RemLogic-liitännäinen hengityskatkojen vakavuuden huomioivan apnea-hypopnea-indeksin laskemiseen

(1)

RemLogic-liitännäinen hengityskatkojen vakavuuden huomioivan apnea-hypopnea-indeksin laskemiseen

(RemLogic plug- in for calculation of apnea-hypopnea index adjusted for severity of individual obstruction events)

Timo Leppänen Filosofian maisterin tutkielma Fysiikan koulutusohjelma Itä-Suomen yliopisto, Sovelletun fysiikan laitos 9. kesäkuuta 2015

(2)

ITÄ-SUOMEN YLIOPISTO, Luonnontieteiden ja metsätieteiden tiedekunta Fysiikan koulutusohjelma, lääketieteellinen fysiikka

Timo Leppänen, LK

Filosofian maisterin tutkielma, 44 sivua

Tutkielman ohjaajat: Professori Juha Töyräs, FT ja dosentti Antti Kulkas, TkT.

Kesäkuu 2015

Avainsanat: obstruktiivinen uniapnea, AHI, adjusted-AHI, kuolleisuus, sairastavuus Tiivistelmä

Obstruktiivisen uniapnean (OSA) vaikeusaste arvioidaan apnea-hypopnea-indeksin (AHI) avulla, joka huomioi täydellisten hengityskatkosten (apneoiden) ja osittaisten hengityskatkosten (hypopneoiden) lukumäärän tunnissa, mutta ei niiden kestoa. Hengitystapahtumien ja niihin liittyvien happisaturaatiolaskujen vakavuuden on havaittu olevan yhteydessä kohonneeseen kuolleisuusasteeseen. Tutkimusryhmämme kehittämä adjusted-AHI parametri ottaa huomioon hengitystapahtumien ja happisaturaatiolaskujen lukumäärän lisäksi niiden keston ja morfologian. Se on laskettu käyttämällä MATLAB-ohjelmaan luotuja funktioita, eikä tämän vuoksi ole ollut helposti kliinisesti käytettävissä. RemLogic on yleinen kliinisessä käytössä oleva unipolygrafia-ohjelmisto. Tässä tutkielmassa esittelemme ja testaamme RemLogic-liitännäisen, joka mahdollistaa adjusted-AHI:n kliinisen käytön.

Liitännäinen testattiin valitsemalla kaksikymmentäviisi potilasta normaalista, lievästä, keskivaikeasta ja vaikeasta OSA:n vaikeusasteluokasta (n_yhteensä = 100). Potilaille laskettiin adjusted-AHI:n arvot MATLAB:lla sekä liitännäisellä ja arvoja verrattiin toisiinsa. Lisäksi adjusted-AHI:n potentiaalia kuvata OSA:n todellista vakavuutta tutkittiin takautuvasti seurantatutkimuksella (seuranta- ajan keskiarvo±keskihajonta: 194,1±54,0 kuukautta). Seurantatutkimukseen valittiin 1128 työi- käistä miestä, joilla epäiltiin OSA:a ja joita ei ollut hoidettu jatkuvalla ylipainehoidolla.

Liitännäisellä ja MATLAB:lla laskettujen adjusted-AHI:n arvojen välillä havaittiin vahva korrelaatio (r = 1,000 ja p < 0,001) ja arvojen välinen keskimääräinen ero (keskiarvo ± keskihajonta) oli pieni (0,08±0,19 %). Adjusted-AHI:n käyttäminen OSA:n vakavuuden määrittelemisessä johti tilastollisesti merkitsevään potilaiden uudelleenjärjestymiseen OSA:n vaikeusasteluokissa. Tämän seurauksena kokonaiskuolleisuuden, sydän- ja verisuonikuolleisuuden sekä ei-sydän- ja verisuo- niperäisten kuolemien riskitiheyssuhteet kasvoivat vaikeaa OSA:a sairastavilla potilailla. Lisäksi adjusted-AHI:n, toisin kuin perinteisen AHI:n, havaittiin olevan itsenäinen kuolleisuutta ja ei- tappavia sydän- ja verisuonitapahtumia lisäävä riskitekijä.

Tutkielmassa esitelty liitännäinen mahdollistaa adjusted-AHI:n kliinisen käytön, parantaen olen- naisesti OSA:n todellisen vakavuuden arviointia. Tämän tutkielman tuloksista on kirjoitettu tie- teellinen artikkeli Leppänen et.al. RemLogic plug-in for calculation of apnea-hypopnea index ad- justed for severity of individual obstruction events, joka tullaan lähettämään tieteelliseen lehteen

(3)

Abstract

Severity of obstructive sleep apnea (OSA) is diagnosed based on apnea-hypopnea index (AHI) neglecting the severity of individual breathing cessation events. This is suboptimal as obstruction event severity is connected to increased mortality rate. We have previously introduced an adjusted-AHI parameter incorporating number and severity of obstruction events. It is calculated using custom-made MATLAB functions and is not readily available for clinicians. RemLogic is widely used clinical polysom- nography software. Presently, we introduce and evaluate a RemLogic plug-in for de- termination of adjusted-AHI.

The plug-in is tested comparing adjusted-AHI values calculated with the plug-in and MATLAB with twenty-five patients from normal, mild, moderate, and severe OSA categories (n_total=100). Furthermore, potential of adjusted-AHI to discriminate the patients with increased risk of severe health consequences is evaluated by retrospective follow-up (mean ±sd follow-up: 194.1 ± 54.0 months) of 1128 working-age men (without continuous positive airway pressure treatment) with suspected OSA.

Adjusted-AHI values, calculated with the RemLogic plug-in and MATLAB, were strongly correlated (r = 1.000, p < 0.001) and their average difference (mean ± sd) was minimal (0.08 ± 0.19 %). Using adjusted-AHI to define the severity of OSA led to significant rearrangement of the patients between the severity categories, resulting higher hazard ratios of overall, cardiovascular, and non-cardiovascular mortalities in the severe OSA group. In addition, adjusted-AHI, in contrast to conventional AHI, was found to be independent risk factor for the overall mortality and nonfatal cardiovascular events.

The present RemLogic plug-in allows the clinical use and enables automatic calculation of adjusted-AHI, substantially helping assessment of severity of OSA. A scientific article Leppänen et.al. RemLogic plug-in for calculation of apnea-hypopnea index ad- justed for severity of individual obstruction events has been written from results of this Master of Science thesis and it will be submitted to a scientific journal.

(4)

Esipuhe

Tämä pro gradu -tutkielma tehtiin Itä-Suomen yliopistossa sovelletun fysiikan laitoksella ja Kuopion yliopistollisessa sairaalassa kliinisen neurofysiologian laitoksella uniapnean tutkimusryhmässä.

Haluan kiittää tutkielmani ohjaajia professori Juha Töyrästä ja dosentti Antti Kul- kasta heidän tuestaan, panostuksesta tämän tutkielman tekemiseen sekä heidän erin- omaisista neuvoistaan ja rakentavista kommenteistaan. Lisäksi haluan kiittää myös kaikkia ystäviäni ja työtovereita, joiden kanssa olen voinut keskustella tutkimukseen ja sen ulkopuolelle liittyvistä asioista. Lopuksi haluan kiittää vanhempiani, appivan- hempian ja etenkin kihlattuani Iidaa kaikesta tuesta opiskelujeni sekä tämän työn aikana.

Kuopiossa, kesäkuu 2015

Timo Leppänen

(5)

Sisältö

1 Johdanto 7

2 Obstruktiivinen uniapnea 9

2.1 Yleisyys . . . 10

2.2 Patofysiologia . . . 10

2.3 Kliiniset oireet . . . 11

2.4 Riskitekijät ja seuraukset . . . 13

2.5 Hoitokeinot . . . 14

3 Diagnostiikka 17 3.1 Yöpolygrafian analysointikriteerit . . . 20

3.2 Uudet parametrit . . . 22

4 Tutkimuksen tavoitteet 24 5 Tutkimusaineisto ja menetelmät 25 6 Tulokset 28 7 Pohdinta 32 Viitteet . . . 36

(6)

Lyhenteet

AASM American Academy of Sleep Medicine

adjusted-AHI hengityskatkojen vakavuuden huomioiva apnea-hypopnea-indeksi

AHI apnea-hypopnea-indeksi

ApDur yksittäisen apnean kesto

BMI painoindeksi (kg/m²)

CPAP jatkuva ylipainehoito

DesArea yksittäisen happisaturaatiolaskun pinta-ala

EKG sydänsähkökäyrä

EEG aivosähkökäyrä

EMG lihassähkökäyrä

EOG elektro-okulogrammi

HypDur yksittäisen hypopnean kesto

kg kilogramma

kk kuukautta

m² metrin neliö

n potilaiden/ tapahtumien lukumäärä

ODI happisaturaatiolaskujen lukumäärä tunnissa (oxygen desaturation index)

OSA obstruktiivinen uniapnea

OSAS obstruktiivinen uniapneasyndrooma

p todennäköisyys hylätä oikeassa oleva nollahypoteesi PaO₂ valtimoveren happiosapaine

r korrelaatiokerroin

RERA hengitysyritykseen liittyvä havahtuminen RIP hengitysteiden induktanssi pletysmografia

SpO₂ veren hemoglobiiniin sitoutuneen hapen suhteellinen määrä SPSS Statistical Package for Social Sciences

(7)

Luku I

Johdanto

Obstruktiivinen uniapnea (obstructive sleep apnea, OSA) on sairaus, jolle on omi- naista toistuvat täydelliset tai osittaiset unenaikaiset hengityskatkot [1]. OSA:a sairastavilla on todettu olevan korkeampi riski sairastua sydän- ja verisuonitauteihin ja sen on havaittu lisäävän kuolleisuusastetta [42, 75, 49, 47, 64, 67]. On arvioitu, että 2 % työikäisistä naisista ja 4 % työikäisistä miehistä sairastaa OSA:a [78]. Lisäksi useat tutkijat ovat arvioineet, että esiintyvyydet ovat aliarvioituja ja edelleen kas- vussa [24, 66].

Unenaikaisia hengityskatkoja kutsutaan apneoiksi tai hypopneoiksi. Apneaksi kutsutaan ≥10 sekuntia kestävää täydellistä hengityskatkoa ja hypopnea on määritelty

≥ 10 sekuntia kestävänä osittaisena hengityskatkona, joka aiheuttaa happisaturaatiolaskun tai havahtumisen [1, 31]. Tällä hetkellä obstruktiivisen uniapneasyndrooman (obstructive sleep apnea syndrome, OSAS) diagnosointi perustuu OSA:an liittyviin kliinisiin oireisiin, erityisesti päiväväsymykseen, sekä apnea-hypopnea-indeksiin (apnea-hypopnea index, AHI) tai happisaturaatiolaskujen esiintymistiheyteen nukuttua tuntia kohden (oxygen desaturation index, ODI) [1]. AHI ottaa huomioon ainoastaan apneoiden ja hypopneoiden keskimääräisen lukumäärän nukuttua tuntia kohden ja ODI happisaturaatiolaskujen keskimääräisen lukumäärän nukuttua tuntia kohden.

Nämä parametrit eivät ota huomioon apnean tai hypopnean kestoa eikä happisaturaatiolaskun kestoa ja syvyyttä. On kuitenkin osoitettu, että pidemmät apneat ja hypopneat sekä pidemmät ja syvemmät happisaturaatiolaskut ovat lyhyempiä ja matalampia vaarallisempia [48]. Niiden on osoitettu myös olevan yhteydessä kohonneeseen kuolleisuusasteeseen keskivaikeaa ja etenkin vaikeaa OSA:a sairastavilla potilailla [47, 48]. Näin ollen, AHI ja ODI eivät välttämättä ennusta parhaalla mahdollisella tavalla OSA:n todellista vakavuutta [39, 50, 54, 55].

Aikaisemmin esittelemämme obstruction severity ja adjusted-AHI parametrit ottavat huomioon apnean ja hypopnean lukumäärien lisäksi niiden keston sekä happisaturaatiolaskun keston ja syvyyden [48, 39]. Obstruction severityn on osoitettu olevan

(8)

vahvemmin yhteydessä sydän- ja verisuonitauteihin ja kuolleisuuteen kuin perinteisen AHI:n [49]. Muraja-Murro et al. (2014) havaitsi, että adjusted-AHI:n käyttäminen OSA:n vakavuuden määrittelijänä johtaa tilastollisesti merkitsevään potilaiden uudel- leenjärjestymiseen OSA:n vaikeusasteluokissa (ei uniapneaa: AHI < 5 h⁻¹, lievä: 5 ≤ AHI < 15 h⁻¹, keskivaikea: 15 ≤AHI < 30 h⁻¹ ja vaikea: AHI ≥30 h⁻¹) [1, 48]. Tä- män uudelleenjärjestymisen seurauksena sydän- ja verisuonitauteihin sairastuvuuden sekä kokonaiskuolleisuuden riskitiheyssuhteet olivat suuremmat keskivaikeasta vaikeaan OSA:a sairastavilla potilailla kuin potilailla, joiden vaikeusaste oli määritelty perinteisen AHI:n mukaan. Tästä huolimatta, kohonneen adjusted-AHI:n ei havaittu olevan itsenäinen kuolleisuutta ja ei-tappavia sydän- ja verisuonitapahtumia lisäävä riskitekijä. RemLogic (Embla, Thornton, CO, USA) on yleisesti kliinisessä käytössä oleva unipolygrafia-ohjelmisto. RemLogic:lla kliinikot pystyvät määrittämään perin- teiset parametrit AHI:n ja ODI:n, mutta eivät adjusted-AHI:ä.

Tässä pro gradu -tutkielmassa esittelemme ja testaamme RemLogic-liitännäisen, joka mahdollistaa adjusted-AHI:n, sekä kaikkien Kulkkaan et al. [40, 39] sekä Muraja- Murron et al. [48] esittelemien uusien parametrien laskennan RemLogic-ohjelmistolla.

Lisäksi tutkimme saadaanko suuremmalla potilasaineistolla osoitettua adjusted-AHI:n lisäävän itsenäisesti kuolleisuutta sekä riskiä ei-tappaville sydän- ja verisuonitapahtumille. Tämän tutkielman tuloksista on kirjoitettu artikkeli Leppänen et.al.RemLo- gic plug-in for calculation of apnea-hypopnea index adjusted for severity of individual obstruction events, joka tullaan julkaisemaan tieteellisessä lehdessä.

(9)

Luku II

Obstruktiivinen uniapnea

Obstruktiivinen uniapnea (OSA) on sairaus, jossa henkilö kärsii toistuvista unenaikaisista hengityskatkoista. Syynä on yleensä ylempien hengitysteiden lihasten rentou- tuminen ja siitä johtuva hengitysteiden osittainen tai täydellinen sulkeutuminen [46].

Obstruktiivisen uniapnean on osoitettu aiheuttavan päiväaikaista väsymystä ja sitä sairastavilla on todettu olevan korkeampi riski sairastua sydän- ja verisuonitauteihin.

OSA:a sairastavilla on myös havaittu kohonnut kuolleisuusaste [42, 75, 49, 47, 64, 67].

Yli 10 sekuntia kestävää hengityskatkoa, jonka aikana hengitysilmavirtauksen amplitudi heikkenee yli 90 %, kutsutaan apneaksi. Osittaisille hengityskatkoille (hypop- neoille) on useampia määritelmiä. American Academy of Sleep Medicine (AASM) määritteli vuonna 2007 hypopnean osittaiseksi hengityskatkoksi, jonka seurauksena hengitysilmavirtauksen amplitudi heikkenee≥30 % yli 10 sekunnin ajaksi aiheuttaen veren happisaturaatiossa ≥4 % pudotuksen (AASM 2007 suositus) [2]. Vaihtoehtoi- sesti hypopnea voidaan määritellä myös yli 10 sekuntia kestävänä osittaisena hengityskatkona, jonka aikana hengitysilmavirtauksen amplitudi pienenee≥50 % aiheuttaen

≥3 % pudotuksen veren happisaturaatiossa tai havahtumisen (AASM 2007 vaihtoehtoinen) [2]. Vähintään 90 % hypopnean pituudesta täytyy täyttää nämä amplitudin laskua koskevat kriteerit [31]. AASM päivitti määritelmiä vuonna 2012 määrittele- mällä hypopnean yli 10 sekuntia kestävänä osittaisena hengityskatkona, jonka aikana hengitysilmavirtauksen amplitudi pienenee ≥ 30 % aiheuttaen ≥ 3 % pudotuksen veren happisaturaatiossa (AASM 2012 suositus). Vaihtoehtoisen määritelmän päivi- tyksessä hyponean aikana hengitysilmavirtauksen amplitudin täytyy heikentyä ≥ 50

% aiheuttaen havahtumisen (AASM 2012 vaihtoehtoinen) [8]. OSA:n vaikeusastetta kuvataan yleensä apnea-hypopnea-indeksin (AHI) avulla. Siinä apneoiden ja hypopneoiden yhteenlaskettu lukumäärä jaetaan nukutulla ajalla [2, 31].

(10)

2.1 Yleisyys

Obstruktiivisen uniapnean yleisyydestä on useita arvioita. Aikuisilla OSA:a on arvioitu esiintyvän 17 % ihmisistä [80]. Lisäksi lievää uniapneaa, johon ei liity päiväai- kaista väsymystä, on arvioitu sairastavan 24 % miehistä ja 9 % naisista [78]. On myös arvioitu, että 93 %:lla naisista ja 82 %:lla miehistä, jotka sairastavat keskivaikeaa tai vaikeaa uniapneasyndroomaa, puuttuu diagnoosi [76]. Suomessa obstruktiivisen uniapnean yleisyyden on arvioitu aikuisilla olevan 8 % [35]. Obstuktiivinen uniapnea on jo tällä hetkellä todellinen uhka kansanterveydelle ja sen yleisyyden uskotaan kasvavan tulevaisuudessa [79].

2.2 Patofysiologia

Obstuktiivisen uniapnean patofysiologia on monimutkainen ja tällä hetkellä osittain tuntematon [46]. Nielun tukkeutuminen aiheutuu yleensä nielun rakenteessa ja ilma- teitä auki pitävien hermolihasmekanismeissa tapahtuneiden muutosten seurauksena.

Muita merkittäviä nielun tukkeutumiseen vaikuttavia syitä ovat ylähengitysteiden lihasten heikentynyt toiminta, kohonnut havahtumiskynnys sekä epävakaa hengityksen säätely [46]. Ylähengitystiet voidaan jakaa kolmeen osaan: alanieluun, suunieluun ja nenänieluun (kuva 2.1). OSA:a sairastavilla potilailla ylähengitysteiden sulkeutuminen johtuu useimmiten suunielun tukkeutumisesta [63].

Ylähengitystiet koostuvat useista lihaksista ja pehmytkudoksesta eikä sillä ole luis- ta tukirakennetta. Kapeammat ylähengitystiet tukkeutuvat leveämpiä helpommin.

Obstruktiivista uniapneaa sairastavien potilaiden ja terveiden henkilöiden (ei uniapneaa) ylähengitysteiden rakennetta on tutkittu muun muassa tietokonetomografial- la ja magneettikuvauksella [28, 63]. OSA:a sairastavilla potilailla ylähengitysteiden poikkipinta-alan on havaittu olevan pienempi kuin henkilöillä, jotka eivät sairasta obstruktiivista uniapneaa [28, 63].

Sisäänhengityksen aikana ilma virtaa nopeimmin siellä, missä hengitysteiden poikkipinta-ala on pienin aiheuttaen muita hengitysteitä suuremman negatiivisen paineen. Kohonnut negatiivinen hengitysteiden paine kiihdyttää hengitysteiden lihasten toimintaa, laajentaa nielua ja säilyttää ilmavirran vastuksen kohtuullisella tasolla he- reilläolon aikana. Genioglossus on viuhkamainen ulkoisen kielen lihas, joka muodostaa suurimman osan kielen rungosta. OSA:a sairastavilla potilailla varsinkin genioglossus- lihaksen toiminnan heikkeneminen johtaa nielun tukkeutumiseen unen aikana [44].

Havahtuminen on tärkeä ihmisen suojamekanismi, joka mahdollistaa hengitysteiden

(11)

uudelleen avautumisen. OSA:a sairastavilla potilailla on havaittu olevan korkeampi havahtumiskynnys kuin henkilöillä, jotka eivät sairasta OSA:a [9]. Uniapnean itses- sään on arveltu olevan yksi syy kohonneeseen havahtumiskynnykseen, joka taas altis- taa potilaan hengitysteiden tukkeumille [9].

Kuva 2.1: Ylähengitystiet voidaan jakaa kolmeen osaan: alanielu, suunielu ja nenä- nielu. OSA:ssa ylähengitysteiden tukkeuma esiintyy yleensä suunielussa [46]. (Kuva muokattu lähteestä http://www.urmc.rochester.edu/ear-nose-throat)

2.3 Kliiniset oireet

Potilas ei yleensä itse tiedä sairastavansa uniapneaa. Taudin diagnosoinnin kannalta olennaisinta onkin yleensä toisen henkilön (yleensä puolison) havainnot kuorsaamises- ta, hengen haukkomisesta ja hengityskatkoksista [30]. Kun OSA:an (AHI ≥5) liittyy oireita, puhutaan obstruktiivisesta uniapneasyndroomasta (OSAS) ja sen yleisimpiä oireita ovat kuorsaus ja voimakas päiväaikainen väsymys [79, 14]. Kuorsaaminen ja väsymys ovat kuitenkin yleisiä myös henkilöillä, jotka eivät sairasta uniapneaa. Siksi

(12)

toisen henkilön havainnot unenaikaisista hengityskatkoista ovatkin ensisijaisen tär- keitä, jotta potilas osaa hakeutua uniapneatutkimuksiin ja saa diagnoosin. Muita OSA:an liittyviä oireita on esitetty taulukossa 2.1.

Taulukko 2.1: Yleisimmät obstruktiivisen uniapneasyndrooman oireet [46].

Päivällä Yöllä

voimakas väsymys kuorsaus

aamuinen päänsärky hengen haukkominen närästys lisääntynyt virtsaamisen tarve

erektiohäiriöt hikoilu

keskittymishäiriöt tukehtumiskohtaukset mielialan vaihtelut yöllinen levottomuus

yskä unettomuus

elämänlaadun heikkeneminen suun kuivuminen

Voimakas päiväaikanen väsymys on yksi yleisimmistä OSAS:n oireista. Aikuisilla päiväaikaista väsymystä on havaittu esiintyvän 21-26 %:lla potilaista [14]. OSAS:n hoidossa käytetyn jatkuvan ylipainehoidon (Continuous Positive Airway Pressure, CPAP) on havaittu vähentävän päiväaikaista väsymystä [79]. Kuitenkaan OSA:n ja voimakkaan päiväaikaisen väsymyksen välistä yhteyttä ei ymmärretä vielä tarkasti sillä on osoitettu, että sekä OSA että normaali kuorsaus (ilman hengityshäiriöitä) aiheuttavat päiväaikaista väsymystä [79]. Vaikka AHI:llä on havaittu olevan itsenäi- nen vaikutus väsymykseen [78, 26], suurin osa potilaista, joilla AHI ≥ 5 eivät itse ilmoita olevansa väsyneitä [79]. Lisäksi itse ilmoitettu väsymys voi aliarvioida todellisen väsymyksen varsinkin niillä potilailla, jotka kärsivät kroonisesta uneliaisuudesta [79]. Tämä tarkoittaa sitä, että OSA-potilailla on huomattavia yksilöllisiä eroja altistua OSA:sta johtuvaan väsymykseen [79]. Kuorsauksen ja voimakkaan päiväaikaisen väsymyksen välillä on myös havaittu merkittävä yhteys ja kuorsauksen on havaittu olevan selkeä merkki OSAS:sta [79]. Uusimpien tutkimusten mukaan kuorsausta tai kuorsaamattomuutta ei voida kuitenkaan hyödyntää OSAS:n diagnostiikassa, sillä lievästi kuorsaavat normaalipainoiset potilaat sairastavat epätodennäköisesti keskivaikeaa tai vaikeaa OSA:a [51].

Lisääntynyt yöllinen virtsaamisen tarve eli nokturia on myös yleinen oire OSAS:a sairastavilla potilailla. Kirjallisuudessa on esitetty, että OSAS:a sairastavista naisista 60 % kärsii nokturiasta, miehillä vastaava osuus on 40 % [27]. Obstruktiivisen uniapnean vakavuuden on myös havaittu olevan yhteydessä nokturian vakavuuteen [27]. Mielenkiintoista on myös se, että 39-50 %:lla uniapneasyndroomaa sairastavista on unettomuuden oireita. Tämä vaikuttaa hieman ristiriitaiselta, sillä samat potilaat kärsivät myös voimakkaasta päiväaikaisesta väsymyksestä [46].

(13)

2.4 Riskitekijät ja seuraukset

Lihavuus on yksi merkittävimmistä OSA:n riskitekijöistä, kaksi kolmasosaa uniapneaa sairastavista potilaista on ylipainoisia [77, 80]. Muutkin tekijät, kuten kohonnut verenpaine, tyypin 2 diabetes sekä miessukupuoli, voivat edistää OSA:n kehittymistä (taulukko 2.2). Lisäksi uniapnean on havaittu olevan itsenäinen riskitekijä sydän- ja verisuonitaudeille, aivohalvaukselle ja mielialahäiriöille [79, 17]. Merkittävimmät obstruktiivisen uniapnean riskitekijät on esitetty taulukossa 2.2.

Taulukko 2.2: Merkittävimmät obstruktiivisen uniapnean riskitekijät [46, 69].

Riskitekijä Suhteellinen riski Viite

liikalihavuus ? ? ?? [56, 68]

miessukupuoli ? ? ? [62, 78]

sydämen vajaatoiminta ? ? ? [29, 32, 81, 19]

kohonnut verenpaine ?? [67, 20]

perinnöllisyystekijät ?? [57, 59]

tyypin 2 diabetes ?? [21, 60, 16]

aivohalvaus ?? [5, 15, 25, 45, 72]

keuhkoverenpainetauti ?? [13, 61]

eteisvärinä ?? [11, 23]

yölliset rytmihäiriöt ? [33, 41]

kilpirauhasen vajaatoiminta ? [3]

tupakointi ? [73, 34]

Lihavuus on yksi vakavimmista OSA:n riskitekijöistä [14, 78, 79]. Ylipainoisilla potilailla ylempien hengitysteiden rakenne ja toiminta ovat muuttuneet, minkä vuoksi hengityskyky on usein heikentynyt [68]. Etenkin sisäelimiin kertyneen rasvan määrän ja OSA:n välillä on havaittu vahva korrelaatio [74]. On myös osoitettu, että 30-49 vuotiailla miehillä, jotka ovat sairaalloisen ylipainoisia (BMI ≥ 40), OSA:n yleisyys on jopa 72 % [80].

Tupakointi on yleisesti vaaraksi ihmisen terveydelle, mutta se myös lisää unenaikais- ta levottomuutta ja hengitysteiden tulehdusriskiä [73]. Tupakoivilla henkilöillä on havaittu yli nelinkertainen riski sairastua OSA:an verrattuna tupakoimattomiin [73].

Lisäksi yli 40 savuketta päivässä polttavilla henkilöillä on yli kuusinkertainen riski sairastua lievään OSA:an ja yli 40-kertainen riski keskivaikeaan tai vaikeaan OSA:n [73].

Miehillä on havaittu olevan kaksinkertainen riski sairastua uniapneaan naisiin verrattuna [62]. Naisilla ja miehillä ylähengitysteitä laajentavien lihasten aktiivisuus sekä

(14)

suunielun anatomia ovat erilaiset. Nämä kaksi tekijää vaikuttavat oletettavasti ylä- hengitysteiden kokoon [62]. Teoriassa kohonnut genioglossus-lihaksen aktiivisuus va- kauttaa ylähengitysteiden toimintaa ja naishormonien on havaittu vaikuttavan tämän lihaksen aktiivisuuteen [62]. Mikäli lisääntynyttä genioglossus-lihaksen aktiivisuutta ilmenee myös unen aikana, naisilla ylähengitystiet eivät tukkiudu eivätkä ahtaudu yhtä todennäköisesti kuin miehillä [62].

2.5 Hoitokeinot

Hoitamattomana OSA voi johtaa pahimmillaan jopa kuolemaan. Tällä hetkellä yleisin obstruktiivisen uniapnean hoitokeino on CPAP (Continuous Positive Airway Pres- sure) eli jatkuva ylipainehoito. CPAP:lla hoidetaan keskivaikeaa tai vaikeaa OSA:a sairastavia potilaita ja lievää OSA:a sairastavia potilaita, joilla on korkea sydän- ja verisuonitautiriski. CPAP-hoidossa CPAP-laite puhaltaa potilaan hengitysteihin ke- vyesti huoneilmaa pienellä paineella kasvoille asetettavan maskin kautta (kuva 2.2).

Virtaava ilma pitää ylähengitystiet avoinna [22]. CPAP:n on osoitettu olevan tehokas hoitokeino [42]. Vaikeaa uniapneaa sairastavilla henkilöillä havaittiin kuolemaan joh- tavia sydän- ja verisuonitapahtumia 1,06 sataa henkilövuotta kohti. CPAP-hoidetuilla verrokeilla havaittujen tapahtumien määrä oli 0,35 [42]. Osa potilaista ei pidä ylipai- nehoidosta. Yleisin syy potilaan tyytymättömyyteen johtuu kasvoille asetettavasta maskista. Se tuntuu epämukavalta, vuotaa tai ei pysy kunnolla paikallaan [6].

Obstruktiivisen uniapnean hoidossa voidaan käytettää myös APAP (autotitrating positive airwey pressure) ja EPAP (expiratory positive airwey pressure) menetelmiä.

Verrattuna CPAP:iin, jossa yön aikana hengitysteihin puhalettavan ilman paine on vakio, APAP-laitteessa ilmanpaine vaihtelee potilaan tarpeiden mukaisesti [4]. Hengi- tysteiden tukkeutuessa laite nostaa painetta, kunnes hengitystiet ovat jälleen avoinna.

Vastaavasti, jos tukkeumia ei esiinny, laite säätää automaattisesti ilmanpainetta pie- nemmäksi [4]. Laitteen on osoitettu olevan yhtä tehokas kuin CPAP:in, mutta se on huomattavasti kalliimpi [4]. Kertakäyttöisessä nenään asetettavassa EPAP-laiteessa on mekaaninen venttiili, jossa on erittäin alhainen sisäänhengityksen vastus, mutta korkea uloshengityksen vastus (kuva 2.3) [7]. Korkea uloshengityksen vastus aiheuttaa positiivisen paineen uloshengityksen aikana, joka johtaa ylähengitysteiden avautumi- seen estäen ylähengitysteiden tukkeutumisen [7]. EPAP:in on havaittu pienentävän tehokkaasti AHI:ä [7]. Lisäksi potilaita, jotka eivät pysty käyttämään CPAP-laitetta, voidaan hoitaa suuhun astetettavilla laitteilla (oral appliances, OAs), jotka eivät kuitenkaan ole yhtä tehokkaita kuin CPAP [43]. Yleisimpiä suuhun asetettavia laitteita ovat MAD:t (mandibular advancement devices), jotka työntävät alaleukaa eteenpäin suurentaen hengitysteitä ja parantaen ilmavirtausta [43].

(15)

Kuva 2.2: Ylipainehoito. CPAP-laitteesta huoneilma johdetaan letkun ja kasvoille asetettavan maskin kautta hengitysteihin.

Toinen tehokas hoitokeino uniapneaan on painonpudotus, sillä ylipaino on merkittä- vin OSA:n riskitekijä [71]. Aiemmissa tutkimuksissa on osoitettu, että pudottamalla painoa ruokavalion avulla 3-18 %, AHI laskee 3-62 % [71]. Sen lisäksi, että painonpudotus ja liikunnan lisääminen vähentävät OSAS:n oireita, niillä on suuri merkitys metabolisen oireyhtymän hoidossa ja ehkäisyssä. Lähtökohtaisesti paino pitäisi saada putoamaan pitkällä aikavälillä pysyvästi, koska se parantaa myös yleistä hyvinvointia [71]. Painonpudotuksen on osoitettu vähentävän etenkin lyhytkestoisten apneoiden ja hypopneoiden lukumääriä, mutta sillä on suotuisa vaikutus myös sydän- ja verisuonitauteihin sekä tyypin 2 diabetekseen [37, 70, 36, 71]. Selällään nukuttaessa painonpudotus vähentää pääasiassa lyhytkestoisia apneoita ja hypopneoita. Nukut- taessa kylkiasennossa tai mahallaan, painonpudotuksen on havaittu lieventävän myös kaikista vaikeimpien apneoiden ja hypopneoiden vakavuutta [38].

Vaikeasti ylipainoisilla potilailla voidaan harkita myös laihdutusleikkausta. Sillä saa- vutetaan keskimäärin 12-37 % painonpudotus, jonka ansiosta AHI:n on havaittu laskevan 48-90 % seurantatutkimuksen lähtötasoon verrattuna [71]. Muissa OSA:n hoidossa käytettävissä leikkausmenetelmissä pyritään muokkaamaan toimintahäiriöisen nielun anatomiaa [46]. Lisäksi leikkauksissa voidaan muuttaa nenän ja nielun ilma- teiden kokoa ja muotoa. Tällaisia menetelmiä ovat esimerkiksi uvulopalatopharyn-

(16)

goplasty (UPPP) ja genioglossus lihaksen uudelleen asettelu. Valitettavasti leikkaus- menetelmillä ei saavuteta hyvää pitkäkestoista vaikutusta [65]

Nukkuma-asento voi vaikuttaa hengitysteiden kokoon. Nukuttaessa selällään ylähen- gitysteiden pinta-ala voi olla pienentynyt varsinkin poikittaissuunnassa [18]. Asen- tohoidon, jonka tarkoituksena on estää potilasta nukkumasta selällään, on osoitettu olevan tehokas hoitokeino potilaille, joilla on kyljellään nukuttaessa matalampi AHI kuin selällään nukuttaessa [18]. Asentohoidossa käytettäviä apuvälineitä ovat esimerkiksi hälytyslaitteet, tyynyt ja tennispallot [18]. Tennispallotekniikaksi kutsuttu asen- tohoito on yksi vanhimmista ja helpoimmista hoitokeinoista. Siinä potilaan selkään vyön tai hihnan avulla kiinnitettävä tennispallo estää potilasta nukkumasta selällään [10].

Kuva 2.3: Nenä-EPAP-laite. Kertakäyttöiset venttiilit asetetaan molempiin sierai- miin liimautuvien tiivisteiden avulla.

(17)

Luku III

Diagnostiikka

Obstruktiivisen uniapnean diagnosointi perustuu potilaalle tehtävään kliiniseen tutkimukseen ja haastatteluun sekä unipolygrafiarekisteröinnissä havaittuihin poikkea- vuuksiin. Sairauden vakavuutta arvioidaan kliinisten oireiden, etenkin päiväaikaisen väsymyksen, sekä unipolygrafiarekisteröinnistä tehtyjen havaintojen perusteella [46].

Unipolygrafiarekisteröinneistä lasketaan AHI sekä ODI, joiden määritelmät on esitetty taulukossa 3.1. AHI ottaa huomioon ainoastaan apneoiden ja hypopneoiden esiintymistiheyden nukuttua tuntia kohden ja ODI happisaturaatiolaskujen esiintymistiheyden nukuttua tuntia kohden. Ne eivät ota huomioon apnean, hypopnean tai happisaturaatiolaskun pituutta eivätkä happisaturaatiolaskun syvyyttä. Potilailla, joilla on sama AHI, onkin todettu olevan suuria eroja apneoiden ja hypopneoiden kokonais- kestoissa [50]. On myös havaittu, että apneoiden keskimääräinen kesto kasvaa taudin vakavuuden funktiona [50]. Samanaikainen kasvu apneoiden kestoissa ja toistumis- tiheydessä voi johtaa AHI:n kasvun tasoittumiseen tai jopa AHI:n pienenemiseen ja siten vaikuttaa OSA:n vakavuuden määrittämiseen.

Taulukko 3.1: Nykyisin käytössä olevien parametrien, AHI:n ja ODI:n, määritel- mät. Apnea ja Hypopnea kuvaavat yksittäistä apneaa ja hypopneaa, Indextime on analysoidun ajanjakson kesto tunteina,Deskuvaa yksittäistä kriteerit täyttävää hap- pisaturaatiolaskua ja L on rekisteröinnin aikana havaittujen tapahtumien kokonais- määrä.

Parametri Parametrin määritelmä AHI (1/h)

L

P

n=1

Apnean+

L

P

m=1

Hypopneam

Indextime

ODI (1/h)

L

P

n=1

Desn

Indextime

(18)

Obstruktiivinen uniapnea jaetaan AHI:n perusteella vaikeusasteluokkiin, jotka on esitetty taulukossa 3.2. AHI:n mukainen jaottelu vaikeusasteisiin perustuu raja-arvot laatineen ryhmän yhteiseen sopimukseen, vaikka raja-arvot perustuvat huonosti kliiniseen näyttöön [1].

Taulukko 3.2:Obstruktiivisen uniapnean jako vaikeusasteluokkiin AHI:n perusteella [1].

Taudin vakavuus AHI ei uniapneaa AHI<5

lievä 5≤AHI <15 keskivaikea 15≤ AHI < 30

vaikea 30≤AHI

Obstruktiivisen uniapnean diagnostiikan kulmakivenä pidetään unipolygrafiaa. Se on yön yli kestävä tutkimus, joka tehdään unisairauksiin erikoistuneessa klinikassa.

Unipolygrafiassa rekisteröidään aivosähkökäyrä (elektroenkefalografia, EEG), sydän- sähkökäyrä (elektrokardiografia, EKG), lihassähkökäyrä (elektromyografia, EMG), silmänliikkeet (elektro-okulografia, EOG), valtimoveren happisaturaatio, nukkuma- asento, kuorsausäänet ja rintakehän sekä pallean liikkeet [2]. Lisäksi unipolygrafiassa arvioidaan hengitysilmavirtausta nenäpainemittauksella tai termistorin avulla [69]

ja menetelmä sisältää usein myös koko yön videokuvaamisen. Unipolygrafia on kuitenkin suhteellisen kallis menetelmä eikä sitä ole mahdollista suorittaa kaikille potilaille. Tämän vuoksi uniapnean diagnosointi perustuu usein yöpolygrafiaan. Sii- nä rekisteröinti suoritetaan kannettavalla laitteella ja rekisteröinneistä saadaan tietoa hengitysilmavirtauksesta, veren happisaturaatiosta, rintakehän ja pallean liik- keistä, nukkuma-asennosta sekä kuorsauksesta. Yöpolygrafiassa ei rekisteröidä EEG- signaalia. Aivosähkökäyräsignaalin puuttuminen rajoittaa menetelmän käyttöä, koska ilman EEG:aa rekisteröinnestä ei voida määrittää havahtumisia eikä siten havahtumiseen johtaneita hypopneoita. Lisäksi tarkkaa nukutun ajan pituutta ei voida määrit- tää; nukahtamis- ja heräämisajankohta joudutaan arvioimaan muista rekisteröidyistä signaaleista. Näistä syistä yöpolygrafiarekisteröinnistä laskettu AHI voi olla todellista arvoa pienempi, mutta huolimatta näistä rajoitteista, kannettavien rekisteröintimene- telmien on osoitettu olevan riittävän tarkkoja ja niitä voidaan käyttää unipolygrafian sijasta OSA:n diagnosointiin [12]. Esimerkki mitatuista yöpolygrafiasignaaleista on esitetty kuvassa 3.1.

(19)

Kuva 3.1: Tyypillisesti rekisteröitävät yöpolygrafiasignaalit: nenän kautta tapah- tuva hengitysilmavirtaus, valtimoveren happisaturaatio (SpO₂), hengityksestä aiheu- tuvat rintakehän ja pallean liikkeet, kuorsaus, sydämen syke sekä nukkuma-asento.

Esimerkkinä kuvaan merkitty apnea hakasulkuihin ja happisaturaatiolasku varjosta- malla (kuva muokattu lähteestä [36]).

(20)

Kliinisissä yöpolygrafiarekisteröinneissä käytetään usein pulssioksimetriä mittaamaan veren happisaturaatiota. Tämän menetelmän heikkoutena on se, ettei pulssioksimet- rillä mitattujen arvojen ja veren happiosapaineen välinen riippuvuus ole lineaarinen.

Jos potilaan happiosapaine on valmiiksi alhainen, apnea tai hypopnea aiheuttaa sy- vemmän happisaturaatiolaskun (kuva 3.2). Toisaalta potilailla, joilla on lähtökoh- taisesti korkeampi happiosapaine, apnean tai hypopnean aiheuttama vaihtelu veren happisaturaatiossa on pienempää, eli happisaturaatiolaskut ovat matalampia.

Kuva 3.2: Hapettuneen hemoglobiinin dissosiaatiokäyrä, valtimoveren happiosapaineen (PaO₂) ja valtimoveren happisaturaation (SpO₂) välinen riippuvuus (kuva muokattu lähteestä [46]).

3.1 Yöpolygrafian analysointikriteerit

Yöpolygrafiarekisteröinnit tehdään kannettavalla rekisteröintilaitteella eivätkä ne si- sällä EEG:a. The American Academy of Sleep Medicine (AASM) päätti vuonna 2007, että kannettavilla rekisteröintilaitteilla tehtyjä mittauksia voidaan käyttää OSA:n diagnosointiin [12] ja kokosi yksityiskohtaiset suositukset yöpolygrafioiden rekiste- röinteihin ja analysointeihin [2]. Sen lisäksi, että tämä menetelmä on unipolygrafiaa halvempi ja helpommin toteutettavissa, potilaiden on myös havaittu nukkuvan paremmin kotona kuin sairaalassa [46]. AASM päivitti yöpolygrafiarekisteröinteihin ja analysointeihin liittyviä suosituksia hypopneoiden osalta vuonna 2012, mutta niitä so-

(21)

velletaan toistaiseksi harvemmin kliinisessä työssä kuin vuoden 2007 suosituksia. On havaittu, että vuoden 2012 AASM:n suosituksien käyttäminen johtaa tilastollisesti merkitsevään AHI:n kasvuun ja näin ollen sairaaloiden, jotka käyttävät eri hypopnea suosituksia, arviot OSA:n vaikeusasteesta eivät ole verrattavissa keskenään [53]. Li- säksi vakuutusyhtiöt ovat olleet tyytymättömiä AASM:n vuoden 2012 päivitykseen lisääntyneiden korvausmaksujen vuoksi [53]. AASM suositukset on tiivistetty taulu- koon 3.3.

Taulukko 3.3: Hengitystapahtumien diagnostiset kriteerit (AASM 2007 ja AASM 2012) [2, 8, 46].

Tapahtuma Anturi Amplitudin pudotus

Kesto (s)

Liitetty SpO₂

Hengitys- yritykset

Havahtu- minen EEG signaalista

apnea suu-nenä

termistori

≥90 % ≥10 obstruktii-

vinen

koko jakson ajan

sentraalinen puuttuvat

sekamuo- toinen

jakson loppupuo- lella hypopnea nenäpai-

neanturi

≥30 % ≥10 ≥4 %

≥50 % ≥10 ≥3 %

≥50 % ≥10 kyllä

hypopnea* nenäpai- neanturi

≥30 % ≥10 ≥3 %

≥50 % ≥10 kyllä

RERA nenäpai-

neanturi

madaltuva ≥10 hengitys-

yritykseen liittyvä

tai rintakehä-

pallea RIP vyöt

≥10 kohonnut hengitys-

yritykseen liittyvä Vuonna 2012 päivitettyä tietoa on merkitty *:llä.

RERA = respiratory effort related arousal (hengitysyritykseen liittyvä havahtuminen)

RIP = respiratory inductance plethysmography (hengitysteiden induktanssi pletysmografia)

(22)

3.2 Uudet parametrit

Nykyisin käytössä olevat diagnostiset parametrit AHI ja ODI ottavat huomioon ainoastaan hengitystapahtumien (apneoiden, hypopneoiden tai happisaturaatioiden) esiintymistiheyden nukuttua tunita kohden. Tutkimusryhmässämme on kehitetty uudet parametrit obstruction severity, desaturation severity, obstruction duration, desaturation duration ja adjusted-AHI parantamaan ja tarkentamaan OSA:n vakavuuden arviointia (taulukko 3.4). Nämä parametrit ottavat huomioon hengitystapahtumien lukumäärän lisäksi niiden keston sekä apneaan tai hypopneaan liittyvän happisaturaatiolaskun pinta-alan. Obstuction severityn arvot on muunnettu adjusted-AHI:n arvoiksi kokeellisesti sovittamalla lineaarinen suora perinteisen AHI:n sekä obstruction severityn neliöjuuren välille 1068 potilaan aineistossa [48]. Tämä mahdollistaa adjusted-AHI:n käytön samoilla diagnostisilla rajoilla, kuin perinteisen AHI:n (taulukko 3.2) [48]. Muraja-Murro et al. 2014 ovat osoittaneet kokonaiskuolleisuuden se- kä sydän- ja verisuoniperäisten kuolemien riskitiheyssuhteiden olevan korkeammat keskivaikeaa ja vaikeaa OSA:a sairastavilla potilailla, kun OSA:n vakavuus oli mää- ritetty adjusted-AHI:n perusteella perinteisen AHI:n sijaan [48]. Adjusted-AHI voi- kin antaa arvokasta lisätietoa arvioitaessa OSA:n todellista vakavuutta. Perinteisen AHI:n on havaitu olevan myös paljon epävakaampi kuin adjusted-AHI:n käytettäessä eri AASM:n määrittämiä analysointikriteereitä (taulukko 3.3) [53]. On osoitettu, et- tä käytettäessä hypopnean analysoinnissa happisaturaatiolaskun tasoa 3 % (AASM 2012 päivitys), perinteisen 4 % sijasta, määritettyjen AHI:n arvojen välillä havaitaan tilastollisesti merkitsevä kasvu. Adjusted-AHI:n arvojen kasvu sitävastoin oli pien- tä, eikä se ollut tilastollisesti merkitsevää [53]. Lisäksi AHI:n on havaittu laskevan tilastollisesti merkitsevästi painonpudotuksen yhteydessä toisin kuin adjusted-AHI:n [52]. Painonpudotus näyttäisi siis vaikuttavan enemmänkin apneoiden ja hypopneoiden lukumääriin, kun taas yksittäisen hengitystapahtuman tai happisaturaatiolaskun vakavuudessa havaittava muutos ei ole yhtä selkeä [52].

Kaikki taulukossa 3.4 esitetyt uudet parametrit lasketaan MATLAB-ohjelmistoon (Mathworks, Natick, MA, USA) luoduilla funktioilla. Laskettaessa parametreja, apnea tai hypopnea yhdistetään happisaturaatiolaskuun, joka alkaa ≤60 sekunnin kuluttua apnean tai hypopnean alkamisesta. Aluksi hypopneat yhdistetään niiden ai- heuttamaan happisaturaatiolaskuun, jonka jälkeen jäljelle jääneet happisaturaatiolaskut yhdistetään apneoihin.

(23)

Taulukko 3.4: Uusien parametrien määritelmät. Yksittäisen apnean, hypopnean ja happisaturaatiolaskun kestoa määritelmissä kuvaavat ApDur, HypDur ja DesDur.

Yksittäisen happisaturaatiolaskun pinta-alaa kuvaa DesArea. Indextime on analysoidun jakson kesto sekunteina jaLon rekisteröinnin aikana havaittujen tapahtumien kokonaismäärä [40, 39, 48].

Parametrin nimi Parametrin määritelmä

Obstruction duration (%)

"

L

P

n=1

ApDurn+

L

P

m=1

HypDurm

Indextime

#

×100%

Desaturation duration (%)

"

L

P

k=1

DesDurk

Indextime

#

×100%

Obstruction severity (s%)

L

P

m=1

(HypDurm×DesArea_m)+

L

P

n=1

(ApDurn×DesArea_n) Indextime

Desaturation severity (%)

L

P

k=1

DesAreak

Indextime

Yksittäisen apnean kesto (s) ApDur_n

Yksittäisen hypopnean kesto (s) HypDur_m

Yksittäisen happisaturaatiolaskun kesto (s)

DesDurk

Yksittäisen happisaturaatiolaskun pinta-ala (s%)

DesArea_k Yksittäisen apnean vakavuus (s²%) ApDur_n×DesArea_n Yksittäisen hypopnean vakavuus

(s²%)

HypDurm×DesAream

Adjusted-AHI (1/h) 5,328×√

ObstructionSeverity

(24)

Luku IV

Tutkimuksen tavoitteet

Tällä hetkellä obstruktiivisen uniapnean vakavuuden luokittelu sekä diagnosointi perustuvat uniapneaan liittyviin kliinisiin oireisiin sekä yöpolygrafiarekisteröinneistä las- kettaviin AHI:in tai ODI:in [2, 31]. Nämä parametrit eivät kuitenkaan huomioi yk- sittäisten epänormaalien hengityskatkojen kestoa tai happisaturaatiolaskujen kestoa tai syvyyttä, toisin kuin aikaisemmin esittelemämme uudet diagnostiset parametrit [40, 39, 48]. Näiden uusien parametrien, etenkin adjusted-AHI:n, on havaittu antavan arvokasta lisätietoa perinteiseen AHI:in sekä parantavan niiden OSA:a sairastavien potilaiden tunnistamista, joilla on kohonnut riski sydän- ja verisuonitapahtumille [48].

Nämä uudet parametrit eivät kuitenkaan ole olleet kliinisesti käytettävissä, sillä niiden laskenta on suoritettu MATLAB-ohjelmistoon luoduilla funktioilla. Tämän pro gradu -tutkielman päätavoitteita olivat:

• luoda liitännäinen yleisesti käytettyyn kaupalliseen unipolygrafiaohjelmistoon, joka mahdollistaa uusien parametrien kliinisen käytön

• testata ja varmistaa liitännäisen laskentatarkkuus ja -oikeellisuus

• selvittää, voidaanko adjusted-AHI:llä itsenäisesti ennustaa OSA:n todellista vakavuutta paremmin, kuin perinteisellä AHI:llä.

.

(25)

Luku V

Tutkimusaineisto ja menetelmät

RemLogic-ohjelmiston (Embla, Thornton, CO, USA) liitännäinen kirjoitettiin C++

kielellä käyttämällä Somnologica 3.3.2 (Flaga, Reykjavik, Islanti) ohjelmiston kehitys- sarjaa (Somnologica Development Kit, SDK) ja käännettiin Microsoft Visual C++ 6.0 (Microsoft, Redmond, WA) ohjelmistolla. Liitännäinen lukee RemLogic:ssa avatusta analysoidusta rekisteröinnistä hengitystapahtumien tiedot ja happisaturaatiokanavan sekä laskee taulukossa 3.4 esitetyt parametrit. Laskettaessa obstruction severity pa- rametria, apnea tai hypopnea yhdistettiin happisaturaatiolaskuun, jos happisaturaatiolasku alkoi ≤ 60 sekunnin kuluttua apnean tai hypopnean päättymisestä. Ensiksi hypopneat yhdistettiin niihin liityviin happisaturaatiolaskuihin, jonka jälkeen jäljelle jääneet happisaturaatiolaskut yhdistettiin apneoihin. Obstruction severity parametrin arvot muunnettiin adjusted-AHI:n arvoiksi perinteisen AHI:n ja obstruction severity:n neliöjuuren välisen lineaarisen sovituksen avulla [48]. Liitännäinen muodostaa HTML-tiedoston (Hyper Text Markup Language), joka sisältää uusien parametrien arvot koko yöltä sekä eriteltyinä eri asentoihin (makuuasentoon, ei-makuuasentoon, oikealle ja vasemmalle kyljelle sekä vatsalleen).

Liitännäinen testattiin vertaamalla sadan potilaan yöpolygrafiarekisteröinneistä Rem- Logic-liitännäisellä ja MATLAB:lla laskettuja parametrien arvoja toisiinsa. Sadan potilaan testiryhmä muodostettiin valitsemalla kaksikymmentäviisi yöpolygrafiarekiste- röintiä jokaisesta OSA:n vaikeusasteluokasta (normaali, lievä, keskivaikea ja vaikea).

Nämä rekisteröinnit valittiin satunnaisesti tässä tutkimuksessa käytetyistä 1459:stä peräkkäin analysoiduista ja teknisesti onnistuneesta rekisteröinnistä.

Lisäksi tässä tutkielmassa tutkittiin takautuvasti seurantatutkimuksella, erottelee- ko adjusted-AHI nykyistä AHI:ä paremmin ne potilaat, joilla on kohonnut riski altistua vakaville terveysvaaroille. Seurantatutkimukseen sisältyi kaikki työikäiset miehet (1459 potilasta, ikä 20-68 vuotta), joille oli tehty yöpolygrafiarekisteröinti uniapneae- päilyn vuoksi Kuopion yliopistollisessa sairaalassa, kliinisen neurofysiologian yksikös- sä vuosina 1992-2003. Kaikki rekisteröinnit analysoitiin uudelleen vuodesta 1992 läh-

(26)

tien. Obstruktiivista uniapneaa sairastavien naisten rekisteröintien vähäisestä mää- rästä johtuen, jätettiin ne tämän tutkimuksen ulkopuolelle. Tutkittaessa OSA:an liit- tyvää kuolleisuutta ja sairastavuutta, pieni määrä rekisteröintejä ei välttämättä anna luotettavaa tulosta, joten tämän vuoksi tähän tutkielmaan hyväksyttiin ainoastaan miehiä. Näistä 1459 potilaasta 273:a elävää sekä 58:aa seurantatutkimuksen aikana kuollutta potilasta oli hoidettu jatkuvalla ylipainehoidolla eikä heitä hyväksyt- ty tutkimukseen. Jäljelle jääneet 1128 potilasta hyväksyttiin seurantatutkimukseen (seuranta-ajan keskiarvo ± keskihajonta: 194,1 ± 54,0 kuukautta). Seuranta-aika määritettiin yöpolygrafiamittauksen rekisteröintipäivästä joko kuolinpäivään (kuol- leilla potilailla) tai kesäkuuhun 2014 (elävillä potilailla).

Pohjois-Savon sairaanhoitopiirin tutkimuseettinen toimikunta (Kuopio, Suomi) on tarkastanut ja antanut puoltavan lausunnon tutkimussuunnitelmalle (päätösten nu- merot 127/2004 ja 24/2013). Tämän tutkielman 1459 potilaan potilasjoukosta 226, 405, 804, 19 ja 106 potilaan osajoukkoja on käytetty aikaisemmissa tutkimuksissa [49, 47, 48, 39, 40]. Tutkituista 1128 potilaasta 156 kuoli seurantatutkimuksen aikana. Kuolinsyyt saatiin Tilastokeskuksesta (Helsinki, Suomi) kesäkuussa 2014. Tutki- musprotokolla on esitetty kuvassa 5.1.

Yöpolygrafiamittaukset rekisteröitiin nelikanavaisella kannettavalla laitteella, Unisal- kulla, potilaiden kotona [47, 39]. Rekisteröinnit analysoitiin AASM:n suositusten ja Kuopion yliopistollisen sairaalan kliinisen neurofysiologian yksikön hyväksymän käy- tännön mauksiesti [31]. Hypopneaan vaadittiin vähintään 10 sekuntia kestävä jakso, jonka aikana hengitysilmavirtausta mittaavan termistorin amplitudi oli pudonnut ≥ 30 % lähtötasosta ja joka aiheutti ≥ 4 % happisaturaatiolaskun (sääntö 4A) [31].

Apneaan vaadittiin vähintään 10 sekuntia kestävä jakso, jonka aikana termistorin amplitudi tippui ≥90 % lähtötasosta [31].

Potilaat jaettiin OSA:n vaikeusasteluokkiin adjusted-AHI:n ja perinteisen AHI:n perusteella. Kokonaiskuolleisuutta, sydän- ja verisuonikuolleisuutta sekä ei-tappavien sydän- ja verisuonitapahtumien (l.ei-tappavien sydäninfarktien, ei-tappavien akuut- tien sydäninfarktien, ei-tappavien aivohalvauksien, ohitusleikkauksien ja pallolaajen- nuksien) esiintyvyyttä vertailtiin perinteisen AHI:n ja adjusted-AHI:n avulla muodostettujen OSA:n vaikeusasteluokkien välillä. Tiedot sydän- ja verisuonitapahtumista kerättiin Kuopion yliopistollisen sairaalan sairaskertomuksista tutkimusryhmämme jäsenten toimesta, jotka eivät analysoineet yöpolygrafiarekisteröintejä eivätkä olleet tietoisia potilaiden OSA:n vakavuudesta. Näin voitiin varmistaa, ettei etukäteistieto selittävästä muuttujasta (OSA:n vakavuus) vaikuta selitettävään muuttujaan (sydän- ja verisuonitautien esiintyvyys). Potilastiedot on esitetty taulukossa 6.1.

(27)

RemLogic-liitännäisellä ja MATLAB:lla laskettujen obstruction severity ja adjusted- AHI parametrien arvojen välistä korrelaatiota tutkittiin intraclass korrelaatiokertoi- men (intraclass correlation coefficient, ICC) avulla ja ICC:n tilastollinen merkitse- vyys testattiin F-testillä. Perinteisellä AHI:llä ja adjusted-AHI:llä muodostettujen OSA:n vaikeusasteluokkien potilaiden välisiä antropometrisia eroavaisuuksia arvioitiin Mann-Whitney U -testillä. Cox:n verrannollisten riskitiheyksien mallilla määritet- tiin ja verrattiin riskitiheyssuhteita normaalissa, lievässä, keskivaikeassa ja vaikeassa OSA:ssa. Cox:n regressiomenetelmän avulla arvioitiin AHI:n ja adjusted-AHI:n kykyä ennustaa itsenäisesti vakavia terveysvaaroja. Riskitiheyssuhteissa ja Cox:n regressio- menetelmässä huomioitiin potilaiden ikä, painoindeksi (body mass index, BMI) ja tupakointi. Tilastoanalyysi tehtiin SPSS-ohjelmistolla (versio 19.0, SPSS Oy, Chica- go, IL, USA) ja tilastollisen merkitsevyyden rajaksi asetettiin p < 0,05.

(28)

Kuva 5.1: Tutkimusprotokolla.

(29)

Luku VI

Tulokset

RemLogic-liitännäisellä ja MATLAB:lla laskettujen obstruction severity ja adjusted- AHI parametrien arvojen välillä havaittiin vahva korrelaatio (molemmissa r = 1,000 ja p < 0,001), joten ne olivat täysin yhdenmukaiset tutkitussa aineistossa. Vastaavat erot (keskiarvo ± keskihajonta) laskettujen arvojen välillä olivat 0,15 ± 0,38 % ja 0,08±0,19 % (taulukko 6.2). Molemmissa parametreissa suurimmat suhteelliset erot laskettujen arvojen välillä olivat potilailla, joiden rekisteröinneissä havaittiin vain vä- hän unenaikaisia epänormaaleja hengitystapahtumia (kuva 6.1).

Kun adjusted-AHI:ä käytettiin perinteisen AHI:n sijasta kuvaamaan OSA:n vakavuutta, potilaat järjestyivät tilastollisesti merkitsevästi uudelleen OSA:n eri vaikeusasteluokkiin. Tämän uudelleen järjestymisen seurauksena kuolleisuuden (2,45) ja ei sydän- ja verisuoniperäisten kuolemien (2,95) riskitiheyssuhteet olivat kohonneet tilastollisesti merkitsevästi vakavassa OSA:n vaikeusasteluokassa (taulukko 6.3). Kun OSA:n vakavuus määriteltiin adjusted-AHI:n perusteella, myös sydän- ja verisuoni- kuolemien (2,10) ja ei tappavien sydän- ja verisuonitapahtumien (1,31) riskitiheyssuhteet kasvoivat. Nämä riskitiheyssuhteet eivät kuitenkaan kasvaneet tilastollisesti merkitsevästi verrattuna normaaliin OSA:n vaikeusasteluokkaan.

Arvioitaessa AHI:n ja adjusted-AHI:n kykyä ennustaa itsenäisesti OSA:an liittyviä vakavia terveysvaaroja, AHI:n ei havaittu olevan itsenäinen tilastollisesti merkitse- vä ennustemuuttuja (kaikissap ≥0,052) (taulukko 6.3). Sitä vastoin adjusted-AHI:n havaittiin olevan itsenäinen tilastollisesti merkitsevästi kuolleisuutta ja ei tappavia sydän- ja verisuonitapahtumia lisäävä riskitekijä (p < 0,05) (taulukko 6.3).

(30)

Taulukko6.1:Potilastietojenmediaanit(vaihteluvälit).PotilaatjaettiinOSA:nvaikeusasteluokkiinperinteisinAHI:njaadjusted-AHI:n (A-AHI)perusteella.Tilastollisestimerkitseviäeroja(p<0,05)AHI:njaadjusted-AHI:nperusteellajaettujenryhmienvälilläarvioitiin Mann-WhitneyU-testilläjaniitäonmerkittytähdellä. NormaaliLieväKeskivaikeaVaikea A-AHIAHIA-AHIAHIA-AHIAHIA-AHIAHI Potilaat(n)2795955053092591328592 BMI(kg/m2 )25,8 (17,5-39,3)26,3 (17,5-47,8)27,2∗ (18,5-47,8)28,1 (19,9-60,6)28,7 (21,0-74,0)29,5 (22,9-46,7)31,8 (21,7-58,5)32,3 (21,7-74,0) Ikä(v)45∗ (20-68)46 (20-68)47∗ (21-68)49 (26-68)50 (27-68)50 (29-68)49 (21-68)50 (21-68) Tupakoivat(%)36,633,632,130,729,728,835,341,3 Seuranta-aika(kk)208 (3-277)204 (3-277)203 (0,5-276)203 (0,5-276)193 (8-276)204 (13-275)195 (1-273)201 (1-274) AHI(1/h)0,7∗ (0,0-10,7)1,7 (0,0-4,9)3,9∗ (0,4-29,5)8,3 (5,0-14,9)14,2∗ (1,5-99,5)19,8 (15,0-29,7)41,9 (7,6-130,5)45,6 (30,0-130,5) A-AHI(1/h)2,6∗ (0,0-4,9)5,4 (0,0-19,9)9,1∗ (5,0-15,0)13,6 (1,8-34,6)20,5∗ (15,0-29,9)21,9 (8,0-59,0)43,4∗ (30,1-123,8)39,5 (15,4-123,8) Obstruction Severity(s%)0,2∗ (0,0-0,9)1,0 (0,0-13,9)2,9∗ (0,9-7,9)6,5 (0,1-42,1)14,8∗ (7,9-31,7)16,9 (2,3-122,7)66,5∗ (31,9-539,8)55,0 (8,3-539,8) Kuolemat(n)2157614551312323 CV-kuolemat(n)1026282328161011 Eitappavat CV-tapahtumat(n)35971138690481926

(31)

Taulukko 6.2: RemLogic-liitännäisellä ja MATLAB:lla laskettujen obstruction severity parametrien sekä adjusted-AHI parametrien väliset Intraclass korrelaatioker- toimet (ICC) sekä keskimääräiset ja absoluuttiset erot (keskiarvo ± keskihajonta).

ICC:n tilastollista merkitsevyyttä (p < 0,001) arvioitiin F-testillä.

Adjusted-AHI (1/h) Obstruction Severity (s%)

ICC 1,000 1,000

Ero (%) 0,077 ± 0,189 0,154 ± 0,380

Absoluuttinen ero 0,013 ± 0,034 0,053 ± 0,208

p-arvo < 0,001 < 0,001

Kuva 6.1: Intraclass korrelaatiot ja Bland-Altman-hajontakuviot RemLogic- liitännäisellä ja MATLAB:lla laskettujen (a) adjusted-AHI (A-AHI) ja (b) obstruction severity parametrien arvojen välillä. Bland-Altman-hajontakuvioiden erot ovat prosentuaalisia ja selvyyden vuoksi keskihajonnat (±0,189 ja ±0,380) jätettiin piir- tämättä.

(32)

Taulukko6.3:Kuolleisuuden,sydän-javerisuonikuolleisuuden(CVkuolleisuuden),ei-sydän-javerisuonikuolleisuudensekäei-tappavien sydän-javerisuonitapahtumienriskitiheyssuhteet(95%luottamusvälit).RiskitiheyssuhteissajaCox:nregressiomenetelmässäonotet- tuhuomioonikä,painoindeksi(BMI)jatupakointi.Adjusted-AHI:n(A-AHI)havaittiinolevanitsenäinenkuolleisuuttajaei-tappavia sydän-javerisuonitapahtumialisääväriskitekijä.Ryhmienvälistätilastollistamerkitsevyyttä(p<0,05)onarvioituCox:nverrannollisten riskitiheyksienmallillajamerkittytähdellä. NormaaliLieväKeskivaikeaVaikeaCox:nregressio- menetelmän p-arvo AHIA-AHIAHIA-AHIAHIA-AHIAHIA-AHIAHIA-AHI Kuolleisuus1,01,01,10 (0,73-1,65)1,43 (0,87-2,35)1,83∗ (1,17-2,88)1,79∗ (1,05-3,05)1,43 (0,82-2,50)2,45∗ (1,29-4,66)0,0520,040∗ CV-kuolemat1,01,01,16 (0,65-2,08)1,35 (0,65-2,79)1,92∗ (1,01-3,66)1,90 (0,89-4,05)1,34 (0,60-2,98)2,10 (0,81-5,40)0,2430,291 MuutkuinCV- kuolemat1,01,01,01 (0,56-1,80)1,52 (0,77-3,03)1,78 (0,94-3,37)1,61 (0,75-3,45)1,60 (0,74-3,45)2,95∗ (1,23-7,07)0,2250,109 Ei-tappavat CV-tapahtumat1,01,01,24 (0,85-1,83)1,21 (0,75-1,96)1,77∗ (1,12-2,79)1,89∗ (1,14-3,14)1,27 (0,71-2,26)1,31 (0,64-2,70)0,1080,040∗

(33)

Luku VII

Pohdinta

Tässä tutkielmassa esittelen luomamme uuden liitännäisen, joka mahdollistaa ke- hittämämme adjusted-AHI:n laskemisen kaupallisessa RemLogic-ohjelmistossa [48].

Sen laskentatarkkuutta tutkittiin vertaamalla sadan potilaan rekisteröinneistä MAT- LAB:lla ja liitännäisellä laskettuja parametrien arvoja toisiinsa. Lisäksi tutkimme, voidaanko adjusted-AHI:llä tunnistaa perinteistä AHI:ä paremmin ne potilaat, joilla on kohonnut riski altistua vakaville terveysvaaroille. Tämän selvittämiseksi teimme takautuvasti seurantatutkimuksen (seuranta-ajan keskiarvo ±keskihajonta: 194,1 ± 54,0 kuukautta) 1128 työikäisellä miehillä (ikä 18-68 vuotta), joita ei ollut hoidettu jatkuvalla ylipainehoidolla.

RemLogic-liitännäisellä ja MATLAB:lla laskettujen obstruction severity ja adjusted- AHI parametrien arvot olivat lineaarisesti korreloituneita ja ero laskettujen parametrien arvojen välillä oli erittäin pieni. Tämän vuoksi liitännäistä voidaan turval- lisesti käyttää obstruction severityn ja adjusted-AHI:n laskemiseen. Sen lisäksi, että adjusted-AHI ottaa huomioon yksittäisen apnean, hypopnean ja happisaturaatiolaskun vakavuuden, sitä voidaan myös käyttää samoilla diagnostisilla rajoilla kuin pe- rinteistä AHI:ä. Sen vuoksi tärkeää, että adjusted-AHI on helposti kliinisesti käytetä- vissä. Liitännäinen mahdollistaa myös muiden taulukossa 3.4 esiteltyjen parametrien laskennan.

RemLogic-liitännäisellä ja MATLAB:lla laskettujen obstruction severity (ero < 0,16

%) ja adjusted-AHI (ero < 0,08 %) parametrien arvot erosivat hieman toisistaan.

Tämä ero johtuu hengitystapahtumien pituuksien pyöristämisestä. Tässä tutkielmassa käytetyssä yöpolygrafiarekisteröintilaitteessa näytteenottotaajuus on 4 Hz. Tästä huolimatta RemLogic:ssa data on interpoloitu ja hengitystapahtumien alku- ja lop- pupisteet voidaan asettaa alkuperäisten datapisteiden väliin. Kun happisaturaatiolasku tapahtumien tiedot viedään RemLogic:sta tekstitiedostoon, alku- ja loppupis- teet pyöristetään lähimpään näytepisteeseen. MATLAB:ssa happisaturaatiolaskujen syvyyksien ja kestojen laskenta perustuu näihin tekstitiedostoihin siirrettyihin tie-

(34)

toihin. Tästä aiheutuu laskentaan pientä virhettä, koska liitännäisellä laskettaessa ei käytetä pyöristettyjä pituuksien ja syvyyksien arvoja. Näin ollen liitännäisellä laskettuja obstruction severity ja adjusted-AHI parametrien arvoja voidaan pitää hieman tarkempina, kuin MATLAB:lla laskettuja parametrien arvoja.

Kun adjusted-AHI:ä käytettiin perinteisen AHI:n sijaan OSA:n vakavuuden mää- rittelemiseen, havaittiin, että potilaat järjestyivät tilastollisesti merkitsevästi uudelleen OSA:n vaikeusasteluokkiin. Terveiden potilaiden (l. AHI < 5) lukumäärän havaittiin laskevan tämän uudelleen järjestymisen seurauksena. Tämä tulos vastaa ai- kaisempia tutkimuksia, joissa on havaittu, että perinteinen AHI saattaa aliarvioida OSA:n todellisen vakavuuden [55]. Tätä tukee myös se, että havaitsimme adjusted- AHI:n olevan itsenäinen tilastollisesti merkitsevästi (p < 0,05) kuolleisuutta ja ei tappavia sydän- ja verisuonitapahtumia selittävä riskitekijä (toisin kuin perinteisen AHI:n, p = 0,052). Johtuen potilaiden uudelleen järjestymisestä, kuolleisuuden ja ei tappavien sydän- ja verisuonitapahtumien riskitiheyssuhteet olivat korkeammat vakavassa, adjusted-AHI:lla määritellyssä OSA:n vaikeusasteluokassa verrattuna perin- teisellä AHI:llä määritettyyn vaikeusasteluokkaan. Olemme aikaisemmin esittäneet, että adjusted-AHI:lla saatetaan pystyä tunnistamaan paremmin ne potilaat, joilla on kohonnut riski altistua vakaville terveysvaaroille [48] ja tämän tutkielman tulokset tukevat tätä. On kuitenkin huomioitava, että adjusted-AHI määrittelee OSA:n vakavuuden uudelleen myös niille potilaille, joilla perinteisen AHI:n perustella ei ole uniapneaa. Tämä voi osittain selittää muutoksia riskitiheyssuhteissa.

Määriteltäessä OSA:n vakavuus perinteisellä AHI:llä, on osoitettu, että vakavaa OSA:a sairastavilla potilailla on korkeampi sydän- ja verisuoniperäinen kuolleisuus kuin potilailla, jotka eivät sairasta OSA:a [75, 58]. Tässä tutkielmassa kokonaiskuolleisuuden, sydän- ja verisuoniperäisen kuolleisuuden, ei-sydän- ja verisuoniperäisen kuolleisuuden sekä ei tappavien sydän-ja verisuonitapahtumien riskitiheyssuhteet olivat korkem- mat vakavassa, adjusted-AHI:lla määritellyssä OSA:n vaikeusasteluokassa kuin perin- teisellä AHI:lla määritellyssä vakavassa OSA:n vaikeusasteluokassa. Kuolleisuuksien riskitiheyssuhteet olivat korkeammat myös lievässä OSA:n vaikeusasteluokassa, kun OSA:n vakavuuden määrittelemiseen käytettiin adjusted-AHI:ä. Vain keskivaikeassa OSA:n vaikeusasteluokassa kuolemien riskitiheyssuhteet olivat pienemmät adjusten- AHI:llä määritellyssä ryhmässä kuin perinteisellä AHI:llä määritellyssä ryhmässä. Ha- vaitsimme kuitenkin, että määriteltäessä OSA:n vakavuus adjusted-AHI:n perusteella, riskitiheyssuhteet kasvoivat OSA:n vakavuuden kasvaessa, kun taas perinteinen AHI ennusti keskivaikeaa OSA:a sairastavilla potilailla olevan suurin riski altistua vakaville terveysvaaroille. Tämän vuoksi arvelemme, että adjusted-AHI voi merkittä- västi parantaa niiden potilaiden varhaista tunnistamista, joilla on korkein sydän- ja

(35)

verisuoniperäinen kuolemanriski. Lisäksi arvelemme, että adjusted-AHI antaa kliinisesti pätevää ja tärkeää lisätietoa perinteiseen AHI:in.

Kun OSA:n vakavuus määriteltiin perinteisen AHI:n perusteella, kokonaiskuolleisuuden, sydän- ja verisuoniperäisen kuolleisuuden, ei-sydän- ja verisuoniperäisen kuolleisuuden ja ei tappavien sydän- ja verisuonitapahtumien riskitiheyssuhteet olivat kor- keimmat keskivaikeaa OSA:a sairastavilla potilailla. Kun adjusted-AHI:ä käytettiin OSA:n vakavuuden määrittelijänä, havaittiin riskitiheyssuhteiden kasvavan OSA:n vakavuuden kasvaessa ja olevan korkein vakavaa OSA:a sairastavilla potilailla, pois- lukien ei tappavien sydän- ja verisuonitapahtumien riskitiheyssuhde. Tämä saattaa olla merkki siitä, että vakavaa OSA:a sairastavilla potilailla sydän- ja verisuonitapah- tumat johtavat useimmiten kuolemaan. Tämän vuoksi adjusted-AHI saattaa arvioida OSA:n todellista vakavuutta paremmin kuin perinteinen AHI.

Tässä tutkielmassa analysoidut mittaukset rekisteröitiin kannettavalla nelikanavaisella yöpolygrafialaitteella potilaiden kotona [47, 39]. Näillä kannettavilla rekisteröin- tilaitteilla ei voitu rekisteröidä aivosähkökäyrää (elektroenkefalografia, EEG). Tästä syystä havahtumisia sekä havahtumiseen johtaneita hypopneoita ei pystytty havaitse- maan. Lisäksi EEG:n puuttuminen vaikuttaa myös määritettyyn nukuttuun aikaan.

On kuitenkin osoitettu, että kannettavat monitorointilaitteet, jotka eivät rekisteröi EEG:aa, ovat riittäviä ja niitä voidaan käyttää unipolygrafian sijasta OSA:n diagno- soinnissa [12]. Koska kaikki rekisteröinnit tehtiin samanlaisilla laitteilla sekä havah- tumisiin johtaneiden hypopneoiden puuttuminen vaikuttaa molempiin parametreihin (l.AHI:in ja adjusted-AHI:in) uskomme, että nämä puutteet eivät merkittävästi vaikuta tässä tutkielmassa esitettyihin tuloksiin. On kuitenkin myönnettävä, että tulevaisuudessa liitännäisen laskentatarkkuus on vielä varmistettava unipolygrafioilla, joissa rekisteröidään myös EEG. Lisäksi tässä tutkielmassa tutkimusaineistoon sisäl- tyi ainoastaan miesten rekisteröintejä. Tulevaisuudessa adjusted-AHI:n potentiaalia erotella potilaat, joilla on kohonnut riski altistua kuolemaan johtaville sydän- ja verisuonitapahtumille, täytyy tutkia myös naisilla.

Tässä tutkielmassa esitettyjen tulosten perusteella voidaan olettaa, että adjusted-AHI arvioi paremmin OSA:n todellista vakavuutta kuin perinteinen AHI. Johtuen potilaiden uudelleen järjestymisestä OSA:n vaikeusasteluokkiin, kokonaiskuolleisuuden, sydän- ja verisuoniperäisten kuolemien, ei-sydän- ja verisuoniperäisten kuolemien se- kä ei tappavien sydän- ja verisuonitapahtumien riskitiheyssuhteet olivat korkeammat vakavassa OSA:n vaikeusasteluokassa, kun adjusted-AHI:ä käytettiin OSA:n vakavuuden määrittämiseen. Tässä tutkielmassa esitelty RemLogic-liitännäinen mahdollistaa adjusted-AHI parametrin kliinisen käytön, joka voi parantaa niiden potilaiden

(36)

diagnosointia, joilla on kohonnut riski altistua kuolemaan johtaville sydän- ja verisuonitapahtumille.

RemLogic-liitännäisen saatavuus

Liitännäinen, lähdekoodi (vaatii Somnologican SDK:n), käyttöopas ja lisätietoa lii- tännäisen teknisistä yksityiskohdista on saatavilla maksutta ottamalla yhteyttä säh- köpostilla osoitteeseen timole@student.uef.fi

(37)

Kirjallisuutta

[1] American Academy of Sleep Medicine.Sleep-related breathing disorders in adults:

recommendations for syndrome definition and measurement techniques in clinical research. The Report of an American Academy of Sleep Medicine Task Force, Sleep, 1999. 22:667-89.

[2] American Academy of Sleep Medicine.The AASM Manual for the Scoring of Sleep and Associated Events, Westchester, 2007.

[3] Al Lawati NM, Patel SR ja Ayas NTEpidimiology, risk factors, and consequences of obstructive sleep apnea and short sleep duration, Prog Cardiovasc Dis, 2009.

51:285-93.

[4] Ayas NT, Patel SR, Malhotra A, Schulzer M, Malhotra M, Jung D, Fleetham J ja Whte DP. Auto-Titrating Versus Standard Continuous Positive Airwey Pressure for the Treatment of Obstructive Sleep Apnea: Results of a Meta-analysis, Sleep, 2004. 27:.249-253.

[5] Bassetti C ja Aldrich MS.Sleep apnea in acute cerebrovascular disease: final report on 128 patiens, Sleep, 1999. 22:217-23.

[6] Berry RB. Improving CPAP compilance - man more then machine, Sleep Med, 2000. 1:175-178.

[7] Berry RB, Kryger MH ja Massie CA. A Novel Nasal Expiratory Positive Airwey Pressure (EPAP) Device for the Treatment of Obstructive Sleep Apnea: A Ran- domized Control Trial, Sleep, 2011. 34:479-485.

[8] Berry RB, Budhiraja R, Gottlieb DJ, American Academy of Sleep Medicine et al. Rules for scoring respiratory events in sleep apnea: update to the 2007 AASM Manual for the Scoring of Sleep and Associated Events. Deliberations of the Sleep Apnea Definitions Task Force of the AASM, J Clin Sleep Med, 2012.

(38)

[9] Berry RB, Kouchi KG, Der DE, Dickel MJ ja Light RW. Sleep apnea impairs the arousal responce to airway occlusion, Chest, 1996. 109:1490-6.

[10] Bignold JJ, Deans-Costi G, Goldsworthy MR, Robertson CA, McEvoy D, Catc- heside PG ja Mercer JD. Poor Long-Term Patient Compliance with the Tennis Ball Technique for Treating Positional Obstructive Sleep Apnea, J Clin Sleep Med, 2009. 5:428-30.

[11] Braga B, Poyares D, Cintra F, Guilleminault C, Cirenza C, Horbach S, Macedo D, Silva R, Tufik S ja De Paola AA. Sleep-disordered breathing and chronic atrial fibrillation, Sleep Med, 2009. 10:212-6.

[12] Collop N, Anderson WM, Boehlecke B, Claman D, Goldberg R, Gottlieb D, Hudgel D, Sateia M ja Schwab R. Clinical guidelines for the use of unattended portable monitors in the diagnosis of obstructive sleep apnea in adult patients, J Clin Sleep Med, 2007. 3:737-747.

[13] Dumitrascu R, Tiede H, Eckermann J, Mayer K, Reichenberger F, Ghofrani HA, Seeger W, Heitmann J ja Schulz R. Sleep apnea in precapillary pulmonary hypertension, Sleep Med, 2013. 14:247-51.

[14] Duran J, Esnaola S, Rubino R ja Iztueta A. Obstructive sleep apnea-hypopnea and related clinical features in a population-based sample of subjects aged 30 to 70 yr., Am J Respir Crit Care Med, 2001. 163:685-9.

[15] Dyken ME, Somers VK, Yamada T, Ren ZY, ja Zimmerman MB. Investigating the relationship between stroke and obstructive sleep apnea, Stroke, 1996. 27:401-7.

[16] Einhorn D, Stewart DA, Erman MK, Gordon N, Philis-Tsimikas A ja Casal E.

Prevalence of sleep apnea in a population of adults with type 2 diabetes mellitus, Endocr Pract, 2007. 13:355-62.

[17] Engleman HM ja Douglas HJ.Sleep 4: Sleepiness, cognitive function, and quality of life in obstructive sleep apnoea/hypopnoea syndrome, Thorax, 2004. 59:618:22.

[18] Epstein LJ, Kristo D, Strollo PJ et al. Clinical guideline for the evaluation, management and long-term vare of obstructive sleep apnea, Chest, 2002. 5:263- 276.

[19] Ferreira S, Marinho A, Patacho M, Santa-Clara E, Carrondo C, Winck J ja Bettencourt P.Prevalence and characteristics of sleep apnoea in patiens with stable heart failure: Results from a heart failure clinic, BMC Pulm Med, 2010. 10:9.

[20] Fletcher EC, Debehnke RD, Lovoi MS ja Gorin AB.Undiagnosed sleep apnea in patiens with essential hypertension, Ann Intern Med, 1985. 103:190-5.

(39)

[21] Foster GD, Sanders MH, Millman R, Zammit G, Borradaile KE, Newman AB, Wadden TA, Kelley D, Wing RR, Sunyer FX, Darcey V ja Kuna ST. Obstruc- tive sleep apnea among obese patiens with type 2 diabetes, Diabetes Care, 2009.

32:1017-9.

[22] Frith RW ja Cant BR Severe obstructive sleep apnoea treated with long term nasal continuous positive airway pressure, Thorax, 1985. 40:45-50.

[23] Gami AS, Pressman G, Caples SM, Kanagala R, Gard JJ, Davison DE, Malouf JF, Ammash NM, Friedman PA ja Somers VK. Association of atrial fibrillation and abstructive sleep apnea, Circulation, 2004. 110:364-7.

[24] Gibson GJ. Obstructive sleep apnoea syndrome: underesimated and unertreated, Br Med Bull, 2004. 72:49-64.

[25] Good DC, Henkle JQ, Gelber D, Welsh J ja Verhulst S.Sleep-disordered breathing and poor functional outcome after stroke, Stroke, 1996. 27:252-9.

[26] Gottlieb DJ, Whitney CW, Bonekat WH, Iber C, James GD, Lebowitz M, Nieto FJ ja Rosenberg CE. Relation of sleepiness to respiratory disturbance index: the Sleep Heart Health Study, Am J Respir Crit Care Med, 1999. 159:502-507.

[27] Hajduk IA, Strollo PJ Jr, Jasani RR, Atwood CW Jr,Houck PR ja Sanders MH. Prevalence and predictors of nocturia in obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome - a retrospective study, Sleep, 2003. 26:61-4.

[28] Haponik EF, Smith PL, Bohlman ME, Allen RP, Goldman SM ja Bleecker ER.

Computerized tomography in obstructive sleep apnea. Correlation of airway size with physiology during sleep and wakefullness, Am Rev Respir Dis, 1983. 127:221- 6.

[29] Herrscher TE, Akre H, Overland B, Sandvik L ja Westheim AS. High prevalence of sleep apnea in heart failure outpatiens: even in patiens with preserved systolic function, J Card Fail, 2011 17:420-5

[30] Ho ML ja Brass SD.Obstructive sleep apnea, Neutrol Int, 2011. 3:e15.

[31] Iber C, Ancoli-Israel S, Chesson AL ja Quan SF. The AASM Manual for the Scoring of Sleep and Associated Events: Rules, Terminology, and Technical Speci- fications, Westchester, IL: AASM, 2007. pp 17-59.

[32] Javaheri S. Sleep disorders in systolic heart failure: a prospective study of 100 male patiens. The final report., Int J Cardiol, 2006. 106:21-8