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World File Search System呼吸暂停
在阻塞性睡眠呼吸暂停中使用机器学习应用的状态和机会：叙事评论
抽象背景：阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是一种普遍且潜在的严重睡眠障碍，其特征是睡眠期间呼吸反复中断。机器学习模型已越来越多地应用于OSA研究的各个方面，包括诊断，治疗优化和开发用于内型和疾病机制的生物标志物。方法：本叙述性评论研究了从2018年至2023年间发表的254个科学出版物中提取的数据，从诊断算法到治疗和患者管理策略的各种研究工作。我们通过评估了研究中所使用的技术，应用领域，模型评估策略和数据集特征，评估了OSA研究中机器学习的景观。结果：我们的分析表明，大多数机器学习应用都集中在OSA分类和诊断上，并利用各种数据源，例如多摄影，心电图数据和可穿戴设备。深度学习模型是最受欢迎的，其次是支持向量机，分类任务是最常见的。我们还发现，研究队列主要是超重的男性，女性的人数不足，年轻肥胖成年人，
选修冠心病患者的阻塞性睡眠呼吸暂停对冠状动脉疾病患者的内在再狭窄的影响
背景：广泛的研究已建立阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA），这是导致多种心血管和脑血管疾病的一个因素。然而，在选择性药物洗脱支架后，OSA是否会影响内部再狭窄（ISR）尚不清楚。因此，这项研究的目的是检查OSA对ISR对冠心病（CHD）患者的影响，这些患者接受了成功选择性药物洗脱支架（DES）植入。方法：这项研究回顾性地分析了冠心病患者，他们成功接受了冠状动脉支架植入和过夜的睡眠呼吸监测，并由于经皮冠状干预（PCI）的12到26个月的冠心病症状在冠状动脉血管造影中被录取。OSA。ISR被定义为植入DES的血管直径的50％再狭窄。探索CHD患者中OSA和ISR之间的关联，开发并利用了多元逻辑回归模型。结果：这项研究招募了206名被诊断为CHD的人，平均年龄为62.01±10.27岁，男性占患者人群的76.2％。在植入后15个月的中位随访期间，中度至重度OSA患者的ISR发生率显着增加，从10.9％增加到31.3％（p <0.001）。根据完全调整的模型，发现ISR的出现与OSA的存在独立相关（OR：3.247，95％CI：1.373–7.677，p = 0.007）。结论：在接受选择性药物洗脱支架的个人中，OSA是ISR的独立危险因素。
阻塞性和中央睡眠呼吸暂停治疗（仅适用于印第安纳州） - 社区计划医疗政策
如果无法使用这些标准确定医疗需求，请参阅标准®Medicare：程序，手术治疗阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）WPS。单击此处查看标准标准。在某些情况下，在医学上需要植入性降低神经刺激。有关医疗必要性临床覆盖标准，请参阅标准®Medicare：程序，降压神经刺激以治疗阻塞性睡眠呼吸暂停WPS。单击此处查看标准标准。可植入的神经刺激装置用于治疗中央睡眠呼吸暂停（CSA），由于安全性和/或功效的证据不足，因此未经证实，在医学上是不需要的。由于没有足够的疗效证据（不是全包列表），以下手术程序尚未证实，并且在治疗OSA上无需医学上。
程序
17:50问答strauss 2会议09：30-17：30本次会议需要额外注册。 研究生课程：PG2睡眠呼吸的呼吸表型在不同合并症中呼吸的呼吸以及睡眠不适的呼吸目的的诊断和管理：解释区分不同的中央睡眠呼吸暂停表型和相关综合症的重要性；比较有或没有阻塞性睡眠呼吸暂停的肥胖症不足的诊断和治疗方面；提供有关肺血管疾病患者睡眠呼吸呼吸的各个方面的更新；讨论神经肌肉和胸壁疾病患者的阻塞性睡眠呼吸暂停的发生和意义以及其他类型的睡眠呼吸；描述可用的诊断工具，用于阻塞性睡眠呼吸暂停，并解释其适应症，优势和缺点；讨论适当选择不同正气道压力方式的选择；总结和解释支持性护理和康复策略；为了比较睡眠呼吸呼吸的患者的不同随访策略，并描述其在临床环境中的应用。17:50问答strauss 2会议09：30-17：30本次会议需要额外注册。研究生课程：PG2睡眠呼吸的呼吸表型在不同合并症中呼吸的呼吸以及睡眠不适的呼吸目的的诊断和管理：解释区分不同的中央睡眠呼吸暂停表型和相关综合症的重要性；比较有或没有阻塞性睡眠呼吸暂停的肥胖症不足的诊断和治疗方面；提供有关肺血管疾病患者睡眠呼吸呼吸的各个方面的更新；讨论神经肌肉和胸壁疾病患者的阻塞性睡眠呼吸暂停的发生和意义以及其他类型的睡眠呼吸；描述可用的诊断工具，用于阻塞性睡眠呼吸暂停，并解释其适应症，优势和缺点；讨论适当选择不同正气道压力方式的选择；总结和解释支持性护理和康复策略；为了比较睡眠呼吸呼吸的患者的不同随访策略，并描述其在临床环境中的应用。
睡眠相关疾病和神经系统疾病
本节包括未在其他分类中但具有特定睡眠相关表现的医学和神经系统疾病。在评估其他睡眠障碍时可能会遇到其中一些疾病（例如，睡眠相关性癫痫和睡眠相关性头痛）。此外，其中一些疾病属于其他睡眠-觉醒障碍的鉴别诊断。例如，在鉴别诊断某些运动障碍和异睡症时必须考虑睡眠相关性癫痫。睡眠相关性头痛可能表明存在睡眠呼吸暂停。睡眠相关性胃食管反流可能是睡眠呼吸暂停发作的诱因，也可能由睡眠呼吸暂停引发，而吸入性肺炎是其最严重的后果。睡眠相关性心肌缺血是一个重要的考虑因素，因为心肌梗死往往发生在睡眠后期的清晨，并可能由睡眠呼吸暂停发作诱发。此外，睡眠相关喉痉挛是多系统萎缩等神经退行性疾病的潜在致命后果。致命性家族性失眠症虽然罕见，但表现为严重失眠，神经病理学也已得到充分了解。
阐明阻塞性睡眠呼吸暂停综合征中氧化应激和炎症生物标志物的复杂性：全面的评论
结果：慢性α -GPC治疗降低了淀粉样蛋白沉积物的积累，并导致了居民先天免疫细胞，星形胶质细胞和小胶质细胞的炎症反应的实质性平衡。特定的，荧光免疫组织化学和蛋白质印迹分析表明，α-GPC有助于减少皮质和海马反应性星形胶质细胞和促炎的小胶质细胞，同时同时增加抗抗毒素分子的表达。，而α -GPC有益地影响海马中的突触标记突触素。此外，我们观察到α -GPC可以有效地恢复认知功能障碍，这是通过新型对象识别测试来衡量的，其中与3XTGXG -AD AD无培养的小鼠相比，用α -GPC处理的3xTG -AD小鼠花了更多时间探索新的对象。
使用深度学习
呼吸暂停和呼吸症是常见的睡眠障碍，其特征是呼吸道的完全或部分障碍物。一项睡眠研究，也称为多聚疗法（PSG），通常用于计算呼吸暂停 - hypopnea指数（AHI），一个人患有呼吸暂停或某些类型的每小时睡眠的次数。ahi用于诊断睡眠障碍的严重程度。呼吸暂停的早期检测和治疗可以显着降低发病率和死亡率。但是，连续的PSG监测是不可行的，因为它代价高昂且不舒服。为了规避这些问题，我们提出了一种名为“驱动器”的方法，以估算可穿戴设备的AHI，并协助医生诊断apneas的严重性。驱动的还可以检测到呼吸暂停，呼吸呼吸症，整个晚上都会发生觉醒时期，从而促进了医生的轻松检查。患者可以佩戴单个传感器或可以轻松在家中测量的传感器组合：腹部运动，胸腔运动或脉搏血氧饱和度。例如，仅使用两个传感器，将所有测试患者的72.4％的驱动器正确分类为四个AHI类之一，其中99.3％正确分类或将一个类别放在了True的AHI类中。这是模型的表现与患者舒适度之间的合理权衡。我们使用来自最大的公共存储库国家睡眠研究资源（NSRR）的三项睡眠研究的数据，其中包括14,370个记录。驱动是基于深度卷积神经网络和用于分类的轻级增强机器的组合。由于驱动的简单且在计算上有效，因此可以在无监督的长期家庭监控系统中自动估算AHI，从而降低医疗保健系统的成本并改善患者护理。
GLP-1 受体激动剂、SGLT-2 抑制剂和阻塞性睡眠呼吸暂停：新盟友能否面对老敌人？
阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 是最常见的异常睡眠模式 (ASP)。其特征是睡眠期间上呼吸道 (完全或部分) 变窄。尽管持续气道正压通气被认为是 OSA 的金标准治疗方法，但不幸的是，治疗依从性通常不理想，并且没有解决控制其发病机制的病理生理机制。体重增加是成人和儿童 OSA 发展和恶化的重要风险因素。仅通过改变生活方式来有效和持续地减轻体重仍然困难且具有挑战性。新的治疗策略至关重要，因为目前还没有批准的药物疗法。本文彻底探讨了临床前和临床研究，这些研究调查了 GLP-1 受体激动剂和 SGLT-2 抑制剂对 ASP 患者尤其是 OSA 患者的可能作用。它还讨论了它们未来在减轻 OSA 全球负担方面的作用。
原创研究阻塞性睡眠呼吸暂停严重程度对儿童脑白质完整性和认知功能的影响：
1 首都医科大学附属北京儿童医院、国家儿童保健中心耳鼻咽喉头颈外科，北京，中华人民共和国；2 北京交通大学计算机与信息技术学院，北京，中华人民共和国；3 首都医科大学附属北京儿童医院、国家儿童保健中心呼吸科，北京，中华人民共和国；4 首都医科大学附属北京儿童医院、国家儿童保健中心放射科，北京，中华人民共和国；5 首都医科大学附属北京儿童医院、国家儿童保健中心北京市儿科研究所、耳鼻咽喉头颈外科儿童疾病北京市重点实验室，北京，中华人民共和国；6 首都医科大学附属北京儿童医院、国家儿童保健中心神经康复科，北京，中华人民共和国； 7 首都儿科研究所儿童医院耳鼻咽喉科，北京，中国；8 北京航空航天大学工程医学院，北京精准医学大数据高精尖创新中心，北京，中国；9 中华人民共和国工业和信息化部大数据精准医学重点实验室（北京航空航天大学），北京，中国