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        阻塞性睡眠呼吸暫停(OSA)中的客觀性與主觀性日間過度嗜睡:量化疲勞的影響

        《Sleep Medicine》:Objective Versus Subjective Excessive Daytime Sleepiness in OSA: Quantifying the Impact of Fatigue

        【字體: 時間:2026年02月27日 來源:Sleep Medicine 3.4

        編輯推薦:

          本研究比較阻塞性睡眠呼吸暫停(OSA)患者中疲勞嚴重程度量表(FSS)與多導睡眠監測(MSLT)和Epworth量表(ESS)的關系,發現MSLT與FSS無相關性,表明疲勞不影響客觀日間嗜睡,而ESS是兩者混合的結果,建議使用MSLT評估日間嗜睡并替換ESS為疲勞量表。

          
        Morris S. Gold | Riccardo A. Stoohs | Avram R. Gold
        IQVIA Biotech, 1700 Perimeter Park Dr, Morrisville, NC

        摘要

        背景

        在患有阻塞性睡眠呼吸暫停(OSA)的患者中,日間過度嗜睡(EDS)通常通過多導睡眠潛伏期試驗(MSLT)的平均睡眠潛伏期(MSL)進行客觀測量,或通過Epworth嗜睡量表(ESS)進行主觀測量。這些測量方法之間的相關性較弱,并且在與其他OSA相關并發癥和結果的相關性方面存在很大差異。為了更好地理解客觀和主觀EDS之間的差異,我們使用疲勞嚴重程度量表(FSS)來衡量疲勞對客觀和主觀EDS的定量影響。

        方法

        我們在美國和德國的兩個地點確定了603名在2008年至2023年間完成了MSLT、ESS和FSS的OSA患者。我們使用簡單的統計總結、相關性和線性回歸方法來評估FSS與MSL和ESS之間的關系。

        結果

        MSL和FSS之間沒有相關性,即疲勞對客觀EDS沒有影響。這使我們能夠同時量化客觀EDS(MSL)和疲勞(FSS)對主觀EDS(ESS)的不同影響。研究發現,MSL和FSS對ESS的影響是獨立且大致相等的。因此,雖然MSL是EDS的直接測量指標,但ESS則反映了EDS和疲勞的混合情況。

        結論

        在OSA患者中,應使用MSLT來測量EDS。應使用疲勞量表替代ESS,因為后者測量的是EDS和疲勞的混合指標,難以解讀。必須充分明確疲勞在OSA患者臨床特征中的作用。

        引言

        在阻塞性睡眠呼吸暫停(OSA)中,睡眠期間反復出現的氣道阻塞會導致間歇性低氧血癥和頻繁的覺醒,從而破壞睡眠結構并減少恢復性睡眠。這種生理紊亂通常表現為日間過度嗜睡(EDS)。EDS是一個關鍵的診斷指標,常用于評估疾病嚴重程度和治療反應。常見的EDS嚴重程度測量方法分為客觀EDS和主觀EDS的評估。
        客觀EDS是指在白天生理上容易入睡的傾向,通常通過多導睡眠潛伏期試驗(MSLT)等受控條件進行測量1。它反映了真實的神經生物學睡眠驅動力,并通過縮短的睡眠潛伏期來量化。相比之下,主觀EDS是個體在日常生活中的主觀嗜睡感,通常通過自我報告工具如Epworth嗜睡量表(ESS)進行評估2。已知OSA中客觀和主觀EDS的標準測量方法(MSLT和ESS)之間的相關性較弱3。已經提出了幾種解釋這種相關性的原因,包括:
      3. 測量內容的差異:ESS反映的是在各種日常情況下普遍存在的嗜睡傾向,而MSLT則捕捉的是即時的生理入睡能力
      4. 不同的潛在機制:客觀EDS(但不是主觀EDS)與IL-6和皮質醇等生物標志物相關,而這些標志物與OSA的嚴重程度指標(如夜間低氧血癥和睡眠中斷)有關
      5. 感知和意識的差異
        :患者對自己嗜睡程度的意識不同,這種意識會隨著情緒或生活狀況的變化而波動
      6. 評估情境的差異
        :MSLT在受控、標準化的環境中評估睡眠傾向,而ESS依賴于在各種現實世界情境中自我報告的嗜睡可能性,其中許多情境可能不會經常遇到
      7. 雖然這些因素有助于解釋ESS和MSLT之間的差異,但它們對主觀EDS嚴重程度背后的具體決定因素了解甚少。
        近年來,針對OSA患者的一系列研究探討了客觀EDS(MSLT)和主觀EDS(ESS)的存在是否與以下參數相關:
      8. 炎癥——IL-6和皮質醇的水平
      9. 交感神經激活——尿中去甲腎上腺素和血壓測量
      10. 葡萄糖代謝——血糖、胰島素、HOMA-IR、血清代謝組學、糞便微生物群
      11. 所有這些因素與心血管死亡率相關
      12. 高血壓
      13. 心理運動警覺性測試(PVT)
      14. 前五個參數的病理升高與客觀EDS顯著相關,而與主觀EDS無關。相反,心理運動警覺性的下降11以及交感神經激活的下降7與主觀EDS相關,而與客觀EDS無關。這些研究更多地揭示了主觀EDS的“非本質”特征。如果我們希望開發針對降低PVT和交感神經激活的新治療方法,并提高安全駕駛能力,那么我們需要更好地理解主觀EDS和客觀EDS之間的差異。
        理解主觀EDS的一個有前景的方法是研究疲勞的作用。乍一看,EDS和疲勞似乎是指同一癥狀的兩個不同表述,但實際上它們代表不同的生理和主觀概念。EDS反映了嗜睡或入睡的病理傾向,而疲勞則是指疲倦、缺乏能量或全身無力的主觀感覺,這并不意味著入睡的可能性增加。這種嗜睡和疲勞之間的區別在OSA文獻中已有悠久的歷史。Chervin12早期研究了患者用嗜睡還是疲勞及其同義詞(包括疲倦和缺乏能量)描述其OSA癥狀的頻率。他發現,疲勞的抱怨至少與嗜睡的抱怨一樣常見,并且最常被列為“最困擾的癥狀”。
        普遍認為主觀EDS受到客觀EDS和疲勞的影響6, 10, 13, 14。然而,迄今為止尚未有人嘗試定量比較疲勞和客觀EDS對主觀EDS的影響。這可能反映了人們對疲勞和EDS作為可分別評估的獨立癥狀的重視不足,這一點在過去25年中已被多次提出12, 15, 16。有一些成熟的疲勞嚴重程度測量方法,如PROMIS量表17或疲勞嚴重程度量表(FSS)18,可用于研究疲勞對主觀EDS的影響。本研究評估了一組完成了ESS和MSLT的OSA患者,使用FSS作為疲勞的測量指標。我們將證明這一人群中客觀EDS和疲勞的統計獨立性。這種獨立性將使我們能夠量化并比較客觀EDS和疲勞對主觀EDS的影響。研究結果將有助于回答以下問題:
      15. 測量主觀EDS在多大程度上反映了真正的EDS?在多大程度上反映了疲勞?
      16. 測量主觀EDS具有臨床價值嗎?
      17. 如果不存在臨床價值,那么之前在OSA患者中以主觀EDS作為測量指標的研究是否有意義?
      18. 患者選擇

        患者選擇

        這項回顧性橫斷面研究包括603名患者:380名在德國Dortmund的Somnolab就診的患者,以及223名在美國Stony Brook大學睡眠障礙中心就診的患者。德國樣本包括所有初次診斷為OSA并完成了FSS、ESS和MSLT的患者(MSLT是Dortmund Somnolab的標準EDS測量方法,不是選擇性收集的)。之前接受過OSA治療或有不安腿綜合征癥狀的患者也被納入研究

        結果

        患者多為中年男性(表1)。德國患者接近肥胖范圍,而美國患者普遍肥胖。大約一半的患者具有臨床顯著的客觀EDS(MLS < 8分鐘),無論是在總體還是各個地點。只有大約三分之一的患者具有主觀EDS(ESS > 10)。德國患者的比例(27.6%)明顯低于美國患者(42.1%)。總體人群和各個臨床地點的平均FSS約為4;每個地點至少有50%的患者具有主觀EDS

        討論

        本研究的目的是評估疲勞在區分主觀EDS和客觀EDS中的作用。首先,我們發現疲勞(通過FSS測量)和客觀EDS(通過MSLT測量)之間沒有相關性,即它們之間沒有線性關系。事實上,圖1清楚地表明兩者之間沒有任何關系。因此,我們可以同時量化客觀EDS和疲勞對主觀EDS的不同影響。

        作者貢獻聲明

        Avram R Gold:撰寫——審稿與編輯、數據整理、概念構建。
        Riccardo A. Stoohs:撰寫——審稿與編輯、研究、數據整理、概念構建。
        Morris S. Gold:撰寫——初稿撰寫、方法學設計、研究實施、數據分析、概念構建

        利益沖突聲明

        Morris S. Gold博士、Riccardo Stoohs博士和Avram R. Gold博士均聲明沒有財務利益或關聯,無論是直接的還是間接的,也沒有可能導致報告工作、結論或觀點出現偏見的情況——包括作者或相關部門或組織的商業或其他資金來源、個人關系或直接學術競爭。

        致謝

        本手稿的數據來自德國Dortmund的Somnolab睡眠障礙中心(Riccardo A Stoohs負責)和紐約Smithtown的Stony Brook大學睡眠障礙中心(Avram R. Gold負責)。IQVIA Biotech的生物統計學家Morris S. Gold博士分析了這些數據。三位作者共同參與了本原始手稿中問題的提出和數據分析。
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