TY -的T1 -呼吸努力在阻塞性睡眠呼吸暂停睡眠和高血压流行期间摩根富林明-欧洲呼吸杂志》乔和J - 10.1183/13993003.01486 -2022欧元六世- 61 - 3 SP - 2201486 AU - Jean-Benoit Martinot AU - Nhat-Nam Le-Dong AU - Atul Malhotra盟jean - louis Pepin Y1 - 2023/03/01 UR - //www.qdcxjkg.com/content/61/3/2201486.abstract N2 -背景机制血压变化阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是不完全理解。增加呼吸努力是阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的主要特征之一,与交感神经过度活跃,导致增加血管壁刚度和改造。本研究调查的新措施之间的联系呼吸努力(总睡眠时间的百分比增加呼吸的努力基于测量下颌下颌运动(MJM): REMOV, % TST)和普遍的成人高血压被称为评估怀疑阻塞性睡眠呼吸暂停综合症。机器学习模型方法建立预测高血压临床数据,传统的多导睡眠图(PSG)指数和MJM-derived参数(包括REMOV)。该模型评估训练子集和测试子集。结果分析包括1127例:901(80%)在训练子集和226年(20%)在测试子集。高血压的患病率是31%和30%,分别在训练和测试的子集。基于18危险分层模型的输入功能,包括REMOV高血压有很好的预测精度普遍(0.75灵敏度和特异性0.83)。使用夏普利添加剂的解释方法,REMOV是最好的预测后高血压的临床危险因素(年龄、性别、身体质量指数和颈围)和时间与血氧饱和度& lt; 90%,领先于标准PSG指标(包括apnoea-hypopnoea指数和血氧饱和度下降指数)。结论与呼吸努力增加睡眠时间的比例自动源自MJM被确认为一个潜在的新可靠指标预测普遍阻塞性睡眠呼吸暂停患者的高血压。与呼吸努力增加睡眠时间的比例自动源自下巴下颌运动是一个更好的预测普遍比传统PSG阻塞性睡眠呼吸暂停患者的高血压指标(例如AHI) http://bit。ly / 3 twe08j ER -