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10年以上前にアイスランドで最初に記述され、その後、世界中の地域社会ベースおよび臨床コホートから数千の多様な被験者で再現されてきた閉塞性睡眠時無呼吸症(OSA)には、患者が報告する症状によって特徴づけられる異なるサブタイプが存在します。過剰な眠気、乱れた睡眠、最小限の症状によって定義されるサブタイプは、これらの様々なコホートで一貫して特定されており、しばしば適度に眠いサブタイプと一緒に見られます。クラスター分析を用いて症状サブタイプを特定することにより、OSA患者間の症候の違いに関する概念を形式化するためのデータ駆動型アプローチが提供され、これは数十年にわたり前の研究で議論されてきたものであり、今後の研究や臨床応用に重要な意味を持ちます。現在の証拠は、OSAに関連する心血管リスクの増加の指標として過剰な眠気を支持していますが、非心血管エンドポイントに関するさらなる研究の機会も残っています。症状サブタイプの枠組みは、過剰な眠気を示す患者においては挑戦的であるが、他のサブタイプにおいては実行可能で臨床的に重要な無作為化臨床試験に情報を提供することができます。症状の不均一性は、最小限の症状を示すOSA患者が治療の利益を要求または受け取る必要があるかどうかを含め、治療勧告への「画一的なアプローチ」を超えるように使用されるべきです。異なる症状表現の根本的メカニズムを特定し、短期的な信頼性を示し、正確な識別に必要な最小限の質問数を決定し、日常的な臨床実践におけるサブタイプを割り当てるためのツールを実装するための研究が必要です。これにより、症状サブタイプがより個別化された医療アプローチを情報提供するための潜在能力を最大限に引き出すことができます。
Keenan et al. (Wed,) はこの問題を研究しました。