良性陣發性位置性眩暈發病風險評估與預測模型開發

【摘要】目的 探究影響良性陣發性位置性眩暈（BPPV）的發病風險因素，構建列線圖預測模型，并驗證其預測效能。方法 回顧性分析牡丹江醫學院附屬紅旗醫院于2020年10月至2023年10月收治的800例BPPV患者的臨床資料，將其設置為BPPV組；同時選取同期收治的200例非前庭性眩暈患者的臨床資料，將其作為對照組。比較兩組研究對象臨床資料，進行單因素與多因素Logistic回歸分析，篩選影響BPPV發病的風險因素；根據風險因素構建預測BPPV發病的列線圖；并通過受試者工作特征（ROC）曲線分析列線圖的預測效能。結果 與對照組比，BPPV組患者存在高血壓病、糖尿病、骨質疏松癥、睡眠障礙、維生素D缺乏癥、前庭功能檢查（冷熱試驗）異常占比均升高（均P<0.05）。多因素Logistic回歸分析結果顯示，高血壓病、糖尿病、骨質疏松癥、維生素D缺乏癥、睡眠障礙均是影響BPPV發病的危險因素（均P<0.05）。基于上述危險因素構建的列線圖風險預測模型，校準曲線顯示，一致性指數（C-index）為0.835，Hosmer-Lemeshow（H-L）擬合優度檢驗顯示擬合度較好（χ2=6.153，P>0.05）；ROC曲線下面積（AUC）、95%CI、靈敏度、特異度分別為0.904、0.852～0.955、91.86%、76.50%（均P<0.05）。結論 高血壓病、糖尿病、骨質疏松癥、維生素D缺乏癥、睡眠障礙是BPPV發病的危險因素，基于此構建的列線圖模型對BPPV發病也具有良好的預測能力。

【關鍵詞】良性陣發性位置性眩暈 ; 危險因素 ; 列線圖預測模型 ; 預測

【中圖分類號】R764 【文獻標識碼】A 【文章編號】2096-3718.2024.18.0013.04

DOI：10.3969/j.issn.2096-3718.2024.18.005

良性陣發性位置性眩暈（benign paroxysmal positional vertigo， BPPV）是神經內科臨床最常見的外周前庭疾病，其特征是當伸展或轉動脖子、起床或躺下或在床上翻身時，反復出現短暫的眩暈并伴有相應的眼球震顫。BPPV的機制是基于脫落的耳石離開耳室，在半圓形管道中自由漂浮或附著在耳丘上，使耳迷宮對重力敏感，其是導致頭暈的最常見前庭病因之一[1]；盡管BPPV很常見，但卻不易被診斷識別，由于發現不及時，BPPV還可能導致生活質量低下和生活中意外跌倒，嚴重影響患者日常生活[2]。因此，了解BPPV發病的風險因素十分重要。本研究以BPPV患者為研究對象，探究其發病的危險因素，構建預測發病風險列線圖模型，并對模型進行驗證，以期為臨床評估患者發病提供參考。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析牡丹江醫學院附屬紅旗醫院于2020年10月至2023年10月收治的800例BPPV患者的臨床資料，將其設置為BPPV組；選取同期收治的200例非前庭性眩暈患者的臨床資料，作為對照組。納入標準：BPPV組：⑴BPPV組患者符合《2017版《良性陣發性位置性眩暈臨床實踐指南》介紹》 [3]中關于BPPV的診斷依據，在行Dix-Hallpike實驗或者滾轉實驗時，患側出現特征性眼震，同時伴有眩暈發作，眼震一般有1～30 s潛伏期，眼震可具有疲勞性；⑵頭顱MRI未見明顯異常。對照組：⑴符合《巴拉尼協會血流動力性直立性頭暈/眩暈診斷標準解讀》 [4]中眩暈的標準，且為偏頭痛性眩暈、更年期綜合征、心理性眩暈及其他原因不明眩暈。排除標準：⑴中樞性眩暈；⑵單純由梅尼埃病、內聽動脈綜合征、前庭神經元炎、偏頭痛、椎 - 基底動脈缺血、頸性相關眩暈以及癲癇等引起的眩暈；⑶嚴重頸椎病。本研究獲得牡丹江醫學院附屬紅旗醫院倫理委員會批準。

1.2 研究方法 資料收集：包括年齡、性別、BMI、煙酒史、伴隨癥狀（高血壓病、糖尿病、骨質疏松癥、冠心病、維生素D缺乏癥）、發病癥狀（尿酸異常、頸內動脈增厚）、睡眠障礙、聽力障礙、長期看電腦屏幕、前庭功能檢查（冷熱試驗）[5]是否異常、突發性耳聾、甲狀腺功能亢進癥、頭顱外傷史、耳毒性藥物接觸史、鼻腔或鼻竇手術史、顳骨手術史、頜面部牙科手術史。

1.3 觀察指標 ⑴比較兩組患者臨床資料并進行單因素分析。⑵多因素Logistic回歸分析，將單因素分析中差異有統計學意義的指標作為自變量，引起BPPV發病為因變量，納入多因素Logistic回歸分析模型，篩選引起BPPV的影響因素。⑶BPPV發病風險列線圖模型構建。⑷采用受試者工作曲線（ROC）曲線評估BPPV發病風險列線圖模型的預測價值。

1.4 統計學方法 應用SPSS 26.0統計學軟件處理數據。計量資料經S-W法檢驗證實符合正態分布且方差齊，以（ x ±s）表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗；計數資料以[例（%）]表示，采用χ2檢驗或Fisher精確概率法；以多因素Logistic回歸分析篩選引起BPPV發病的影響因素。采用R3.6.3軟件構建列線圖風險模型，繪制校正曲線，采用Hosmer-Lemeshow（H-L）檢驗評估擬合度。采用Bootstrap法對其進行內部驗證，用一致性指數（C-index）評估區分度；用ROC曲線評估模型對BPPV的診斷效能。P<0.05表示差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者臨床資料比較 與對照組比，BPPV組患者存在高血壓病、糖尿病、骨質疏松癥、睡眠障礙、維生素D缺乏癥、前庭功能檢查（冷熱試驗）異常占比均升高，差異均有統計學意義（均P<0.05），見表1。

2.2 BPPV發病風險因素Logistic回歸分析 以BPPV發病為因變量，將單因素分析中差異有統計學意義的指標作為自變量，賦值情況見表2；多因素Logistic回歸分析結果顯示，高血壓病、糖尿病、骨質疏松癥、維生素D缺乏癥、睡眠障礙均是影響BPPV發病的危險因素，差異均有統計學意義（均P<0.05），見表3。

2.3 BPPV發病風險列線圖模型構建 根據多因素Logistic回歸分析結果，將高血壓病、糖尿病、骨質疏松癥、維生素D缺乏癥、睡眠障礙這5個變量作為預測BPPV發病的因子，構建BPPV發病風險列線圖模型，見圖1。各個因素賦分：骨質疏松癥25分、高血壓病20分、睡眠障礙10分、維生素D缺乏癥30分、糖尿病15分，總分0～100分（對應概率0.10～0.99），患者得分越高，BPPV發病的風險越高。

2.4 BPPV發病風險列線圖模型驗證 Bootstrap法重復抽樣1 000次，結果顯示，列線圖預測模型C-index為0.835（95%CI 0.762～0.948）；H-L擬合優度檢驗結果顯示，該列線圖模型預測BPPV發病風險與實際發生率相比，差異無統計學意義（χ2=6.153，P>0.05），具有良好的擬合度；且校準曲線分析，該模型預測BPPV發病風險的校準曲線斜率與理想曲線擬合度具有一致性，見圖2-A。ROC曲線結果顯示，列線圖風險模型預測BPPV發病的ROC曲線下面積（AUC）、95%CI、靈敏度、特異度分別為0.904、0.852～0.955、91.86%、76.50%，差異有統計學意義（P<0.05）見圖2-B。

3 討論

BPPV是外周前庭系統的一種機械性障礙，其特征是由碳酸鈣晶體引起的反復短暫（不到1 min）陣發性位置性眩暈，這些晶體從胞室中脫落并進入半規管（導管脫落），或不太常見的黏附在丘上并使丘結石對重力敏感。由于醫學合并癥（如頸部活動范圍有限或下背部疼痛）及對眼球震顫解釋的困難度等因素造成BPPV的診斷較為困難，而BPPV的誤診可能會導致患者生活質量低下、日常功能降低等一系列危害。因此，研究BPPV危險因素，為提高臨床BPPV的診斷指標具有重要意義。

相關研究表明，BPPV的發生受多種危險因素影響，如高齡、頭部外傷、梅尼耶病、血管疾病、維生素D缺乏、骨質疏松等[6]。本研究結果顯示，高血壓病、糖尿病、骨質疏松癥、維生素D缺乏癥、睡眠障礙是BPPV發病的影響因素。原因可能是BPPV與心血管危險因素相關，微血管修飾和缺血可能促進耳結石膜脫離，高血壓峰值進一步增強，內耳的血液供應是終末循環，因此小腦前下動脈或椎基底動脈的任何閉塞都可能導致缺血事件，導致聽覺前庭疾病[7]。前庭系統隨著年齡的增長及高血壓和動脈粥樣硬化引起的變化而退化，導致耳石膜逐漸脫離，引起BPPV。因此，伴有高血壓病的患者在治療期間應同時給予降血壓藥物治療。葡萄糖代謝的變化與內耳疾病的高患病率有關，且與BPPV的發生和復發有關。這些代謝紊亂可作為前庭功能障礙的主要病因，也可能是既往前庭疾病的加重因素。高血糖通過抑制一氧化氮相關的血管舒張來增加血管阻力，因此高血壓和糖尿病聯合可能導致組織缺氧和耳蝸前庭變性。在糖尿病中，存在微血管病和前庭神經病變的組織病理學變化。糖尿病相關性神經病變和血管病變會導致耳結石變性，從而誘發BPPV [8]。故伴有高血糖病的患者應給予降血糖藥物治療。

耳石是無機碳酸鈣沉積在由糖蛋白（主要是耳黃素90）組成的有機基質核心上的結果耳石處于動態狀態，其礦化和周轉需要鈣。而骨質疏松癥患者會引發機體內該鈣代謝紊亂，影響耳內淋巴液的吸收，同時也會影響耳石的礦化與周轉，導致耳石脫落，進而引發BPPV [9]。

維生素D在鈣和磷的體內平衡中起著至關重要的作用。內耳上皮細胞中的維生素D受體調節一些鈣離子結合蛋白的表達。正常的血清維生素D水平通過將前庭內淋巴的鈣濃度保持在正常的臨界水平，對正常耳石的發育至關重要。研究表明，維生素D缺乏會影響內耳鈣代謝，從而可能影響耳石穩態，增加BPPV發病和復發的風險[10]。因此，伴有骨質疏松癥及維生素D缺乏的患者應增加維生素D和鈣攝入，以預防BPPV的發生。睡眠障礙，尤其是失眠，與許多身體和精神健康問題有關。BPPV和睡眠障礙之間的病理生理聯系尚不清楚。研究認為，睡眠不好會導致患者在夜間多次頭部運動，從而增加BPPV發病的風險[11]。其他潛在的機制包括由皮質醇水平升高引起的神經內分泌功能障礙，以及包括前庭神經元在內的神經系統炎癥的激活。此外，約40%的失眠患者同時伴有焦慮、抑郁等精神疾病，這可能是前庭癥狀的主要原因，也是BPPV發病的危險因素[12]。因此，伴有睡眠障礙的患者應根據不同的睡眠障礙類型進行診療，改善睡眠情況。

列線圖作為一種臨床預測方法被廣泛應用，符合集成模型的要求，在推動個性化醫療方面起到一定作用，并且便于臨床醫生用于預測疾病的發生及預后[13]。本研究基于上述5項風險因素分析結果，構建預測BPPV發病風險列線圖模型。并通過ROC曲線對構建模型進行驗證，結果顯示該模型預測BPPV發病的AUC為0.904、95%CI為0.852～0.955、靈敏度91.86%、特異度76.50%，且列線圖預測模型C-index為0.835，表明該模型具有較好的區分度、一致性和臨床獲益，提示該模型具有可靠的預測價值。臨床醫生可根據本研究開發的預測模型，對BPPV發病進行風險評估，特別是那些病情較為嚴重的人群。

綜上，高血壓病、糖尿病、骨質疏松癥、維生素D缺乏癥、睡眠障礙是BPPV發病的危險因素，基于此構建的列線圖模型對BPPV發病的預測具有良好的準確性，對臨床預測BPPV發病有一定的指導作用，可推廣應用。

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基金項目：黑龍江省衛生健康委科研課題（編號：20210303070284）。

作者簡介：安寧，碩士研究生，副主任醫師，研究方向：神經內科。

通信作者：楊印東，碩士研究生，主任醫師，研究方向：神經內科。E-mail：yangyindong680211@sina.com