STOP-Bang問卷聯合改良的Mallampati評分在預測阻塞性睡眠呼吸暫停中的臨床價值

馬長秀 劉九玉 張 穎

阻塞性睡眠呼吸暫停(obstructive sleep apnea, OSA)是睡眠呼吸障礙(sleep breathing disorder, SBD)中最常見的一種類型，是指睡眠過程中氣道反復發生部分或完全塌陷，從而引起低通氣或呼吸暫停。長期罹患OSA可導致高血壓病、心肌梗塞、腦血管疾病、糖尿病和慢性心力衰竭等多種疾病，甚至還可增加交通事故發生率，影響生活質量[1-4]。隨著人均壽命的延長，OSA的發生率將會逐漸升高[5-6]。但這種常見疾病并未受到人們廣泛重視，中重度SBD患者中80%男性和93%女性未能得到及時診治。

STOP-Bang問卷(STOP-Bang questionnaire, SBQ)是一種OSA的篩查量表，最初用于擇期手術患者術前OSA風險的評估，之后多項研究表明，SBQ與OSA關系密切，可用于OSA的初步篩查[7-10]。因其具有簡單明了、易于操作、靈敏度高等優勢，已廣泛用于睡眠中心患者、外科患者、妊娠者、公交司機等各類人群的OSA篩查，對篩查出的高危患者再進一步行多導睡眠監測(polysomnographys, PSG)。改良的Mallampati評分(modified Mallampati score, MM)常用于麻醉科，通過評估舌與口腔的相對位置對氣道進行分級，用于評估困難氣道已有20余年歷史，而且該操作極其簡便，評估僅需數秒。Nuckton等[10]認為，MM可做為OSA獨立的預測因素，該評分≥Ⅲ級提示氣道存在解剖學上阻塞，可能存在OSA。

一個理想的篩查指標應該具有良好的靈敏度和特異度，而SBQ雖然對篩查中重度OSA靈敏度較好，但特異度較差[7,11-12]。上氣道解剖結構異常在OSA中起著重要作用，而STOP-Bang評分并未考慮到上氣道結構，因此猜測，聯合使用SBQ和MM，可能提高對中重度OSA的診斷具有價值。

材料與方法

一、研究對象

收集2018年11月1日至2019年1月31日就診于安徽醫科大學第二附屬醫院呼吸睡眠中心的患者，共44例，其中男35例，女9例，年齡18～75歲。納入標準：①年齡18歲以上；②自愿接受整夜7 h以上睡眠的PSG監測；③能完整提供問卷調查結果；④有健全的自主行為能力和認知能力。排除標準：①已接受OSA相關治療；②嚴重心臟、肺、肝、腎功能不全；③明確為神經肌肉疾病。本研究方案經過我院倫理委員會批準，所有參試患者均簽署知情同意書。

二、研究方法

1. PSG： 患者填寫問卷調查當晚，于我院呼吸睡眠中心使用美國Embla S4500多導睡眠監測儀進行PSG監測至少7 h時連續睡眠。監測當日禁服安眠藥，禁飲咖啡、可樂、酒、茶等興奮性飲料。監測項目包括腦電、眼動、下頜肌電、心電、口鼻氣流、血氧飽和度等。PSG的技術和評定指標依據美國睡眠醫學會(AASM 2.3版)《睡眠及相關事件判讀手冊》的標準執行，根據呼吸暫停低通氣指數(apnea-hypopnea index, AHI)區分OSA嚴重程度，530次/h為重度OSA。將40例患者分為是否患有OSA(AHI>5次/h)、中重度OSA(AHI>15次/h)、重度OSA(AHI>30次/h)三個等級。

2. SBQ： 所有患者均在行PSG監測前進行SBQ調查，采用Chung等[7]制定的評分方法，由8個簡單的“是/否”問題組成，分別是：①您的鼾聲響亮嗎？②您常常在白天感覺疲勞、乏力或昏昏欲睡嗎？③曾經有旁人看到您在睡眠中有呼吸暫停嗎？④您以前有高血壓或正在進行高血壓治療嗎？⑤您是否為男性？⑥您年齡是否>50歲？⑦您體重指數(BMI)是否>35 kg/m2?⑧您頸圍是否>40 cm?回答為“是”得1分，為“否”得0分，總分≥3分提示為OSA高危，<3分提示為OSA低危。

3. MM： 患者端坐于評估者眼水平線正前方，頭保持中立，用力張口伸舌至最大限度，不發言、不呼吸，MM≥Ⅲ級提示困難氣道可能，見圖1[13]。

圖1 MM評價方法；注：MM：改良的Mallampati評分；Ⅰ級，可見軟腭、懸雍垂、咽腭弓；Ⅱ級，可見軟腭、咽腭弓，懸雍垂部分可見；Ⅲ級，僅見軟腭；Ⅳ級，僅見硬腭

4. SBQ+MM： 為進一步提高預測OSA的價值，聯合使用兩種方法，要求SBQ≥3分以及MM≥Ⅲ級。

三、統計學方法

結 果

一、一般情況

本文共連續收集在我院呼吸睡眠中心就診的患者資料44例，排除1例多囊腎，1例神經肌肉疾病，1例慢性阻塞性肺疾病、Ⅱ型呼吸衰竭，1例睡眠時間較短不滿7 h，共納入合格受試者40例，其中男性34例(85%)，女性6例(15%)，年齡(45.1±14.6)歲，頸圍(43.5±5.9)cm，BMI 28.87(26.35～32.13)kg/m2，AHI 50.6(16.22～70.98)次/h，未患OSA 3例(7.5%)，輕度OSA 1例(2.5%)，中度OSA 6例(15%)，重度OSA 30例(75%)。

二、預測價值

分別評價SBQ≥3分、MM≥Ⅲ級以及SBQ≥3分聯合MM≥Ⅲ級對PSG結果的預測價值，計算靈敏度、特異度、陽性預測值、陰性預測值，見表1。結果可見，SBQ的靈敏度最高(分別為91.89%、91.67%、93.33%)，但特異度最低(分別為33.33%、25.00%、20.00%)。MM預測OSA的靈敏度為78.39%、80.56%、83.33%，特異度為33.33%、50%、40%。SBQ或MM預測OSA的靈敏度均較高，但特異度均不理想，而兩種方法聯合應用，可使OSA的診斷特異度顯著提高(66.67%、75.00%、50.00%)，靈敏度僅稍降低(75.68%、77.78%、80.00%)。

三、三種方法與PSG一致性檢驗

用Kappa檢驗評價三種方法與PSG的一致性，發現只有SBQ≥3分+MM≥Ⅲ級聯合組對AHI>15次/h的P值<0.05(P=0.025)，通過了一致性檢驗，見表2。

表2 SBQ、MM和SBQ+MM與PSG的Kappa檢驗

注：SBQ：STOP-Bang問卷；MM：改良的Mallampati評分；PSG：多導睡眠監測；AHI：呼吸暫停低通氣指數

表1 SBQ、MM和SBQ+MM對OSA的預測價值

注：SBQ：STOP-Bang問卷；MM：改良的Mallampati評分；OSA：阻塞性睡眠呼吸暫停；AHI：呼吸暫停低通氣指數

討 論

OSA是最常見的睡眠障礙疾病，但尚未得到人們的普遍認識，未經治療的中重度OSA可導致罹患血管疾病事件的風險及全因病死率均增加[14-17]。如盡早識別OSA并積極治療，可改善生活質量，降低相關并發癥的發生率[18-20]。PSG是診斷OSA的標準方法，但因設備價格昂貴、操作復雜、專業技術要求高和預約時間長等因素，難以開展大規模篩查，臨床上需要一種簡便、實用、可靠的方法來識別OSA，最好還能對其嚴重度進一步分層。

迄今為止，各國專家學者已制定出多種預測模型、量表，部分因操作繁瑣、準確性差難以在繁忙的臨床工作中推廣，常用的有Epworth嗜睡量表(ESS量表)、Berlin問卷、STOP問卷和SBQ等[21-22]。Chung等[7]將Berlin問卷進一步簡化形成STOP問卷，并對2467例擇期手術患者進行OSA風險性的篩查，結果表明STOP≥2分對AHI>5次/h，>15次/h，>30次/h的預測靈敏度為65.6%、74.3%、79.5%，而在STOP基礎上增加BMI、年齡、頸圍和性別即為SBQ，靈敏度可升高至83.6%、92.9%、100%。2016年該研究中心對睡眠中心和外科手術患者研究發現，SBQ≥3分診斷中度和重度OSA靈敏度為93%和100%，陰性預測價值為90%和100%，SBQ從0～2分到7～8分，診斷中重度OSA的可能性從18%升至60%，診斷重度OSA的可能性從4%升至38%，因此認為SBQ可用于OSA風險的分級[23]。對各種量表進行比較，發現SBQ與其他量表相比具有相當優勢，如Nitin等[24]對STOP問卷、SBQ、Berlin問卷、ESS、疲勞嚴重程度量表和4-V量表這六種量表綜述分析，結果發現，SBQ對OSA的預測靈敏度最高。SBQ預測OSA具有良好的靈敏度，尤其對中重度患者診斷價值更高，但它的不足之處是特異度較低，預測患有OSA、中重度OSA、重度OSA的特異度僅為56%、43%和37%，導致較高的假陽性率[24-26]。在本文中存在同樣問題，本文結果顯示SBQ的靈敏度為91.89%、91.67%、93.33%，陽性預測價值可達94.44%、91.67%、77.78%，而特異度僅為33.33%、25.00%、20.00%，單一使用SBQ難以成為一個良好的篩查OSA的指標。

MM是一種簡便的上氣道分級評估方法，麻醉科常用于評估困難氣道。Yagi等[27]研究了MM和OSA之間的關系，結果顯示MM越高，AHI指數越高。Nuckton等[10]發現MM與OSA患病率和嚴重度呈正相關，評分Ⅲ級或Ⅳ級提示可能存在氣道解剖學阻塞，從而引起OSA。當然，MM也存在一定缺陷，多數研究表明MM對困難氣道預測的靈敏度和陽性預測值較低，漏診率高，單獨應用效果不理想，而其用于OSA的篩查也存在同樣問題。本文中MM與SBQ相比，預測OSA的特異度(33.33%、50.00%、40.00%)雖有所上升，但靈敏度(78.39%、80.56%、83.33%)明顯下降。

OSA是睡眠過程中頻繁出現上氣道部分或完全塌陷，從解剖學上分析，不同OSA患者上氣道狹窄部位和狹窄程度各不相同。MM反映了上氣道從口到咽部的解剖情況，包括口咽擁擠度、舌體厚度或最大張口度。SBQ由癥狀、體征、年齡、高血壓等因素組成，并未包含口腔解剖結構的評估，故推測在SBQ基礎上增加反映上氣道結構的MM，可更為準確地篩查OSA。通過文獻搜索，發現已有學者對兩者聯合篩查OSA做過研究，但得出迥然不同的兩種結果。Avincsal等[28]的研究顯示，對162例就診于睡眠中心的患者，以SBQ+MM≥3分為截斷值，可顯著提高篩查OSA的特異度，而靈敏度類似。Dette等[29]對347例擇期手術患者分析后認為，SBQ≥3分+MM≥3分并不能增加篩查OSA的靈敏度，并且特異度也較低。這兩組研究結果大相徑庭，可能與入組人群以及截斷值不同有關。本文中入組人群均來自呼吸睡眠中心，OSA的發生率高達92.5%，單獨使用SBQ或MM均不易漏診OSA，但誤診OSA幾率較高，尤其是SBQ。本文將兩者聯合使用，顯著提高了診斷OSA的特異度(66.67%、75.00%、50.00%)，而靈敏度僅輕度下降(75.68%、77.78%、80.00%)，特別是在中重度OSA(AHI>15次/h)的特異度最高，并且通過了Kappa一致性檢驗。結果反映口腔解剖結構對OSA的形成和嚴重程度存在明顯影響。

當然，本文尚存在一定局限性。首先，SBQ并非適用于所有人群，如退伍軍人，并且在睡眠中心的患病率高于外科人群，而本文入組患者均來自于我院呼吸睡眠中心，OSA患病率較高，可能存在選擇偏倚[12，30]。其次，樣本量小，難以將SBQ+MM進行更多層次的分級，未取多個截斷值進行統計分析，也未統計性別之間差異，可能對研究結果造成一定影響。

綜上所述，將就診于睡眠中心的患者進行SBQ及MM評分，SBQ≥3分聯合MM≥Ⅲ級可顯著提高預測OSA的特異度，同時具有良好的靈敏度，尤其對中重度OSA的篩查與PSG具有較好的一致性，可用于OSA的篩查，避免浪費醫療資源，縮短PSG預約時間，使OSA患者得到及時診治。