基于经验模式分解的心肺耦合技术在儿童睡眠分析中的应用

目的 探讨基于经验模式分解的心肺耦合分析技术(Cardio-Pulmonary Coupling,HHT-CPC)对儿童睡眠呼吸紊乱(Sleep-Disordered Breathing,SDB)的诊断价值.方法 回顾性分析整夜Hypno PTT监测的儿童患者数据63例,根据鼻气流呼吸紊乱指数(Respiratory Disturbance Index,RDI)区分不同严重程度SDB组.比较各组的Hypno PTT睡眠参数、OSA-18量表评分及心肺耦合指标,观察新方法与临床SDB诊断方法的相关性与一致性;应用ROC曲线评价HHT-CPC的SDB诊断效率.结果 疾病程度增加导致HHT-CPC的低频耦合、升高式低频耦合指标显著升高,而高频耦合明显降低,这些指标与Hypno PTT睡眠呼吸参数均体现出较强的相关性.其中HHT-CPC的RDI与Hypno PTT的RDI、3％氧减指数的相关性最强(r=0.844和0.770,P<0.001),且Bland-Altman分析结果体现出较高的一致性.在疾病诊断方面,ROC曲线下面积0.93,敏感度与特异度分别为0.85和0.90.结论 HHT-CPC与Hypno PTT诊断儿童SDB具有较好的一致性,具有较高的诊断价值.