资源描述：
《脉搏氧饱和度的相关医学文献摘要》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、1:Chest.1991May;99(5):1151-7.血氧飽和度分析有助於偵測呼吸暫停事件?原來我們可以使用數學方法加工在血氧飽和度SaO2的訊號上。睡眠實驗及胸肺部門,UniversityHospital,Grenoble,France.本研究的目的在於評估通宵血氧飽和度測試對察覺睡眠呼吸暫停症狀(SAS)及非窒息性帶氧紅血球濃度下降的能力。血氧變化與連續睡眠呼吸暫停、慢性阻塞性肺病的窒息事件或限制性的病人相關，此理論為使用一新的指數﹕delta=1/nsigma1nmagnitudeof
2、delta(SaO2)/delta(t)(12-sintervals)定量。26位患者(15位睡眠呼吸暫停症狀，8位慢性阻塞性患者及3位限制性的患者)包括在，就對通宵血氧及多導睡眠測試(PSG)預期的研究進行超過34晚。對於窒息性的患者，我們在窒息發生的時間及delta指數比照中發現極度正確的吻合(r2=0.73,plessthan0.01)。在慢阻肺的患者中，窒息事件的發生同樣與delta指數所指示的吻合(r2=0.92,plessthan0.01)。如果啟始的血氧飽和度大於93%，使用1.5
3、作為比較低的門檻給delta指數已經足夠察覺窒息。如果啟始血氧飽和度低於93%，delta的門檻就應該為0.8(靈敏度95%)。如此方法可促進更精確的過濾有需要進行PSG的患者。PMID:2019170[PubMed-indexedforMEDLINE]1:RevMalRespir.1990;7(3):239-48.[ArticleinFrench]PepinJL,LevyP,LepaulleB,BonnetC,RomandP,PisonC,WuyamB,ColonnaM,ParamelleB,
4、BrambillaC.ServicedePneumologie,C.H.R.U.deGrenoble.本研究的目標是利用通過連續記錄通宵血氧飽和度的手段在窒息事件中識別出非呼吸暫停血氧飽和度下降中的功效。使用一種新的delta指數可定量出SaO2在呼吸暫停期間的變化依次與睡眠呼吸暫停症狀或慢性的氣流受限或限制性的病症有關聯。26位患者包含在此連續36晚記錄通宵血氧及多導睡眠測試的研究中。對於窒息性的患者，我們在窒息發生的時間及delta指數比照中發現極度正確地吻合(r=.85.p.lesstha
5、n.01)。在慢性氣流受限患者中，窒息事件的發生同樣與delta指數所指示吻合(r=.96.p.lessthan.01)。如果啟始的血氧飽和度低於93%，delta指數修正為1.5作為最小的門檻已足夠精確地察覺呼吸暫停。如果啟始血氧飽和度大於93%，delta的門檻就應該修正為0.8(靈敏度95%)以滿足受影響的數值。察覺呼吸暫停事件似乎可透過此方法進行。 血氧飽和度對察覺睡眠呼吸暫停症狀中的呼吸擾亂的準確性研究目的﹕因為診斷睡眠呼吸暫停症狀測試PSG的成本及不方便，令簡單的測試更普及。大家更需
6、求簡單方法監測(SAS)，我們請來301位睡眠症病人，在測試中評估及研究動脈性血氧濃度的變化，並進一步評估有關指數(Delta指數)。設定﹕從一般門診及專家轉介懷疑睡眠擾亂患者往地區睡眠研究中心。構思﹕傳統的PSG是檢測睡眠呼吸暫停低通氣綜合症金科玉律，每小時有15次呼吸暫停及低通氣(RDI)是介定睡眠呼吸暫停低通氣綜合症(OSA)的最低門檻。血氧飽和度是記錄通宵血氧。訊號變化是以數字化血氧飽和度數據為運行時間的定量。靈敏度、具體度及正、負血氧預料值均有包含在計算中。特徵運作接收器(ROC)的曲
7、線，病人參與這次研究主要代表靈敏度的比較性方向及1-具體性在delta指數上不同門檻的變奏。結果﹕301位(年齡,56+/-12years)。他們的RDI是30+/-24。Delta的門檻設定為0.6，診斷OSA的血氧飽和度靈敏度為98%及具體性是46%。診斷SAS的正、負預計值分別是77%及94%。3個失誤-負值個案有較高的覺醒SaO2結果(97比93.9+/-2.8%)，平均RDI(23.3+/-1.6)及比其他患者較瘦(BMI:25+/-3比33+/-8)。58位失誤-正值的個案有RDI8
8、+/-4，覺醒SaO2為93.1+/-3.6比94.1+/-2.6，其餘人口為(p=0.01)。失誤-正值個案最終發現具有氣道低通氣(FEV1/VC=72+/-13比77+/-15%;p=0.026)。如使用delta值0.8會指出19位錯誤-負值個案靈敏度變為90%，但具有更高的具體性達75%。結論﹕從301位測試者中只有3位出現負面的測試結果，delta指數低於0.6的通宵血氧飽和度測試，對排除SAS的病人有幫助。評價使用手提家用微處理器監測系統測量睡眠呼吸GyulayS,GouldD,Sa
