小说的发展移动医疗工具,阻塞性睡眠呼吸暂停:跟踪持续气道正压在床上坚持作为时间的百分比

介绍

大约三分之一的世界人口超重或肥胖(1]。肥胖是一个主要的危险因素为阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA),睡眠障碍的特点是周期性完全或部分上呼吸道阻塞,导致晚上氧含量减少,睡眠碎片,和睡眠质量差2]。阻塞性睡眠呼吸暂停综合症是一个全球性的公共卫生和经济负担,估计影响全球十亿人(3- - - - - -5]。未经治疗的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症通常与白天嗜睡和神经认知障碍有关,而增加机动车事故的风险(6]。此外,有强有力的证据表明,除了体重超标的影响,阻塞性睡眠呼吸暂停综合症是与代谢疾病风险和全因死亡率增加有关7- - - - - -9]。目前,持续气道正压(CPAP)应用在晚上被认为是阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的治疗选择,也没有美国食品和药物管理局批准了药物治疗阻塞性睡眠呼吸暂停综合症(10]。CPAP的作品交付连续的空气压力,防止在睡眠期间上呼吸道关闭。它可以很容易地应用使用各种晚上面具戴在脸上,是非常有效的治疗阻塞性睡眠呼吸暂停综合症。然而,可怜的坚持CPAP疗法是一种常见的问题11- - - - - -13]。CPAP依从性被定义为CPAP使用> 4小时;从临床研究和实际数据的证据表明,坚持是可变的个体,大部分患者不依从的治疗(13- - - - - -16]。等干预教育材料、动机性访谈、远程监控、移动健康(mHealth)技术已经被用来促进坚持CPAP疗法但翻译提供了有限的临床常规病人护理(11,17- - - - - -19]。在临床实践中,实施干预,以促进治疗依从性应该有成本效益的和可伸缩的大,不同的患者群体。因此,迫切需要新方法,促进坚持CPAP疗法。此外,减肥经常被推荐为阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的病人,但它仍然是一个重大的挑战在这个病人的人口20.,21]。因此,急需开发新工具来解决这些重要的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症临床障碍管理。

有效使用CPAP治疗需要通宵阻塞性睡眠呼吸暂停症,也就是说,100%的时间在床上度过的,最佳治疗呼吸事件,缺氧,睡眠碎片,从而避免与时间相关的不良健康影响睡觉没有穿CPAP设备。因此,坚持CPAP的准确计算使用需要一个“分母”,也就是说,他们花了几个小时在床上,不同于坚持,例如,药物的使用。然而,目前CPAP坚持跟踪系统(如智能手机应用程序)只是捕获的小时数每晚使用CPAP设备但不占时间在床上不使用CPAP设备(22]。此外,在临床实践中,根据医疗保险标准,患者穿CPAP装置≥4个小时每晚夜的70%被认为是“附着”疗法。这些政策建议也对卫生公平的影响,考虑到已知的种族或民族和社会经济差异在睡眠模式,尤其是睡眠时间(23]。使用4小时CPAP戴作为一个分界点定义足够的治疗依从性是任意的和可能是误导,因为晚上睡眠模式差异很大和个体,因此有必要衡量CPAP依从性相对于时间在床上。例如,基于4 CPAP依从性阈值,一个病人使用CPAP装置5小时但每晚花8个小时在床上被认为是附着。然而,病人的真正CPAP坚持应该只有63%的比例在床上的时间。因此,应考虑患者的治疗依从性不佳,临床和病人应该建议增加CPAP使用。实现更正确的CPAP坚持的目标和指导方针要求量化CPAP穿的时间在床上所花费的时间成比例。在这方面,可穿戴的移动医疗设备为家庭提供一个有前途的工具监测睡眠使用accelerometry-based技术(24- - - - - -26]。这种移动医疗技术结合CPAP使用数据提供了一个独特的机会来改变阻塞性睡眠呼吸暂停综合症治疗依从性准则和满足未满足的需要病人和卫生保健提供者。

我们的目标是开发一个定制的移动医疗工具来支持对CPAP治疗依从性和减肥阻塞性睡眠呼吸暂停患者的建议。我们开发和测试一个独特的CPAP坚持跟踪模块,测量CPAP穿在床上所花费的时间成比例。我们打算将这新的CPAP坚持跟踪模块集成到我们之前开发的移动医疗技术针对生活方式行为(营养和身体活动)来实现减肥人群中与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症。这个造型的工作使用一个迭代,以用户为中心的流程来设计一个新的CPAP坚持跟踪模块,结合现有的减肥程序;因此,该工具的有效性在没有测试或治疗依从性报道。

方法

概述

这项研究是2020年1月至2021年3月进行的。本研究利用我们现有的技术平台,向患者提供智能手机应用程序和基于web的仪表板干涉(27]。这个平台是建立专门的支持行为干预(27- - - - - -29日)和显示参与者的灵活性,根据规范和coach-facing特性如它们所属的研究和针对的行为改变。现有participant-facing智能手机应用程序包括特性行为改变干预促进减肥,健康的饮食质量,体育锻炼、戒烟。

通过迭代以用户为中心的设计过程中,我们开发和测试一个新的CPAP坚持跟踪模块,集成现有减肥应用与营养,活动,和体重追踪功能。我们的平台组合来自多个设备的信息,包括Fitbit活动追踪器,Fitbit咏叹调规模使用Fitbit应用程序编程接口(API)和CPAP设备(ResMed AirSense 10 AutoSet)使用鸟瞰图API。此外,我们提炼一个同伴干预网络仪表盘(28)给干涉相关信息从新的CPAP坚持跟踪模块和集成的饮食,活动,和体重跟踪特性,他们使用裁缝训练。

迭代以用户为中心的设计过程

三相迭代以用户为中心的流程实施开发一种新的CPAP坚持跟踪模块,集成现有减肥应用。图1提供详细的研究设计方法和参与者特征为每个研究阶段。成年男性和女性被招募了根据入选标准的年龄(20 - 65岁)和阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的诊断。没有排除标准根据BMI,种族,或其他人口特征。

在阶段1(平均年龄45岁,SD 8年),我们旨在收集反馈现有已知的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者的减肥程序接收CPAP治疗。病人返回后续任命芝加哥大学的睡眠障碍诊所招募了如果他们有一个之前的诊断阻塞性睡眠呼吸暂停综合症和先前规定CPAP设备。潜在的参与者进行了一项研究传单的治疗医生在诊所访问。感兴趣的个人讨论了细节的研究协调员,并获得知情同意后参加这项研究。参与者测试现有的减肥程序连接设备,包括一个可戴Fitbit活动追踪(Fitbit激励人力资源)和Fitbit体重秤(Fitbit Aria),自我监控和接收反馈他们的饮食摄入量,体育活动,和重量为10天。最后十天,他们完成了一个调查关于应用程序设计,包括系统可用性量表(30.)的可用性在0 - 100分制,65是一个系统的阈值被认为是可用的。参与者被补偿100美元参与。

在第二阶段(平均年龄47岁,SD 9年),已知的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者接受CPAP治疗进行了研究。病人返回后续任命芝加哥大学的睡眠障碍诊所后被招募之前获得知情同意,如果他们有一个诊断阻塞性睡眠呼吸暂停综合症和先前规定CPAP设备。参与者完成了一项网络调查提供他们的偏好图形显示和解释各种线框的图片显示信息的CPAP跟踪模块。图2说明了线框显示参与者的例子。使用CPAP的各种指标使用通过鸟瞰图API可用,第二阶段的研究旨在开发一个定制的CPAP坚持跟踪模块,显示信息视为最相关和有用的患者接受CPAP治疗。参与者被要求描述他们的理解每个屏幕上显示的信息(例如,adherence-percentage CPAP穿时间百分比相对客观评估的时间在床上;面具泄漏;和低通气指数(AHI),即每小时的睡眠呼吸事件的数量)以及他们如何反应或改变他们的CPAP使用行为在看到屏幕上显示的应用程序。这一阶段进行迭代,这样参与者的调查结果引发了随后的修改的线框图片,导致修改更新的调查设计捕获特性线框图片。总共4连续版本的CPAP跟踪模块和调查生产和之前呈现给参与者基于参与者的反馈。因此,在第二阶段,参与者完成一个版本迭代的调查。设计决策是基于参与者的反馈和调查数据,和一个新的CPAP模块是为Android开发的智能手机。参与者被补偿100美元参与。

在第三阶段(平均年龄55岁,SD 8年),新诊断出患有阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者在芝加哥大学睡眠紊乱诊所,那些CPAP天真,谁拥有一个Android智能手机获得知情同意后被招募。这个阶段涉及的攷虑测试CPAP跟踪模块的应用而参与者使用新规定ResMed autoadjusting CPAP机器(AirSense 10 AutoSet), Fitbit咏叹调规模,Fitbit。应用程序结合新的CPAP模块与减肥跟踪功能让参与者体验和评价综合应用。以图形方式描述的CPAP模块的主屏幕CPAP依从性CPAP使用相对于所花费的时间在床上,表示为一个百分比。主屏幕还显示CPAP单独使用和在床上的时间的小时和分钟。额外的页面显示的应用CPAP坚持数周或数月的时间,以及每天的坚持和面具的细节泄漏。每个参与者都提供一个ResMed AirSense 10 AutoSet CPAP设备,Fitbit咏叹调规模,Fitbit活动监视器(Fitbit激励人力资源)使用3到4周。Fitbit数据被用来追踪所花费的时间在床上,和ResMed数据被用来跟踪CPAP穿的时间允许计算比例的CPAP依从性相对于所花费的时间在床上。参与者还收到每周电话解决任何CPAP, Fitbit,或app-related问题。此外,一些参与者的后期测试在一小时内收到推送通知的自述睡前提醒人们在晚上穿CPAP设备。此外,消息发送于清醒提醒参与者穿Fitbit传感和同步Fitbit设备。 Upon completion of phase 3, participants completed a survey that included the System Usability Scale [30.)对他们的正面和负面的反馈和问题应用的设计和使用的负担。参与者被补偿230美元参与。

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伦理批准

这项研究是由芝加哥大学的机构审查委员会批准(# 19 - 1446)。所有参与者提供知情同意在研究后,研究小组成员解释所有的细节研究和参与者收到了满意的回答所有的问题。

结果

概述

一共有37阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者(男10女27日)参加了这项研究。表1总结了每个研究阶段的主要问题和主要发现。

阶段1,总共7参与者(6男1女)登记。所有参与者发现应用程序易于使用,除了一些困难在数据库中搜索特定的食物。所有参与者也支持使用这个应用程序时,他们感到自信。7的参与者,3(43%)报告说,他们不喜欢软件的总体设计,以及所有3人认为他们不喜欢营养跟踪。当被问及他们最喜欢的功能,7的参与者,3(43%)赞同营养跟踪,3(43%)赞同体重追踪,和2(29%)支持身体活动跟踪。没有参与者发现应用程序难以使用,报告说,他们将需要帮助,或说它太复杂。没有参与者连接设备遇到问题,也就是说,Fitbit活动追踪(Fitbit激励人力资源)或Fitbit体重秤(Fitbit Aria),和与会者评论道,两人都是“易于使用”,他们喜欢“信息直接进入应用”。总的来说,参与者评价应用于83年的平均100点系统可用性,一个分数被认为是表明一个高度可用的系统与其他类似系统相比,从最近的一个评论30.,31日]。

在第二阶段,总共21患者登记。第一个6参与者完成了第一个版本提供的调查和初步反应图形表示(一个例子所示图2)的CPAP使用相对的比例在床上的时间,以及面具泄漏指标。除了看到坚持的百分比,参与者也想看到在床上时间的细节和CPAP穿。他们也喜欢面具总是显示泄漏指标,而不是只有当一个问题出现了。接下来的3被试看表示偏好的最初6个参与者和被问及关于显示的信息的理解。此外,他们显示线框,包括AHI除了面具泄漏。参与者准确解释的意义所显示的信息优先线框图和后续行为他们应该做回应。然而,他们对如何解释AHI感到困惑。鉴于这种反馈,接下来的5被试看3选项显示相关信息CPAP目标达到情况和2选项显示面具泄漏信息没有你好。参与者正确解释成功的百分比和匹配目标的百分比。然而,他们的意见,最好的方法来显示时间的百分比附着CPAP磨损相对于所花费的时间在床上涨跌互现。 Participants interpreted leak information correctly, but some had concerns about having a green light indicator for the absence of leak, particularly when it was displayed, in addition to poor CPAP adherence (ie, low percentage of success), which they found confusing. The final 7 participants responded to visuals depicting adherence with and without the CPAP percentage goal indicated and displayed leak information with and without “no leak” text to represent the absence of a problem. Most preferred having no indicator displayed when there was not a problem with leak. Participants preferred seeing the CPAP percentage goal for which they were striving. The results of this phase characterized the Android version of the app delivered in phase 3 of the study.

第三阶段研究使用应用程序接口,如图所示图3。总共10新诊断阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者CPAP天真同意参与。病人停止参与提供同意后,没有数据收集。9所有的与会者都赞同,他们喜欢的设计和应用程序很容易导航。6用户收到推送通知,所有发现它们有用的好时机。参与者报道,当被问及他们最喜欢的特性的混合营养,体育活动,和CPAP依从性,其中一半支持体育活动。当被问及他们最不喜欢的特性、营养、活动,CPAP坚持都选择20%(2/10)的参与者。参与者把应用程序平均80 100点系统可用性程度,分数被认为是表明一个高度可用的系统(31日]。一些参与者报告期间调用应用程序接口并不总是显示100% CPAP坚持即使他们穿着CPAP装置为整个时间在床上度过的。在仔细检查我们的数据反馈,我们调整CPAP依从性的百分比计算逻辑允许一个15分钟的缓冲时间在床上被Fitbit活动追踪。这轻微的调整我们的计算逻辑保护测量误差的时间在床上被Fitbit (32),而不是妥协CPAP依从性的比例测量的准确性。

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最后应用描述

最终的应用程序设计中所示图3。应用程序允许参与者跟踪CPAP依从性,营养,体育活动,和体重。CPAP跟踪模块显示的百分比CPAP坚持每晚通过黑暗的一个圆的周长的一部分代表的时间百分比CPAP设备使用(CPAP传达的设备通过鸟瞰图API)在床上所花费的时间(由Fitbit手腕传达活动监视器)。“目标:100%”是圆上方显示提醒参与者穿CPAP整个时间在床上度过的。部分也显示,小时,分钟,CPAP磨损时间的持续时间和在床上的时间分别在右边的圆。因此,最后应用CPAP跟踪为参与者提供了有意义的反馈,旨在鼓励和提高他们的CPAP依从性。如果一个参与者的面具高泄漏在任何时候,应用标志着晚上的标签“泄漏”和红点提醒参与者面具的故障诊断问题,并联系他们的卫生保健提供者,是必需的。个性化推送通知参与者的前大约1小时每晚睡前提醒与会者使用CPAP设备,同步Fitbit每天早上醒来的时候。通知是根据参与者的自我报告的睡前第一周,然后调整他们的平均睡前Fitbit所示,数据变得可用。

营养摄入量追踪参与者寻找和选择食品时应用或添加自定义食物或食谱通过记录热量和脂肪克内容。每天摄入卡路里和脂肪克计算。被试看每日卡路里和脂肪克在营养部分的目标,基于其权重计算。运动跟踪的应用程序通过自动传输数据通过蓝牙从参与者的可戴Fitbit活动监视器。体育活动也可以手动输入通过搜索应用程序数据库,其中包括的体育活动强度评价。一个活动可以通过选择特定的活动和跟踪它的持续时间。体重自动跟踪同步Fitbit咏叹调规模;重量也可以手动输入到应用程序如果需要。跟踪每一个元素的应用,随着时间的进展可以被视为一个每周或每月线图。

图3说明了最终应用截图代表参与者连续2天。看到,CPAP穿次非常相似于周三和周四晚上(3小时55分钟和4小时7分钟)。当前临床阈值的基础上定义了4个小时的CPAP穿附着,这个病人会被视为CPAP“不依从周三晚上(3小时55分钟的CPAP穿时间)和“附着”星期四晚上(4小时7分钟的CPAP穿时间)。然而,当时间在床上被认为是使用我们的新开发的CPAP跟踪模块,病人的真实CPAP依从性相对于周三晚上在床上的时间是93%和51%的周四晚上。因此,我们的新CPAP依从性指标占时间在床上提供了重要和临床上有意义的CPAP依从性的信息,不被当前CPAP跟踪技术。

讨论

主要研究结果

我们从事一个三相迭代,以用户为中心的流程开发和测试一个智能手机应用程序,旨在支持CPAP阻塞性睡眠呼吸暂停患者的依从性和减肥行为和超重或肥胖。我们以用户为中心的设计过程识别关键参与者发现有用的信息来跟踪他们的坚持CPAP以及用户接口,参与者发现容易解释。我们发现,参与者不仅满意CPAP使用信息也少,他们提供了解释时更准确的信息相对较少。此外,有一个需要明确的描述提供的信息,我们通过提供描述符或比较器,如“目标:100%。“我们通过调查收集的信息支持设计决策关于适当的特性,功能,研究和用户界面。总的来说,参与者评价系统的高可用性(31日]和报道积极印象的应用特性。此外,根据参与者的反馈在第三阶段,我们增强有用的应用程序通过添加推送通知提醒用户使用CPAP设备(例如,睡前1小时)和手腕活动监视器(即同步设备每天早上)有意义的时候。

与之前的工作

的跟踪是一个独一无二的应用CPAP使用相对客观地评估的时间在床上,用CPAP依从性的百分比表示。收获的数据需要计算百分比CPAP坚持,我们杠杆连接技术,在这种情况下,ResMed CPAP设备(AirSense 10 AutoSet)跟踪CPAP穿时间和Fitbit可穿戴传感器跟踪活动所花费的时间在床上。这部小说CPAP依从性度量提供了明显不同的信息比可用的CPAP跟踪技术,简单报告CPAP设备使用多少个小时在床上不占时间不使用CPAP设备。虽然阻塞性睡眠呼吸暂停综合症可以有效的治疗只有当使用在整个时间在床上,当前临床指南分类患者附着治疗基于截点4小时的CPAP使用(33]。这个坚持的定义被广泛接受,但它主要是基于专家意见和今天仍在普遍使用,尽管缺乏证据表明它是充分的或者有任何健康与使用其他更具体的措施持续时间(11]。通过利用可穿戴传感器技术,可以客观地捕获时间在床上,我们的新应用程序提供了一个小说,更多的信息,临床有意义的衡量CPAP的依从性,可以实现临床指南。首先,我们定义一个新的CPAP依从性指标,认为CPAP磨损和在床上的时间。第二,我们的移动医疗工具是第一个技术捕捉这部小说CPAP依从性指标的百分比。因此,使用应用程序和数据的管理提供了一个重要的缺口阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的病人和卫生保健提供者。未来严谨的研究在不同人群与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的使用这种新的CPAP依从性指标和移动医疗技术调查的角色CPAP的坚持以病人为中心的比例和临床结果。未来的研究还可以提供新的见解的剂量反应CPAP依从性对认知的影响,心血管和代谢的结果(34]。

迄今为止,电子健康干预措施的有效性改善CPAP依从性仍不确定,强调需要新设计的技术支持的干预措施对阻塞性睡眠呼吸暂停综合症(19]。我们应用CPAP使用反馈信息相对于所花费的时间在床上,它可以支持病人CPAP坚持达成他们的目标的100%,也就是说,穿着CPAP在整个时间在床上度过的。实时应用程序数据的比例可以使用CPAP依从性不仅作为病人的自我管理工具,也作为一种监控工具的卫生保健提供者。我们现有的技术平台还允许一个基于web的仪表板显示病人信息的应用程序,这样患者和提供者都可以看到进展的目标。此外,应用程序集成的生活方式行为跟踪功能(饮食、身体活动和体重),从而有可能提高自我管理和积极的行为改变对阻塞性睡眠呼吸暂停患者的减肥目标(19]。类似于我们的集成应用程序设计,其他新兴的移动医疗技术目标人口中的多个行为改变干预与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症(35,36]。

迭代以用户为中心的设计过程用来发展我们的最终应用程序集成CPAP跟踪有显著的优势37,38]。前几个应用程序设计为人口与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症主要依赖临床专家的观点从病人(焦点小组以最小的反馈35]。通过患者在设计过程中从一开始就在,我们增加的可能性最终应用程序很容易使用,有帮助,吸引目标用户(37,39,40]。我们使用低保真线框图来表示用户界面和嵌入式调查收集反馈迅速,无需费时的编程。的迭代特性调查让我们及时应对终端用户反馈特性或图形显示,没有功能,不正确的解释,或不喜欢,让我们更接近一个可行的和可接受的界面。进步的过程让我们的研究团队发现功能,功能,准确地代表所需的信息和接口,满足目标用户,之前从事广泛的和昂贵的编程努力参与应用程序设计。

限制

我们的研究也有一些局限性。尽管新参与者进入研究阶段,导致总样本37个,其中包括经历阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者是CPAP使用和那些CPAP天真,样本收集从一个中心,和一个更大、更多样化样本大小可能会提供额外的洞察力和反馈进一步改进和完善应用。在这个造型的努力生产出应用程序支持终端用户,我们没有收集人口学特征,除了年龄和性别。事实上,更多的患者特征(如种族、社会经济地位和之前CPAP依从性)可能会影响我们的工具的可用性结果。因此,下一步,大型研究在不同患者群体需要获得更多的可用性和有效性的评估这移动医疗工具。在将来,一个iOS版本的应用程序,还需要增加普遍性。

我们的移动医疗工具依赖特定的制造商和使用“消费级“睡眠跟踪器,这是一个务实的选择。尽管每个睡眠追踪设备有自己的测量误差,设备和应用程序意在支持行为的干预,而不是诊断的有效性。值得注意的是,research-grade设备(如活动检测仪)不允许人们从设备接收实时反馈他们的行为,这对自我监控和干预的成功是至关重要的。虽然绝对值可能有一些误差取决于跟踪设备,他们仍然可以可靠地评估趋势随着时间的推移,对于一个给定的个人。此外,在我们的研究中,最近的一代Fitbit模型(ie, Fitbit激励人力资源),执行比初代模型(由于心率的加入到算法),特别是在区分从睡梦中醒来24]。然而,随着时间的推移,改进和更新需要我们的算法来跟上快速变化的技术。我们最后的CPAP模块不显示“你好”基于参与者的反馈困惑于如何解释它,显示首选的信息相对较少。然而,误解AHI是可能的。在未来版本的应用程序,一个AHI度规,也就是说,呼吸暂停负担在“off-CPAP时间”,可以显示跟踪治疗效果(41]。这样一个额外的特性可能会促进病人的依从性,在大样本需要进一步严格的测试。

在这项研究中,我们选择测量的百分比CPAP坚持基于所花费的时间在床上被Fitbit而不是实际的入睡时间,这可能显示为一个潜在的限制。CPAP使用理想情况下会要求在整个睡眠周期。然而,CPAP依从性在床上显示时间的比例是更有意义的病人(即最终用户)在会议的目标CPAP使用所有睡眠期间发生都随着时间在床上度过的。此外,有证据表明,Fitbit活动跟踪器可以接受的水平测量精度的时间在床上与research-grade accelerosensors但可能高估或低估了实际睡眠时间取决于所选择的睡眠模式设置(24,32]。最后,值得注意的是测试应用程序的功效是超出了本研究的范围;因此,未来的试验是必要的。

结论

我们开发了一个新的移动医疗工具,填充的显著差距阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者的临床管理。我们的应用程序使用一种新颖的CPAP依从性指标,也就是说,CPAP依从性CPAP措施使用的比例相对于所花费的时间在床上,并允许跟踪针对减肥的生活行为,如饮食,体育活动,和体重,用于与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症和共病人口超重或肥胖。新开发的移动医疗技术允许跟踪CPAP依从性和生活行为,给它可能支持多个行为变化,优化照顾患有阻塞性睡眠呼吸暂停综合症。