CN103622697B - 一种睡眠呼吸病理分型方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种睡眠呼吸病理分型方法，包括：获取被监测者在睡眠过程中，鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数，所述鼾声间隔期为一个鼾声结束到下一个鼾声开始；根据所述鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数进行分型，所述呼吸紊乱事件包括低通气、呼吸暂停。采用本发明，创造性地根据所述鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数进行对鼾声进行分型，把鼾声和呼吸紊乱事件紧密结合，使得鼾声的分析更为细致、具体，丰富鼾声领域的研究，为鼾声分析诊断睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）奠定基础。

Description

一种睡眠呼吸病理分型方法
技术领域
本发明涉及医学领域，尤其涉及一种睡眠呼吸病理分型方法。
背景技术
早在1837年，英国著名小说家查理-狄更新（CharksDickens,1812-1870）发表了一部著名长篇小说，题为《匹克威克外传》，书中描写了一位名叫匹克威克（PickwickPapers）的胖男孩，此人身材矮小，肥胖，脸红，嗜睡，这可能是关于睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructivesleepapneahypopneasyndrome，OSAHS)的最早描述。1906年，WilliamOscar曾经写道：在过度肥胖的年轻人中有一个极为特殊的现象，那就是难以自控的睡眠倾向，这与狄更新对匹克威克的描述非常相似。1918年，Olser描述了一种肥胖，嗜睡，发绀综合征，命名为Pickwick综合征。在中国，东汉张仲景在《伤寒论.第六条》（公元200-210年）首次引入“身重多睡眠，鼻息必鼾”的鼾症概念。中国古典文学中对打鼾也有生动的描述，《三国演义》第四十五回“三江口曹操折兵，群英会蒋干中计”中写道：“瑜和衣卧倒，呕吐狼籍。蒋干如何睡得着？…，看周瑜时，鼻息如雷”。《红楼梦》第四十一回“贾宝玉品茶栊翠庵，刘姥姥醉卧怡红院”中写道：“袭人进了房门…，就听得（刘姥姥）鼾齁如雷，忙进来，只闻见酒屁臭气满屋”。《聊斋志异》“聂小倩”中写道：“燕以箱箧置窗上，就枕移时，齁如雷吼，宁不能寐”。书中提到的鼻息，齁，都是打鼾的声音，而且鼾声都响如雷吼。文学对打鼾的描述远远长于人类对鼾声的研究。
1960和1980年期间睡眠呼吸暂停综合征sleepapnoeasyndrome(SAS)的确认，打鼾被认为是SAS最重要的症状，直到美国睡眠障碍协会(ASDA)定义打鼾是“大声上呼吸道呼吸，不伴有呼吸暂停或肺换气不足，由咽组织振动引起”，并表示，基于频率，体位和干扰他人(配偶、床伙伴)的基础上可分为轻度、中度或重度。
现在认为打鼾是OSAHS患者最早出现、最为突出、听得见的特征性症状（hallmark）。对于鼾声的产生机制和声学特征的研究源于上世纪八十年代，沉重的、稳定的、规则或不规则的、连续或间歇、呼吸暂停、呼吸暂停后、或无呼吸暂停等的鼾声也见于文献报道。对鼾声的命名较多，易于混淆，不利于临床及科学研究。
研究表明0SAHS患者和单纯打鼾(simplesnore，SS)者的鼾声具有不同的声学特点，这些特点可能有助于区分二者。所谓单纯打鼾就是指打鼾后无呼吸紊乱事件，打鼾后有呼吸紊乱事件的鼾声的特点目前缺乏研究。如果忽略0SAHS中的单纯鼾声，至少85%以上的睡眠呼吸信息将被高估或不准确，如果认识0SAHS中单纯鼾声存在，把其它鼾声作为一种分析，至少忽略10%的呼吸紊乱事件。近年来国外学者注意鼾声期间鼾声特征的分析的同时，部分学者注意到OSAHS患者鼾声间隔期（从打鼾开始到下一个鼾声开始）明显短于正常打鼾者。然而鼾声间隔期的长短仅是一表明现象，其核心即是睡眠事件，但目前学者们尚未对不同鼾声期间睡眠事件的特点进行研究。因此我们认为，忽视鼾声期间睡眠事件的存在可能是鼾声分析诊断OSAHS精确度不高的原因。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种睡眠呼吸病理分型方法，可把鼾声和呼吸紊乱事件紧密结合。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种睡眠呼吸病理分型方法，包括：获取被监测者在睡眠过程中，鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数，所述鼾声间隔期为一个鼾声结束到下一个鼾声开始，所述呼吸紊乱事件包括低通气、呼吸暂停；根据所述鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数进行分型。
作为上述方案的改进，所述根据鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数进行分型的方法包括：将鼾声间隔期内无发生呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅰ型；将鼾声间隔期内发生一次呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅱ型；将鼾声间隔期内发生两次及两次以上呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅲ型。
作为上述方案的改进，根据鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数将所述鼾声Ⅲ型进一步划分为多种鼾声类型，使不同的发生次数对应不同的鼾声类型。
作为上述方案的改进，所述低通气是指睡眠过程中呼吸气流降低超过正常气流强度的50％以上并伴有3％血氧饱和度下降。
作为上述方案的改进，所述睡眠呼吸暂停是指睡眠过程中口鼻气流均停止10秒以上。
实施本发明，具有如下有益效果：
在总结睡眠监测资料的基础上，创造性地根据所述鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数进行对鼾声进行分型，把鼾声和呼吸紊乱事件紧密结合，丰富鼾声领域的研究。
其中，结合实验，将鼾声间隔期内无发生呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅰ型、将鼾声间隔期内发生一次呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅱ型、将鼾声间隔期内发生两次及两次以上呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅲ型，使得鼾声的分析更为细致、具体，提高了鼾声分析诊断OSAHS的精确度，为丰富OSAHS鼾声的研究及基于鼾声检测精确诊断OSAHS提供科学依据。
附图说明
图1是本发明一种睡眠呼吸病理分型方法的流程图；
图2是本发明一种睡眠呼吸病理分型方法的另一流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
图1是本发明一种睡眠呼吸病理分型方法的流程图，包括：
S101，获取被监测者在睡眠过程中，鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数。
所述鼾声间隔期为一个鼾声结束到下一个鼾声开始。
所述呼吸紊乱事件包括低通气、呼吸暂停。
更佳地，所述低通气是指睡眠过程中呼吸气流降低超过正常气流强度的50％以上并伴有3％血氧饱和度下降。
更佳地，所述睡眠呼吸暂停是指睡眠过程中口鼻气流均停止10秒以上。
S102，根据所述鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数进行分型。
需要说明的是，经研究发现，如果以忽略0SAHS中的单纯鼾声为研究，至少85%以上的睡眠呼吸信息将被高估或不准确，如果认识0SAHS中单纯鼾声存在，把其它鼾声作为一种分析，至少忽略10%的呼吸紊乱事件。因此，对鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数进行检测，并根据所述鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数进行分型，使得鼾声和呼吸紊乱事件紧密结合起来，为丰富OSAHS鼾声的研究及基于鼾声检测精确诊断OSAHS提供科学依据。
图2是本发明一种睡眠呼吸病理分型方法的另一流程图，包括：
S201，获取被监测者在睡眠过程中，鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数。
所述鼾声间隔期为一个鼾声结束到下一个鼾声开始。
所述呼吸紊乱事件包括低通气、呼吸暂停。
更佳地，所述低通气是指睡眠过程中呼吸气流降低超过正常气流强度的50％以上并伴有3％血氧饱和度下降。
更佳地，所述睡眠呼吸暂停是指睡眠过程中口鼻气流均停止10秒以上。
S202，将鼾声间隔期内无发生呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅰ型。
S203，将鼾声间隔期内发生一次呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅱ型。
S204，将鼾声间隔期内发生两次及两次以上呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅲ型。
下面将结合具体实施例对本发明作进一步地详细描述。
实施例：
1、研究对象
2010年10月至2011年12月因打鼾在广州医学院第一附属医院耳鼻咽喉头颈外科因打鼾就诊怀疑OSAHS的患者，所有患者均到睡眠中心进行整夜多导睡眠监测，根据试验要求，对于未完成试验安排及监测失败的患者进行排除。
排除标准：
(1)患有慢性阻塞性肺病(chronicobstructivepulmonarydisease，COPD)、肺动脉高压、肺炎等其它可致低氧血症的肺部疾病；
(2)患有胸廓畸形、神经肌肉性疾病；
(3)中枢性及混合性睡眠呼吸暂停低通气综合征；
(4)曾行针对OSAS的手术、持续正压通气、口腔矫正器等治疗；
(5)总睡眠时间少于4小时：
(6)监测过程中由于监测导联脱落导致PSG资料不完整。
2、研究仪器
PSG使用美国Respironics公司的Alice4睡眠监测系统，监测参数包括脑电图（EEG）、眼电图（EOG）、肌电图（EMG）、口鼻气流、胸腹呼吸运动幅度、心电图、经皮外周血氧饱和度、鼾声、睡眠体位等，患者在睡眠中心的监测时间为当晚22:00至次日07:00。
3、PSG监测参数设定
根据美国睡眠医学学会（AASM）标准进行数据分析。根据脑电、眼电、进行睡眠时相分期；根据气流判断低通气，呼吸暂停事件；睡眠呼吸暂停指数（AHI）指平均每小时睡眠中的呼吸暂停、低通气次数。选用1999年美国睡眠医学会确定的成年人的诊断标准AHI<5次/小时)，AHI在5～14次/小时为轻度、15～29次/小时为中度、≥30次/小时为重度，AHI<5次/小时为鼾症。
4、统计学方法
全部资料由SPSS17.0统计软件处理，相关性用Pearson方法分析，P<0．05为差异有统计学意义。
5、结果
160例打鼾患者经排除后，共有148例患者完成检测，纳入本次研究，其中，含124例OSAHS患者，共41329鼾声间隔期；单纯鼾症患者24例，共4813个鼾声间隔期。
相应地，患者基本情况见表一。
由表一可知，鼾声间隔期睡眠事件主要有：
1、连续打鼾，鼾声间隔期内无发生呼吸紊乱事件；
2、鼾声间隔期内发生仅一次呼吸紊乱事件，即低通气或呼吸暂停；
3、鼾声间隔期内发生两次及两次以上呼吸紊乱事件，即低通气、呼吸暂停多次交替或重复发生。
而且，128例OSAHS患者中，共41329鼾声间隔期，鼾声间隔期内无发生呼吸紊乱事件占53.18%，鼾声间隔期内发生一次呼吸紊乱事件占15.12%，鼾声间隔期内发生两次及两次以上呼吸紊乱事件占31.70%；24例单纯鼾症患者中，共4813个鼾声间隔期，鼾声间隔期内无发生呼吸紊乱事件占89.15%，鼾声间隔期内发生一次呼吸紊乱事件占2.43%，鼾声间隔期内发生两次及两次以上呼吸紊乱事件占8.42%。
根据相关性用Pearson方法分析，其中：
OSAHS患者AHI与鼾声间隔期内无发生呼吸紊乱事件（p=0.010）、鼾声间隔期内发生一次呼吸紊乱事件（p<0.001）、鼾声间隔期内发生两次及两次以上呼吸紊乱事件（p<0.001）均相关。同时，由表一可知，OSAHS患者鼾声间隔期的次数越多即打鼾次数越多，患者OSAHS程度越重。鼾声间隔期内无发生呼吸紊乱事件的次数越多患者OSAHS程度越轻。鼾声间隔期内发生一次呼吸紊乱事件的次数、鼾声间隔期内发生两次及两次以上呼吸紊乱事件的次数决定了OSAHS的严重程度。
相应地，单纯鼾症患者AHI仅与鼾声间隔期内发生一次呼吸紊乱事件相关（p<0.001），且与鼾声间隔期的次数、鼾声间隔期内无发生呼吸紊乱事件的次数、鼾声间隔期内发生两次及两次以上呼吸紊乱事件的次数均无关。
由上可知，OSAHS患者鼾声期间存在：1、鼾声间隔期内无发生呼吸紊乱事件；2、鼾声间隔期内发生仅一次呼吸紊乱事件；3、鼾声间隔期内发生两次及两次以上呼吸紊乱事件。相应地，睡眠呼吸暂停指数AHI是判断其严重程度的指标，在有呼吸紊乱事件的鼾声间隔期，发生一次呼吸紊乱事件的仅占32.04%，发生两次及两次以上呼吸紊乱事件的占67.96%。即，无呼吸紊乱事件的鼾声间隔期发生率较高，二次及多次呼吸紊乱事件的鼾声间隔期的次数客观存在且多于单次呼吸紊乱事件的鼾声间隔期的次数。因此，忽略OSAHS患者中的单纯打鼾后，OSAHS患者打鼾后发生两次及两次以上呼吸紊乱事件的发生率较高，忽视鼾声后这些现象的存在是鼾声分析诊断OSAHS精确度不高的原因。由此可见，根据所述鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数进行分型，即将鼾声间隔期内无发生呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅰ型、将鼾声间隔期内发生一次呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅱ型、将鼾声间隔期内发生两次及两次以上呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅲ型，可把鼾声和呼吸紊乱事件紧密结合，在总结睡眠监测资料的基础上创造性的鼾声新的分型，丰富鼾声领域的研究，将为基于鼾声分析精确诊断OSAHS和鼾声的研究奠定坚实基础。
更佳地，根据鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数将所述鼾声Ⅲ型进一步划分为多种鼾声类型，使不同的发生次数对应不同的鼾声类型。
因此，可根据实际情况，增加鼾声类型，使分型更为详细具体。
例如，将鼾声间隔期内发生两次呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅲ型，将鼾声间隔期内发生三次呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅳ型，将鼾声间隔期内发生四次呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅴ型，以此类推。
优选地，所述睡眠呼吸紊乱事件根据国际睡眠标准，还可以包括呼吸努力觉醒（respiratory-effortrelatedarousals，RERAs)。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种睡眠呼吸病理分型方法，其特征在于，包括：
获取被监测者在睡眠过程中，鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数，所述鼾声间隔期为一个鼾声结束到下一个鼾声开始，所述呼吸紊乱事件包括低通气、呼吸暂停；
根据所述鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数进行分型；
所述根据鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数进行分型的方法包括：
将鼾声间隔期内无发生呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅰ型；
将鼾声间隔期内发生一次呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅱ型；
将鼾声间隔期内发生两次及两次以上呼吸紊乱事件的情况划分为鼾声Ⅲ型。
2.如权利要求1所述的睡眠呼吸病理分型方法，其特征在于，根据鼾声间隔期内呼吸紊乱事件的发生次数将所述鼾声Ⅲ型进一步划分为多种鼾声类型，使不同的发生次数对应不同的鼾声类型。
3.如权利要求1~2任一项所述的睡眠呼吸病理分型方法，其特征在于，所述低通气是指睡眠过程中呼吸气流降低超过正常气流强度的50％并伴有3％血氧饱和度下降。
4.如权利要求1~2任一项所述的睡眠呼吸病理分型方法，其特征在于，所述睡眠呼吸暂停是指睡眠过程中口鼻气流均停止10秒以上。
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