Objectives: The aim of this study was to develop a predicting model for the optimal continuous positive airway pressure (CPAP) for obstructive sleep apnea (OSA) patient with obesity by using a machine learning. Methods: We retrospectively investigated the medical records of 162 OSA patients who had obesity [body mass index (BMI) ≥ 25] and undertaken successful CPAP titration study. We divided the data to a training set (90%) and a test set (10%), randomly. We made a random forest model and a least absolute shrinkage and selection operator (lasso) regression model to predict the optimal pressure by using the training set, and then applied our models and previous reported equations to the test set. To compare the fitness of each models, we used a correlation coefficient (CC) and a mean absolute error (MAE). Results: The random forest model showed the best performance {CC 0.78 [95% confidence interval (CI) 0.43-0.93], MAE 1.20}. The lasso regression model also showed the improved result [CC 0.78 (95% CI 0.42-0.93), MAE 1.26] compared to the Hoffstein equation [CC 0.68 (95% CI 0.23-0.89), MAE 1.34] and the Choi's equation [CC 0.72 (95% CI 0.30-0.90), MAE 1.40]. Conclusions: Our random forest model and lasso model ($26.213+0.084{\times}BMI+0.004{\times}$apnea-hypopnea index+$0.004{\times}oxygen$ desaturation index-$0.215{\times}mean$ oxygen saturation) showed the improved performance compared to the previous reported equations. The further study for other subgroup or phenotype of OSA is required.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제30권2호
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pp.150-156
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2004
The etiology of the obstructive sleep apnea includes the various factors such as anatomical abnormality in upper airway, craniofacial structure, obesity and personal habit. To establish reasonable treatment plan, multi-department approach is should be emphasized because the treatment modality is depend on the result of analysis for degree & site of obstruction and various behavioral factors. In Sleep Clinic in Keimyung University Medical Center, the standard of care for sleep apnea patient was established according to the Standard of practice committee of Americal Sleep Disorders Association. After one year experience of comprehensive approach for sleep apnea we could achieve following recommendation for the treatment. 1) The multi-department examination and diagnosis could prevent unnessesary treatment because the treatment plan could be established under comprehensive discussion. 2) Determination of the site of obstruction is important for treatment planning. However, no single determinant could be found. We expect multi-department approach can reduce the mistake in detection of obstruction. 3) Further evaluation of treatmet outcome should be succeeded to establish Korean standard of care for sleep apnea treatment.
코골이는 전형적인 수면장애 증상이며 수면 무호흡증을 유발하기 때문에 코골이의 발생을 확인하는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 효율적인 코골이 식별 알고리즘으로 잔류 합성 곱 신경망을 제안한다. 잔류 학습과 합성곱 신경망을 결합한 구조인 잔류 합성 곱 신경망은 기존의 신경망보다 데이터에 존재하는 특징을 효과적으로 추출하여 코골이 식별 정확도를 향상한다. 실험 결과는 제안한 코골이 식별 알고리즘의 성능이 기존 방식보다 더 우수하다는 것을 보여준다.
Obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) is defined by sleep apnea with decreased oxygen saturation, excessive snoring with daytime sleepiness, and frequent awakening during the night time sleep. The present study was performed to investigate how apnea-hypopnea, that possibly causes breathing disturbance during sleep, can affect sleep pattern in patients with OSAS. We included 115 patients (92 men, 23 women) who underwent a polysomnography from January 2006 to May 2007. As the frequency of sleep apnea-hypopnea increases, the proportion of non-rapid eye movement (REM) sleep (p<0.001), and stage I sleep (p<0.001) increased, while that of stage II sleep (p<0.001), stage III and IV sleep (p<0.01), and REM sleep (p<0.05) decreased. Furthermore, sleep apnea-hypopnea was closely correlated with REM sleep (r=0.314, p<0.001), stage I sleep (r=0.719, p<0.001), stage II sleep (p=-0.342, p<0.05), stage III and IV sleep (r=-0.414, p<0.001), and REM sleep (r=-0.342, p<0.05). Stage I sleep could account for the 51% of the variance of apnea-hyponea. Our study shows sleep apnea-hypopnea affects sleep pattern in pattern with OSAS significantly, and the change of stage I sleep is the most important factor in estimating the disturbance of sleep pattern.
Objectives : The purposes of the study was to evaluate cephalometric characteristics in snorers and patients with obstructive sleep apnea (OSA) and to see any relationships between the cephalometric measurements and respiratory disturbance indices (RDI). Materials and Methods : Twelve snoring patients, 11 patients with OSA, and 10 normal subjects were included for the study. After taking a screening sleep study for a night to obtain RDI, $SaO_2$, and snoring index, a detailed cephalometric analysis was conducted to obtain SNA, SNB, SN-MP, IAS, MAS, SPAS, SAAS, Mn-H, and PNS-P. All the data were compared between groups. For a group including 12 snoring patients and 11 OSA patients, correlation coefficients were calculated between respiratory disturbance index and each item of cephalometric measurements. Results : The mandible and the maxilla are retropositioned. The oropharyngeal and hypopharyngeal airway is reduced in area and is a factor that could produce or enhance OSA symptoms. The hyoid bone is displaced inferiorly. The soft palate is significantly elongated. Conclusions : These data suggest that cephalometric evaluation could be useful to evaluate snoring and OSA patients, and to assist with the planning treatment for improvement of upper airway patency.
Objectives: This study aimed to investigate the effect of the oral health status on risk factors for obstructive sleep apnea (OSA) using data from the 2019 National Health and Nutrition Examination Survey. Methods: Of a total of 2,422 persons, 1,295 and 1,127 were categorized into the control group (CG) and OSA risk group (OSARG), respectively. The effect of the oral health status on OSA risk factors was presented in Model 1 by performing a complex sample linear regression analysis. Results: Our findings showed that OSA risk factors decreased by 0.075 points when there were no speaking problems with demographic characteristics adjusted. In addition, when systemic diseases were adjusted for, OSA risk factors decreased to 0.074 points (p<0.05). Conclusions: Therefore, in order to reduce oral problems that affect OSA risk factors, dentists and dental hygienists should seek accurate recognition of OSA and effective oral care methods.
본 연구는 일반인에게 접근과 해석에 장벽이 있는 수면다원검사 데이터를 바탕으로, 사례분석과 작품 제작을 통해 새로운 형태의 시청각화 방법을 제시한다. 대부분의 예술작품은 깨어있는 동안 행하는 의식적인 행동을 바탕으로 완성된다. 본 작품에서는 수면 중 발현되는 무의식을 관찰하여 이를 예술로 표현하고자 한다. 수면다원검사를 통해 측정된 수면장애 그래프를 중점적으로 분석하여 정상 군과 기면증, 불면증, 수면무호흡증으로 분류했고 습득한 생체데이터를 정제 후 수치화 시켰다. 정제된 데이터는 MAYA를 통해 3D 애니메이션 이미지로 렌더링 했고, 심장박동 데이터 스크립트는 midi형태로 변형시켜 garage band에서 청각화 시켰다. 이후 After Effects로 이미지와 사운드를 결합했다. 총 4개의 는 각각 3분 20초의 싱글 채널 영상으로 제작했다. 는 수면 의학 데이터를 예술로 표현함으로써 난해한 정보를 직관적으로 이해시키는 데에 목적이 있다. 또한 의식적인 활동이 일어나지 않는 수면 상태에서 무의식 데이터로부터 예술 표현의 가능성을 드러내고자 한다.
저자는 상기도부의 동적변화를 관찰하여 수면시의 협착부위와 그 정도를 확인하며, 하악의 전방이동이 상기도부에 미치는 영향과 부위를 조사하고자 하였으며 총 9명의 건강한 피험자를 대상으로 임상적 검사, 방사선학적 검사 및 간이수면다원검사를 실시하여 코골이 및 수면무호흡증 등의 수면장애가 없음을 확인한다. 각성시 및 수면시, 하악의 안정위 및 전방이동시에서 각각 전자선 단층촬영(EBT)을 시행하여 각 조건하의 구인두의 부위별 최대 최소 단면적 및 허탈지수를 구하였다. 이때 수면의 유도를 위해 Dormicum$^{(R)}$을 정맥투여하였다. 그 결과, 각 조건에 따라 비교하였을때 수면 및 하악 전돌에 따른 상부, 중간부, 하부 상기도간의 최소 단면적 및 허탈지수의 유의한 차이는 없었다. 반면 하악 안정위에서 각성 및 수면상태간의 비교시에 구인두의 하부에서 단면적의 유의성 있는 차이가 관찰되었다. 한편, 각성상태에서 하악 안정시와 전돌시간의 비교시에는 중간부에서 단면적의 유의성 있는 차이과 관찰되며 수면상태에서는 하악 안정시와 전돌시 단면적의 변화율을 나타내는 허탈지수에 있어 유의한 차이는 없었다.
Hallermann-Streiff 증후군은 새 모양의 두개 기형, 치아 이상, 털 감소증, 피부위축, 선천성 백내장, 양측 소안구증, 비례적 왜소증 등의 7가지 특징을 동반한다. 소하악증이나 후두 연화증으로 인한 상기도 폐쇄가 문제가 되며, 이로 인한 수면 무호흡증이나, 호흡기 감염, 폐성심, 섭식 곤란 등이 자주 나타난다. 전 세계적으로도 150례 정도가 보고되어 있는 드문 질환으로써, 이에 저자들이 경험한 무수정체를 동반한 Hallermann-Strieff 증후군 1례를 보고하는 바이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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