脉搏传导时间呼吸波动（PTTrs）联合血氧监测在儿童阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）诊断中的价值：一项大样本观察性研究及机器学习模型验证

本研究创新性评估脉搏传导时间呼吸波动（PTTrs）在儿童睡眠呼吸障碍（SDB）诊断中的应用，发现PTTrs随OSA严重程度逐步升高，机器学习分析确认PTTrs与氧减指数（ODI3）是预测OSA的关键指标。该无创技术可弥补血氧监测对轻度OSA的低敏感性，为缺乏多导睡眠监测（PSG）的临床中心提供高效诊断方案。

　　

背景

阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是儿童常见的睡眠呼吸障碍（SDB），可导致学习障碍、行为问题及日间疲劳等严重后果。多导睡眠监测（PSG）虽是诊断OSA的金标准，但其操作复杂、成本高昂且在基层医疗机构普及率低，导致临床上多依赖血氧监测或单纯临床症状评估进行诊断。系统性综述表明，血氧监测虽能准确检测中重度OSA，但对伴有合并症的轻度OSA患儿敏感性较低。脉搏传导时间（PTT）因能高敏感性检测皮质觉醒而被认为具诊断潜力，但既往研究多聚焦于PTT觉醒指数（PTT-AI），该指标在区分OSA与非OSA患儿方面表现不佳。PTT呼吸波动（PTTrs）作为反映呼吸努力程度的新指标，相关研究极为有限。

方法

本研究采用横断面观察性设计，纳入2022年7月至2024年11月期间连续就诊于英国二级医疗中心的1,031名SDB症状儿童。使用Stowood Scientific Instruments VISI-3睡眠系统进行多通道睡眠研究（MCSS），监测指标包括心电图（ECG）、视频、声音、体动、PTT及血氧数据（采集部位为手指或脚趾，平均时间2-4秒）。PTT定义为ECG的R波中点至血氧仪脉搏波形50%最大点之间的时间差，其与动脉血压变化呈负相关。PTT经软件计算为PTT2（采用17点平均约3.5秒），PTT觉醒定义为PTT2在有效范围（150-500毫秒）内5-45秒下降≥15毫秒。PTTrs则通过插值后的PTT通道（应用3样本移动窗口平均）计算吸气波谷至呼气波峰的呼吸振荡平均幅度（单位：毫秒）。

数据排除标准包括：血氧伪迹（运动或低灌注所致）、PTT伪迹（手动排除＞50毫秒的快速尖峰）、有效血氧数据＜4小时或有效PTT数据＜3小时（基于既往研究设定），以及存在中枢性呼吸暂停、慢性肺病等下呼吸道感染等非OSA异常。最终629名儿童（男336名，女293名，平均年龄6.5岁）纳入分析。睡眠研究分类由临床医生联合生理学家根据血氧、视频及声音标准盲法判定，类别包括：正常、原发性打鼾、上气道阻力综合征（UARS）/轻度OSA、中度OSA、重度OSA及其他异常。

结果

研究发现PTTrs随SDB严重程度呈阶梯式上升：轻度OSA患儿平均PTTrs为20.7毫秒。多项式回归显示，PTTrs与年龄在不同诊断类别间存在显著差异（p<0.05）。机器学习分析从15个变量中识别出氧减指数（ODI₃）和PTTrs为SDB的最重要预测因子。逻辑回归模型进一步验证了ODI₃与PTTrs的核心作用，其诊断准确性（AUC=0.899）、敏感性（0.91）及特异性（0.60）与包含全部变量的模型相当。决策树模型同样支持这一结论，提供了ODI₃与PTTrs联合应用的临床决策框架。

PTT数据伪迹排除率达31%，但分析表明采用≥3小时有效PTT数据与≥4小时数据的诊断效能无显著差异，支持3小时作为可接受的最低阈值。合并症患儿约占5%，包括肥胖、唐氏综合征、神经肌肉疾病等，PTTrs在这些人群中的表现提示其对于合并症患儿OSA诊断具潜在价值。

讨论

本研究证实PTTrs能有效识别血氧监测阴性但视频证据提示呼吸道阻塞的轻度OSA/UARS患儿，弥补了血氧监测的敏感性不足。PTTrs与呼吸努力程度高度相关，其生理基础在于吸气相胸腔负压增大导致动脉血压下降及PTT延长。相较于PTT-AI，PTTrs表现出更优的特异性，但其临床应用仍需PSG验证。

多通道睡眠研究（MCSS）虽缺乏PSG的脑电图监测，但通过结合视频、声音及生理参数，能较好识别呼吸事件及相关觉醒。本研究局限性包括未进行PSG对照、缺乏评估者间一致性数据及未采用标准化问卷，但MCSS在二级医疗中心的实用性与PTT的无创集成优势为其推广提供基础。

未来研究方向应包括PTTrs与PSG的对比验证、不同合并症人群中的适用性评估以及家庭化监测方案的开发。PTTrs与ODI₃的联合应用有望构建高效、可及的儿童OSA诊断工具，优化医疗资源配置并改善患儿预后。

结论

PTTrs是儿童OSA诊断中具有重要价值的无创生理指标，其与ODI₃的联合模型显著提升诊断效能。在PSG资源有限的医疗机构中，PTTrs可协同血氧监测提高OSA检出率，尤其适用于轻度OSA及合并症患儿的识别。推荐进一步开展PTTrs与PSG的对照研究以确立其临床标准。