。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）懷疑為中樞型睡眠呼吸暫停、Cheyne-Stokes呼吸、肥胖低通氣綜合征、發(fā)作性睡病、快速眼動行為障礙等其他睡眠障礙；（2）近3個(gè)月倒班工作、作息不規(guī)律；（3） 存在慢性阻塞性肺疾病、肺動脈高壓、肺炎、心力衰竭、心肌梗死、神經(jīng)肌肉疾病等。本研究經(jīng)過北京大學(xué)人民醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會批準(zhǔn)，受試者均簽署知情同意書。

1.2 方法

1.2.1 一般資料收集 收集每位受試者的年齡、性別、身高、體質(zhì)量等一般資料。

1.2.2 睡眠監(jiān)測方法 患者在北京大學(xué)人民醫(yī)院睡眠中心進(jìn)行PSG監(jiān)測的同時(shí)采用眠云Sara進(jìn)行同步監(jiān)測?；颊呖刹捎萌魏问娣淖藙菟X。具體監(jiān)測方法：（1）眠云Sara監(jiān)測：患者使用已下載眠云Sara軟件的智能手機(jī)自行注冊賬號，于準(zhǔn)備睡眠時(shí)點(diǎn)擊開始記錄按鈕，使用眠云Sara進(jìn)行睡眠呼吸數(shù)據(jù)采集，次日早晨醒來后點(diǎn)擊結(jié)束睡眠記錄。（2）PSG：患者于睡眠中心進(jìn)行PSG，根據(jù)美國睡眠醫(yī)學(xué)學(xué)會推薦方法［6］，記錄信號包括腦電圖 （F3M2、F4M1、C3M2、C4M1、O1M2、O2M1）、雙側(cè)眼電圖、下頜肌電圖、口鼻熱敏信號、鼻氣流壓力、胸腹呼吸運(yùn)動、心電圖、鼾聲、體位、雙側(cè)脛前肌電圖、脈搏血氧飽和度、心率。

1.2.3 眠云Sara及PSG結(jié)果判讀標(biāo)準(zhǔn) 眠云Sara結(jié)果由軟件自動判讀，PSG數(shù)據(jù)由人工手動判讀，判讀標(biāo)準(zhǔn)采用美國睡眠醫(yī)學(xué)學(xué)會2012評分標(biāo)準(zhǔn)［7］：呼吸暫停是指睡眠過程中口鼻氣流消失或明顯減弱（較基線水平下降≥90%），持續(xù)時(shí)間≥10 s。眠云Sara總睡眠時(shí)間（total sleep time，TST）、呼吸暫停低通氣指數(shù)（apnea hypopnea index，AHI）由軟件自動記錄并分析，PSG記錄的TST由腦電信號分析獲得，AHI由TST計(jì)算獲得。以AHI≥5次/h為診斷OSAHS的標(biāo)準(zhǔn)，AHI≥15次/h及AHI≥30次/h分別為中、重度OSAHS的診斷標(biāo)準(zhǔn)［8］。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 使用 SPSS 19.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的錄入與分析。偏態(tài)分布的計(jì)量資料以M（P25，P75）表示，組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。同一受試者兩種監(jiān)測方法得出的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性相關(guān)性分析及Bland-Altman一致性檢驗(yàn)［9］。計(jì)算眠云Sara診斷OSAHS的靈敏度和特異度，繪制受試者工作特征（ROC）曲線。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 一般情況 163例患者中14例未能將數(shù)據(jù)成功上傳分析平臺；5例記錄失敗，無原始錄音；3例記錄中斷，無完整原始錄音；11例因監(jiān)測導(dǎo)聯(lián)脫落導(dǎo)致PSG數(shù)據(jù)不完善。選擇有有效數(shù)據(jù)的130例患者進(jìn)入研究，其中男91例（占70%），女39例（占30%）；年齡15～89歲，平均年齡 （49.7±17.4）歲；體質(zhì)指數(shù)（BMI）19.2～44.8 kg/m2，平均 BMI（28.2±5.0）kg/m2。

2.2 PSG與眠云Sara主要監(jiān)測指標(biāo)對比 眠云Sara監(jiān)測的AHI、TST與PSG監(jiān)測的AHI、TST間差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），見表1。眠云Sara得到的AHI與PSG的AHI呈正相關(guān)（r=0.645，P＜0.001），見圖1；眠云Sara得到的TST與PSG的TST呈低度正相關(guān)（r=0.184，P=0.037），見圖2。Bland-Altman一致性檢驗(yàn)示眠云Sara及 PSG 所測得的AHI在統(tǒng)計(jì)學(xué)上相一致，其平均差異為-5.7次/h，95%一致性界限為（-40.5，29.2）次/h，見圖3。

圖1 眠云Sara所得AHI與PSG所得AHI的線性相關(guān)分析Figure 1 Linear correlation analysis of AHI obtained by Mianyun Sara and AHI obtained by PSG

圖2 眠云Sara所得TST與PSG所得TST的線性相關(guān)分析Figure 2 Linear correlation analysis of TST obtained by Mianyun Sara and TST obtained by PSG

圖3 眠云Sara與PSG所得AHI的 Bland-Altman一致性檢驗(yàn)Figure 3 Bland-Altman consistency test between AHI obtained by Mianyun Sara and AHI obtained by PSG

表1 眠云Sara與PSG結(jié)果比較〔n=130，M（P25，P75）〕Table 1 Comparison of the results of Mianyun Sara and PSG monitoring indicators

2.3 眠云Sara及PSG診斷OSAHS及判斷其嚴(yán)重程度的靈敏度和特異度 分別以PSG的AHI≥5次/h、AHI≥15次/h、AHI≥30次/h作為診斷OSAHS及判斷其嚴(yán)重程度的金標(biāo)準(zhǔn)，兩種方法的診斷結(jié)果比較見表2～4。眠云Sara對OSAHS的最佳診斷值、靈敏度、特異度、曲線下面積（AUC）、陽性預(yù)測值及陰性預(yù)測值見表5和圖 4～6。

圖4 AHI≥5次/h時(shí)診斷OSAHS的ROC曲線Figure 4 ROC curve for the diagnosis of OSAHS when AHI≥5 times/h

圖5 AHI≥15次/h時(shí)診斷OSAHS的ROC曲線Figure 5 ROC curve for the diagnosis of OSAHS when AHI≥15 times/h

圖6 AHI≥30次/h時(shí)診斷OSAHS的ROC曲線Figure 6 ROC curve for the diagnosis of OSAHS when AHI≥ 30 times/h

表2 眠云Sara與PSG診斷OSAHS的四格表（例）Table 2 Comparison of the results of Mianyun Sara and PSG in the diagnosis of OSAHS

表3 眠云Sara與PSG診斷中度OSAHS的四格表（例）Table 3 Comparison of the results of Mianyun Sara and PSG in the diagnosis of medium OSAHS

表4 眠云Sara與PSG診斷重度OSAHS的四格表（例）Table 4 Comparison of the results of Mianyun Sara and PSG in the diagnosis of severe OSAHS

表5 眠云Sara診斷OSAHS的靈敏度、特異度、陽性和陰性預(yù)測值Table 5 Sensitivity，specificity，positive and negative predictive value of Mianyun Sara for the diagnosis of OSAHS

3 討論

本研究表明，眠云Sara對中國成人OSAHS患者具有較好的初篩價(jià)值，與PSG具有良好的一致性。本研究發(fā)現(xiàn)眠云Sara記錄的TST明顯長于PSG記錄的TST。與PSG相比，眠云Sara無法記錄腦電信號，難以準(zhǔn)確判斷準(zhǔn)確的入睡時(shí)間，故而記錄的TST更長，導(dǎo)致眠云Sara所得AHI中位數(shù)較PSG偏低，可能會對病情造成一定程度的低估。進(jìn)一步進(jìn)行線性相關(guān)性分析及Bland-Altman一致性檢驗(yàn)，結(jié)果表明眠云Sara與PSG之間具有較好的一致性。Bland-Altman圖中顯示有8（6.15%）例在一致性界限以外，但該差異均出現(xiàn)于AHI≥30次/h時(shí)。

打鼾是OSAHS常見的癥狀，是氣道阻塞的征兆。普通人群中約25%的女性和45%的男性有習(xí)慣性打鼾［10］，習(xí)慣性打鼾已被證實(shí)是心血管疾病發(fā)病率增加的危險(xiǎn)因素，并可能暗示有發(fā)生阻塞性睡眠呼吸暫停的可能性［11］。有研究發(fā)現(xiàn)，鼾聲的振動模式可以識別呼吸暫停的發(fā)作，并與阻塞的程度有關(guān)［12］。在1 139例接受PSG的患者中，打鼾的聲音強(qiáng)度與呼吸窘迫指數(shù)顯著相關(guān)，且即使在控制了人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和臨床因素之后也是如此［13］。

現(xiàn)已有較多針對鼾聲的研究。ZAFFARONI等［14］通過對178例志愿者進(jìn)行整晚同步智能手機(jī)軟件監(jiān)測及PSG，并進(jìn)行獨(dú)立測試，基于高斯混合模型的半自動算法發(fā)現(xiàn)AHI的臨床閾值為15次/h，其靈敏度為94%，特異度為97%。本研究中AHI對中度以上患者診斷的靈敏度、特異度分別為88.2%和74.1%。NAKANO等［15］通過對50例患者進(jìn)行PSG及鼾聲采集（SMART），使用快速傅里葉變換進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)SMART診斷OSAHS（AHI≥15次/h）的靈敏度為70%，特異度為94%；而對于AHI＜30次/h的受試者，SMART估算的AHI和PSG得到的AHI之間的相關(guān)性不是很好，因此該程序的診斷準(zhǔn)確性可能不足以將其作為篩查工具來排除較輕的OSAHS。國內(nèi)有研究基于安卓手機(jī)系統(tǒng)開發(fā)應(yīng)用軟件，將鼾聲、呼吸、血氧信號相結(jié)合，對鼾聲信號的端點(diǎn)檢測處理，使用EEMD-C0算法，并認(rèn)為其對OSAHS診斷有很高的準(zhǔn)確率［16］。眠云Sara利用手機(jī)內(nèi)置麥克風(fēng)獲得環(huán)境聲音，對環(huán)境噪聲自動過濾后對鼾聲或呼吸聲進(jìn)行判斷，得到AHI。本研究發(fā)現(xiàn)，在AHI≥5次/h時(shí)眠云Sara診斷OSAHA的靈敏度為83.8%，特異度可達(dá)92.0%，有著良好的特異性，但在AHI≥30次/h時(shí)靈敏度偏低，為64.9%，而特異度較高，這可能與音頻信號處理、算法不同等有關(guān)。眠云Sara作為非侵入式鼾聲初篩軟件，對比其他基于呼吸、血氧、運(yùn)動等專門用于OSAHS患者初篩的設(shè)備，具有良好的特異性，且不會干擾用戶睡眠習(xí)慣。盡管眠云Sara對重度OSAHS患者AHI的預(yù)測有所不足，但其不需要額外的傳感器，容易規(guī)模化，可以成為大量潛在患者的低成本替代篩查方案，為臨床反饋準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

非接觸式傳感器和移動應(yīng)用在睡眠醫(yī)學(xué)中的使用促進(jìn)了遠(yuǎn)程醫(yī)療的進(jìn)步，同時(shí)也符合醫(yī)療保健和家庭保健的概念。用于OSAHS初篩的鼾聲分析的一個(gè)明顯的優(yōu)點(diǎn)是所需的傳感器集成到智能手機(jī)，可以便捷地進(jìn)行多次家庭自我監(jiān)測，但目前有不同型號、不同質(zhì)量的產(chǎn)品，其診斷價(jià)值有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

綜上所述，眠云Sara與PSG結(jié)果具有較好的一致性，在臨床允許AHI測量誤差不低于5.7次/h范圍內(nèi)，可用于中國成人OSAHS患者的初篩。

作者貢獻(xiàn)：梁瑞玲、李晨陽負(fù)責(zé)文章的構(gòu)思和設(shè)計(jì)、文獻(xiàn)整理、撰寫論文；趙瑞、周兵負(fù)責(zé)研究的實(shí)施、數(shù)據(jù)收集；董霄松、韓芳負(fù)責(zé)文章質(zhì)量控制及審校，對文章整體負(fù)責(zé)，監(jiān)督管理。

本文無利益沖突。