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開發基于生理的模型，使用標準多導睡眠圖和臨床數據來預測阻塞性睡眠呼吸暫停的口腔矯治器治療效果
時間：2021-11-16 作者：北京思力普睡眠研究所 【原創】
研究目的
口腔矯治器 (OA) 治療是一種耐受性良好的持續氣道正壓通氣 (CPAP呼吸機) 替代方法。但是，它的治療效果不如CPAP呼吸機。另外一個尚未解決的主要臨床挑戰是無法準確預測誰將對口腔矯治器治療有反應。我們最近開發了一個模型來估計阻塞性睡眠呼吸暫停 (OSA) 的病理生理學內型。本研究旨在用這種基于生理的模型來預測口腔矯治器的治療反應。
方法
對 62 名患有阻塞性睡眠呼吸暫停的男性和女性（29-71 歲）進行了一種新型口腔矯治器裝置的功效研究。先對他們進行了實驗室診斷，然后進行了口腔矯治器治療效果的多導睡眠圖研究。我們基于機器學習的模型包括來自診斷研究的 7 個多導睡眠圖變量加上年齡和體重指數，然后根據標準的呼吸暫停低通氣指數 (AHI) 定義預測口腔矯治器的治療反應。最初，該模型使用前 45 名參與者的數據進行了10折交叉驗證的訓練。然后對其余 17 名參與者進行盲法獨立驗證。
結果
使用10折交叉驗證預測口腔矯治器治療反應者與非反應者（AHI<5 事件/小時）訓練模型的平均準確度為 91±8%。在獨立盲法驗證中，所有 17 個人都被正確分類（AHI<5事件/小時）；59%（AHI<10 事件/小時）； 71%（AHI 減少 50%）和 82%（AHI 減少 50% 至 <20 事件/小時）。
結論
雖然需要更大的臨床數據集進行進一步評估，這些發現強調了將常規收集的睡眠研究和臨床數據與基于阻塞性睡眠呼吸暫停內型概念的機器學習模型一起使用的潛力，以幫助預測阻塞性睡眠呼吸暫�；颊叩目谇怀C治器治療效果。
（葉妮摘自 J Clin Sleep Med. Published Online:October 29, 2021）
