摘要
背景:睡眠呼吸暂停(SA)与心血管疾病有关,在心脏起搏器(PM)患者中非常普遍。DREAM研究的目的是验证一种具有先进算法(睡眠呼吸暂停监测,SAM)的经胸阻抗传感器来识别严重的SA。
方法:与PM(VVI / DDD)指示患者无论入选的症状暗示睡眠呼吸暂停。当全导睡眠图(PSG)表现出了呼吸暂停低通气指数(PSG-AHI)≥30/小时严重SA诊断得到承认。该PSG-AHI从设备编制的呼吸紊乱指数(SAM-RDI),在同一诊断夜晚和设备的性能和SAM算法识别重症患者SA计算进行了比较。方法之间的协议是使用布兰德和奥特曼统计评估。
结果:40例,年龄73.8±19.1岁,男性67.5%,BMI: 27.7±4.4 kg/m2)是包括在内。56%的患者通过PSG诊断为重度SA。我们没有检索到14%患者的SAM-RDI数据。通过ROC曲线分析,确定SAM-RDI在20/h时的最佳阈值,灵敏度为88.9% [95%CI: 65.3-98.6], PPV为88.9% [95%CI: 65.3-98.6],特异性为84.6% [95%CI: 54.6-98.1] (n=31)。乏味的奥特曼对PSG-AHI事件/小时的协议限制为[-14.1;32.4]。
结论:结果表明,使用PM经胸阻抗先进的算法可以用来识别睡眠呼吸暂停在PM患者的诊所外/在家里。
关键字:
心动过缓,起搏器,微小通气,睡眠呼吸暂停,睡眠呼吸暂停诊断。
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