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閉塞性睡眠時無呼吸（OSA）は、特定の患者の心房細動（AF）の発達に大きく寄与すると考えられています。最近の研究では、OSAの重症度が増加するAFのリスクが高まっていることが示されています。ただし、臨床診療で一般的に使用される無呼吸麻痺指数は、OSAに関連する潜在的な心血管リスクを適切に説明できない場合があります。（1）目的：心臓不整脈との潜在的なつながりを考慮して、OSAの重症度を評価するための新しい方法を提案し、探求する。（2）方法：このアプローチは、酸素脱飽和、パルス到着時間、心拍間隔の関係を考慮することにより、OSAとAFを特徴付けるために、横断的な再発機能を利用します。多項ロジスティック回帰モデルは、4つのレベルのOSA重症度と心臓リズムの問題に関連する4つのグループを予測するために訓練されました。統計分析の効果サイズを推定するために、ランク二側相関係数\ boldmath rrbを使用しました。調査は、2055人の被験者からのポリソムノグラフィデータを含むMESAデータベースを使用して実施されました。（3）結果：派生した相互回復ベースのインデックスは、より高いOSAの重症度（\ BoldMath P 0.01）とAFの存在（\ BoldMath P 0.01）との有意な関連性を示しました。さらに、提案された指数は、ますます重度の心臓リズム問題グループを区別する際の従来の無呼吸麻痺指数よりも著しく大きな効果である\ boldmath rrbでした：0.14 0.06、0.33 0.10、および0.41 0.07。（4）重要性：提案された方法は、臨床診療における本物の睡眠時無呼吸の状態を評価するための補足診断ツールとしての関連性を保持しています。
閉塞性睡眠時無呼吸（OSA）は、特定の患者の心房細動（AF）の発達に大きく寄与すると考えられています。最近の研究では、OSAの重症度が増加するAFのリスクが高まっていることが示されています。ただし、臨床診療で一般的に使用される無呼吸麻痺指数は、OSAに関連する潜在的な心血管リスクを適切に説明できない場合があります。（1）目的：心臓不整脈との潜在的なつながりを考慮して、OSAの重症度を評価するための新しい方法を提案し、探求する。（2）方法：このアプローチは、酸素脱飽和、パルス到着時間、心拍間隔の関係を考慮することにより、OSAとAFを特徴付けるために、横断的な再発機能を利用します。多項ロジスティック回帰モデルは、4つのレベルのOSA重症度と心臓リズムの問題に関連する4つのグループを予測するために訓練されました。統計分析の効果サイズを推定するために、ランク二側相関係数\ boldmath rrbを使用しました。調査は、2055人の被験者からのポリソムノグラフィデータを含むMESAデータベースを使用して実施されました。（3）結果：派生した相互回復ベースのインデックスは、より高いOSAの重症度（\ BoldMath P 0.01）とAFの存在（\ BoldMath P 0.01）との有意な関連性を示しました。さらに、提案された指数は、ますます重度の心臓リズム問題グループを区別する際の従来の無呼吸麻痺指数よりも著しく大きな効果である\ boldmath rrbでした：0.14 0.06、0.33 0.10、および0.41 0.07。（4）重要性：提案された方法は、臨床診療における本物の睡眠時無呼吸の状態を評価するための補足診断ツールとしての関連性を保持しています。
Obstructive sleep apnea (OSA) is believed to contribute significantly to atrial fibrillation (AF) development in certain patients. Recent studies indicate a rising risk of AF with increasing OSA severity. However, the commonly used apnea-hypopnea index in clinical practice may not adequately account for the potential cardiovascular risks associated with OSA. (1) Objective: to propose and explore a novel method for assessing OSA severity considering potential connection to cardiac arrhythmias. (2) Method: the approach utilizes cross-recurrence features to characterize OSA and AF by considering the relationships among oxygen desaturation, pulse arrival time, and heart-beat intervals. Multinomial logistic regression models were trained to predict four levels of OSA severity and four groups related to heart rhythm issues. The rank biserial correlation coefficient, \boldmath rrb, was used to estimate effect size for statistical analysis. The investigation was conducted using the MESA database, which includes polysomnography data from 2055 subjects. (3) Results: a derived cross-recurrence-based index showed a significant association with a higher OSA severity (\boldmath p 0.01) and the presence of AF (\boldmath p 0.01). Additionally, the proposed index had a significantly larger effect, \boldmath rrb, than the conventional apnea-hypopnea index in differentiating increasingly severe heart rhythm issue groups: 0.14 0.06, 0.33 0.10, and 0.41 0.07. (4) Significance: the proposed method holds relevance as a supplementary diagnostic tool for assessing the authentic state of sleep apnea in clinical practice.
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