폐쇄성 무호흡의 치료시 지속적 기도 양압치의 예측

Prediction of Continuous Positive Airway Pressure Level for Treatment of Obstructive Sleep Apnea

연구배경: 지속적 기도 양압 치료는 폐쇄성 수면 무호흡증 환자의 가장 효과적인 내파적 치료법으로 알려져 있다. 폐쇄성 무호흡증 환자에 사용되는 지속적 기도 양암 치료는 양압이 상기도에서 단순히 물리적인 공기 부목과 같은 역할로 작용한다. 폐쇄성 무호흡 환자에서 지속적 기도 양암 치료시 최적 양압의 결정에 영향을 미치는 변수를 파악하고 이러한 변수들로 다중 선형 회귀 분석을 하여 최적압치를 예측해 보기위하여 이 연구를 하였다. 방법: 폐쇄성 수면 무호흡증이 있는 72명의 환자를 대상으로 이틀동안 진단 및 치료적 수면 다원 검사를 실시하였다. 이들 중 지속적 기도 양압 최적지가 $5cmH_2O$ 이하였던 35명과 최적치가 $10cmH_2O$이상이었던 37명의 환자에서 나이, 키, 몸무게, body mass index(BMI)와 수면 다원 검사의 각 변수의 차이를 분석하고 이러한 변수들로 지속적 기도 양압의 최적치를 다중선형 회귀분석하였다. 결과: 지속적 기도 양압의 최적치가 $10cmH_2O$이상이었던 환자에서 body mass index(BMI)가 의의있게 더 높았고 무호흡 지수와 무호흡 저호흡 지수도 의의있게 더 높았으며 최저 산소 포화도는 의의있게 낮았다. 이러한 변수들로 구한 최소의 지속적 기도 양압의 공식은 CPAP titer = 8.382 + 0.064 x BMI + 0.077 x AI - 0.004 x AHI - 0.077 x lowest $SaO_2$였다. 수면 다원 검사로 실제로 측정한 지속적 기도 양압의 최적압은 평균 $7.93{\pm}4.00cmH_2O$였으며 다중 선형 회귀분석하여 공식으로 구한 예측 최적압치는 $7.80{\pm}2.96cmH_2O$로 이들 두 수치사이의 의의있는 차이는 없었다. 결론: 폐쇄성 수면 무호흡의 치료시의 지속적 기도 양압의 최적압은 신체의 비만도, 무호흡의 심한 정도와 최저 산소 포화도와 관계가 있었으며 이러한 변수들로 비교적 정확하게 최적압치를 예측할 수 있었다.

Background : Continuous positive airway pressure(CPAP) is doubtlessly using as a medical treatment of choice for patients with obstructive sleep apnea (OSA) syndrome. CPAP is effective in OSA patients as a physical "pneumatic pressure splint" mechanism. We have done this study for two purposes, first to seek for the factors to determine the optimal CPAP titer, second to predict the minimal CPAP titer using the determined factors. Methods: We studied a 72 OSA patients who were treated with CPAP. All of them were studied by using a two nights polysomnographic rests in hospital. We compared the patients requiring CPAP over $10cmH_2O$ with those who required CPAP under 5cm $H_2O$ to determine the factors affecting the minimal CPAP titer. Results : The high CPAP group is characterized by a significantly higher body mass index(BMI), apnea index(AI) and apnea and hyponea index(AHI) and significantly lower lowest $SaO_2$. Regression analysis using the optimal four variables resulted in the following prediction equation for CPAP titer. CPAPtiter=8.382 + 0.064 ${\times}$ BMI + 0.077 ${\times}$ AI - 0.004 ${\times}$ AHI - 0.077 ${\times}$ lowest $SaO_2$ When this regression equation was applied to the 72 patients, the mean CPAP titer as predicted by the above equation was $7.80{\pm}2.96$ mmHg. Compared this value with actually determined CPAPtiter, $7.93{\pm}4.00$mmHg, there was no significant difference between the two values. Conclusion: Obesity, apnea severity and lowest Sa02 were strongly correlated with CPAP titer. Linear regression equation for CPAP titer using these indices predicted very closely the actually measured values in the sleep laboratory.