TY - T1的量化咽阻塞在睡眠时使用气流的大小形状JF -欧洲呼吸杂志》乔和J - 10.1183/13993003.02262 -2018欧元六世- 54 - 1 SP - 1802262 AU -曼,德维恩l . AU - Terrill菲利普。非盟- Azarbarzin阿里AU -马里安尼,萨拉非盟- Franciosini,安吉洛AU - Camassa,亚历山德拉盟——我国立法,托马斯盟——品牌,男人非盟- Taranto-Montemurro,路易吉盟——Messineo多维非盟-取消,苏珊AU - Wellman,原理和目的对咽部气流阻塞的严重程度进行无创量化将有助于识别阻塞性和睡眠呼吸暂停的中心表现，并识别患有严重气流阻塞的症状患者，尽管呼吸暂停-低呼吸指数(AHI)较低。在这里，我们提供了一种新颖的方法，利用夜间睡眠研究中个人呼吸的简单气流与时间(“形状”)特征，自动、无创地量化气流阻塞的严重程度，而无需食管导管。方法41例疑似/诊断为阻塞性睡眠呼吸暂停(AHI范围为0-91次·h−1)的患者接受夜间多导睡眠描记术，采用金标准测量气流(口鼻呼吸:“流量”)和通气驱动(校正后食管膈肌电图:“驱动”)。阻塞严重程度定义为一个连续变量(流量:驱动比)。多变量回归使用气流形状特征(吸气/呼气的时间，平坦度，铲状，扑扑)来估计136 264次呼吸的流量:驱动比(基于留一名患者出院交叉验证的性能)。在一个子集(n=17)中使用同时记录的鼻压重复分析。结果金标准阻塞严重程度(流量:驱动比)在独立于AHI的个体间差异很大。多变量模型(25个特征)估计呼吸阻塞严重程度(R2=0.58 vs金标准，p<0.00001;平均绝对误差22%)和个体患者阻塞严重程度的中位数(R2=0.69, p<0.00001; error 10%). Similar performance was achieved using nasal pressure.Conclusions The severity of pharyngeal obstruction can be quantified non-invasively using readily available airflow shape information. Our work overcomes a major hurdle necessary for the recognition and phenotyping of patients with obstructive sleep disordered breathing.The degree of pharyngeal airflow obstruction varies widely for any given OSA severity (apnoea–hypopnoea index) and is challenging to measure. Here we combine information from automated flow shape to accurately estimate the severity of airflow obstruction. http://bit.ly/2uYD0rf ER -