陈一冰¹，张慧²，李靖³，许培达³，郭豫涛²，解立新^4,5#

1. 解放军总医院第一医学中心呼吸与危重症医学科，北京，100853

2. 解放军总医院第六医学中心肺血管与血栓栓塞性疾病科，北京，100142

3. 华为终端有限公司，深圳，518129

4. 解放军总医院第八医学中心呼吸与危重症医学科，北京，100091

5. 中国老年医学学会

通讯作者：解立新 邮箱：xielx301@126.com

引言：阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）与心血管疾病密切相关，早期筛查至关重要。我们前期的研究已验证基于光电容积脉搏波（PPG）的智能手表算法可用于OSA风险检测。
目的：本研究旨在真实世界环境下，分析中国智能穿戴设备（SWD）用户的OSA特征及其与心律失常风险的关联。
方法：2019年12月15日至2022年1月31日期间，顺利获得华为设备对中国智能穿戴设备用户进行OSA风险筛查。顺利获得远程随访（包括临床评估和睡眠检测记录）确诊OSA，并分析疾病特征与心律失常风险。
结果：在1,056,494名参与者的大样本中，智能穿戴设备有效识别出19,563名OSA高风险个体，其中1,054例确诊。OSA患者合并肥胖（46.8%）、高血压（19.8%）和心律失常（17.17%）比例较高。95.9%的确诊OSA患者被SWD检测到心律异常或疑似心律失常。年龄是心律失常的独立预测因素，而合并高血压的OSA患者年龄更大、肥胖程度更高，且夜间低氧时间更长（SpO₂<90%时长，P=0.020）。这些结果证实了SWD在OSA筛查中的实用性，并揭示了OSA相关的心血管高风险。
结论：基于PPG的智能穿戴设备可有效筛查OSA并识别心律失常风险升高人群，支持其用于大规模OSA筛查及心血管风险管理。
关键词：阻塞性睡眠呼吸暂停；智能穿戴设备；心律失常；高血压