鼾癥中OSAHS的預測模型及危險因素分析

孫楷 聶洪玉 徐東蘭 劉泳 馬升軍 唐亮

自貢市第四人民醫院呼吸與危重癥醫學科 643000

OSAHS是一種常見且嚴重的睡眠呼吸疾病,在鼾癥人群中常見,OSAHS患者亦常為嚴重打鼾者[1-2]。由于OSAHS的危害大,早期診斷及治療率低,因此區分單純打鼾者與OSAHS患者則成為臨床醫師迫切面對的問題[3-4]。

本研究通過分析單純鼾癥與OSAHS患者臨床資料的差異,尋找OSAHS的危險因素,通過多元回歸分析建立OSAHS 預測模型,初步建立一種OSAHS患者的早期診斷及病情評估方法,并為疾病的早期預防提供依據。

1 對象與方法

1.1 研究對象 納入2014年11月至2018年6月在自貢市第四人民醫院睡眠監測室行整夜多導睡眠(polysomnography,PSG)監測的592例患者作為研究對象,其中單純鼾癥組178例 (男96例,女82例),OSAHS組414例 (男359例,女55例)。本研究通過自貢市第四人民醫院倫理委員會批準[2014年科研審 (010)號]并經過患者知情同意。

納入標準：年齡＞18歲,打鼾和疑似OSHAS的患者,診斷標準參照 《阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征診治指南 (2011年修訂版)》[5]。以睡眠呼吸暫停低通氣指數 (apnea hypopnea index,AHI)為標準分為單純鼾癥組和輕、中、重度OSAHS組：單純鼾癥組＜5 次/h,輕度OSAHS組≥5 次/h 且 ≤15 次/h,中 度 OSAHS 組 ＞15次/h且≤30次/h,重度OSAHS組＞30次/h。

排除標準：填寫量表不全；身體測量不完善；PSG 監測數據缺失；嚴重的心肝腎疾病；已經接受治療的OSAHS患者。

1.2 研究方法 所有患者在行PSG 監測前由專人詢問病史并填寫睡眠監測調查表,包括：性別、年齡、既往病史、飲酒史、吸煙史等情況。在專人指導下進行打鼾程度評價和填寫Epworth 嗜睡量表(Epworth sleepiness scale,ESS)。最后測量身高、體質量、頸圍、腰圍等身體指標,計算體質量指數(body mass index,BMI),BMI=體質量/身高2(kg/m2)。

1.2.1 PSG監測 采用澳大利亞COMPUMEDICS-E型多導睡眠監測儀對OSAHS患者進行至少7 h的多導睡眠監測。同步記錄腦電圖、心電圖、眼電圖、肌電圖、口鼻氣流、胸腹運動及血氧飽和度(pulse oxygen saturation,Sp O2)等指標。睡眠分期及相關事件根據 《2012年美國睡眠醫學會睡眠及相關事件評分手冊》進行分析[6]。

1.2.2 打鼾程度評價 打鼾程度的評價參照2011年中華醫學會呼吸病學分會睡眠呼吸疾病學組制訂的 《阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征診治指南(2011年修訂版)》[5]。打鼾程度分為： (1)從不打鼾,記0分；(2)輕度打鼾：較正常人呼吸聲音粗重,記1分；(3)中度打鼾：鼾聲響亮程度大于普通人說話聲音,記2分；(4)重度打鼾：鼾聲響亮以至同一房間的人無法入睡,記3分。

1.2.3 ESS 采用Johns研制的ESS主觀評價患者白天過度嗜睡情況,ESS總分為0～24分,分數越多嗜睡越嚴重,以Epworth評分＞9分評定為過度嗜睡[7]。

1.3 統計學分析 采用SPSS 17.0統計軟件包進行統計分析。數據分析前先對連續型變量進行正態性檢驗,全部連續型變量不服從正態分布；比較單純鼾癥組和OSAHS組在連續型變量上的差異采用兩獨立樣本的秩和檢驗,以M(QR)表示；比較單純鼾癥組和OSAHS 組在分類變量上的差異采用χ2檢驗,以例數 (百分比)表示。不服從正態分布的連續型變量間的相關用Spearman 秩相關檢驗,性別與各連續型變量間的相關采用點二列相關。采用多元逐步回歸分析探討AHI和最低Sp O2的影響因素。P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 單純鼾癥組與OSAHS組連續型變量比較OSAHS組的年齡、身高、體質量、BMI、Epworth評分、頸圍和腰圍均高于單純鼾癥組,差異有統計學意義 (P值均＜0.01),見表1。

表1 單純鼾癥組與OSAHS組連續型變量比較 [M(QR)]

2.2 單純鼾癥組與OSAHS 組分類變量比較OSAHS組男性比例明顯高于單純鼾癥組 (P＜0.01)；OSAHS組BMI≥28 kg/m2的比例和打鼾程度≥中度的比例明顯高于單純鼾癥組 (P＜0.01)；OSAHS組發生夜間憋醒、夜間多汗、白天嗜睡 (ESS＞9)、晨起口干、高血壓、咽喉炎、飲酒史和吸煙史的比例均高于單純鼾癥組,差異有統計學意義 (P值均＜0.05)。見表2。

表2 單純鼾癥組與OSAHS組分類變量比較 [例 (%)]

(續表2)

2.3 PSG 指標 (AHI、最低Sp O2)與各危險因素之間的相關性分析 由表1和表2可以初步得出,性別、年齡、BMI、頸圍、腰圍、打鼾程度、Epworth評分是OSAHS的危險因素。將這些危險因素與PSG 指標 (AHI、最低Sp O2)進行相關分析顯示： (1)AHI與性別、年齡、BMI、頸圍、腰圍、打鼾程度、Epworth評分顯著相關；(2)最低Sp O2與性別、年齡、BMI、頸圍、腰圍、打鼾程度、Epworth評分顯著相關 (表3)。

2.4 多元逐步回歸分析 分別將AHI、最低Sp O2作為因變量,逐步納入OSAHS患者的危險因素,排除沒有明顯預測作用的危險因素,最后得到的最佳回歸方程為：

表3 AHI、最低Sp O 2 與各危險因素之間的相關性分析

方程一：AHI=2.338×BMI+9.378×打鼾程度+1.42×Epworth評分+1.235×頸圍-103.415

方程二：最低Sp O2=-1.309×BMI-0.631×Epworth評分-3.63×打鼾程度+3.432×性別+118.504 (性別：男性取值1,女性取值2)

其中,方程一的4 個自變量總共可以解釋AHI變化的53.1% (R2=0.531,P＜0.01)。方程二的4個自變量總共可以解釋最低Sp O2變化的41.4% (R2=0.414,P＜0.01)。

預測模型建立后可用于臨床估算打鼾患者的AHI和最低Sp O2。舉例：40 歲男性,BMI=28 kg/m2,頸圍40 cm,中度打鼾 (記2 分),Epworth評分=10分,代入方程計算得出AHI=44.40次/h,最低Sp O2=71.71%。

3 討論

本研究通過分析單純鼾癥和OSAHS患者臨床資料的差異,初步得出性別、年齡、BMI、頸圍、腰圍、打鼾程度、Epworth評分是OSAHS的危險因素。相關分析顯示,這些危險因素與AHI和最低Sp O2顯著相關。多元逐步回歸分析顯示,BMI、打鼾程度、Epworth評分和頸圍是AHI的獨立預測因素；BMI、Epworth評分、打鼾程度和性別是最低Sp O2的獨立預測因素。以上危險因素與OSAHS的關系討論如下。

3.1 BMI、頸圍與OSAHS 本研究納入了身高、體質量、BMI、頸圍、腰圍等多種人體測量學指標,多元逐步回歸分析結果顯示BMI和頸圍是OSAHS 的獨立預測因素,表明BMI 和頸圍是OSAHS病情嚴重程度的重要影響因素。BMI是用來衡量身體脂肪的一個常用標準,有研究表明OSAHS也會引起脂肪代謝異常導致肥胖[8]。而頸圍可反映身體局部肥胖的程度,也與內臟脂肪組織存在顯著的相關性[9]。多項研究表明BMI、頸圍與OSAHS 病情嚴重程度呈正相關[10-11],說明BMI和頸圍越大,患者的AHI越高,最低Sp O2越低。因此,控制體質量對OSAHS患者的治療和降低各個系統并發癥具有重要意義[12-13]。

3.2 性別與OSAHS 本研究發現在OSAHS患者中,男性患者明顯多于女性,男女比例約為6.5∶1,與多項研究結果相似[14-15]。相關分析顯示,性別與AHI(r=-0.339,P＜0.01)和最低Sp O2(r=0.303,P＜0.01)顯著相關,說明男性患者的AHI更高,最低Sp O2更低。多元逐步回歸分析顯示性別 (男性)為最低Sp O2的獨立危險因素,表明男性患者的最低Sp O2更低,病情更重。男性患病率高、病情更重的原因有：(1)女性患者就診時常隱瞞打鼾等癥狀,造成診斷困難。加之臨床醫師對女性OSAHS認識不足,使大量女性患者被漏診、誤診,在一定程度上造成男性患者發病率高的假象[16],本研究也存在這種選擇偏倚。(2)男女上氣道的結構和生理存在性別差異。(3)雄性激素可能對頸部脂肪沉積或上氣道肌肉功能有長期作用,導致了睡眠呼吸疾病的發生[17]。

3.3 打鼾、嗜睡與OSHAS 研究中采用打鼾程度和ESS進行問卷調查方法,兼顧了打鼾和嗜睡這兩個在OSAHS患者中的主要癥狀。結果顯示,打鼾程度和Epworth 評分為OSAHS 的獨立危險因素,說明病情嚴重程度隨打鼾程度和Epworth評分的增加而加重。多項研究表明,打鼾和嗜睡的程度可以從側面反映病情嚴重程度的變化[18-19]。因為打鼾在一定程度上能反映上氣道阻塞的情況,而白天嗜睡是患者睡眠時反復發生低氧血癥、高碳酸血癥和睡眠結構紊亂所致[20],所以打鼾程度和Epworth評分是預測OSAHS很好的指標。

綜上所述,本研究結果提示BMI、頸圍、性別、打鼾程度和Epworth 評分為OSAHS 的獨立危險因素,臨床上可根據這些危險因素帶入預測模型初步估算疾病的嚴重程度。這有助于醫師對疑似OSAHS患者進行早期診斷和治療,防止OSAHS并發癥,改善患者的預后,適合在基層醫療機構推廣應用。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突