自動睡眠試験分析のための方法であって、:酸素脈濃度計を用いて患者の酸素飽和値を連続的にモニタリングするステップと、カプノグラフィーを用いて前記患者の呼気二酸化炭素CO2値を連続的にモニタリングするステップと、前記酸素飽和値および前記呼気CO2値の逐次分析に基づいて、連続的な総合睡眠スコアを計算するステップであって、前記連続的な総合睡眠スコアは、前記睡眠試験のうち少なくとも一部における前記患者の呼吸に関連する睡眠の質を示す、ステップと、を含む、方法。前記逐次分析は、前記酸素飽和値および前記呼気CO2値に対し、以下の群から選択された分析方法を適用するステップを含む:線形回帰モデル、非線形回帰モデル、ファジー理論、ベイジアンネットワーク、デシジョンツリー、ニューラルネットワーク、放射基底関数および専門家システム。請求項1に記載の方法。前記酸素飽和値および前記CO2値のうち1つ以上によって示される無効呼吸を示す複数の発症を検出するステップと、前記検出された発症について重み関数を計算するステップ、をさらに含み、各発症は、適切な重みとして割り当てられる。請求項1に記載の方法。前記各発症についての適切な重みは、各発症の持続時間にわたって前記酸素飽和値およびCO2値に統合関数を適用するステップに基づき、前記統合関数は、以下のパラメータを含む:前記発症の持続時間にわたる前記酸素飽和値およびCO2値、前記発症前に測定された基準酸素飽和およびCO2値、および前記発症の持続時間、請求項3に記載の方法。前記統合関数は、以下からなる群から選択された少なくとも1つのパラメータをさらに含む:前記発症の持続時間にわたる最小酸素飽和およびCO2値と、前記基準酸素飽和およびCO2値との間の差、前記発症の持続時間にわたる最小酸素飽和およびCO2値と、前記基準酸素飽和およびCO2値との間の最大差、前記発症の持続時間にわたる最小酸素飽和およびCO2値、請求項4に記載の方法。前記連続的な総合睡眠スコアから、前記睡眠試験における複数の時間窓それぞれについての総合睡眠スコアを計算するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。前記時間窓は、移動する時間窓である、請求項6に記載の方法。前記移動する時間窓はそれぞれ、一定長さである、請求項7に記載の方法。前記移動する時間窓のうち少なくともいくつかの長さを動的に変更するステップをさらに含む、請求項7に記載の方法。心拍、脳造影図EEG、呼吸流量および胸部の動きからなる群から選択された1つ以上のさらなるパラメータをモニタリングするステップ、をさらに含み、前記連続的な総合睡眠スコアを計算するステップは、前記さらなるパラメータのうち1つ以上にさらに基づく、請求項1に記載の方法。前記連続的な総合睡眠スコアのうち少なくとも一部を総括して、睡眠質スコアの総括を得るステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。自動睡眠試験のためのシステムであって患者の酸素飽和値を連続的にモニタリングするための酸素脈濃度計と、前記患者の呼気二酸化炭素CO2値を連続的にモニタリングするためのカプノグラフィーと、前記酸素飽和値および前記呼気CO2値の逐次分析に基づいて連続的な総合睡眠スコアを計算するように構成された計算ユニットであって、前記連続的な総合睡眠スコアは、前記睡眠試験のうち少なくとも一部における前記患者の呼吸に関連する睡眠の質を示す、計算ユニットと、を含む、システム。前記逐次分析は、前記酸素飽和値および前記呼気CO2値に対し、以下の群から選択された分析方法を適用するステップを含む:線形回帰モデル、非線形回帰モデル、ファジー理論、ベイジアンネットワーク、デシジョンツリー、ニューラルネットワーク、放射基底関数および専門家システム、請求項12に記載のシステム。前記計算ユニットは、前記酸素飽和値および前記CO2値のうち1つ以上によって示される無効呼吸を示す複数の発症を検出するステップと、前記検出された発症についての重み関数を計算するステップであって、各発症は、適切な重みとして割り当てられる、ステップと、を行うようにさらに構成される、請求項12に記載のシステム。前記各発症についての適切な重みは、各発症の持続時間にわたって前記酸素飽和値およびCO2値に統合関数を適用するステップに基づき、前記統合関数は、以下のパラメータを含む:前記発症の持続時間にわたる前記酸素飽和値およびCO2値、前記発症の前に測定された基準酸素飽和およびCO2値、および前記発症の持続時間、請求項12に記載のシステム。前記統合関数は、以下からなる群から選択された少なくとも1つのパラメータをさらに含む:前記発症の持続時間にわたる最小酸素飽和およびCO2値と、前記基準酸素飽和およびCO2値との間の差、前記発症の持続時間にわたる最小酸素飽和およびCO2値と、前記基準酸素飽和およびCO2値との間の最大差、前記発症の持続時間にわたる最小酸素飽和およびCO2値、請求項16に記載のシステム。前記計算ユニットは、前記連続的な総合睡眠スコアから、前記睡眠試験における複数の時間窓それぞれについての総合睡眠スコアを計算するようにさらに構成される、請求項12に記載のシステム。前記時間窓は、移動する時間窓である、請求項17に記載のシステム。前記移動する時間窓はそれぞれ一定長さである、請求項18に記載のシステム。前記計算ユニットは、前記移動する時間窓のうち少なくともいくつかの長さを動的に変更するようにさらに構成される、請求項18に記載のシステム。心拍モニタ、脳波図EEGモニタ、呼吸流量センサー、および胸部動きセンサー、からなる群から選択された少なくとも1つの装置をさらに含み、前記計算するステップは、前記計算ユニットが前記装置のうち1つ以上から受信したデータにさらに基づく、請求項12に記載のシステム。前記計算ユニットは、前記連続的な総合睡眠スコアのうち少なくとも一部を総括して、睡眠質スコアの総括を得るステップを行うようにさらに構成される、請求項12に記載のシステム。いくつかの実施形態の局面は、睡眠試験におけるカプノグラフィーの利用に関連する。前記カプノグラフィーは、、流量計の代わりに用いられるかまたは流量計と共に用いられる。カプノグラフィーは、患者呼吸追跡のためのモニタとしては今日最も高感度であるといわれることが多い。流量計の場合、患者呼吸パターンの変化が睡眠発症として誤認識された結果、誤って高いスコアが出てくることがある。カプノグラフィーは、浅呼吸の検出のために常に用いられているわけではないが、カプノグラフィーを用いれば、相対的測定値ではなく、呼吸成績および呼吸と直接関連した絶対的測定値が得られる。カプノグラフィーを酸素脈濃度計と共に用いることも可能である。なぜならば、飽和度低下およびSpO2レベルによって示される低酸素発症は、浅呼吸よりもリスクとより深く関連するため、呼吸低下発症は飽和度低下発症と同時に発生する症状として定義されているからである。カプノグラフィーをパルス酸素濃度計と共に用いた場合、睡眠障害の検出が可能なだけでなく、重症度評価のためのよりよい手段が得られるため、より信頼性の高い方法が得られる。さらに、上記したように、浅呼吸がより低下して死腔呼吸となった場合も、CO2レベルに同様の影響が現れる。そのため、CO2レベルが低下した場合、フロー単独が低下した場合よりもより患者にとって悪影響のある睡眠発症を示し、前記CO2レベル低下の絶対値は、フローの間接的測定値よりも深い関連を示す。さらに、CO2測定のための口腔鼻カニューレは、呼吸パターンの変化すなわち、鼻から口腔への呼吸から口腔から鼻への呼吸への変化によって影響を受けず、口腔の開口にも依存しない。さらに、CO2波形の振幅は、呼吸成績だけでなく、単一の波形および波形群のパターンの固有の形状も示す。これらの属性全てを総合的に用いれば、睡眠の質を分析するためのよりロバストな手段が得られる。ここで図1を参照する。図1は、患者100が睡眠試験設備に接続されている様子を図示する。口腔鼻カニューレ102aを前記患者の顔の上に配置して、口腔呼吸および鼻呼吸を収集することができる。呼気呼吸は、CO2管102bを通じてカプノグラフィー112へと収集される。カプノグラフィー112は、患者ベッドに隣接して配置され得る。酸素脈濃度計104を患者の指上に配置して、酸素飽和値を測定することができる。任意選択的に、他の多様なセンサーを前記患者に接続するかまたは前記患者と関連付けらることができる。例えば、1つ以上の電極106を前記患者の顔および/または頭皮に取り付けて、眼球運動、脳活動および/またはこれに類するものを測定することができる。1つ以上の弾性ベルト108を被験者に装着させて、被験者の胸部の動きを測定することができる。胸部の動きは、呼吸を示す。異なるセンサーのケーブル110を、睡眠研究室のモニタリング質まで引き出すことができるただし、睡眠試験が研究室内で行われる場合。ここで、前記ケーブルは、計算ユニット108aへと接続され得る。計算ユニット108aは、データの受信および分析を行う。モニタ108bは、発生した1つ以上の睡眠関連スコアをリアルタイムで表示できるよう、計算ユニット108へと接続され得る。任意選択的に、プリンター図示せずを計算ユニット108aに接続して、睡眠試験終了時において総括スコアおよび/または試験期間全体において発生した個々のスコアを印刷することができる。前記印刷されたスコアは、図解的にかつ/または数値的に表示することができる。任意選択的に、印刷の代わりに、図解レポートおよび/または数値レポートをデジタルファイルとして計算ユニット108から生成することも可能である。実施形態において、自動睡眠試験分析のための方法が提供される。前記方法において、酸素飽和が図1の酸素脈濃度計104によってモニタリングされ、CO2が図1のカプノグラフィー112によってモニタリングされ、1つ以上の睡眠関連スコアが図1の計算ユニット108によって計算される。この方法を図2に模式的に示す。前記方法は、以下のステップを含む:睡眠時の所与の時間窓における2つ以上の測定された患者パラメータを受信するステップであって、前記少なくとも2つの測定されたパラメータは、呼吸有効性に関連し、カプノグラフィーおよび酸素脈濃度計から発生する、ステップと、前記時間窓における前記2つ以上の測定された患者パラメータに基づいて、単一の総合睡眠スコアISSを計算するステップであって、前記2つ以上の測定された患者パラメータは、前記睡眠の質および有効性を示す、ステップ。このようにして、各睡眠試験において複数の総合睡眠スコアが計算される。第2にかつ任意選択的に、前記時間窓よりも長い期間にわたって、連続する複数のスコアまたは1組のスコアを計算することで、連続的な総合睡眠スコアCISSが得られる。第3にかつ任意選択的に、患者の複数の総合睡眠スコアの連続的な総合睡眠スコアの総括が得られる。CISSまたはISSを受信または利用して、睡眠質スコアSQSと呼ばれる総括スコアを計算する。前記SQSは、睡眠試験の期間全体にわたって計算してもよいし、あるいは、前記睡眠試験のうち一部例えば、特定の姿勢がとられた期間または特定の睡眠段階にわたって計算してもよい。さらなるパラメータを受信および利用することで、このような部分的期間範囲が規定される。前記方法は、医学的アドバイスを提供するステップをさらに含み得る。有利なことに、前記計算されたCISSおよび/またはSQSにより、量だけに基づいた測定ではなく質に基づいた測定が可能となる。いくつかの実施形態によれば、前記単一の総合スコアは、多様な手段によって計算することができる例えば、前記パラメータの値または導関数のうち1つ以上を考慮した数学方程式、アルゴリズム、公式などの利用。いくつかの実施形態によれば、前記単一の総合スコアを計算するステップは、数学的モデルを適用するステップを含み得る。前記数学的モデルは、前記測定されたパラメータが反映している睡眠の質を示す医療専門家による考慮事項、文献、臨床データ、医療的経験またはこれらの任意の組み合わせを反映する。前記単一の総合スコアを計算するステップは、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、ファジー理論、ベイジアンネットワーク、デシジョンツリー、ニューラルネットワーク、放射基底関数、専門家システムまたはこれらの任意の組み合わせを適用するステップを含み得る。さらなる実施形態によれば、前記少なくとも2つの測定されたパラメータは、CO2関連パラメータおよびO2関連パラメータを含み得る。加えて、心拍、脳造影図EEG、圧力変換器および/または熱電を用いた呼吸流量、胸部の動き、またはこれらの任意の組み合わせを任意選択的に用いることが可能である。前記O2関連パラメータは、SpO2、SpO2の変化、SpO2の変化の傾き、その変動性またはこれらの任意の組み合わせを含み得る。図3は、例示的フローチャートを示す。この例示的フローチャートにおいて、カプノグラフィー、酸素脈濃度計および流量計からの入力パラメータを1つの時間窓にわたって分析し、前記入力パラメータそれぞれに対して変換関数を適用する。その後、単一の総合スコアをパラメータ毎に計算する。次に、シナジールーリングアルゴリズムを用いて、パラメータ毎のスコア全てに基づいて、当該時間窓について単一の総合スコアを生成する。図4に示すフローチャートにおいて、実施形態によれば、連続的な総合睡眠スコアCISSの元となる連続するまたは1組の単一の総合睡眠スコアを計算した後、対象期間における前記CISSの数学的評価に基づいて睡眠質スコアSQSを計算し、その後単一のスコアあるいは1組のスコアまたは行列として提示する。さらなる実施形態によれば、被験者の単一の総合睡眠スコアおよび/またはSQSを計算する方法は、以下のステップをさらに含み得る:1つ以上の被験者特性を受信するステップと、前記2つ以上の測定された患者パラメータおよび1つ以上患者特性に基づいて、前記単一の総合睡眠スコアおよび/またはSQSを計算するステップ。前記1つ以上患者特性は、年齢、重み、性別、医学的状態、投薬状態、病歴またはこれらの任意の組み合わせを含み得る。前記病歴は、喫煙、心臓病、肺病またはこれらの任意の組み合わせを含み得る。さらなる実施形態によれば、前記単一の総合睡眠スコアは、単純な等級例えば、1~100または1~10に基づき得る。そのため、前記単一の総合睡眠スコアは無名スコアであり、睡眠の質の大きさを睡眠試験時における連続的値のみとして示す。よって、最低値が高い質の睡眠を示す場合もあるし、最高値が高い質の睡眠を示す場合もある。さらなる実施形態によれば、患者の単一の総合睡眠スコアおよび/またはSQSを生成する方法は、前記SQSの信頼性インデックスを計算するステップをさらに含み得る。さらなる実施形態によれば、前記SQSは、多様な手段例えば、CISS値の値または導関数例えば、平均、中央値、積分、分散および/これらの組み合わせのうち1つ以上を考慮し得る数学方程式、アルゴリズム、公式などを用いた手段によって計算することができる。いくつかの実施形態によれば、前記SQSを計算するステップは、前記睡眠期間または前記睡眠期間の一部における全般的な睡眠の質を反映した数学的モデルを適用するステップを含み得る。さらなる局面によれば、全般的スコアを計算する方法が提供される。前記睡眠質スコアは、トライアル期間において発生した単一の睡眠質スコアに基づく。前記SQSは、前記トライアルのうち部分的期間例えば、睡眠モードまたは患者位置の時間または期間毎について計算することも可能である。前記SQSは、平均することもできるし、あるいは、一定期間における1組のスコアを記述および提示するための他の任意の標準的統計手段を用いて計算することができる。よって、睡眠質スコアは、規定された期間における全般的な睡眠の質を示す値である。睡眠障害の測定値は、単一の値によって示すこともできるし、あるいは1組の値によって示すこともでき、さらには図解的に示すことも可能である。1組の値は、発症数または発症率に関連する1秒間における単一の総合スコアの統計的評価によって得られた1つの値を含み得る。第3の記載は、前記CISSの分布、標準分布または他の任意の統計評価に関連し得る。さらなる実施形態によれば、前記方法は、前記CISSの図解的表示をさらに含み得る。前記スコアは、リアルタイムで計算することもできるし、装置側でオフタイムで計算することもできるし、あるいは他の装置器具例えば、睡眠ポリグラフ計PSGと組み合わせることも可能である。任意選択的に、前記カプノグラフィー、酸素脈濃度計および任意選択的に流量計からの情報は、通信ポートを介して直接的または無線的にPSGまたは他の睡眠分析ツールへと送信することができる。いくつかの実施形態によれば、睡眠時において収集された多様な患者関連パラメータを分析し、呼吸有効性から見た患者の睡眠の質について、より高精度、包括的、直観的、明確かつおよび有用な情報を睡眠試験の分析器および技術者に提供することが必要とされている。計算されたCISSおよびSQSにより、量だけではなく質にも基づいた測定が可能となる。CISSおよびSQSは、前記パラメータデータを用いてリアルタイムまたはオフタイムで計算することができる。所与の時点において生成さたCISSおよびSQSに基づいた単一の総合睡眠スコアは、先行時間窓における睡眠の質を反映する。前記先行時間窓は、数秒から数分である。前記スコアは、最小時間窓移動窓よりも低い速度で更新される。前記時間窓は、絶対的に一定静的としてもよいし、あるいは適合的に変化させてもよい動的。いくつかの実施形態によれば、前記単一の総合睡眠スコアの計算は、線形関数または非線形関数であってもよいし、あるいは、呼吸有効性を示すパラメータおよび/またはパラメータ導関数の非線形変換であってもよい。非線形変換は、各パラメータに別個に適用することができ、その後単一のスコアに統合してもよいし、あるいは、前記パラメータの統合値に適用してもよい。いくつかの実施形態によれば、前記単一の総合睡眠スコアの計算は、線形関数または非線形関数であってもよいし、あるいは、前記時間窓内の任意の時点におけるパラメータ、前記パラメータの最小値および最大値の絶対値ならびに両者間の差、前記パラメータ値の変化率あるいはこれらの任意の組み合わせの絶対値を考慮した所与の時間窓中のパラメータの変換であってもよい。いくつかの実施形態によれば、前記単一の総合睡眠スコアの計算は、所与の時間窓内のパラメータの線形関数または非線形関数であってもよいし、あるいは、パラメータの通常はより長い異なる時間窓、重要度および重みが被験者特性例えば、年齢、心臓病の存在、肺疾患に依存したパラメータの絶対的基準値、睡眠試験に用いられる他のパラメータ例えば、睡眠段階、寝入ってからの経過時間に依存する絶対的基準値または相対的基準値から計算された絶対基準値も考慮した前記所与の時間窓内のパラメータの変換であってもよい。いくつかの実施形態によれば、前記単一の総合睡眠スコアの計算は、いくつかのパラメータの線形関数または非線形関数あるいは変換であり得る。この場合、前記パラメータのうち第1のパラメータの値またはその任意の導関数例えば、最大、最小、差、変化率、基準値を第2のパラメータの値またはその導関数と組み合わせて用いることができ、これにより、前記入力パラメータと、呼吸有効性に関する前記入力パラメータによる総合的影響との間にシナジーを得ることができる。いくつかの実施形態によれば、前記単一の総合睡眠スコアの計算において、パラメータ発生が時間窓内において検出され、各発症について重み関数が計算される。前記発症は、以下を含み得る:少なくともY秒にわたる無呼吸、少なくともY秒にわたるSpO2値の少なくともXの低下、少なくともY秒にわたるEtCO2値の少なくともXmmHgの低下または増加、少なくともY秒にわたるEtCO2値の最大XmmHgのまでの低下、少なくともY秒にわたるEtCO2値の少なくともXmmHgのまでの上昇、少なくともY秒にわたる少なくともZ率におけるEtCO2値の連続的低下、少なくともY秒にわたる少なくともZ率におけるEtCO2値の連続的上昇、極めて短時間の呼吸スパイク、少なくともY秒にわたるフロー圧力およびまたは熱電の少なくともXの低下、あるいはこれらの任意の組み合わせ。いくつかの実施形態によれば、前記パラメータ値の変化低下または上昇は、基準値に相対して決定される。前記基準値は、連続的に計算することができるすなわち、Y秒毎に更新されるYは1~5秒である。このような連続的計算は、平均値または中央値あるいは他の平均化関数を用いて規定時間窓内のパラメータ値を平均化することにより、行われる。この時間窓は、当該期間におけるパラメータ変動性が低くかつ発症が含まれないように、選択される。前記変動性は、標準偏差、変化範囲、最大、最小、分散などを用いて計算することができる。例えば、10~200秒間継続する時間窓内においてSpO2の基準値を計算することができ、当該期間におけるSpO2値は、±1以下で変化する。いくつかの実施形態において、例えば、圧力、熱電および/またはこれに類するものに基づいた流量計を、前記カプノグラフィーおよび前記酸素脈濃度計に追加することができる。上記したように、フロー変化は、必ずしもCO2の変化を示すわけではない例えば、浅呼吸発生時における呼吸低下発症。そのため、CO2の実質的変化がみられない状態でフロー低下がみられた場合、スコアは一定に低下する。しかし、フロー低下がCO2低下と共にみられた場合、スコア低下もより顕著となる。なぜならば、このスコア低下は、フロー単独によってではなく2つのパラメータによって支持されているからである。いくつかの実施形態において、睡眠ポリグラフ計を用いた睡眠試験において一般的にモニタリングされる他の1つ以上のパラメータが付加され得る。例えば、睡眠ポリグラフ計からの読み取り値は、患者の覚醒を示し得る。このような覚醒が無呼吸および/または呼吸低下の発症の後または無呼吸および/または呼吸低下の発症と同時に発生した場合、以下の2つの理由に起因してスコア低下の原因となり得る。すなわち、第1の理由として、覚醒は、患者の喉が詰まった場合または患者の呼吸が不十分である場合に発生することが多いため、無呼吸/呼吸低下発症の決定の補強材料となる点がある、。第2の理由として、覚醒の存在そのものは低い睡眠質を示し得、さらには、睡眠期間において覚醒が複数回発生した場合、他の問題も発生し得る例えば、日中の眠気、睡眠の妨害、頭痛および/またはこれに類するもの。いくつかの実施形態によれば、各発症について計算された重み関数212は、線形関数または非線形関数であり得、発症時の任意の時点におけるパラメータの絶対値、前記パラメータの最小値および最大値ならびに両者間の差、前記パラメータ値の変化率、前記発症の基準値、前記パラメータ値と前記発症基準値との間の差、積分、極パラメータ値例えば、その最小値間の差、発症基準値、発症の持続時間またはこれらの任意の組み合わせの絶対値を考慮する。いくつかの実施形態によれば、各発症について計算された重み関数212は、線形関数または非線形関数であり得、時間窓内の他のパラメータ単数または複数の値および/または発症を考慮する。前記時間窓は、前記発症持続時間よりも大きいか、前記発症に先行するか、前記発症時におけるものであるか、かつ/または前記発症後のものである。いくつかの実施形態によれば、単一パラメータの発生時または1つよりも多くのパラメータの発生時における単一の総合睡眠スコアは、発症重み関数値または発症重み関数値の線形関数または非線形関数として計算することができる。前記単一の総合睡眠スコアは、発症単数または複数の期間における一定の値であってもよいし、あるいは、前記発症の流れにおいて用いられる関数に固有の発症範囲に相対して変化する連続的値であってもよい。いくつかの実施形態によれば、発症が検出されない場合、前記単一の総合睡眠スコアは、前記パラメータの値および被験者特性例えば、年齢、心臓病の存在、肺疾患ならびに/あるいは睡眠試験に用いられる他のパラメータ例えば、睡眠段階、寝入ってからの経過時間に基づいて計算することができる。例えば、発症が発生しない場合、健常な被験者の単一の総合睡眠スコアは100点中100点であるただし、前記被験者の全パラメータが正常範囲内にある場合。しかし、健常な被験者において低いSpO2例えば、90があるが発症は検出されない場合、前記被験者の単一の総合睡眠スコアは80点まで低下し得る。慢性肺疾患の被験者の場合、SpO2レベルの正常レベルは低い例えば、健常被験者がの正常レベルが98~100であるのに対し、慢性肺疾患の被験者の正常レベルは92である。そして、この慢性肺疾患の被験者の単一の総合睡眠スコアは、100点に近い。さらなる実施形態によれば、SQSすなわち、CISSの総括は、多様な手段によって計算することができる例えば、前記パラメータの値または導関数例えば、平均、中央値、積分、分散のうち1つ以上を考慮した数学方程式、アルゴリズム、公式など。よって、全般的な睡眠の質および呼吸有効性が試験期間にわたって記述される。いくつかの実施形態によれば、前記単一の総合スコアは、多様な手段によって計算することができる例えば、前記パラメータの値または導関数例えば、平均、中央値、積分、分散のうち1つ以上を考慮した数学方程式、アルゴリズム、公式など。いくつかの実施形態によれば、前記単一の総合スコアを計算するステップは、前記測定されたパラメータが反映している睡眠の質を示す医療専門家の考慮事項、文献、臨床データ、医療経験またはこれらの任意の組み合わせを反映した数学的モデルを適用するステップを含み得る。前記単一の総合スコアを計算するステップは、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、ファジー理論、ベイジアンネットワーク、デシジョンツリー、ニューラルネットワーク、放射基底関数、専門家システムまたはこれらの任意の組み合わせを適用するステップを含み得る。前記CO2関連パラメータは、CO2波形関連パラメータ、呼気CO2濃度、呼吸数またはこれらの任意の組み合わせを含み得る。前記CO2波形関連パラメータを以下に挙げる:EtCO2、EtCO2の変化、CO2濃度の増加の傾き、CO2濃度の増加の傾きの変化、CO2濃度の最大値である所定のパーセンテージまで上昇するのに必要な時間、CO2濃度の最大値である所定のパーセンテージまで上昇するのに必要な時間の変化、CO2濃度の最大値である所定のパーセンテージまでの上昇の角度、CO2濃度の最大値である所定のパーセンテージまでの上昇の角度の変化、呼吸間の相関、呼吸間の相関の変化、CO2デューティサイクル、CO2デューティサイクル呼吸持続時間の変化、サイクル呼吸持続時間またはその変動性の変化、あるいはこれらの任意の組み合わせ。実施例1連続的計算のためのCISSの関数および生成の一例を以下に示す。台形状のメンバーシップ関数は、一般的にファジー理論と共に用いられる非線形関数であり、EtCO2および/またはSpO2の任意の値に適用することができる。この関数は、正常範囲のパラメータにおける入力値のスコアが1となるように、設計される。前記値が前記正常範囲から離れるほど、前記スコアが低下する。一般関数:図5は、EtCO2の変換関数を示し、例示的値として、a=20、b=35、c=45およびd=70となっている。図6は、CISSのEtCO2のみについての経時的値を示す。これらのパラメータは、被験者の年齢、病歴および/またはこれに類するものに依存する。これら2つのEtCO2値およびSpO2値の線形組み合わせを用いてCISSを生成する様子を図7に示す。実施例2発症ベース型の計算における睡眠スコアの関数および生成の一例を以下に示す。検出された発症の全範囲に対し、統合関数を適用する。前記統合関数のパラメータとしては、パラメータ値x、発症前の基準値BL、発症長さt、最小値と基準値との間の差、最大差およ最小値がある。以下、このような関数の例をいくつか示す。図8は、0~10の連続的スコア化を用いたCO2濃度波形を示す。図9は、SpO2値と、計算スコア0~100とを示す。図10は、総合スコア0~100を示す。本出願の記載および特許請求の範囲において、含むおよび有するという文言などはそれぞれ、当該文言と関連付けられたリスト中の部材に必ずしも限定されない。