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睡眠微觉醒时序特征而非AHI指数对轻度OSA日间嗜睡的预测价值
Predictive value of sleep micro-arousal temporalcharacteristics ratherthan AHI for daytime sleepiness in mild OSA patients
 
Open Access 浏览102
聂佳磊 Jialei Nie
摘要: 目的?本研究旨在探讨睡眠微觉醒时序特征对轻度阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)患者日间嗜睡的预测价值,并对比传统?AHI?及血氧参数的评估效能。 方法?回顾性纳入?186?例轻度?OSA?患者,根据?Epworth?嗜睡量表分为嗜睡组与非嗜睡组,提取微觉醒平均间隔、簇发频率、时序不均匀系数及非呼吸相关微觉醒负荷等时序指标,通过统计学方法对比各组指标差异并分析预测价值。 结果?两组患者?AHI、血氧参数无显著差异,嗜睡组微觉醒时序紊乱特征明显;微觉醒时序指标为日间嗜睡的独立预测因素,而?AHI?无独立预测价值,且微觉醒时序联合指标的预测效能显著优于?AHI。 结论?相较于传统?AHI?评估体系,睡眠微觉醒时序特征可更精准反映轻度?OSA?患者睡眠结构损伤与日间功能损害,可为轻度?OSA?精细化临床评估提供新型参考依据。
睡眠医学2025年第1卷第1期第1-5页Sleep Medicine2025Vol.1No.1pp.1-5
精神分裂症患者睡眠结构异常的干预策略分析
Analysis of intervention strategies for abnormal sleep structure in patients with schizophrenia
 
Open Access 浏览120
罗振海 Zhenhai Luo
摘要:睡眠是保障身心状态健康的必备生理活动,精神分裂症患者大多存在睡眠结构异常问题,这类问题还和患者症状轻重、认知能力下降、治疗后恢复效果差等情况有关联。现在临床治疗更侧重控制精神类症状,对同时出现的睡眠障碍,还没完成全面评估和针对性干预,整体治疗效果的提升因此受到限制。本文为分析针对精神分裂症患者睡眠结构异常的综合性干预策略及实际效果开展研究。梳理现有文献与临床实践后发现,在规范抗精神病药物治疗的基础上,联合认知行为疗法(CBT-I)、光照疗法、睡眠卫生教育以及非侵入性神经调节技术等整合性干预措施,能改善患者的睡眠连续性,加深慢波睡眠,还能让日间疲劳与阴性症状得到部分缓解。这类干预措施既会直接影响睡眠的生理节律,也可能通过调节神经可塑性,让患者的精神症状出现改善。本文为精神分裂症的全程管理提供了新方向,提出要把睡眠干预纳入核心治疗内容,改善睡眠质量可提升患者的社会功能与生活质量,也 能为制定个体化、多模式治疗方案提供理论依据与实践参考。
睡眠医学2025年第1卷第1期第6-11页Sleep Medicine2025Vol.1No.1pp.6-11
右美托咪定改善围手术期睡眠质量的临床研究进展
Clinical research progress of dexmedetomidine in improving perioperative sleep quality
 
Open Access 浏览116
陈雷 Lei Chen
围手术期睡眠障碍是临床麻醉与围术期医学里常见的难题,它的诱发机制涉及手术创伤应激、麻醉药物残留影响、环境变化以及患者自身心理状态等多个方面,情况比较复杂。睡眠结构出现紊乱后,会让患者术后疲劳感加重、认知能力下降,还会提升术后谵妄、心血管不良事件及慢性疼痛的发生概率。当前,围手术期睡眠管理主要依靠环境干预和传统镇静催眠药物,这些方法存在疗效有限、易引发药物依赖及呼吸抑制风险等比较大的局限,没法满足加速康复外科对睡眠质量精细化管理的要求。本文重点放在高选择性α2-肾上腺素能受体激动剂右美托咪定上,目的是系统梳理并评述它在围手术期不同阶段(术前、术中及术后)对睡眠结构、睡眠节律及睡眠深度的调控作用,探讨它区别于传统镇静药物的独特药理学优势。
睡眠医学2025年第1卷第2期第1-5页Sleep Medicine2025Vol.1No.2pp.1-5
基于睡眠医学的电子诊疗技术现状与发展方向分析
Analysis of the current situation and development direction of electronic diagnosis and treatment technology based on sleep medicine
 
Open Access 浏览106
张明昭 Mingzhao Zhang
现在睡眠医学的临床需求越来越大,电子诊疗技术不再局限于单一的多导睡眠监测,还延伸到可穿戴设备、远程监护和智能分析系统,已经初步搭建起覆盖筛查、诊断、随访的技术流程。不过现有电子诊疗工具还有比较大的短板:不同设备采集的信号格式与标准不统一,数据孤岛问题突出;自动判读算法对复杂睡眠事件的识别准确率存在不足,临床决策大多要依靠医生经验;居家场景里的干扰控制与数据可靠性没有有效保障,使得电子技术还没真正融入睡眠疾病的全程管理。本文结合睡眠医学与电子技术的交叉研究方向,提出搭建“前端可穿戴感知—中端边缘智能处理—终端可信诊疗决策”的分层协同框架,同时针对信号融合、特征对齐、可解释性建模等关键环节完成分析。
睡眠医学2025年第1卷第2期第6-11页Sleep Medicine2025Vol.1No.2pp.6-11
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