Bewertung von Patienten mit obstruktivem Schlafapnoe-Hypopnoe-Syndrom (OSAHS) basierend auf nichtlinearer Analyse von Atmungssignalen

Patienten, die in den Jahren 2005-2008 an die Schlafabteilung eines tertiären Krankenhauses in Nordgriechenland überwiesen wurden und sich bereit erklärten, die Einverständniserklärung zu unterschreiben, wurden in die Studie aufgenommen. Einer von fünf aufeinanderfolgenden Patienten wurde ausgewählt, um eine Randomisierung sicherzustellen. Das Studienprotokoll wurde von der Ethikkommission des Krankenhauses genehmigt. Alle Probanden berichteten über OSAHS-ähnliche Symptome und hatten keine signifikanten Komorbiditäten. Das Vorliegen von Demenz, neuromuskulären Erkrankungen, Überlappungssyndrom oder schweren Herzproblemen war ein Ausschlusskriterium für die Teilnehmer. Die Probanden wurden vollständig über Nacht einer beaufsichtigten Polysomnographie (Somnologica 7000, Flaga; Island) gemäß Standardkriterien unterzogen, einschließlich Atemaufzeichnungen von Brust- und Bauchbewegungen, Nasenfluss durch Druckkanüle, Schnarchen und arterielle Sauerstoffsättigung unter Verwendung von Pulsoximetrie. Apnoe und Hypopnoe wurden in Übereinstimmung mit standardmäßig verwendeten Kriterien definiert. Alle Aufnahmen wurden von demselben erfahrenen Arzt manuell bewertet.

Drei nichtlineare Indizes (Largest Lyapunov Exponent-LLE, Detrended Fluctuation Analysis-DFA und Approximate Entropy-APEN) wurden aus zwei Atmungssignalen (Nasenkanülenfluss-F und Brustgurtbewegung-T) extrahiert. Das Sauerstoffsättigungssignal (SpO2) der Pulsoximetrie wurde ebenfalls ausgewählt. Die obigen Signale hatten eine durchschnittliche Dauer von 317,5 Minuten und wurden zunächst im europäischen Datenformat (EDF) exportiert, um unter Verwendung von Signalverarbeitungssoftware (Matlab von Mathworks Inc.) in Personalcomputern weiter verarbeitet zu werden. Die LLE-Berechnung erforderte die Verwendung einer Befehlszeilenanwendung von Rosenstein et al. sowie eines Tabellenkalkulationsprogramms (Microsoft Excel).

Die grundlegende statistische Analyse wurde unter Verwendung von SPSS für Windows, Version 15.0 (SPSS Inc, Chicago, Illinois) durchgeführt. Korrelationen zwischen den untersuchten oder abgeleiteten Parametern wurden mit dem Pearson-Korrelationstest untersucht und Unterschiede in den mittleren beobachteten Werten zwischen den verschiedenen OSAHS-Schweregruppen wurden mit dem Student-t-Test analysiert. Das statistische Signifikanzniveau wurde auf p < 0,05 festgelegt. Das Vorhersagemodell wurde unter Verwendung des linearen Regressionswerkzeugs erstellt.