阻塞性睡眠呼吸暂停合并肥胖相关睡眠低通气的影响因素和预测指标分析

R563.9; 目的 分析阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)合并肥胖相关睡眠低通气(ORSH)人群的临床特征和OSA合并ORSH的影响因素,探究预测OSA合并ORSH的指标.方法 选取因打鼾就诊的肥胖[体质量指数(BMI)≥30 kg/m2]患者185例,所有患者均进行白天清醒状态下动脉血气分析、肺功能检查、不少于7 h的多导睡眠监测和经皮二氧化碳监测.根据上述检查结果,将患者分为单纯阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)组(109例)、OSA合并ORSH组(46例)和OSA合并肥胖低通气综合征(OHS)组(30例).对比分析3组一般临床特征、肺功能、动脉血气以及多导睡眠监测指标,多因素Logistic回归分...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in天津医药 Vol. 50; no. 9; pp. 953 - 958
Main Authors 王乐, 陈杏, 梁茂丽, 张静, 王彦, 陈宝元, 曹洁
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 天津医科大学总医院呼吸与危重症医学科 300052 2022
Subjects
血气分析
睡眠呼吸暂停综合征
肥胖低通气综合征
高碳酸血症
二氧化碳
最长呼吸暂停时间
Online AccessGet full text

Cover

More Information
Summary:R563.9; 目的 分析阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)合并肥胖相关睡眠低通气(ORSH)人群的临床特征和OSA合并ORSH的影响因素,探究预测OSA合并ORSH的指标.方法 选取因打鼾就诊的肥胖[体质量指数(BMI)≥30 kg/m2]患者185例,所有患者均进行白天清醒状态下动脉血气分析、肺功能检查、不少于7 h的多导睡眠监测和经皮二氧化碳监测.根据上述检查结果,将患者分为单纯阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)组(109例)、OSA合并ORSH组(46例)和OSA合并肥胖低通气综合征(OHS)组(30例).对比分析3组一般临床特征、肺功能、动脉血气以及多导睡眠监测指标,多因素Logistic回归分析OSA合并ORSH的影响因素,并建立模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析其预测效能.结果 OSA合并OHS组腰围、BMI、脑卒中患者比例均高于单纯OSA和OSA合并ORSH组,而第1秒用力呼气容积占预计值百分比(FEV1％)和用力肺活量占预计值百分比(FVC％)显著低于单纯OSA和OSA合并ORSH组(P<0.05).OSA合并OHS组的动脉血氧分压[p(O2)]显著低于单纯OSA组,而动脉血二氧化碳分压[p(CO2)]和碳酸氢根离子(HCO3-)显著高于单纯OSA和OSA合并ORSH组(P<0.05);OSA合并ORSH组的p(CO2)和HCO3-显著高于单纯OSA组(P<0.05).与单纯OSA组比较,OSA合并OHS组Epworth嗜睡量表评分(ESS)升高,OSA合并ORSH组和OSA合并OHS组的氧减指数(ODI)、呼吸暂停低通气指数(AHI)、微觉醒指数(MAI)、呼吸暂停指数(AI)、平均呼吸暂停时间(MAT)、最长呼吸暂停时间(LAT)、血氧饱和度小于0.90的时间占总时间的百分比(T90)和双水平气道正压通气(BI-PAP)模式治疗比例均升高,而最低血氧饱和度(minSpO2)和平均血氧饱和度(meanSpO2)均降低(P<0.05).与OSA合并ORSH组比较,OSA合并OHS组持续气道正压通气(CPAP)模式治疗比例降低,BI-PAP模式呼吸机治疗比例升高(P<0.05).多因素Logistic回归分析提示LAT延长和HCO3-升高是OSA合并ORSH的独立危险因素;LAT和HCO3-联合预测OSA合并ORSH的曲线下面积为0.784,敏感度为0.913,特异度为0.541.结论 LAT和HCO
ISSN:0253-9896
DOI:10.11958/20212745