4變量評分及其改良量表用于缺血性腦卒中患者篩查阻塞性睡眠呼吸暫停的效果評價

曾婷婷 張力三

阻塞性睡眠呼吸暫停（OSA）是缺血性腦卒中的獨立危險因素，重視缺血性腦卒中合并OSA的診療，可改善患者預后、減少復發，而OSA的診斷必須經過I類或II類多導睡眠監測（PSG）［1］。由于PSG檢查的儀器昂貴、操作復雜，影響了此項檢查的全面開展。所以，臨床上通常先采用合適的量表對缺血性腦卒中患者進行OSA高危篩查，再使用PSG檢查。然而，現行的OSA篩查量表應用于腦卒中患者的篩查效果較差。本研究通過比較現存的多種篩查量表，選擇其中評價效果較好的4變量評分量表以及結合缺血性腦卒中患者特點自行改良的兩種量表，挑選出適合缺血性腦卒中和短暫性腦缺血發作（TIA）患者的OSA篩查量表。

1 資料與方法

1.1 臨床資料 收集2016年7月至2017年3月在邵逸夫醫院住院治療的急性缺血性腦卒中或TIA患者102例。（1）納入標準：行常規頭顱MRI+DWI或頭顱CT證實為缺血性腦卒中的患者，符合急性缺血性腦卒中或TIA診斷標準［2］；腦卒中發病時間<1周；年齡18～85歲；意識清醒，格拉斯哥昏迷量表分值>12分；能夠配合PSG監測；患者或家屬簽署知情同意書。（2）排除標準：缺血性卒中發病時間>1周；年齡<18歲或>85歲；不能配合PSG檢查或量表評估的患者；正在服用作用于中樞神經系統的鎮靜藥物。其中，男68例、女34例；年齡34～83歲，平均（62.8±13.2）歲；急性缺血性腦卒中90例（88.2%），TIA12例（11.8%）。本研究經醫院醫學倫理委員會批準（20170105-1）。

1.2 研究方法 （1）病史采集：于患者入院當天收集姓名、性別、年齡、職業、煙酒嗜好、既往病史、起病時間、疾病進展情況、有無口齒不清、飲水嗆咳等資料以及影像學資料。（2）神經功能評估：采用美國國立衛生研究院卒中量表（NIHSS）。（3）體重、身高、頸圍、血壓測量，于入院當天進行，無法站立配合身高、體重測量的患者使用近期的身高、體重值進行估算。（4）量表評估：在缺血性腦卒中或TIA發病1周內完成睡眠監測前，采用4變量評分、改良量表1、改良量表2、Epworth量表、Berlin問卷、STOP-Bang量表、SOS量表進行評分。（5）PSG監測：在本院神經內科病房完成整夜PSG監測，采用PSG-1100（Nihon Kohden）和Alice-PDx（Philips Respironics）睡眠診斷系統，由睡眠中心腦電圖室專業技術人員出具報告。（6）OSA診斷：根據中華醫學會呼吸病學分會睡眠呼吸障礙學組制訂的診斷標準［3］，結合病史、體征、PSG監測結果進行診斷。（7）分組：根據睡眠呼吸暫停低通氣指數（AHI）將所有研究對象分為中重度OSA（AHI≥15）組和正常或輕度OSA（AHI<15）組，AHI≥15組58例，AHI<15組44例。

1.3 評估指標 4變量評分［4］包括性別、體重指數、血壓、打鼾頻繁四個變量，體重指數和血壓采用分層計分，總分為18分，>11分則判定為睡眠呼吸暫停高風險。以頸圍替代4變量評分中的體重指數，頸圍<36 cm，計1分；36～37 cm，計2分；37～38 cm，計3分；38～39 cm，計4分，39～40 cm，計5分，≥40 cm，計6分；改良量表1總分為18分，>10分則判定為睡眠呼吸暫停高風險。日間思睡為OSA最重要的日間癥狀，考慮到老年患者在不適當場合瞌睡的情況多見，通過詢問患者半個月之內在看書、看電視、坐著與人談話、在公共場合活動、開車等紅燈五個場景中有無無法控制的入睡情況來進行評估，一個場景出現入睡計1分，不適當入睡得分與改良量表1得分相加為改良量表2的分值，總分為23分，>11分則判定為睡眠呼吸暫停高風險。

1.4 統計學方法 采用SPSS 23.0和MedCalc 19.2統計軟件。計量資料符合正態分布以（±s）表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗；非正態分布以［M（IQR）］表示，組間比較采用Mann-Whitney U檢驗。計數資料以［n（%）］表示，組間比較采用 Pearsonχ2檢驗。量表效能檢驗繪制ROC曲線，計算曲線下面積（AUC）及相關參數。以P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組基線資料比較 見表1。

表1 兩組基線資料比較

2.2 各量表篩查中重度OSA的篩查效率比較 見圖1-2和表2-3。

圖1 常用量表篩查中重度睡眠呼吸暫停（AHI≥15）的ROC曲線

圖2 4變量評分及其改良量表篩查中重度睡眠呼吸暫停（AHI≥15）的ROC曲線

表2 常用量表診斷中重度睡眠呼吸暫停（AHI≥15）的效率比較

表3 4變量評分及其改良量表診斷中重度睡眠呼吸暫停（AHI≥15）的效率比較

2.3 4變量評分及其改良量表對缺血性腦卒中和TIA患者不同程度OSA的預測 4變量評分、改良量表1、改良量表2分別使用判定點11、10、11，在合并不同嚴重程度OSA的缺血性腦卒中和TIA患者中應用參數比較，見表4。

表4 4變量評分及其改良量表對不同嚴重程度OSA篩查的相關參數

3 討論

Epworth量表、Berlin問卷和STOP-Bang量表對普通人群OSA均具有較好的篩查作用［5］，但在缺血性腦卒中患者中的檢驗效能并不理想。Epworth量表是嗜睡的主觀衡量指標，普通人群中隨著OSA嚴重程度的增加，Epworth評分隨之增加，評分≥12分可提供最好的預測值，敏感度為80%，特異度為69%［6］；本研究中重度OSA患者的Epworth評分分值極低接近正常。Berlin問卷涵蓋OSA的夜間癥狀、日間癥狀以及相關疾病情況，在普通人群中具有較好的篩查作用，但預測腦卒中患者發生OSA的效用較低［7］；本組急性缺血性卒中/ TIA患者應用Berlin問卷評估顯示出中等敏感性（77.6%）和相對較低的特異性（56.8%），臨床價值有限。STOPBang量表旨在篩查手術患者以及一般人群的OSA，術前肥胖患者的STOP-Bang量表評分預測重度OSA的敏感度為87.5%和NPV為90.5%［8］，STOP-Bang量表篩查一般人群中重度OSA具有較高的NVP（85%）和較低的PPV（50.6%）［9］，應用于腦血管疾病患者時的敏感度較低（35.3%）、AUC極低（0.55）［10］；本研究STOP-Bang量表的敏感度（43.1%）和NPV（52.2%）均較低，應用價值不高，本組患者的BMI最高僅為32.4 kg/m2，而STOP-Bang量表中BMI>35 kg/m2得1分，因此BMI變量并無使用價值。TANUT等［5］認為，更合適亞洲人群BMI和頸圍的分界點分別為25 kg/m2、36 cm。CAMILO等［8］將Epworth量表與Berlin問卷得分相加得出SOS量表，認為可以用于24 h內腦梗死患者的評估，但本組患者的SOS量表評分均較低，未發現理想判定點。4變量評分由TAKEGAMI等［4］提出并在日本人群中得到驗證，所有評估項目中有3項為客觀可測得，較為可靠。本研究4變量評分對比PSG監測中重度OSA（AHI≥15）組患者的ROC曲線下面積為0.806（P<0.01），以11作為判定點，敏感度為0.793、特異度為0.682、PPV為0.767、NPV為0.714，且隨著評分分值的增高，特異性也隨之增高，>14分的特異性高達0.955，對臨床有較高的參考價值。

腦卒中致殘率較高，部分患者難以站立配合測量身高、體重，而頸圍與BMI呈線性相關，癱瘓患者只需搖高床頭即可準確地測量，故本研究使用頸圍替代BMI形成改良量表1，改良量表1的AUC值為0.807、敏感度為0.845、特異度為0.659，與4變量評分相近，ROC曲線比較無統計學差異（P>0.05），預測效果相仿。日間思睡在合并OSA的老年人群中較為常見，本研究增加5個興奮性相對較高的場景作為不適當入睡得分聯合改良量表1形成改良量表2，改良量表2的AUC值為0.828，選擇最佳判定點11時的敏感度為0.862，NPV為0.789，ROC曲線比較，改良量表2與4變量評分的篩查作用相當（P=0.364），且優于改良量表1（P=0.02）。本研究通過分析4變量評分及其改良量表對該人群不同嚴重程度OSA的篩查作用，發現AIH≥5組患者的4變量評分及改良量表的PPV均大于0.95，提示經過初篩后進行PSG檢查的均為OSA患者，進而可以減少不必要的檢查。重度OSA（AHI≥30）組的4變量評分及其改良量表的NPV均在0.93左右，意味著重度OSA的漏診概率較低。由此可見，4變量評分及其改良量表具有較高的臨床應用價值。

綜上，OSA篩查常用量表中Epworth量表和Berlin問卷的篩查效率較差，4變量評分及其改良量表的篩查作用較好，因肢體癱瘓不能配合測量身高、體重的患者推薦使用改良量表進行評估，而改良量表2的評估效果要優于改良量表1。