《Life》：Impact of Pressure Variability and Comorbidities on PAP Therapy Compliance and Adherence in Obstructive Sleep Apnea
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本综述深入探讨了压力变异性（如Auto-PAP压力波动>10 cm H2O）及合并症（如心房颤动）对阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者持续气道正压（PAP）疗法依从性与顺应性的显著影响，强调了个性化治疗策略对改善长期疗效的重要性。
摘要
阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）是一种常见疾病，具有明确的心血管和代谢风险。持续气道正压（PAP）疗法仍是标准治疗手段；然而，其长期疗效常因依从性和顺应性差而受限。本研究旨在探讨影响PAP使用的临床和设备相关因素，重点关注自动调节气道正压（Auto-PAP）使用者的压力变性和慢性阻塞性肺疾病（COPD）等合并症。我们对2022年1月至2024年7月期间在Marius Nasta肺炎研究所接受CPAP、Auto-PAP或双水平气道正压（BiPAP）设备治疗的359名OSAS患者进行了回顾性分析。顺应性定义为设备使用天数占总报告天数的比例，而依从性则通过平均每晚使用小时数估算。患者数据按人口统计学、临床和设备相关特征进行分层。统计检验包括卡方检验、Wilcoxon秩和检验及相关性分析。人口统计学特征在顺应性好与差的组别间无显著差异。值得注意的是，压力变异性较大（>10 cm H2O）的Auto-PAP使用者顺应性显著较低（p = 0.001）。鼻罩偏好也与较差的顺应性相关（p = 0.030）。多变量模型进一步揭示，心房颤动降低了良好依从性的可能性（OR = 0.319，95% CI 0.137–0.746）。这些结果强调了监测压力变异性、设备类型和合并症对于个性化PAP治疗和改善长期结局的重要性。
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引言
阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）是最常见的睡眠呼吸障碍形式。OSAS的后果有充分记录，包括夜间低氧血症、日间过度嗜睡、睡眠碎片化、认知功能受损以及心血管和代谢负担增加。心血管和代谢并发症有可能导致心力衰竭、中风或糖尿病等疾病。
自2022年起，罗马尼亚引入了由国家健康保险之家（CNAS）报销正压通气设备的可能性，从而促进了OSAS的诊断和治疗。患者需要每三个月参加一次随访，并携带PAP设备生成的报告，以评估治疗依从性和顺应性，从而维持获得报销治疗的资格。
专家分析设备的使用报告，如果患者的依从率（使用超过4小时的天数与出具使用报告的总天数之比）大于70%，则开具PAP设备的医疗处方。患者将处方带到国家健康保险之家总部，可获得为期三个月的免费券。持有重度残疾证明或有陪护人员的患者可获得为期一年的PAP设备处方。
2024年，我们发布了罗马尼亚首部成人睡眠呼吸障碍管理指南，其中包含对睡眠呼吸暂停患者随访的关键建议。在该部认可并由该领域各位专家签署的成人睡眠呼吸障碍国家管理指南中，规定了使用PAP设备患者的依从性和顺应性的重要性，并规范了睡眠呼吸暂停综合征患者的诊断、治疗和随访方式。根据国家指南，对睡眠呼吸障碍患者的随访应在PAP治疗开始后一个月进行，然后是三个月、六个月，之后每年一次。然而，国家健康保险之家要求患者每三个月看一次医生，睡眠专家在此分析设备供应商生成的报告。
在没有医疗指导的情况下停止PAP治疗通常会导致症状复发，常常促使患者寻求重新评估并重新启动诊断和治疗程序（夜间心肺多导图或多导睡眠图）、压力滴定（自动或手动）和治疗（CPAP、Auto-PAP或BiPAP）。这涉及高昂的成本以及大量的物质和人力资源。
CPAP设备，即持续气道正压，在整个使用过程中（因此也是在整个呼吸周期中）提供单一压力。
BiPAP（双水平气道正压）或BPAP，在吸气时提供较高压力（IPAP），在呼气时提供较低压力（EPAP），产生通气效应。
Auto-PAP、Auto-CPAP和APAP，即自动（持续）气道正压，根据患者需求在医护人员设定的范围内自动调节输送的压力。
本文旨在分析2022年1月1日至2024年7月1日期间在罗马尼亚布加勒斯特Marius Nasta肺炎研究所已经使用过正压通气设备（因此如果他们通过报销系统获得设备，则拥有相对良好的使用统计数据）或因睡眠呼吸暂停综合征而接受设备的患者数据。因此，本研究旨在识别与PAP治疗不依从或不顺应相关的临床特征，并探索改善治疗依从性和顺应性的潜在策略。此外，我们旨在评估PAP压力设置对患者依从性和顺应性的影响，特别关注Auto-PAP使用者中高压变异性的影响；通过识别哪些临床状况与不顺应相关来评估合并症在治疗依从性和顺应性中的作用；并通过比较城乡人群的依从率，探索顺应的潜在障碍，确定不同的面罩接口（鼻罩与口鼻罩）是否导致患者顺应性的差异，来分析人口统计学和地理因素对PAP依从性和顺应性的影响。
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材料与方法
这是一项回顾性描述性研究，纳入了2022年1月1日至2024年7月1日期间在罗马尼亚布加勒斯特Marius Nasta肺炎研究所评估的359名患者。我们纳入并分析了医院信息系统中所有带有睡眠呼吸暂停相关诊断代码的条目。病史、临床过程和客观检查（包括设备生成报告的解释）由受雇于Marius Nasta肺炎研究所的经睡眠医学认证的医生进行。设备分配和压力设置由来自该研究所或其他诊所的睡眠专家完成。
我们共收集了18795个条目（日间住院），这些条目被归因于一项睡眠医学付费服务（心血管多导图、多导睡眠图、设备设置调整、开具正压设备免费处方）。我们确定了654名符合初始纳入标准（身份数据、睡眠呼吸暂停综合征阳性诊断（即呼吸暂停低通气指数（AHI）至少为5/小时）、年龄超过18岁）的独特患者，其中295名患者在初次咨询后的第一次3个月随访时未返回医院，因此被排除。由于这是一项严格的计算机化输入研究，排除标准是未能开具正压通气设备处方以及未能参加CPAP治疗开始后的第一次随访。
计算机系统中的所有其他条目代表签署了知情同意书的18岁以上患者。
设备使用数据由供应商公司从存储卡中提取，生成顺应性或使用报告。患者在随访期间将这份报告带给主治医生进行解读和验证。然后从该报告中选出的基本数据（依从性、顺应性、残余呼吸暂停低通气指数（AHI））被转录到医院的计算机系统中，存入患者的病历。
初始随访在1-3个月时进行。随后的随访间隔受设备所有权状态（购买或租赁）、患者可用性以及在最初三个月期间遇到的技术或临床问题等因素的影响。
我们分析了诸如睡眠呼吸暂停综合征的严重程度；使用的设备类型（CPAP/Auto-CPAP/BPAP）；心血管、呼吸和代谢合并症；设备压力和支持压力（对于无创通气-BPAP使用者）；使用的面罩类型；顺应性；依从性；以及残余呼吸暂停低通气指数等数据。最终数据库在R中引入并进行分析。使用描述性统计（均值、标准差、频率和百分比）总结患者特征、CPAP依从性和顺应性以及合并症。所有p值均为双侧，p值 < 0.05被认为具有统计学意义。使用卡方检验（或Fisher精确检验）比较分类变量，使用Wilcoxon秩和检验比较连续变量。使用二元逻辑回归评估医疗状况和人口统计学特征对依从性和顺应性的个体影响。进行相关性分析（酌情使用Pearson或Spearman）以评估依从性、顺应性与压力变异性和合并症等因素之间的关系。
顺应性定义为患者使用正压通气（PAP）设备的天数（无论使用时长）占使用报告所覆盖总天数的比例。
依从性定义为使用报告中记录的患者每晚使用正压通气（PAP）设备的平均小时数。这个连续的、基于小时的指标提供了每晚设备使用的直接和客观度量。
压力变异性计算为设备摘要报告中记录的最大和最小输送压力之差（Pmax ? Pmin）。虽然更细粒度的指标（如第90或第95百分位数压力）能提供更详细的生理学见解，但回顾性数据库的摘要性质限制了我们的分析只能使用绝对压力范围。该指标可作为患者经历的压力不稳定的代理。
依从率定义为在典型的三个月报告期内，设备使用超过四小时每晚的天数百分比。
虽然整个队列（n = 359）都有顺应性数据（使用天数比例），但关于具体依从性（平均每晚使用时长）的数据仅对211名患者（58.8%）可用。其余148名患者（41.2%）的数据缺失 solely due to administrative reasons：基于小时的特定指标在咨询期间未被医护人员从设备报告转录到医院的电子数据库中。由于这些遗漏是文书性的，与患者特征或使用模式无关，因此数据被认为是完全随机缺失（MCAR）。研究队列由359名独特的患者组成，他们符合进一步的纳入标准（使用CPAP/AutoPAP/BiPAP机器且至少有一次随访咨询）。
鉴于本研究的主要目的是评估对正压通气（PAP）治疗的依从性和顺应性，只有参加了维持PAP设备报销资格所需的随访咨询的患者被纳入分析。这意味着总体依从率至少为70%。出于本研究的目的，平均每晚设备使用时间少于5小时的患者被归类为依从性差，而平均每晚使用5小时或以上的患者被认为依从性好。平均每晚使用时间低于4小时的患者数量可忽略不计，且对结果无显著影响。
本研究经罗马尼亚布加勒斯特Marius Nasta肺炎研究所科学研究伦理委员会批准，批准号为14175/2024年7月11日。
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结果
患者特征
本研究共纳入359名患者。在数据收集时，他们均为正压设备使用者。平均年龄为59.76岁。其中约四分之三居住在布加勒斯特-伊尔福夫县（76.7%），19.17%居住在各省，4.13%未指定居住地。
3.1. 人口统计学和临床特征与顺应性
在359名患者中，顺应性好与差的组别之间在人口统计学特征（性别、年龄、吸烟状况或居住环境）上未观察到统计学显著差异（表1）。然而，发现顺应性差组中动脉高血压的患病率（54%）显著低于顺应性好组（74%）（p = 0.025）（表2），这可能与顺应性较低者年龄略小的趋势有关，尽管年龄差异无统计学意义（p = 0.094）。值得注意的是，鼻中隔偏曲患者在顺应性好组中更普遍（25%），而顺应性差组为7.7%（p = 0.049）。
3.2. 设备类型和睡眠研究结果与顺应性
顺应性组别之间在呼吸暂停低通气指数（AHI）、氧减指数（ODI）或多导图期间的氧合参数方面未观察到显著差异。然而，Auto-PAP使用者在顺应性差组中比例偏高（81% vs. 63%，p = 0.13）（表3），表明可能存在趋势，尽管无统计学显著性。相比之下，面罩类型显示出显著关联：鼻罩使用在顺应性差者中更高（50%），而顺应性好者为27%（p = 0.030）。
3.3. 压力设置与顺应性
CPAP或BiPAP使用者的中位压力设置在组别间无显著差异。然而，顺应性差的患者表现出显著更高的Auto-PAP压力变异性（中位变异性 = 16.0 cm H2O），而顺应性好的使用者为10.0 cm H2O；p = 0.001）（表4）（图1，图2，图3和图4）。这一发现表明，更大的压力变异性（CPAPmax ? CPAPmin > 10 cm H2O）可能对设备使用的一致性产生负面影响。
3.4. 人口统计学与依从性
在依从性分析中（n = 211），人口统计学变量包括性别、年龄和吸烟状况在依从性差和好的组别间无显著差异（表5）。城市居民比农村居民更可能依从（88% vs. 82%），尽管这种差异无统计学显著性（p = 0.24）。
3.5. 合并症和解剖学特征与依从性
在临床特征中，心房颤动的存在在依从性差组（27%）显著高于依从性好组（14%）（p = 0.018），表明可能存在关联。鼻中隔偏曲在依从性好的患者中更常见（34% vs. 20%，p = 0.023），而在肥胖状况、糖尿病或COPD患病率方面未见差异（表6）。
3.6. 睡眠参数和设备类型与依从性
依从性组别之间在AHI或最低血氧饱和度方面未观察到显著差异。然而，注意到依从性差组的ODI更高（中位数52 vs. 44，p = 0.026）。设备类型与依从性显著相关：Auto-PAP使用者在依从性差者中更常见（73% vs. 56%；p = 0.027），而CPAP使用者在依从性好组更常见（27% vs. 16%）（表7）。
3.7. 压力设置与依从性
压力设置和压力变异性在依从性组别间无显著差异。这表明，与顺应性不同，依从性（当以使用小时数衡量时）可能不受压力值或Auto-PAP变异性的直接影响（表8，图5，图6，图7和图8）。需要注意的是，许多与使用小时数相关的数据在医疗记录中缺失。
压力设置与依从性（以每晚使用小时数衡量）之间的相关性分析未揭示临床相关的关联。所有压力模式的相关性系数均低于0.2，表明压力水平本身并不决定每晚使用时长。
3.8. 多变量分析
我们进行了二项回归以评估性别、年龄、吸烟状况和医疗状况对良好顺应性可能性的影响。逻辑回归模型无统计学显著性，χ2(16) = 21.56，p = 0.158。该模型解释了顺应性中21.8%（Nagelkerke R2）的方差，并正确分类了91.1%的病例。ROC曲线下面积为0.797（95% CI 0.696–0.899），表明区分度可接受。动脉高血压被确定为以统计学显著方式与顺应性相关的潜在因素，p值为0.017，表明OR为5.233，95% CI为1.345–20.357（表9）。
我们还进行了二项回归以评估性别、年龄、吸烟状况和医疗状况对良好依从性可能性的影响。逻辑回归模型具有统计学显著性χ2(16) = 30.330，p = 0.016。该模型解释了依从性中23.3%（Nagelkerke R2）的方差，并正确分类了53.8%的病例。ROC曲线下面积为0.755（95% CI 0.679–0.832，p < 0.001），表明区分度可接受。在模型中包含的预测变量中，心房颤动的存在、鼻中隔偏曲和设备类型具有统计学显著性（如表10所示）。
患有心房颤动的患者具有良好依从性的几率显著较低（OR = 0.245，95% CI 0.88–0.684），患有鼻中隔偏曲的患者具有良好依从性的几率显著较高（OR = 2.513，95% CI 1.047–6.029），而使用APAP（可变压力）的患者与其他类型的设备相比，具有良好依从性的几率在统计学上显著更高，OR为2.826（95% CI 1.129–7.
