2024睡眠呼吸障碍年度进展:根据患者独特的内型、表型特征以及相关合并症来制定个性化治疗方案.docx
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1、2024睡眠呼吸障碍年度进展:根据患者独特的内型、表型特征以及相关合并症来制定个性化治疗方案摘要睡眠呼吸障碍领域近一年来取得了显著进展,本文回顾了2022年10月1日至2023年9月30日的研究成果,着重探讨了阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的异质性、诊断和评估方法及个体化治疗等关键问题,这些研究为OSA的临床管理和未来研究方向提供有益信息。睡眠呼吸障碍(sleepdisorderedbreathing,SDB)是一组广泛流行的疾病,其特征是在睡眠期间出现异常的呼吸模式。阻塞性睡眠呼吸暂停(obstructivesleepapnea,OSA)是其最常见的类型,OSA引发的夜间间歇性低氧和睡眠片段化
2、通过多种机制导致全身多系统受损,给全球带来巨大的健康和经济负担。近年来,随着对OSA的疾病异质性、严重程度评估以及个体化精准治疗的日益关注,这一领域不断取得进展。本文拟围绕2022年10月1日至2023年9月30日期间SDB领域的重要研究进展进行综述。一、OSA的异质性OSA具有多样的病理生理机制(内型)和临床特征(表型),因此在诊断和治疗OSA时需考虑其异质性1oOSA内型特征的识别有助于选择合适的靶向干预治疗2,而表型分析和亚组识别有助于进一步理解OSA临床症状、内型特征和预后之间的关联,为个体化治疗提供信息。1. OSA内型特征:近期的研究集中于使用自动化程序分析多导睡眠监测(polys
3、omnography,PSG)以量化OSA的生理内型特征,如临界闭合压异常、低觉醒阈值、高环路增益和上气道扩张肌反应性。尽管这些方法有望减少传统内型测定方法的临床可及性限制但PSG内型分析的稳定性和可重复性仍然需要更多研究。Tolbert等3对43例患者进行了连续两晚的PSG内型分析,个体间比较结果支持通过PSG内型对OSA患者进行分组和聚类;然而,纵向对比结果显示,在同一患者连续两晚的重复测量中存在个体内变异性。这表明在从表型识别转向治疗指导的过程中,仍存在一些知识空白有待进一步研究40Strassberger等5报告了PSG内型分析结果在4周内具有良好的稳定性,并首次定义了最小可检测差异(
4、minimaldetectabledifferences,MDDs),该值可用于量化非自发性变异的最小变化阈值,为内型特征分类的临床应用提供了重要的参考依据。2. OSA表型分析:OSA的表型分析和亚组识别有助于揭示不同临床表型之间的差异。国内一项研究采用20种临床症状和呼吸事件相关的低氧指标对OSA患者进行聚类分析,从而鉴别出不同的潜在临床表型6o这些不同的表型表现出不同的症状和预后,对于临床管理具有重要意义。另一项研究则通过亚组分析显示,不同的内型特征与临床表型存在关联。例如,高气道塌陷性或高环路增益组与肥胖、困倦以及更严重的夜间低氧血症相关,而低觉醒阈值组则表现出睡眠紊乱和睡眠片段7o此
5、外,OSA合并失眠症(COMISA)作为OSA的常见临床表型,通常具备低觉醒阈值这一内型特征,这提示治疗失眠(增加觉醒阈值)可能对COMISA患者有效8o二、OSA的诊断和评估呼吸暂停低通气指数(apnea-hypopneaindex,AHI)和氧减指数(oxygendesaturationindex,ODI)等传统频率指标在评估OSA严重程度时未能反映其亚组异质性在预测OSA不良并发症方面存在局限性。因此,近年来,国内外学者积极探索新的标志物,以更准确地界定OSA的严重程度,从而为评估OSA患者的并发症风险和指导个体化治疗提供新的依据。(一)PSG衍生指标PSG作为OSA的诊断金标准,提供了
6、丰富的生理信息和广泛的临床可及性。PSG数据可用于衍生一系列新指标,包括低氧和生物电活动相关指标,有助于更全面地评估OSA。1 .低氧相关指标:低氧负荷(hypoxicburden,HB)能够量化呼吸事件相关的氧减程度和持续时间,并被证明能有效反映OSA患者的通气负荷9o该指标与全因死亡率、心血管疾病死亡率、心力衰竭、高血压、慢性肾脏病等风险有关,为临床管理提供重要指导。最近,基于单一血氧信号衍生的低氧负荷指标(OXimetry-derivedhypoxicburden,HBOxi)简化了呼吸事件分析过程,但仍能够提供类似HB的评估效果10o睡眠呼吸受损指数(sleepbreathingimp
7、airmentindex,SBII)则综合考虑呼吸事件的频率和持续时间以及相关的氧饱和度下降,是对OSA更详细的量化110研究表明,SB11与OSA患者的心血管风险增加6J1,以及COMISA患者的糖尿病患病率12独立相关。此外,平均呼吸事件持续时间较短与全因死亡风险增加13及2型糖尿病患病率14相关,表明平均呼吸事件持续时间可能是诊断OSA合并症的独立指标。2 .脉搏相关指标脉搏波振幅下用pulsewaveamplitudedropzPWAD)指数定义为每小时脉搏波振幅下降30%的次数,可通过脉搏血氧仪经光电容积描记法(photoplethysmography,PPG)计算获得,被认为能够反
8、映自主神经和血管反应性。在OSA患者中,低PWAD指数与心血管风险较高独立相关,是OSA心血管风险的生物标志物151此外,脉率升高与OSA患者的呼吸事件相关觉醒独立相关,可能作为觉醒的替代指标16o3 .脑电相关指标:通过睡眠脑电信号记录的阵发性慢波事件(paroxysmalslowwaveevents,PSWE)频率增加17以及非快速动眼2期纺锤波密度减低18与OSA患者的认知功能障碍相关,是评估OSA认知合并症的生物标志物。(二)机器学习模型人工智能的发展为传统OSA诊断和评估提供了补充策略,特别是基于单一血氧通道的分析算法有望推动便携式诊断模式的发展。Levy等19基于单通道脉搏血氧饱和
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