可用作失眠症诊断的多导睡眠图指标探讨
2020-12-29罗现科田文杨周璐王雨晴赵倩煜张昕洋张新宁陈志刚
罗现科,田文杨,周璐,王雨晴,赵倩煜,张昕洋,张新宁,陈志刚
1 北京中医药大学东方医院,北京100078;2 北京中医药大学
失眠症是一种临床发病率较高的睡眠障碍疾病[1]。长期失眠会对人们的身体和心理造成较为严重的伤害,如白天思想不易集中、记忆力下降,影响工作和生活,甚至可能会导致焦虑、抑郁等精神类疾病[2]。临床上对于失眠症的诊断和疗效评价多采用主观量表测评,如匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)[3]、失眠严重程度指数(ISI)[4]等。但许多研究[5]表明,在主观询问或量表测评中,患者对自身睡眠状况评估容易出现偏差,普遍存在高估或低估实际睡眠质量,这可能会造成临床医生对病情判断的偏差甚至误诊。因此,客观的多导睡眠图(PSG)监测在失眠的研究和临床诊疗中占据了较为重要的地位。PSG由斯坦福大学Holland医生于1974年首先用于睡眠相关疾病的研究,它是一种同时监测脑电图(EEG)、眼动图(EOG)、心电图(ECG)、肌电图(EMG)及呼吸等的生理监测仪,具有科学性、客观性,被广泛用于睡眠相关疾病的科研工作及临床诊治,如失眠症、阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSA)[6]、肺泡低通气综合征(AHS)和睡眠相关癫痫障碍[7]等。但PSG对监测环境要求较高,只能在专业的监测室中进行,患者可能会因睡眠环境的改变等因素而影响睡眠质量,导致监测结果不能真实反映患者平时的睡眠情况,因此,探索PSG在环境改变等因素影响下反应睡眠质量、用于失眠诊断的客观性研究,发现其潜在的可靠指标,已成为当下睡眠监测研究中亟待解决的一大关键问题。我们对28例慢性失眠患者及33例健康志愿者进行了PSG监测,探讨可用作失眠症诊断的PSG指标,现将结果报告如下。
1 资料与方法
1.1 临床资料 选取2018年5月~2019年9月北京中医药大学东方医院收治的失眠症患者28例,记为失眠组,其中男8例、女20例,年龄33~68岁,平均年龄(55.61±7.61)岁。纳入标准:①以入睡困难、易醒或早醒等为主诉,每周出现3次以上,且持续时间>3个月;②PSQI评分>12分;③患者均知情同意,能配合PSG检查。排除标准:严重躯体疾病、神经精神系统疾病或睡眠呼吸暂停等。同期选取健康志愿者33例,记为正常对照组,其中男14例、女19例,年龄40~71岁,平均年龄(58.96±7.05)岁。正常对照组无失眠表现,无焦虑、抑郁等精神类疾病和其它神经系统疾病。失眠组和正常对照组的年龄、性别差异均无统计学意义(P>0.05)。
1.2 PSG监测方法 两组受试者均在舒适、安静、无干扰、室温20~26 ℃的独立监测室内接受PSG监测。使用美国飞利浦伟康公司的Alice 6多导睡眠监测系统,共18导联,包括EEG、EOG、EMG。EEG电极安置于颅中央区(C3、C4)、额区(F3、F4)、枕区(O1、O2),以对侧耳垂电极(M1、M2)作为参考,额部正中安置一个接地电极;EOG电极E1安置于左眼外眦下1 cm,E2安置于右眼外眦上1 cm;颏EMG电极共3个,其中一个电极置于颌骨下缘中点上1 cm,另两个电极分别置于下颌骨下缘中点下2 cm;下肢EMG的电极沿双侧胫骨前肌中段长轴对称放置,两电极相距2 cm。失眠组进行连续两晚的PSG监测,分别记为失眠组首夜、失眠组次夜,正常对照组仅监测一晚。两组受试者PSG监测前一周停止服用安眠药,监测当天停止午休。
1.3 各组睡眠进程指标、睡眠结构指标、N2和N3期特征波指标观察 观察并记录两组受试者的睡眠进程指标、睡眠结构指标、N2和N3期特征波指标。睡眠进程指标:卧床时间(TIB)、睡眠总时间(TST)、睡眠潜伏期(SL)、睡眠效率(SE)、醒觉次数、觉醒总时间;睡眠结构指标:N1、N2、N3期及快速动眼期(REM)持续时间占TST的百分比,分别记为N1%、N2%、N3%、REM%;N2、N3期特征波指标:N2期纺锤波数量、N2期纺锤波密度、N3期δ波数量、N3期δ波密度。
1.4 失眠组首夜、正常对照组监测当晚失眠情况观察 依据中国成人失眠诊断与治疗指南(2017版)[8]标准,SL>30 min、醒觉次数≥2次、TST<6.5 h,满足其中任一条件即诊断为失眠,观察失眠组首夜、正常对照组监测当晚失眠情况。
2 结果
2.1 失眠组首夜与正常对照组睡眠进程指标、睡眠结构指标、N2和N3期特征波指标比较 失眠组首夜睡眠进程指标(TIB、TST、SL、SE、醒觉次数、觉醒总时间)、睡眠结构指标(N1%、N2%、N3%、REM%)、N2和N3期特征波指标(N2期纺锤波数量、N2期纺锤波密度、N3期δ波数量、N3期δ波密度)分别为(509.39±42.41)min、(328.05±97.74)min、31.75(25.00,65.25)min、64.64%±19.45%、5.5(4.0,8.0)次、69.50(29.00,133.75)min、6.60%(4.25%,9.00%)、58.00%±9.78%、14.53%±7.41%、19.52%±8.25%、308.0(146.5,618.0)个、1.33(0.66,3.63)个/min、480.0(237.5,1 016.5)个、14.57(6.30,17.12)个/min,正常对照组分别为(510.98±55.84)min、(357.87±78.42)min、55.50(32.50,89.50)min、70.72%±15.80%、4.0(2.0,6.0)次、47.00(20.50,76.00)min、5.50%(3.70%,7.10%)、60.55%±8.44%、13.54%±6.72%、19.66%±4.83%、338.0(126.0,603.0)个、1.37(0.55,2.77)个/min、258.0(118.0,442.0)个、5.93(3.70,10.62)个/min,失眠组次夜分别为(515.30±31.00)min、(346.41±67.06)min、39.75(17.50,74.25)min、67.77%±14.84%、5.5(3.0,7.0)次、49.00(29.00,91.25)min、6.20%(4.70%,8.00%)、54.86%±8.53%、15.76%±6.55%、22.63%±5.79%、254.5(125.5,734.5)个、1.25(0.65,3.71)个/min、747.0(339.0,1 005.0)个、12.93(7.36,17.26)个/min;与正常对照组相比,失眠组首夜醒觉次数、觉醒总时间、N3期δ波数量、N3期δ波密度均增多(P均<0.05);与失眠组次夜相比,失眠组首夜N2%升高(P<0.05),其余指标均无显著性差异(P均>0.05)。
2.2 失眠组首夜、正常对照组监测当晚失眠情况 失眠组首夜SL>30 min者16例,醒觉次数≥2次者27例,TST<6.5 h者19例;正常对照组SL>30 min者25例,醒觉次数≥2次者30例,TST<6.5 h者19例。
3 讨论
失眠是临床十分常见的睡眠障碍疾病。本研究PSG监测结果显示,失眠组首夜28例患者中,16例SL>30 min,27例觉醒次数≥2次,19例TST<6.5 h;正常对照组33例中,25例SL>30 min,30例醒觉次数≥2次,19例TST<6.5 h,可见失眠组首夜和正常对照组监测当晚睡眠质量均存在异常。PSG监测结果显示,两组除醒觉次数和觉醒总时间外,其余大部分睡眠进程指标和全部睡眠结构指标并没有显著差异,我们推测原因可能是受试者睡眠环境从家中熟悉的卧室变成了医院陌生的监测室。国内也有研究[9]表明,睡眠环境的改变是影响患者睡眠质量的重要因素。此外,PSG导联较多,共18个导联紧贴于皮肤表面,其中14个导联电极密集地安置于头部,干扰了受试者的自然睡眠状态,引起不适感而影响了睡眠监测当晚的睡眠质量,以上因素可能综合导致了正常对照组出现类似于失眠患者的睡眠进程和睡眠结构改变。然而我们发现,虽然失眠组首夜和正常对照组大部分睡眠指标无差异(TIB、TST、SL、SE、N1%、N2%、N3%、REM%、N2期纺锤波数量及N2期纺锤波密度),但两组间醒觉次数、觉醒总时间和N3期δ波数量、N3期δ波密度具有显著性差异。目前,在环境改变等情况下,PSG用于失眠诊断评价的客观指标研究较少,缺乏相关的基础数据,本研究中正常对照组虽然和失眠组首夜同时受到了睡眠环境改变、体表被放置较多电极而影响舒适度等因素的影响,但失眠组首夜醒觉次数、觉醒总时间和N3期δ波数量、N3期δ波密度均增多。根据本研究的结果,我们认为醒觉次数、觉醒总时间和N3期δ波数量、N3期δ波密度可作为运用PSG研究失眠症的较为可靠的客观指标。
在PSG监测中,因睡眠环境的改变导致睡眠质量下降被称为首夜效应(FNE)[10],另一方面,有人可能比平时睡得好,这被称作反转首夜效应(RFNE)[11]。Bon等[12]研究发现,FNE或RFNE可能不只持续一晚。本研究中失眠组首夜和次夜除N2%外,睡眠进程指标(TIB、TST、SE、SL、觉醒次数及觉醒总时间)、睡眠结构指标(N1%、N3%、REM%)和N2、N3期特征波的数量及密度均无显著差异,说明失眠患者连续两晚的睡眠状况差别不大,可能原因是FNE和RFNE并没有得到消除。
综上所述,PSG虽然既往在失眠或其他睡眠疾病的研究中被认为是相对可靠的客观指标[13],但在实际运用中,因睡眠环境和条件的改变而出现的FNE或RFNE使其很有可能不能如实地反应患者平日真实的睡眠情况。根据本研究的结果,失眠组首夜和正常对照组的醒觉次数、觉醒总时间、N3期δ波数量及N3期δ波密度在睡眠环境和睡眠舒适度改变的情况下仍然存在显著差异,因此以上参数可以作为失眠症研究和临床诊疗的较为可靠的客观指标。本研究初步探索了在睡眠环境及条件改变的情况下,运用PSG研究、诊断失眠的较可靠指标,为后续进一步的睡眠监测研究提供了数据基础。