低氧血症对阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征合并难治性高血压的影响

目的 分析比较多导睡眠监测(PSG)各项低氧血症指标与阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)合并难治性高血压(RH)的相关性强弱,及其对OSAHS患者合并RH的诊断价值。方法 回顾性收集2019年1月1日至2023年6月30日在江苏大学附属宜兴医院确诊的OSAHS患者,将所有患者分为病例组(合并RH,n=127)和对照组(不合并RH,n=406)。使用Logistic回归分析低氧血症指标与OSAHS患者合并RH的相关性,并进一步对各项指标进行四分位数分类,分别以第一四分位数水平作为参考,比较不同水平的低氧指标与RH之间的关系。采用受试者工作曲线(ROC)评价低氧血症对OSAHS患者合并RH的诊断价值。结果 两组的性别、体重、BMI、颈围、腰围、ESS评分、TC、AHI、ODI、T90%、LSaO_(2)和MSaO_(2)水平有统计学差异(P<0.05)。校正各项混杂因素后的多因素Logistic回归分析结果表明,T90%(OR=1.034,95%CI 1.014~1.055)、ODI(OR=1.026,95%CI 1.008~1.044)、LSaO_(2)(OR=0.969,95%CI 0.945~0.992)和MSaO_(2)(OR=0.834,95%CI 0.742~0.937)均是RH发生的独立危险因素,其中T90%的风险最高(P<0.05)。进一步对T90%、ODI、LSaO_(2)和MSaO_(2)进行四分位数分类,结果显示,随着T90%、ODI的升高以及LSaO_(2)、MSaO_(2)的降低,RH的风险逐渐增加。ROC曲线表明,T90%、ODI、LSaO_(2)、MSaO_(2)以及四项指标联合预测RH风险的曲线下面积(AUC)分别为0.764,0.718,0.668,0.720,0.743。结论 T90%、ODI升高及LSaO_(2)、MSaO_(2)降低是OSAHS合并RH的独立危险因素,并对RH的发生具有诊断价值。与ODI、LSaO_(2)、MSaO_(2)相比,T90%能更好地诊断OSAHS合并RH的发生。

T90%与阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征合并高血压、难治性高血压的相关性研究

目的探讨T90%与阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)合并高血压、难治性高血压(RH)的相关性。方法纳入OSAHS患者533例,依据T90%的四分位数分为M1、M2、M3、M4四组,比较各组临床资料及分析T90%与OSAHS合并高血压、RH的相关性,并根据呼吸暂停低通气指数进行亚组分析。结果随T90%增高,男性比例、颈围、腰围、体质指数、Epworth嗜睡量表评分、AHI、高血压及RH患病率增高(P<0.05),而最低血氧饱和度及平均血氧饱和度下降(P<0.05)。回归结果显示,M3、M4组合并高血压、RH的风险随T90%增高而增加(P<0.05),M2组与M1组相比,合并高血压、RH的风险无统计学差异(P>0.05);在重度OSAHS患者中,M2a、M3a、M4a组合并高血压风险随T90%增高而增加(P<0.05),M3a、M4a组合并RH风险随T90%增高而增加(P<0.05),M2a组与M1a组相比,合并RH的风险无统计学差异(P>0.05);在非重度OSAHS患者中,M2b、M3b、M4b组合并高血压、RH风险随T90%增高而增加(P<0.05)。结论T90%是OSAHS合并高血压、RH的独立危险因素,与OSAHS合并高血压、RH的风险呈正相关。

医学生手机依赖与正负性情绪的关系

目的探讨医学生手机依赖与正负性情绪的关系。方法采用手机成瘾指数量表(MPAI)、正负性情绪量表对徐州某医科大学361名学生进行调查。结果 28.8%的医学生有手机依赖症状,且在性别、年级、生源地上差异无显著性(P>0.05);正性情绪与手机成瘾指数量表总分、失控性维度得分呈负相关,负性情绪与手机成瘾指数量表总分及各维度得分呈正相关;正负性情绪均对医学生手机依赖程度具有预测作用(P<0.01)。结论情绪是影响医学生手机依赖的重要变量,可以从提升积极情绪体验、降低对负性情绪的敏感性着手对医学生进行干预。

总睡眠时间和氧减指数与OSA合并高血压的关联分析

目的:探讨总睡眠时间(TST)和氧减指数(ODI)与阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)合并高血压的关联。方法:该研究为横断面研究。连续纳入2017年1月1日至2022年12月31日江苏大学附属宜兴医院收治的OSA患者,根据是否合并高血压分为OSA+高血压组和OSA组。通过电子病历系统收集患者的一般临床资料和多导睡眠监测的相关指标[TST、ODI、呼吸暂停低通气指数(AHI)、血氧饱和度<90%的时间占总睡眠时间的百分比(T90%)、最低血氧饱和度(LSaO 2)、平均血氧饱和度(MSaO 2)等]。采用logistic回归模型分析OSA合并高血压的关联因素。在多因素logistic回归模型中引入相乘项并逐步调整混杂因素分析TST与ODI对OSA合并高血压的相乘交互作用,对TST和ODI进行两因素叉生分析,并通过相加交互作用模型分析TST与ODI对OSA合并高血压的相加交互作用。结果:纳入患者440例,年龄(51.8±12.7)岁,男性363例(82.50%),其中合并高血压者236例(OSA+高血压组),未合并高血压者204例(OSA组)。单因素logistic回归分析结果显示,男性、吸烟、合并糖尿病、合并冠心病、TST<7 h以及年龄、体重指数、颈围、腰围、Epworth嗜睡量表(ESS)评分、TST、AHI、ODI>16次/h、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、空腹血糖增加与OSA合并高血压存在正向关联(均P<0.05)。多因素logistic回归分析结果显示,吸烟(OR=4.327,95%CI:2.499~7.489,P=0.023,P<0.001)、TST<7 h(OR=1.748,95%CI:1.079~2.832,P=0.023)和ODI>16次/h(OR=3.482,95%CI:2.016~6.014,P<0.001)与OSA合并高血压存在独立正向关联。引入相乘项并逐步调整混杂因素,结果显示TST<7 h与ODI>16次/h存在正向相乘交互作用(OR=2.958,95%CI:1.079~8.113,P<0.05)。多因素logistic回归分析结果显示TST<7 h且ODI>16次/h的OSA患者合并高血压的风险是TST≥7 h且ODI≤16次/h者的7.196倍(95%CI:3.421~15.137)。相加交互作用模型分析结果显示TST<7 h与ODI>16次/h存在正向相加交互作用,S值为4.302(95%CI:1.566~11.815),RERI值为4.756(95%CI:0.642~8.869),API值为66.10%(95%CI:43.10%~89.10%)。结论:TST缩短和ODI升高均与OSA合并高血压存在独立关联,且二者存在交互作用,二者并存时可能会进一步增加OSA合并高血压的风险。

合并衰弱的COPD患者30d内再入院预测模型的构建

目的探讨合并衰弱的慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者30 d内再入院的危险因素,据此构建预测模型并评价该模型的应用效能。方法本研究为病例对照研究。采用非随机抽样法,分析2020年1月1日至2020年12月31日于江苏大学附属宜兴医院呼吸与危重症医学科住院的140例合并衰弱的COPD患者的临床资料,根据30 d内有无再入院情况将研究对象分为再入院组(n=24)和对照组(n=116)。比较分析2组患者临床资料的差异,筛选出差异具有统计学意义的变量纳入多因素logistic回归分析,根据logistic回归分析的结果构建30 d内再入院的预测模型,利用受试者工作特征曲线检验预测模型的应用效能。以预测模型再入院发生率的截断值将研究对象分为高风险组和低风险组,比较2组之间的再入院情况。结果再入院组的超敏C反应蛋白(hs-CRP)、中性粒细胞计数、Charlson共病指数(CCI)、住院时长、改良版埃德蒙顿衰弱量表评分(REFS)、近1年内住院次数、近6个月急诊就诊次数均高于对照组(P值均<0.05)。多因素logistic回归分析结果显示:hs-CRP(OR=1.04,95%CI:1.01~1.07,P<0.05)、CCI(OR=1.60,95%CI:1.02~2.50,P<0.05)、住院时长(OR=1.12,95%CI:1.00~1.25,P<0.05)、REFS评分(OR=1.53,95%CI:1.04~2.25,P<0.05)是合并衰弱的COPD患者30 d内再入院的相关危险因素。根据相关危险因素构建出预测模型P=1/(1+^(e-x));x=-10.809+(0.038×hs-CRP)+(0.469×CCI)+(0.113×住院时长)+(0.423×REFS评分)。该模型的受试者工作特征曲线下面积为0.855(95%CI:0.765~0.944),LACE预测模型的受试者工作特征曲线下面积为0.740(95%CI:0.659~0.810),2种模型的曲线下面积差异有统计学意义(Z=2.10,P=0.036)。高风险组患者30 d内再入院的间隔时间短于低风险组(χ^(2)=70.75,P<0.01)。高风险组再入院风险比低风险组高15.84倍。结论hs-CRP、CCI、住院时长、REFS评分是合并衰弱的COPD患者30 d内再入院的相关危险因素,本预测模型具有较高的临床应用价值。