趙 竹,孫家強,別遠志,任秀芹,孫敬武

(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)附屬第一醫(yī)院/安徽省立醫(yī)院耳鼻咽喉頭頸外科,安徽 合肥 230002)

阻塞性睡眠呼吸暫停 (obstructive sleep apnea hypopnea syndrome, OSAHS) 是最常見的睡眠呼吸障礙類型之一。其顯著特征是由于氣道部分或完全阻塞所導(dǎo)致的反復(fù)發(fā)作的睡眠期間呼吸暫停[1]。OSAHS與日?；顒雍蜕鐣δ苷系K密切相關(guān),患者常常會感覺到嚴(yán)重的嗜睡和疲勞感。更重要的是,OSAHS會導(dǎo)致多種慢性疾病如高血壓、糖尿病、血脂異常等發(fā)病率的顯著提高[2,3]。由于當(dāng)代人群飲食和生活習(xí)慣的改變,OSAHS的患病率隨著肥胖癥的流行而不斷增加[4]。其中多數(shù)病例仍未得到有效的診治,造成了沉重的社會和經(jīng)濟負(fù)擔(dān)。目前,多導(dǎo)睡眠圖 (PSG) 是OSAHS的診斷金標(biāo)準(zhǔn),其廣泛的使用已經(jīng)使得很多OSAHS患者在診斷和治療方面獲益[5]。然而,由于PSG檢測復(fù)雜耗時且成本較高,導(dǎo)致我國很多OSAHS患者無法得到及時有效的診治。因此,迫切需要一種易于使用且可靠的方法來識別OSAHS高?；颊?。本研究通過問卷調(diào)查及量表評分方式收集了患者相關(guān)資料,采用 Logistic 回歸分析研究OSAHS發(fā)生的相關(guān)因素,并在影響因素基礎(chǔ)上建立 Nomogram 預(yù)測模型,為OSAHS預(yù)防和診斷提供了相應(yīng)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 一般資料2021年6月至 2022年12月就診于我院的鼾癥患者287例。納入標(biāo)準(zhǔn):年齡>18歲;打鼾癥狀且伴有如日間思睡、疲勞,合并心血管疾病、代謝性疾病。排除標(biāo)準(zhǔn):合并嚴(yán)重的全身性疾病(即充血性心力衰竭、嚴(yán)重的內(nèi)在肺病、慢性腎病或肝病);妊娠;有抗糖尿病和服用降脂藥物史;既往接受過 OSAHS 治療的患者。所有參與本研究的患者或家屬均簽署知情同意書,本研究獲得中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)第一附屬醫(yī)院倫理委員會的批準(zhǔn)(倫理號:2022-RE-160)。

1.2 方法

1.2.1數(shù)據(jù)測量 所有受試者都完成了問卷調(diào)查,問卷由獨立調(diào)查員收集和檢查,并記錄了受試者的病史和健康狀況。受試者穿著輕便衣服和赤腳測量身高和體重。體重指數(shù) (BMI) =體重(kg)/身高(m2)。在環(huán)甲膜水平測量頸圍;臀圍測量為大轉(zhuǎn)子處的最大周長;在下肋緣和髂嵴的中間測量腰圍。平兩側(cè)乳頭的胸廓周長定義為胸圍。所有人體測量數(shù)據(jù)都記錄了兩次并記錄其平均值。

1.2.2問卷方法 Epworth嗜睡量表(ESS)是一個自我管理的問卷,提供主觀白天嗜睡的量度;它包含 8 個項目,采用 4 分制(0～3)評分,總分從 0 到 24[6]。STOP-Bang問卷包括打鼾、疲勞、呼吸暫停現(xiàn)象、血壓、BMI、年齡、脖圍、性別等8項指標(biāo),量表1～4項由患者本人填寫,5～8項由患者家屬填寫。問卷中回答為“是”計1分,“否”計0分,總分≥3分認(rèn)為有OSAHS高風(fēng)險[7]。

表1 兩組患者臨床基本信息比較

1.2.3睡眠評估 根據(jù)美國睡眠醫(yī)學(xué)會(AASM)2007 年指南[8],通過標(biāo)準(zhǔn) PSG評估客觀嗜睡。呼吸暫停定義為相對于基線至少 90% 且持續(xù)≥10 秒的口鼻氣流缺失。低通氣定義為任何上部氣流減少 50% 持續(xù)至少 10 秒,并伴有氧合血紅蛋白飽和度降低至少 3% 或因覺醒而終止。覺醒被定義為腦電圖頻率的突然變化持續(xù)≥3 s。呼吸暫停-低通氣指數(shù) (AHI) 由每小時睡眠的呼吸暫停和低通氣事件的數(shù)量給出。氧飽和度指數(shù)定義為每小時睡眠中氧合血紅蛋白去飽和度≥3%的總發(fā)作次數(shù)。微覺醒指數(shù)定義為每小時睡眠的平均覺醒次數(shù)。OSAHS被診斷為每小時 AHI ≥ 5 次。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法采用SPSS 21.0和 R(版本 3.0.1)進行統(tǒng)計分析。符合正態(tài)分布的計量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示,組間比較采用兩獨立樣本t檢驗;不符合正態(tài)分布的計量資料以M(P25,P75)表示,組間比較采用非參數(shù)檢驗;計數(shù)資料以例數(shù)(百分率)表示,組間比較采用χ2檢驗。OSAHS發(fā)生的危險因素采用多因素Logistic回歸分析?；诙嘁蛩胤治鼋Y(jié)果,應(yīng)用R 軟件中的RMS包建立Nomogram預(yù)測模型,計算預(yù)測結(jié)果和實際結(jié)果之間的一致性概率指數(shù)(C-index)以評估該預(yù)測模型的判別能力[9]。C-index的范圍是 0.5 ～ 1.0,其中 0.5 為隨機機會;1.0 為完美區(qū)分。P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 患者一般情況287例患者中,男234例,女53例,確診為OSAHS 251例(87.46%),單純鼾癥36例(12.54%)?；颊吣挲g為42(33,51)歲,BMI中位數(shù)為[27.16(24.7,29.4)]kg/m2,頸圍、腰圍、臀圍的中位數(shù)分別為[40(37,42)]cm,[99(92,104)]cm以及[103(99,108)]cm,胸圍[(101.4±8.3)]cm。EPworth以及STOP-bang(SBQ)評分中位數(shù)分別為9分及4分。既往吸煙史154例、酗酒史100例、高血壓病史62例,偏好高鹽飲食者154例,規(guī)律運動者119例,疾病持續(xù)時間≥3年的患者為141例。見表1。

2.2 單純鼾癥組與OSAHS組一般情況比較單純鼾癥組及OSAHS組間比較,性別、年齡、EPworth評分、SBQ評分、BMI、頸圍、胸圍、腰圍、臀圍、高鹽飲食、吸煙史差異均有統(tǒng)計學(xué)意(P<0.05)義。見表1。

2.3 鼾癥患者發(fā)生OSAHS的多因素Logistics分析Logistics多因素分析結(jié)果顯示,OSAHS與年齡、ESS評分、BMI、胸圍、腰圍、臀圍、高鹽飲食、酗酒史、高血壓和疾病持續(xù)時間并無明顯關(guān)系(P>0.05),而性別、SBQ評分、頸圍、吸煙史、體育鍛煉、均是鼾癥患者患有OSAHS的獨立危險因素(P<0.05)。見表2。

表2 鼾癥患者合并OSAHS的多因素Logistics分析

2.4 建立 Nomogram 列線圖預(yù)測模型本研究基于是否患有OSAHS為因變量,以多因素Logistic回歸篩選的變量作為預(yù)測變量,R 軟件進行Nomogram 分析,各因素不同數(shù)值對應(yīng)的評分見圖1,計算各因素評分的總分,對應(yīng)的風(fēng)險率范圍為 0.1 ～ 0.9;總分越高發(fā)生OSAHS的風(fēng)險越大。列線圖的驗證通過 1000 自舉分析進行。在患有OSAHS 的預(yù)測方面,列線圖的 C -index為 0.937,遠大于0.7(圖2)。表明該模型具有較高的準(zhǔn)確性。

圖1 鼾癥患者患有OSAHS的Nomogram 列線圖預(yù)測模型

圖2 Nomogram 預(yù)測模型的校準(zhǔn)圖

3 討論

OSAHS是最常見的睡眠障礙之一,據(jù)報道患病率為 5%～14%[10]。這種常見的睡眠障礙以反復(fù)發(fā)作的上氣道塌陷為特征,導(dǎo)致從睡眠中反復(fù)覺醒和間歇性缺氧。間歇性缺氧和睡眠碎片化是 OSAHS 的主要病理生理特征[11]。眾所周知,未經(jīng)治療的OSAHS可能導(dǎo)致嚴(yán)重的慢性疾病,如冠心病、高血壓、中風(fēng)、心律失常、糖尿病和代謝綜合征。因此,盡早明確OSAHS診斷,并及時進行相關(guān)治療可以極大地改善患者的預(yù)后。

實際上,作為金標(biāo)準(zhǔn)的PSG檢查耗時長、復(fù)雜性高、基層醫(yī)院不易于開展,因此在臨床工作中迫切需要一種簡單易行的輔助診斷方法以協(xié)助醫(yī)生判斷OSAHS患病風(fēng)險。目前廣泛使用的問卷調(diào)查方法,如 STOP-Bang問卷、ESS量表和柏林問卷(BQ)的診斷效能并不令人滿意。近期的一項薈萃分析結(jié)果顯示其特異性較低(僅為42%～65%)[12]。上述篩查工具的準(zhǔn)確性和臨床實用性存在不確定性[13]。因此,本研究的目的是基于收集的一系列統(tǒng)計學(xué)和測量學(xué)臨床指標(biāo)開發(fā)一種簡單易用的OSAHS患病nomogram列線圖預(yù)測模型。

通過分析OSAHS相關(guān)因素和健康行為,本研究觀察到OSAHS組與單純鼾癥在性別、年齡、體重指數(shù)、高鹽飲食偏好、吸煙史、規(guī)律體育鍛煉、頸圍、胸圍、腰圍、臀圍、Epworth評分以及STOP-bang評分上存在顯著差異。而通過進一步的多因素Logistic分析發(fā)現(xiàn),性別、STOP-bang評分、吸煙史、高鹽飲食偏好和頸圍是患有OSAHS的獨立危險因素。在本研究中,OSAHS患者中男性比例遠高于女性,這一結(jié)論與既往研究結(jié)果相似[14,15]。筆者認(rèn)為,造成男性患者偏多主要是由于上呼吸道肌肉和脂肪組織分布、咽部形狀、大小和塌陷度及神經(jīng)化學(xué)控制機制和喚醒反應(yīng)等方面共同造成的[16,17]。此外,全志豪等研究表明[18],吸煙與OSAHS有明顯的相關(guān)性,并且吸煙患者患有重度OSAHS的風(fēng)險更高。其中可能的機制是:①長期慢性吸煙會誘發(fā)鼻咽部黏膜的炎癥,使得鼻咽部狹窄,睡眠時更易塌陷; ②吸煙會削弱機體在發(fā)生呼吸暫停時的自動覺醒能力;因此戒煙是勢在必行的。而我們的研究還提示,規(guī)律的體育鍛煉可以顯著的改善OSAHS發(fā)病的風(fēng)險,一方面,體育鍛煉可以增強上呼吸道括約肌功能,并減少OSAHS患者頸部液體積聚另一方面,體育鍛煉還可以增加慢波睡眠時間、降低體重和降低機體全身各系統(tǒng)炎性反應(yīng)[19～21]。STOP-bang問卷已經(jīng)日益受到許多醫(yī)師的重視,由于其簡單易行,可操作性強,具有良好敏感度,而且對于預(yù)測重度OSAHS作用顯著。在本研究中,我們也發(fā)現(xiàn)STOP-bang問卷可以作為獨立危險因素用于預(yù)測OSAHS患病。頸圍已經(jīng)被多個研究判定為影響OSAHS發(fā)病的重要影響因素,頸圍過高會壓迫呼吸,造成OSAHS。

列線圖是幾十年來一直在醫(yī)學(xué)中使用的圖形計算工具,列線圖方法可以促進床邊的臨床決策分析。本研究首先使用Logistics回歸分析獲得了影響OSAHS發(fā)生的福利危險因素,并將上述危險因素納入并開發(fā)了Nomogram列線圖。盡管之前已經(jīng)有研究利用一些統(tǒng)計學(xué)方法構(gòu)建了相關(guān)預(yù)測模型羅等。如Xu等使用LASSO回歸模型開發(fā)了列線圖,通過檢測發(fā)現(xiàn)對 OSAHS、中度OSAHS和重度OSAHS的預(yù)測能力分別達到為0.84、0.80 和 0.78[22],但所納入的部分參考指標(biāo)是血液標(biāo)志物,在門診及社區(qū)工作中并不適用。此外,Shah 等創(chuàng)建的預(yù)測模型,則依賴于ARES 監(jiān)測器(一種便攜式PSG),增加了獲取相關(guān)指標(biāo)的復(fù)雜度,且其預(yù)測效能也并不十分理想[23]。本文中簡單直觀的Nomogram列線圖預(yù)測模型似乎比傳統(tǒng)的問卷表現(xiàn)更好,且更具有操作性和實用性。

由于該預(yù)測模型是使用中國患者的數(shù)據(jù)集開發(fā)的,用于其他種族群體時,其有效性可能需要驗證。鑒于參與者是在專門的睡眠中心招募的,導(dǎo)致我們的樣本在反映一般人群方面存在選擇偏差,并且沒有記錄所有人口特征。在未來的研究中,我們計劃將該模型應(yīng)用于更廣泛的OSAHS社區(qū)篩查,以展示該模型的效用并評估該模型的性能。

總之,通過對門診獲取的患者信息的綜合分析,本研究創(chuàng)建了一個內(nèi)部驗證、高度可區(qū)分、可視化和簡約的預(yù)測模型,可用于在門診患者中識別 OSAHS 患者,這可能有助于改善臨床決策。