Karthik Nagaraju | Kavitha Venkatnarayan | Rahul Venugopal | Ravindra P. Nagendra | Chitra Veluthat | Priya Ramachandran | Uma Devaraj | Uma Maheswari Krishnaswamy
印度班加罗尔圣约翰国家健康科学学院肺病医学系
摘要
引言
阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的特点是间歇性缺氧和反复觉醒，导致交感神经过度活跃，并引发不良的心脏代谢后果。心率变异性（HRV）反映了心跳之间的波动，是评估心脏自主神经调节功能的无创指标。尽管已有研究表明OSA患者长期HRV降低，但关于短期和超短期HRV（uST-HRV）的研究却较为有限。
方法
在这项横断面研究中，纳入了中度及重度OSA的成人患者。使用专用算法在快速眼动（REM）睡眠、非快速眼动（NREM）睡眠以及呼吸事件（呼吸暂停和低通气）期间提取了稳定的、无伪迹的30秒心电图片段，并对这些片段进行了超短期HRV分析，包括时域和非线性指标的评估。
结果
共研究了88名患者（44名中度OSA患者和44名重度OSA患者）。平均年龄为49.7岁（标准差14岁），男性占多数（64.7%）。中度OSA患者的平均AHI为16.8（标准差4.3），重度OSA患者的平均AHI为61.5（标准差23.1）。与非糖尿病患者和非高血压患者相比，女性患者以及糖尿病和高血压患者的HRV指数显著较低。此外，重度OSA患者、NREM睡眠期间及低通气事件中的HRV指数也低于中度OSA患者、REM睡眠期间及呼吸暂停事件中的HRV指数。
结论
超短期HRV随OSA严重程度、睡眠阶段和呼吸事件类型而变化，重度OSA患者、NREM睡眠期间及低通气事件中的HRV较低。由于排除了轻度OSA患者，并且仅关注了30秒的呼吸事件，这些发现的可推广性受到一定限制。
引言
心率变异性（HRV）指的是两次连续心跳之间的时间间隔的变化。它反映了心脏、大脑和自主神经系统（ANS）之间的动态相互作用，是评估神经心脏功能的指标。HRV所体现的心跳间变化本质上是复杂且非线性的，使个体能够适应不断变化的生理需求。疾病状态也可能导致心率变异性增加或减少[1]。
HRV可以通过时域、频域和非线性指标来表征。时域指标用于评估心跳间隔的变化，反映整体HRV情况、副交感神经的支配情况以及自主神经系统的适应性；频域指标则分析信号能量在不同频谱带（超低频、极低频、低频和高频）的分布；非线性指标则评估心率动态的随机性和不可预测性[1, 2]。
HRV指数会随睡眠-觉醒状态和睡眠阶段的不同而变化：NREM睡眠期间以副交感神经为主导，而REM睡眠和清醒状态则表现为交感神经活动增强[1]。
在阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）中，间歇性缺氧、胸内压力波动和觉醒引起的睡眠片段化会破坏心脏自主神经调节。呼吸暂停事件最初会触发副交感神经反应，导致心率（HR）和血压（BP）下降，随后由于觉醒而引发交感神经兴奋，从而导致自主神经失衡的反复发作[3]。进一步的证据包括压力感受器反射敏感性（BRS）受损、尿中去甲肾上腺素水平升高，以及CPAP治疗可改善这些症状[4]。OSA患者的HRV改变与心血管疾病发病率和死亡率增加有关[4]。
长期（1-24小时）HRV测量被认为是金标准，因为它们能够捕捉昼夜节律、环境变化和睡眠-觉醒周期对HRV的影响，并已被验证能预测健康和运动表现结果。然而，由于后勤挑战、经济和时间限制，其在临床和睡眠实验室中的常规应用较为有限。短期HRV（5-15分钟）可以反映交感-副交感神经的相互作用，受其他调节机制（如呼吸窦性心律不齐RSA和BRS）的影响，在临床应用中可能更为实用[1, 5]。但在临床实践中，即使5分钟的时间成本也较高，难以将其纳入常规患者监测中。
超短期（uST）HRV（<5分钟）在上述背景下受到了关注。关于uST HRV的实用性和生理机制的数据尚不充分且存在争议。OSA的病理生理学特征是上呼吸道短暂性阻塞，导致缺氧、高碳酸血症、胸内压力波动和觉醒，进而引起心脏自主神经调节的波动。研究表明，呼吸事件期间的缺氧和皮质觉醒会驱动自主神经调节的强度变化。由于低氧血症和/或觉醒被用作评估低通气的标准，因此低通气事件可能伴随更高的交感神经激活，从而导致HRV降低。这些事件特异性变化更可能体现在uST HRV中，而非长期或短期HRV指标中。虽然评估uST HRV变化有助于诊断事件相关动态变化，但其固有的波动性使其不适合用于长期预后预测。需要进一步研究以确定其正常值、评估其准确性并验证其对重要临床结果的预测能力[6]。本研究旨在评估中度至重度OSA患者的uST HRV，并探讨其与OSA严重程度、睡眠阶段和呼吸事件的关联。
方法
这是一项于2021年10月至2023年6月在三级医院睡眠障碍科进行的横断面观察性研究。该研究获得了机构伦理审查委员会的批准，所有参与者均签署了书面知情同意书。研究对象为未经治疗的、基于I级多导睡眠图诊断为OSA的成人患者，排除了伴有其他心律失常、非OSA睡眠障碍的患者及孕妇。
统计分析
数据使用Microsoft Excel电子表格收集和管理。所有变量均通过Q-Q图进行正态性检验。连续变量以平均值±标准差或适当的中位数及四分位数范围（IQR）表示；分类变量以频率和百分比表示。使用Mann-Whitney检验比较中度与重度OSA患者的HRV指数；为比较不同睡眠阶段、呼吸事件和OSA严重程度下的HRV指数，采用了稳健统计方法。
结果
研究共纳入44名中度OSA患者和44名重度OSA患者，患者主要为中年肥胖男性。最常见的合并症是系统性高血压（38.6%），其次是糖尿病（29.5%）。中度OSA患者的平均AHI为16.8（标准差4.3），重度OSA患者的平均AHI为61.5（标准差23.1）。其他基线特征见表格2。
共提取了1159个和1390个30秒长度的心电图片段。
讨论
阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）在全球和印度的患病率不断上升，凸显了其作为高血压、冠状动脉疾病、心房颤动和心力衰竭等不良心血管事件主要风险因素的重要性[10, 11, 12]。长期来看，OSA的后果是由于间歇性缺氧、氧化应激、睡眠片段化、交感神经反应和胸内压力波动所致[1]。
结论
超短期HRV指数因OSA严重程度、睡眠阶段和呼吸事件的不同而存在显著差异：重度OSA和NREM睡眠期间的HRV较低，而低通气事件的自主神经变异性低于呼吸暂停事件。
本研究结果表明，uST-HRV可作为传统HRV的补充指标，用于监测OSA患者的事件相关变化，但难以替代传统HRV。
作者贡献声明
Uma Devaraj：撰写、审稿与编辑；方法学部分。
Priya Ramachandran：撰写、审稿与编辑。
Chitra Veluthat：撰写、审稿与编辑。
Ravindra P. Nagendra：撰写、审稿与编辑；监督、方法学设计、概念构建。
Rahul Venugopal：撰写、审稿与编辑；验证、监督、资源协调、方法学设计、数据分析。
Kavitha Venkatnarayan：撰写、审稿与编辑；初稿撰写；监督、方法学设计、数据管理。
利益冲突声明
以下署名的作者声明：他们与本文讨论的主题或材料无关，也没有在任何组织或实体中拥有任何财务或非财务利益关系。
