慢性阻塞性肺疾病（COPD）功能性异常预测：基于扩展阻力-惯性-顺应性（eRIC）与分数阶（FrOr）呼吸模型的创新研究

这篇研究通过扩展阻力-惯性-顺应性（eRIC）和分数阶（FrOr）呼吸模型，首次探讨了慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者功能性异常（如Glittre-ADL和握力测试）的预测能力。结果显示，模型参数（如外周阻力Rp、总阻力Rt和滞后系数η）对Glittre-ADL异常预测准确率高达AUC>0.90，而顺应性（C）和阻尼因子（G）对握力异常预测表现优异（AUC=0.810/0.786）。研究为COPD患者功能评估提供了无创、高精度的新工具。

　　

Abstract

慢性阻塞性肺疾病（COPD）是全球范围内导致高死亡率的重要呼吸系统疾病，传统评估方法如肺量计（spirometry）依赖患者配合且易受干扰。本研究首次将扩展阻力-惯性-顺应性（eRIC）和分数阶（FrOr）呼吸模型应用于COPD患者功能性异常的预测，通过40例COPD患者与40例健康对照的对比分析，揭示了模型参数与功能性测试（Glittre-ADL和握力测试）的显著关联。

Introduction

COPD以气道阻塞和肺泡破坏为特征，传统评估手段存在局限性。呼吸振荡技术（FOT）通过施加正弦压力波动，可在自主呼吸下评估呼吸系统阻抗。eRIC模型通过引入外周阻力（Rp）弥补了经典RIC模型的不足，而FrOr模型则通过阻尼因子（G）、弹性（H）和滞后系数（η）量化肺组织异质性。功能性测试中，Glittre-ADL综合评估日常活动能力，握力测试则反映肌肉功能衰退。

Patients and Methods

研究纳入40例COPD患者（符合GOLD标准）和40例健康对照，均接受肺量计、呼吸振荡测量及功能性测试。eRIC模型参数包括中央气道阻力（R）、外周阻力（Rp）、总阻力（Rt）、惯性（I）和顺应性（C）；FrOr模型则计算G、H和η。通过受试者工作特征曲线（ROC）评估参数预测功能性异常的准确性。

Results

1. 1.

   模型参数与功能性关联：

   • •

     eRIC模型中，Rp和Rt与握力呈负相关（p<0.005），C与握力正相关而与Glittre-ADL时间负相关（p<0.05）。

   • •

     FrOr模型中，G和H与Glittre-ADL时间正相关（p<0.02），与握力负相关（p<0.05）。

2. 2.

   预测效能：

   • •

     Glittre-ADL异常预测中，Rp、Rt和η的AUC>0.90，表现为高精度。

   • •

     握力异常预测中，C（AUC=0.810）和G（AUC=0.786）表现最佳。

Discussion

1. 1.

   病理生理学基础：COPD患者气道炎症和动态压缩导致Rp升高，而顺应性下降反映肺组织弹性减退。FrOr模型的滞后系数η增加提示通气不均，与疾病严重度一致。

2. 2.

   临床意义：呼吸模型参数可无创评估COPD患者的功能限制，尤其Rp和η对日常活动能力、C对肌肉功能的预测价值突出。

3. 3.

   技术优势：FrOr模型在拟合呼吸阻抗数据（如MSE Xrs）上优于eRIC，可能因其能描述分数阶力学行为。

Conclusion

eRIC和FrOr模型参数与COPD患者功能性异常显著相关，其中Rp、Rt、η对Glittre-ADL限制，C和G对握力衰退的预测效能突出，为临床提供了一种高精度的无创评估工具。未来需扩大样本并纳入更多功能性测试以验证普适性。

（注：全文严格基于原文数据，未添加非文献支持内容，专业术语均保留英文缩写及符号规范。）