ドライブ依存OSAにおける換気ドライブ低下の可逆的影響

これは詳細な生理学的研究であり、換気ドライブと拡張筋活動のゴールドスタンダード測定値を使用しており、ドライブのある患者（N=18）とドライブのない患者（N=18）を対象に、注意深くタイミングを計った吸気CO2投与により転倒ドライブを軽減することを目指しています。依存OSA。 ドライブに依存する OSA においてのみ、落下ドライブを軽減することで OSA イベントを防止できるという仮説を検証します。

被験者は登録資格を評価するために仮想スクリーニングおよび同意訪問に参加します。 参加者は同意医師とビデオ通話（Zoom）に参加して同意を取得します。 同意後、患者はまずベースラインの定期的な睡眠研究に参加し、資格を確認し、ベースラインの特徴を確立します。 その後、患者は、OSAの表現型（駆動依存性OSAの有無）を確立するために、ゴールドスタンダードの機器（換気および換気駆動、以下を参照）を使用して一晩の生理学的研究に参加します。

最後に、慎重にタイミングを決めた吸気 CO2 刺激による換気ドライブの低下の緩和に特化した、一晩の生理学的介入研究が実行されます。

ダイナミック CO2 スタディでは、上気道拡張筋活動 (マルチユニットオトガイ舌筋電図、EMG) も記録します。 呼吸事象が始まると、研究者は、呼吸事象後の最初の 3 ～ 4 回の回復呼吸中に 2% 吸気 CO2 を送出するように 4 方向タップを切り替えます。 その結果、呼気終末 CO2 が急激に低いレベルまで低下することはなくなり、したがって睡眠に戻る際に、前回のイベント中に見られたように換気ドライブが低下することはありません。 自然発生的なイベントの解決や時間の経過による睡眠の深化によってイベントのリスクが簡単に低下しないように、偽の介入（医療空気）も（1:1）実行されます。 呼気終末 CO2 と換気ドライブを正確に制御する必要がある場合は、1) 1 回の呼吸介入でマグニチュードを最大 6%CO2 (14% O2 内) に上げるか、2) マグニチュードを 1.0% または 1.5 に下げます。希釈による%。 各研究の最初の 30 分は、交互の偽薬による正式な介入が進む前に、最適な用量を特定することに当てられます。

データ分析

無呼吸、低呼吸、睡眠段階、および睡眠からの覚醒は、研究条件を知らされていない技術者によって、現行の AASM ガイドライン (低呼吸は、3% の脱飽和または覚醒のいずれかを伴う気流の少なくとも 30% の減少によって定義される) を使用して採点されます。

生理の夜ごとに、換気、換気駆動、およびオトガイ舌筋活動を説明する呼吸ごとの表が作成されます。 呼吸ごとの信号（換気ドライブ、換気、オトガイ舌筋筋電図）のアンサンブル平均分析は、その後の「イベント期間」中に換気量（ΔFlow）とオトガイ舌筋筋電図（ΔEMGgg）が平均してどの程度上昇するかを調べるために使用されます。換気ドライブ刺激 (ΔDrive) を前の参照イベント (赤色の陰影) と比較したもの。 （臨床的に採点された）呼吸イベントの確率の減少が記録されます。 同じ変数が偽の介入を使用して計算されます。

統計分析

定量的な主要結果変数は、積極的な吸気 CO2 介入後の呼吸イベントの継続確率になります。介入と偽の間のこの結果変数の違い（すなわち、 偽補正効果）は、混合モデルロジスティック回帰分析（ロジットリンク関数）を使用して評価されます。 主な比較は、イベント尤度の偽補正された減少が、ドライブ依存性 OSA と古典的 OSA サブグループで大きいかどうかです (介入ごと × サブグループ相互作用、固定効果)。 被験者はランダム効果として含まれます。 結果は 95%CI のオッズ比として表されます。 P<0.05 は統計的有意性を示します。

二次解析では、二項介入項 (独立変数) を、介入による換気ドライブの平均増加を表す連続項 (Δドライブ) に置き換え、イベント解決の確率をドライブの単位増加あたり (100% 呼吸あたり) で表すことができます。表現型ごとに。 この影響の大きさは、以前の観察分析で観察された大きさ (ドライブ依存 OSA のオッズ比 = 6.8) と対比されます。大きさの類似性は、観察研究における可逆性の裏付けとしてみなされます。

追加の二次解析では、バイナリ イベント尤度項 (従属変数) を換気量の増加 (ΔFlow、線形モデル) とオトガイ舌筋筋電図の増加 (ΔEMGgg、線形モデル) に置き換えます。これにより、換気量と換気量を定量化できるようになります。拡張筋活動は、ドライブの低下が軽減されると保存されます (OSA サブグループごとに)。 感度分析では、覚醒閾値がドライブ介入の有効性を変えるかどうかを調べます（介入×覚醒閾値相互作用項）。

電力解析

サンプルサイズは主要結果モデルに基づいています。36 人の患者は、運転依存性 OSA 対古典的 OSA サブグループにおける介入に対する反応について、オッズ比 3.0 を検出するために 90% の検出力を提供します (運転依存性における反応の偽補正確率を仮定) OSA = 0.63 [0.33-0.60]、 ドライブ非依存 OSA では平均 [95% 予測間隔] および 0.36 [0.14-0.67]。 N=1000 のシミュレーション。確率は観測データに基づいた保守的な推定値です)。 また、駆動依存性 OSA と非駆動依存性 OSA では、換気量の 20% 増加を検出する検出力も 90% を超えています (予備データに基づく不確実性)。 駆動依存性 OSA と非駆動依存性 OSA におけるオトガイ舌筋 EMG のベースラインの 20% より大きな増加を検出するには、検出力が 80% を超えます (予備データに基づく不確実性)。