Pneumologie 2003; 57(12): 734-740
DOI: 10.1055/s-2003-812423
Originalarbeit
© Georg Thieme Verlag Stuttgart · New York

Validierung von microMESAM® als Screeningsystem für schlafbezogene Atmungsstörungen

Validation of microMESAM® as Screening Device for Sleep Disordered BreathingY.  Wang1 , T.  Teschler1 , G.  Weinreich1 , S.  Hess1 , T.  E.  Wessendorf1 , H.  Teschler1
  • 1Ruhrlandklinik, Das Lungenzentrum, Abteilung Pneumologie/Schlaf- und Beatmungsmedizin, Essen
Das Screening-Gerät microMESAM® sowie weitere Soft- und Hardware wurden von der Firma MAP, München, zur Verfügung gestellt. UnterstützungDiese Studie wurde von der Gesellschaft für Rehabilitationswissenschaften (GfR) Nordrhein-Westfalen und der Landesversicherungsanstalt Rheinprovinz (LVA) unterstützt.WidmungHerrn Professor Nikolaus Konietzko zum 65. Geburtstag gewidmet.
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Eingang: 14. Oktober 2003

Nach Revision akzeptiert: 14. November 2003

Publication Date:
18 December 2003 (online)

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Zusammenfassung

Hintergrund: Der Goldstandard in der Diagnostik schlafbezogener Atmungsstörungen (SBAS) ist die Polysomnographie (PSG). Da die PSG teuer und arbeitsintensiv ist, wird sie als definitiver Schritt in einer Stufendiagnostik durchgeführt, an deren Anfang ein Screeningtest steht. Die Staudruckmessung mittels Nasenkanüle gilt als sensitivste Methode zur Erkennung von SBAS. Das microMESAM® ist ein neu entwickeltes Screeninggerät mit Nasenkanüle zur Diagnostik von SBAS. Die Software erlaubt eine automatische Analyse von Apnoen, Hypopnoen, Flusslimitierung und Schnarchen. Fragestellung und Methode: Ziel dieser Studie war die Validierung von microMESAM®. Zunächst wurde an der Atemmaschine die Signalqualität der Flusszeitkurve von microMESAM® mit dem Signal eines Pneumotachographen bei Simulation von Apnoen, Hypopnoen und Flusslimitierung verglichen. Bei 50 Patienten mit Verdacht auf obstruktive Schlafapnoe wurden ferner die Ergebnisse der Diagnostik mittels microMESAM® mit automatischer Auswertung des Befundes mit dem Resultat der simultan durchgeführten Polysomnographie (PSG) mit manueller Auswertung korreliert. Ergebnisse: An der Atemmaschine fand sich eine exzellente Übereinstimmung der Form der Flusszeitkurve bei 95 % aller respiratorischen Ereignisse. Die Subtraktion der Fläche unter der Kurve beider Flusszeitkurven ergab eine geringfügige Differenz von nur 4 ± 2 Prozent. Beim klinischen Vergleich von microMESAM® und PSG ergab sich einerseits eine exzellente Korrelation zwischen der Gesamtzahl der Apnoen mit beiden Systemen (r = 0,99) und andererseits zwischen dem Apnoe-Hypopnoe-Index (AHI) in der PSG und dem Respiratory-Disturbance-Index (RDI) beim microMESAM® (r = 0,98). Bei den Hypopnoen hingegen zeigte sich eine breitere Streuung (r = 0,81). Der Mittelwert der Differenz zwischen AHI und RDI betrug 3,8; das 1,96σ-Intervall reichte von + 11,1 bis - 3,5 pro Stunde. Bei einem Grenzwert für AHI und RDI von 5 ergab sich mit microMESAM® eine Sensitivität von 97,3 % und eine Spezifität von 46 %. Bei einem Grenzwert von 10 betrug die Sensitivität 100 % und die Spezifität 87,5 %. Schlussfolgerung: Die Sensortechnik des microMESAM® zeigt eine exzellente Übereinstimmung der Flusszeitkurven mit denen eines Pneumotachographen. Der durch automatische Analyse von microMESAM® ermittelte RDI ermöglicht ohne hohen technischen Aufwand die Erkennung einer SBAS mit hoher Sensitivität und Spezifität. Somit erfüllt microMESAM® die Anforderungen an ein Screeninggerät für SBAS.

Abstract

Introduction: Polysomnography (PSG) is considered the gold standard in the diagnosis of sleep disordered breathing (SDB). Because of costs and labor-intensity it is, however, performed last in graded diagnostic protocols that often involve respiratory pressure measurements via nasal canula as an alternative sensitive method for SDB detection. MicroMESAM, a newly developed screening device based on this method, allows automated analysis of apnoeas, hypopnoeas and snoring. Aim and Methods: To validate the device, we first compared signal quality of MicroMESAM flow-time curves with those generated by a pneumotachograph. Then, in 50 patients suspected of having obstructive sleep apnoea, we compared MicroMESAM-generated automated analysis with manually scored results of simultaneously collected PSG data. Results: MicroMESAM-generated flow-time curves corresponed with pneumotachograph-generated curves in 95 % of respiratory events, resulting in less 4 ± 2 % difference in respective area under the curves. MicroMESAM and PSG generated numbers of apnoeas (r = 0.99) and hypopnoea (r = 0.81), as well as AHI (r = 0.98) correlated highly, displaying mean differences in AHI of 3.8, and in 1.96 σ intervall of + 11.1 to - 3.5/h. Sensitivities and specificities for SDB were 97.3 %, respective 46 % at SDB-defining AHI of 5, and 100 %, respective 87.5 %, at SDB-defining AHI of 10. Summary: MicroMESAM-generated flow-time curves correspond well with pneumotachograph generated curves, producing automated AHIs that are highly sensitive in detecting SDB. MicroMESAM, therefore, is suitable as a screening device for SDB.

Literatur

Prof. H. Teschler

Ruhrlandklinik

Tüschener Weg 40

45239 Essen

Email: Helmutt@t-online.de