心电信号与睡眠监测参数相辅相成,能对睡眠呼吸暂停综合征、心脏相关疾病进行定性诊断,但受限于检测仪器体积与检测环境,两者在实际应用中往往难以结合.该文设计了一款集成睡眠监测的十二导联动态心电图仪,通过集成心电模拟前端与微型传感器相结合的方法,缩小了系统的体积,实现了十二导联心电信号与睡眠相关参数的提取、调理与计算,并实时将信号写入至存储卡中,为用户及医师诊断提供便利.

目的:探究持续气道正压通气（CPAP）对阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）患者发生心脑血管疾病的影响。方法:收集北京大学首钢医院呼吸科睡眠门诊2017年8月~2023年8月就诊的患者信息，其中OSAS患者876例，非OSAS患者424例。随机选取OSAS患者328例为观察组（接受CPAP治疗者67例，非CPAP治疗者261例），随机选择非OSAS患者328例作为对照组。对入组人群进行一段时间（最长5年，最短6个月）的随访，以其有新发心脑血管疾病作为终点事件。选择标准多导睡眠监测作为睡眠呼吸暂停的检测手段，根据病历信息采集患者基线资料，组间对比采用t/χ2检验，推断性分析采用四格表形式，多因素变量采用logistics逻辑分析。结果:推断性分析结果表明CPAP治疗阻塞性睡眠呼吸暂停与心脑血管疾病的发生率有关（OR=0.499，95%CI：0.024~0.938），CPAP治疗组与非睡眠呼吸暂停组的心脑血管疾病发生率基本一致（OR=0.995，95%CI：0.672-2.441）。将各变量带入logistics分析，CPAP治疗与心脑血管疾病的发生有统计学意义（P<0.05，OR=0.51，95%CI：0.232~0.903）。结论:CPAP治疗可以改善OSAS患者的缺氧症状，进而改善远期心脑血管疾病的发生率。

目的 对阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患者的多导睡眠监测(PSG)和上气道CT进行分析,探寻影响O SAHS严重程度的解剖学因素.方法 回顾性分析2022年1月至2023年11月就诊于中国科学技术大学附属第一医院(安徽省立医院)的78例OSAHS患者病历资料,对OSAHS患者的PSG及上气道CT进行分析.结果 体重指数与软腭直径具有正相关性(r=0.359,P＜0.05);呼吸暂停低通气指数与软腭直径具有相关性(r=0.258,P＜0.05);平均血氧饱和度与软腭长度具有相关性(r=-0.330,P＜0.05);最低血氧饱和度与会厌游离缘水平气道面积具有相关性(r=0.266,P＜0.05);动脉血氧饱和度小于90％的时间占总睡眠时间的比例与软腭长度具有相关性(r=0.271,P＜0.05);动脉血氧饱和度小于90％的时间占总睡眠时间的比例与软腭直径具有相关性(r=0.269,P＜0.05).结论 OSAHS严重程度主要受软腭的直径和长度影响,对软腭的处理是手术治疗的关键.

精原细胞瘤生长于延髓引起严重的睡眠呼吸障碍未见报道。32岁男性患者，因"昏睡12 h"急诊入院，既往有睡眠打鼾及呼吸暂停病史2年。多导睡眠监测（PSG）确诊为重度阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA），最长呼吸暂停时间为180.2 s。头颅MRI增强扫描提示延髓肿瘤性病变。术前曾出现睡眠昏迷、血压波动大，呼吸、心搏骤停等极端事件。患者无创正压通气（NPAP）治疗68 d，病情相对稳定后行延髓肿瘤切除术，病理诊断为延髓精原细胞瘤。术后行规范放疗及化疗并长期使用NPAP治疗，随访13年。术后3个月及5年PSG提示OSA转为中枢性睡眠呼吸暂停（CSA），术后9年及13年PSG提示为OSA和CSA，经综合治疗后尽管呼吸暂停低通气指数（AHI）仍然很高，但最长睡眠呼吸暂停时间和低氧时间明显缩短，未再出现极端事件，肿瘤无复发。手术、放疗、化疗及家庭使用NPAP可维持延髓精原细胞瘤所致睡眠呼吸障碍患者的长期生存。

目的:探讨围手术期多维度数字化监测平台在胃癌患者中的应用价值。方法:采用回顾性队列研究方法。收集2022年7月至2024年1月南京中医药大学附属医院收治的50例行腹腔镜胃癌根治术患者的临床资料；男35例，女15例；年龄为（64±12）岁。所有患者遵循加速康复外科理念，采用以穿戴式监测设备为基础的围手术期多维度数字化监测平台实施围手术期管理措施。观察指标：（1）心率变异性（HRV）监测结果。（2）血糖和血氧监测结果。（3）运动和睡眠监测结果。（4）人体成分监测结果。正态分布的计量资料以 x±s表示，偏态分布的计量资料以 M（IQR）表示。重复测量数据采用重复测量方差分析，偏态分布的计量资料通过SPSS转换功能转换为正态分布资料后再进行检验。手术前后比较，正态分布的计量资料采用配对样本 t检验，偏态分布的计量资料采用非参数Wilcoxon符号秩和检验。 结果:（1）HRV监测结果。HRV指标中，从术前至术后第3天，50例患者NN间期标准差从（103±26）ms变化为（101±36）ms，每5min NN间期标准差的平均值从（45±16）ms变化为（33±12）ms，相邻NN间期之差>50 ms的心搏数占NN间期心搏总数的百分比从6.02%（4.96%）变化为5.79%（4.20%），低频功率从376.78（468.96）ms 2变化为742.79（525.20）ms 2，高频功率从273.61（273.58）ms 2变化为397.48（164.87）ms 2，低频功率与高频功率之比从1.6±0.5变化为1.6±0.6，上述指标手术前后比较，差异均有统计学意义（ F=34.43，26.15，24.58，5.51，6.11，6.02， P<0.05）。（2）血糖和血氧监测结果。从术前至术后第3天，50例患者血糖从6.75（2.05）mmol/L变化为6.90（2.63）mmol/L，手术前后比较，差异有统计学意义（ F=45.84， P<0.05）；血氧从97.00%（5.00%）变化为97.5%（3.00%），手术前后比较，差异无统计学意义（ F=2.25， P>0.05）。（3）运动和睡眠监测结果。从术前至术后第3天，50例患者运动步数从3 043（1 224）步变化为1 473（767）步，睡眠时长从（8.2±1.1）h变化为（7.3±0.8）h、睡眠评分从（80±10）分变化为（78±5）分，上述指标手术前后比较，差异均有统计学意义（ F=716.46，29.02，47.32， P<0.05）。（4）人体成分监测结果。手术前后，50例患者体质量从（63±8）kg变化为（61±8）kg，体脂率从24%±8%变化为22%±9%、肌肉量从43（12）kg变化为41（17）kg，体质量指数从（23.0±2.6）kg/m 2变化为（22.1±2.5）kg/m 2，手术前后比较，差异均有统计学意义（ t=8.19，3.00， Z=-2.78， t=7.34， P<0.05）；基础代谢从（1 390±134）kcal变化为（1 379±139）kcal，手术前后比较，差异无统计学意义（ t=1.02， P>0.05）。 结论:围手术期多维度数字化监测平台应用于胃癌患者能精准监测围手术期应激水平和评估术后康复状态，并呈现可视化结果。

目的:评价可穿戴监测设备用于术后患者早期活动和睡眠监测的准确性。方法:随机抽样健康志愿者20名，均参与睡眠和活动时间两种监测。选择本院消化道肿瘤切除术后患者89例，采用简单随机分组法，43例参与睡眠时长监测，46例参与活动时间监测。采用ePM/eP pod无线可穿戴监测系统记录活动和睡眠时间，同时分别人工记录活动时间和Fitbit手环记录睡眠时间，计算两种记录方式的差值。结果:健康志愿者或术后患者中，Fitbit手环和可穿戴监测系统监测的睡眠时间比较差异无统计学意义( P>0.05)；健康志愿者Fitbit手环与可穿戴监测系统记录的睡眠时间呈正相关( r＝0.937， P<0.001)，术后患者Fitbit手环与可穿戴监测系统记录的睡眠时间呈正相关( r＝ 0.984， P<0.001)；Bland-Altman分析结果显示，健康志愿者中两种监测设备记录的睡眠时间差值在95%一致性界限之(LOA)间的比率为95%，术后患者中两者差值在95%LOA之间的比率为98%。健康志愿者中，人工记录和可穿戴监测系统记录的活动时间比较差异无统计学意义( P>0.05)，术后患者中，可穿戴监测系统记录的活动时间与人工记录时间比较差异有统计学意义( P<0.05)；术后患者人工记录与可穿戴监测系统记录的活动时间呈正相关( r＝0.973， P<0.001)；Bland-Altman分析结果显示，健康志愿者中人工记录与可穿戴监测系统记录的活动时间差值在95%LOA之间的比率为100%，术后患者中差值在95%LOA之间的比率为96%。 结论:可穿戴监测设备可应用于术后患者睡眠和活动监测，准确性较高。

目的:应用静息态功能磁共振（rs-fMRI）探讨失眠障碍患者大脑半球间同伦功能连通性。方法:回顾性选择2017年9月至2019年4月在甘肃省人民医院睡眠医学中心就诊的失眠障碍患者54例为病例组，男16例、女38例，年龄（42±12）岁。招募健康志愿者56名为健康对照组，男21名、女35名，年龄（38±11）岁。病例组行多导睡眠监测，所有受试者行神经心理量表评估和rs-fMRI扫描。计算基于体素的镜像同伦连接（VMHC）和基于种子点的功能连接，统计比较两组的组间差异，与失眠病程、神经心理量表和多导睡眠监测行相关分析，并以受试者工作特征（ROC）曲线评价rs-fMRI各参数对失眠障碍的诊断效能。结果:病例组双侧颞中回VMHC低于健康对照组（ t=-4.276， P<0.05）。左侧颞中回与右侧丘脑/中扣带回、左侧丘脑、右侧小脑小叶Ⅳ~Ⅴ及左侧小脑小叶Ⅷ（ t=4.719、5.297、6.044、4.129，均 P<0.05）间的功能连接增强，与对侧颞中回（ t=-4.139， P<0.05）间功能连接减弱。病例组颞中回的VMHC值与简易智能精神状态检查（ r=0.288， P=0.035）、蒙特利尔认知评分（ r=0.283， P=0.038）呈显著正相关；左侧颞中回与右侧小脑小叶Ⅳ~Ⅴ间功能连接与睡眠潜伏期呈正相关（ r=0.302， P=0.027）。左侧颞中回与右侧丘脑/中扣带回间的功能连接对失眠障碍的诊断效能最高，其ROC曲线下面积为0.814。 结论:失眠障碍患者存在半球间信息交流和整合障碍，双侧颞中回的半球间协同性受损及其与多个脑区间的功能连接异常可能是其认知功能障碍的重要神经病理机制及神经影像学生物标记。

目的:利用影像学手段和鼻阻力测试对夜间呻吟症（catathrenia）患者颅颌面解剖特征进行研究，探讨该病病因并为后续临床治疗提供参考。方法:纳入2012年8月至2019年9月于北京大学口腔医学院·口腔医院正畸科就诊的夜间呻吟症患者57例，其中男性22例、女性35例，年龄（31.1±10.9）岁，体重指数（21.7±2.7）kg/m 2。所有患者经北京大学人民医院呼吸睡眠医学科整夜多导睡眠监测确诊，呻吟指数为4.8（1.8，13.0）次/h。其中10例患者合并阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（obstructive sleep apnea hypopnea syndrome，OSAHS）（夜间呻吟症合并OSAHS组），其余47例为单纯夜间呻吟症组。对全部患者进行鼻阻力测试，除1例孕早期患者外，对其余46例患者拍摄锥形束CT，对颅颌面、上气道及周围软组织进行头影测量，测量颅底倾斜度、下颌平面角、上中切牙-上牙槽座角、下中切牙-下颌平面角、软腭后气道径（软腭后-软腭后咽壁距）、喉咽气道径（会厌谷底-下咽壁距）等项目，并与课题组前期测量的正常参考值（来源于北京大学招募的144名正常 大学生及于北京地区6所大学招募的100名无鼾症正常 成人）进行比较。 结果:鼻压差150 Pa时57例夜间呻吟症患者鼻部吸气相总阻力值为（0.26±0.08）Pa·cm -3·s -1。夜间呻吟症患者总体上下颌硬组织发育良好：相比正常参考值，夜间呻吟症患者颅底倾斜度显著增大，下颌平面角显著减小，上中切牙-上牙槽座角和下中切牙-下颌平面角显著增大（ P<0.05）。夜间呻吟症患者锥形束CT头颅侧位截面软腭后气道径［（19.2±4.5）mm］显著大于正常参考值（ t=8.44， P<0.001），喉咽气道径［（17.4±6.4）mm］显著小于正常参考值（ t=-2.79， P=0.006）。夜间呻吟症合并OSAHS组患者较单纯夜间呻吟症组表现为软腭和舌体更长、舌骨位置低下。 结论:夜间呻吟症患者颅颌面总体表现为颌骨矢状向发育良好、鼻阻力低，上下切牙唇倾；上气道上段矢状向气道径偏大，但喉咽狭窄。呻吟声可能与睡眠状态喉咽狭窄相关。

目的:阻塞性睡眠呼吸暂停(obstructive sleep apnea and hypopnea syndrome, OSAHS)是一种睡眠疾病，对体内代谢有多方面的影响，生物标志物研究成为热点和方向。但是很多蛋白表达本身存在昼夜变化，本研究拟对早晚采样时间点蛋白差异变化进行探索性研究。方法:研究对象是经整夜睡眠监测确定为非OSAHS的无鼾成年男性28例。采集整夜睡眠监测前后的早晚唾液样本。每份唾液样本中都加入内参蛋白(牛胎球蛋白和酿酒酵母乙醇脱氢酶)，同步进行平行反应监测(parallel reaction monitoring，PRM)，通过靶向蛋白质组学方法定量分析98种与OSAHS相关的唾液蛋白。结果:唾液蛋白的个体差异较大，总计平均变异系数为95.9%，其95%置信区间为(84.7%，107.2%)。以差异倍数>2倍且 P<0.05的标准筛选早晚差异表达蛋白，得到早晨表达上调蛋白有13个，未见下调蛋白，表达无差异蛋白72个。无表达差异蛋白主要为细胞骨架蛋白及相关结合蛋白、氧化应激相关蛋白、免疫炎症相关蛋白和代谢相关蛋白等。表达差异蛋白功能涉及方面较广，包括机体免疫、血管生成、物质与能量代谢、神经发育和钙离子结合等。 结论:本研究发现部分唾液蛋白存在早晚明显差异，提示无鼾正常男性部分唾液蛋白的昼夜节律性变化。研究OSAHS患者生物标志物时，应考虑部分唾液蛋白固有的昼夜节律特性，规定时间段采样，并推荐早晚都进行采样。

目的:探讨不伴心律失常的阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)患者多导睡眠图(PSG)的心率变异性(HRV)变化。方法:本研究为横断面研究。采用非随机抽样的方法选取2018年11月至2021年9月期间在广东省人民医院睡眠中心就诊完成PSG监测并排除心律失常的患者220例。按照呼吸暂停低通气指数(AHI)分为非OSA组44例，OSA组176例(其中轻度OSA组45例，中度OSA组37例，重度OSA组94例)。基于患者PSG记录的心电数据，测量并计算HRV的时域参数[全部窦性心博的R-R间期标准差(SDNN)、每5 min的窦性R-R间期标准差均值(SDNN指数)、相邻RR间期之差>50 ms的个数(NN50)、相邻R-R间期之差>50 ms的个数占全部的窦性心搏个数的百分比(pNN50)、相邻R-R间期之差的均方根(RMSSD)]和频域参数[低频段功率(LF)、高频段功率(HF)、LF/HF]，分析患者睡眠呼吸参数和HRV参数的关系。结果:OSA组的SDNN指数、LF以及LF/HF均高于非OSA组( P值均<0.05)，重度OSA组的SDNN指数、LF以及LF/HF均高于非OSA组、轻度OSA组以及中度OSA组( P值均<0.05)。进一步线性回归分析显示，年龄、AHI以及夜间平均血氧饱和度均影响OSA患者的HRV( P值均<0.05)。 结论:不伴心律失常的OSA患者PSG的HRV发生异常改变，SDNN指数、LF/HF随着睡眠呼吸疾病严重程度增加而升高。