智能手机鼾声分析软件对睡眠呼吸暂停筛查价值研究

智能手机鼾声分析软件对睡眠呼吸暂停筛查价值研究

摘要：

目的 评价智能手机鼾声分析软件眠云Sara在中国成人阻塞性呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）筛查诊断中的价值。
方法 对130名患者（平均年龄49.7±17.4岁，男性占比70%，平均BMI 28.2±5.0 Kg/m2），同时使用Sara和多导睡眠监测（PSG）进行整夜监测，对比Sara自动分析生成的相关指标与睡眠专业技术人员根据推荐指南判读PSG所得的相关指标，评价该方法得出的呼吸暂停低通气指数（AHI）与PSG的一致性，以及诊断OSAHS的灵敏度和特异度。
结果 ①Sara的总睡眠时间大于 PSG（P＜0.0001），分别为 523.67(497.50,542.64) 分钟和408.25(364.25,462.50) 分钟，Sara的呼吸暂停低通气指数（AHI）小于 PSG（P=0.009），分别为15.83(6.18,27.49)次/小时和18.25(6.15，35.68)次/小时；②两种监测方法所得 AHI 有显著相关性（r=0.645，P＜0.001），Bland-Altman 分析示Sara及 PSG 所测得的 AHI 在统计学上相一致，其平均差异为 -5.7次/小时，95%一致性界限为（-40.5，29.2）次/小时；③以PSG的AHI≥5 作为诊断OSAHSHS的金标准，Sara对OSAHS的最佳诊断值为AHI>8.34 次/小时，其对应的敏感性为 83.81%、特异性为 92.00%，曲线下面积（AUC）为 0.91（0.84，0.95），阳性预测值（PPV）为 97.8%，阴性预测值（NPV）为 57.5%，在不同的 AHI 阈值下（10,15,30次/小时），其最佳诊断值所对应的敏感性/特异性分别为 89.41%/71.11%, 88.16%/74.07%和 64.86%/91.40%。
结论 智能手机鼾声分析软件对中国成人OSAHS患者具有较好的初筛诊断价值，与PSG具有良好的一致性。