动态心电图是临床常用的心血管疾病的筛查手段，通过记录可疑患者自然生活状态下连续24 h以上的心电信号，发现常规心电图不易发现的心律失常事件及ST段异常改变，获得重要诊断评价依据。近年来，动态心电图的临床应用技术不断更新，通过如窦性心率震荡、T波电交替、心率减速力、心率变异性与心电散点图等指标分析，对相关疾病的诊断及预后提供更加全面可靠的数据；其中通过检测心率变异性及推导呼吸曲线等对睡眠呼吸暂停综合征(OSAHS)进行初筛方面的进展受到诸多关注^{[1,2,3,4,5,6,7]}。

OSAHS患者在睡眠中反复出现的呼吸暂停和严重低氧导致机体不断地从以副交感神经张力为主转变为以交感神经张力为主，出现自主神经功能紊乱，导致心率变异性及心率周期性变化规律的改变等参数的变化，从而使动态心电图可以应用于筛查OSAHS。

多导睡眠分析仪(PSG)是目前诊断OSAHS的金标准，但其监测结果易受夜间睡眠状态的影响，并需要昂贵的机器、专业人才和相应的复杂医学技术环境。与动态心电图相比，PSG具有普及程度不高，检查费用较高，患者需留院观察等劣势。临床需要一种简单、便宜的方法来对大量人群进行OSAHS的初筛。而动态心电图初筛OSAHS无需添置新的机器，无需睡眠监测技术专业人员，更无需患者入院留观，对生活和睡眠影响甚小，患者的顺应性相对好。

OSAHS患者反复的呼吸暂停严重低氧所引发的反复以副交感神经张力为主转变为交感神经张力为主的过程，是其影响自主神经的典型表现。HRV是目前公认的反映自主神经功能最敏感的指标^[8]，从理论上讲，它可用于任何与自主神经活动有关的疾患，是能够在动态心电图中通过变换计算出来的^[9]。

有研究表明，OSAHS患者HRV发生改变，改变程度与病情严重程度相关，且应用正压通气治疗改善呼吸暂停后HRV将有所下降^[10]。Vanninen等^[11]在12例患者中应用动态心电图通过HRV指标评价心脏交感神经张力在睡眠呼吸暂停发作期间的变化，发现在呼吸暂停期间主要反映迷走神经张力的频域指标高频(HF)率未发生明显变化，但反映交感神经张力的低频(LF)率持续性地增加，导致交感与迷走神经之间的平衡(HF/LF)发生明显变化。亦有研究表明，在中、重度睡眠呼吸暂停综合征的男性患者中，极低频增量有明显升高，但在女性患者或轻度睡眠呼吸暂停综合征患者中却无此发现^[12]。

Roche等^[13]研究发现HRV时域分析可作为筛选临床可疑OSAHS患者的一种准确和廉价的方法。而Hilton等^[14]的研究则表明在非快动眼睡眠期间利用HRV的光谱分析比血氧定量法诊断OSAHS更加准确，在快动眼睡眠期准确率相当，研究学者也相继提出应用HRV频域分析来初筛临床可疑的OSAHS患者。这表明HRV的频域分析在筛选OSAHS中可能是强有力的指标^[15]。

2001年，美国Harold L Kennedy教授团队研制出应用动态心电图对OSAHS进行初筛的技术，其主要采用心率变异时域和频域分析指标来进行分析。但其初筛的准确率较低，且指标不形象，临床应用中有许多不足。Damy等^[16]的研究发现在心力衰竭患者中，应用以极低频增量为指标的心率增量分析来初筛OSAHS具有较低的特异性(35%)，其阳性预测率(35%)和阴性预测率(54%)也较低，这表明对于心力衰竭的患者，不适合应用HRV分析的方法筛查OSAHS。

为了提高初筛准确率，Moody等^[17]应用连续记录的体表心电图波形推导出呼吸波形，直观反映呼吸运动频率和幅度。他们发现由于呼吸过程中电极与心脏相对位置及经胸电阻抗等发生改变，引起心电图电压的上下波动，即平均心电轴方向的规律性偏移。他们的研究表明同步描记呼吸运动曲线及体表心电图，其所记录的电压规律性上下波动与真实的呼吸运动拟合良好，其中由两个导联心电图平均心电轴差异所推导的呼吸曲线要优于单导联面积推导的。

Travaglini等^[18]研究发现EDR与常规的呼吸曲线相关性很强，且随着导联数增多EDR受噪声干扰的程度大大减少。有研究表明，EDR不仅可计算呼吸频率，还可反映呼吸运动的深浅和呼吸暂停，可用于初筛OSAHS^[9]。

2006年Mueller等^[19]进行了一项研究以明确经胸电阻抗与动态心电图相结合的技术筛查睡眠相关呼吸障碍的准确性。研究中他们对56例住院患者和180例门诊患者应用经胸电阻抗与动态心电图相结合的技术筛查睡眠相关的呼吸障碍，与应用PSG诊断的结果相对比，发现住院患者中此技术准确率95%，特异性97.2%，阳性预测率95%，阴性预测率92%；而门诊患者中准确率80.4%，特异性92.5%，阳性预测率78.7%，阴性预测率93.2%。这表明经胸电阻抗与动态心电图相结合的技术在筛查OSAHS中具有高准确率。

2012年Poupard等^[20]应用动态心电图结合经胸电阻抗紊乱指数和动脉氧分压的方法筛查OSAHS，发现此方法有较高的敏感性(96.8%)和特异性(72.3%)，而其阳性(82.4%)和阴性(94.4%)预测率也较高。

经过大量研究发现部分睡眠呼吸暂停综合征患者发作时的心率趋势图有规律的呈波峰波谷的特征，即周期性心率加快减慢。Guilleminault等^[21]对400例睡眠呼吸暂停患者进行24 h心电监测，发现患者的心率可随呼吸暂停发生周期性改变，呼吸暂停发作时心率下降，在呼吸暂停结束时心率增快。Stein等^[22]发现长时间的CVHR(>36 min)在筛选OSAHS时的精确度达86%，预测不正常睡眠的精确度达100%。较短的CVHR(<36 min)在肯定不是OSAHS时的精确度为100%，因而认为在动态心电图中的HR描记图能够作为一种简单辨别OSAHS和没有明显自主神经损伤的其他睡眠紊乱的方法。同时，对于心力衰竭的患者，Shimizu等^[23]的研究发现应用心率周期性变化筛查重症OSAHS的敏感性为82%，特异性为77%，这表明对于心力衰竭患者，心率周期性变化可作为筛查重症OSAHS的一项有效方法。

使用单一的心率周期性变化的指标筛查睡眠呼吸暂停综合征会有较多患者漏检。基于以上原因，美国Harold L Kennedy教授团队引入新指标——呼吸波，来提高初筛准确率。他们使用动态心电图记录器准确同步提取动态心电图与呼吸波，2种指标相互佐证，提高初筛准确率。这项技术可通过结合呼吸波曲线来判断患者睡眠中呼吸情况：当患者呼吸暂停时，呼吸波曲线可呈直线，当呼吸恢复时呼吸波曲线呈波状，结合心率情况，可提高OSAHS筛查准确率。此法对于呼吸暂停期间心率无明显变化的患者尤其适用。

除应用动态心电图和PSG筛查OSAHS外，标准化问卷调查、血氧分析和(或)鼻气流亦可用于筛查OSAHS^[24]。近年来，一些新型的睡眠呼吸监测仪器也被用于心血管患者OSAHS的筛查，有研究表明其和应用动态心电图得出的心率周期性变异指数有密切相关性^[25]。

OSAHS与心血管疾病关系密切，是多种心血管疾病的独立危险因素。PSG是目前诊断OSAHS的金标准，但在实际临床应用中有多种限制，而动态心电图在临床初筛OSAHS中具有优势，可从心率变异性、心率周期性变化、应用心电图推导呼吸曲线、动态心电图结合呼吸波等方面来筛查OSAHS。经过多年研究，其筛查OSAHS的准确性及特异性大有提高。虽然目前临床上没有统一的规范指标和筛查标准限制了动态心电图在筛查OSAHS大规模的应用，但相比PSG其简便的检测过程、低廉的价格以及良好的患者顺应性等依然使其在大规模初筛OSAHS中具有无法比拟的优势，在大规模人群中普查及初筛OSAHS具有良好的发展前景。