儿童习惯性打鼾及阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征患病率的调查与研...

卜梦滢 黄蓉 肖毅 罗金梅 余丽君

[摘要] 目的 探索女性打鼾人群的阻塞性睡眠呼吸暫停低通气综合征（OSAHS）筛查模型。 方法 2017年1月～2018年2月于北京协和医院收集223例行睡眠呼吸监测的打鼾女性，进行女性OSAHS的危险因素及打鼾情况的调查与分析，根据Logistic回归系数对各指标进行赋分，建立筛查模型，计算筛查模型的积分，绘制ROC曲线，评价筛查效果。 结果 223例打鼾女性中有110例OSAHS患者和113例非OSAHS患者，体重指数（BMI）、月经状态、改良Mallampati分级（MMP）、打鼾年限及打鼾程度进入回归方程模型，P < 0.05。赋分情况：BMI≥24.55 kg/m2（3分），绝经（3分），MMP≥Ⅲ级（2分），打鼾年限≥10.25年（4分），重度打鼾（2分），该筛查模型积分范围为0～14分；ROC曲线下面积A为0.795，95%可信区间为（0.737，0.853），P < 0.001，差异有统计学意义，筛查模型积分=7分时，约登指数最大为0.452，因此将7分作为最佳切分值。本筛查模型以呼吸暂停低通气指数（AHI）≥5次/h为诊断标准时，其灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为70.9%、74.3%、72.6%和71.8%。 结论 通过对女性打鼾人群的OSAHS危险因素与打鼾情况的研究分析，建立了女性打鼾人群OSAHS筛查模型，有一定的临床应用价值。

[关键词] 女性；打鼾；阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征；筛查模型

[中图分类号] R766.43 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2018）04（c）-0167-05

Preliminary study of the obstructive sleep apnea hypopnea syndrome screening model for female snorers

BU Mengying1 HUANG Rong2 XIAO Yi2 LUO Jinmei2 YU Lijun1

1.Academy of Nursing， Chinese Academy of Medical Science， Peking Union Medical College， Beijing 100144， China； 2.Department of Respiratory Medicine， Chinese Academy of Medical Science， Peking Union Medical College Hospital， Beijing 100730， China

[Abstract] Objective To investigate the obstructive sleep apnea hypopnea syndrome （OSAHS） screening model for female snorers. Methods The clinical data of 223 female snorers， that had conducted sleep monitor in Peking Union Medical College Hospital from January 2017 to February 2018， was analyzed to investigate the risk factors of OSAHS and snoring conditions. According to the Logistic regression coefficient， the indices were assigned， a screening model was established， the score of the screening model was calculated and the ROC curve was plotted to evaluate the screening effect. Results There were 110 females diagnosed with OSAHS and the other 113 females were not. There were statistically significant significance in the body mass index （BMI）， menstrual status， modified Mallampati index （MMP）， number of year of snoring and degree of snoring categorized into Logistic regression equation model （P < 0.05）. The indices were assigned as BMI ≥ 24.55 kg/m2 （3 points）， menopause （3 points）， MMP ≥ Ⅲ class （2 points）， year of snoring ≥ 10.25 years （4 points）， degree of snoring was severe （2 points）. The screening model score ranged from 0 to 14 points， the area under the ROC curve A was 0.795， the 95% confidence interval was （0.737， 0.853）， which had significant difference （P < 0.001）. When the score got 7 points， Youden index was 0.452 the maximum， so 7 points were taken as the best division point. When screening model in this study set apnea hypopnea index （AHI） ≥ 5 times/h as standard of diagnosis， the sensitivity， specificity， positive predictive value， and negative predictive value were 70.9%， 74.3%， 72.6% and 71.8%. Conclusion Through this research of risk factors of OSAHS and snoring conditions of female snorers， the OSAHS screening model of female snorers is constructed， which has a certain clinical application value.

[Key words] Female； Snoring； Obstructive sleep apnea hypopnea syndrome； Screening model

阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome，OSAHS）是一种发病率高影响多系统的慢性疾病，早期诊断和治疗非常重要[1-2]。美国学者Young等[3]在中年男女OSAHS患者进行临床诊断比例评估的研究中发现，中重度OSAHS患者中有93%的女性及82%的男性未获得临床诊断，轻度OSAHS患者中有98%的女性及90%的男性未被诊断，女性OSAHS患者的病情程度相对较轻、症状不典型，导致临床医务工作者不能有效的识别女性患者可能是导致女性OSAHS患者漏诊率更高的原因之一。OSAHS患者漏诊率高是该领域亟待解决的难题，而目前睡眠呼吸监测等待时间长、耗时和费力，因此有效、便捷地筛查是降低漏诊率的重要手段。目前在国内外[4-5]OSAHS筛查中广泛应用的Berlin、STOP、STOP-Bang三个问卷的灵敏度在70%以上，特异度在50%以下，灵敏度尚可而特异度欠佳。Silva等[6]在关于性别对伴有鼾声的人群进行OSAHS筛查的影响的研究中发现，男女分开的筛查模型相比男女混合的筛查模型灵敏度和特异度分别增加了7%和6%，结果提示男女分开的筛查模型有助于减少OSAHS患者的漏诊情况，但是目前缺乏针对女性OSAHS患者的筛查工具。因此本研究通过对女性OSAHS患者的危险因素与打鼾情况进行调查和分析，并借助Logistic回归分析建立针对女性打鼾人群的OSAHS数学筛查模型，为筛查女性OSAHS患者提供一个便捷的途径。

1 资料与方法

1.1 一般资料

2017年1月～2018年2月，采取整群抽样的方法在北京协和医院睡眠呼吸诊疗中心收集223例进行睡眠呼吸监测的打鼾女性患者，平均年龄（48.25±13.97）岁；104例（46.6%）为干部或职员，78例（35.0%）为退休人员，工人和农民仅有10例（4.5%），其他职业人员31例（13.9%）；大专及以上学历者153例（68.6%），中专及高中学历者44例（19.7%），初中及以下学历者16例（11.7%）。

1.2 纳入与排除标准

纳入标准：①年龄>18周岁；②有正常的读写能力和沟通能力；③打鼾程度符合《阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征诊治指南（2011年修订版）》[7]中规定的轻、中、重度打鼾的标准；④知情同意，自愿参加。

排除标准：①清醒时血氧饱和度（SpO2）低于90%②有严重的心肺疾病或精神疾病；③监测当天饮酒；④睡眠呼吸監测时间不足4 h。

1.3 调查方法

研究者在研究对象进行睡眠呼吸监测前，采用问诊的形式调查其一般资料，包括年龄、月经状态、职业、学历、吸烟和饮酒情况。打鼾年限为从患者知道自己打鼾至进行睡眠呼吸监测时的年限。

1.4 监测指标

1.4.1 人体测量学指标 专人使用卷尺和体重秤测量其甲颏间距、颈围、腰围、臀围、身高和体重，并计算体重指数（BMI）和腰臀比。

1.4.2 改良Mallampati分级（modified Mallampati index，MMP） MMP为衡量舌占咽腔相对体积的指标，其分为4级：Ⅰ级可以看到硬腭、软腭、悬雍垂和扁桃体；Ⅱ级可看到硬腭、软腭、悬雍垂；Ⅲ级可看到硬腭、软腭和悬雍垂基底部；Ⅳ级不能看到软腭，只看到硬腭。在Friedman等[8]的研究中已经发现MMP处于Ⅲ级和Ⅳ级的群体发生OSAHS的风险更高。

1.4.3 打鼾程度 根据《阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征诊治指南（2011年修订版）》[7]中规定的轻、中、重度打鼾标准对打鼾程度进行分级。

1.4.4 呼吸暂停低通气指数（apnea hypopnea index，AHI） AHI为平均每小时呼吸暂停和低通气的次数之和，轻度OSAHS：AHI为5～15次/h；中度OSAHS：AHI为15～30次/h；重度OSAHS：AHI≥30次/h。

1.4.5 诊断试验评价指标 灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）×100%；特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数）×100%；阳性预测值=真阳性人数/（真阳性人数+假阳性人数）×100%；阴性预测值=真阴性人数/（真阴性人数+假阴性人数）×100%。

1.5 统计学方法

采用SPSS 20.0分析相关数据，计数资料以频数和百分比表示，符合正态的计量资料采用均数±标准差（x±s）表示，不符合正态的资料采用中位数和四分位数表示；两组间的单因素比较采用t检验、秩和检验和χ2检验，单因素分析有统计学差异的指标，使用受试者工作特征曲线（ROC曲线）计算计量资料的最佳切分值，利用切分值将各计量资料转化为二分类变量，对二分类变量进行二元Logistic回归分析，根据进入Logistic回归方程的变量的回归系数，对该变量进行赋分，建立OSAHS筛查模型，绘制模型积分的ROC曲线，计算灵敏度和特异度等。

2 结果

2.1 OSAHS组和非OSAHS组两组资料间的单因素比较

本研究中非OSAHS患者113例（50.7%），OSAHS患者110例（49.3%）。其中轻度OSAHS患者51例（22.9%），中度OSAHS患者28例（12.6%），重度OSAHS患者31例（13.9%）。对两组间的OSAHS的危险因素及打鼾情况进行单因素分析，结果显示两组间年龄、BMI、颈围、腰臀比、打鼾年限、月经状态、MMP分级和打鼾程度8个因素比较差异有统计学意义（P < 0.05）。见表1。

2.2 计算年龄、BMI、颈围、腰臀比、打鼾年限的最佳切分值

以AHI≥5次/h作为诊断OSAHS的标准，在SPSS 20.0软件中绘制年龄、BMI、颈围、腰臀比、打鼾年限的ROC曲线，根据ROC曲线坐标找到约登指数最大的点为该变量的最佳切分值，分别为52.5岁、24.55 kg/m2、34.45 cm、0.895和10.25年，并根据切分值将计量资料转换为二分类计数资料。223例女性中，年龄<52.5岁者124例（55.6%），年龄≥52.5岁者99例（44.4%）；BMI<24.55 kg/m2者105例（47.1%），BMI≥24.55 kg/m2者118例（52.9%）；颈围<34.45 cm者78例（35.0%），颈围≥34.45 cm者145例（65.0%）；腰臀比<0.895者120例（53.8%），腰臀比≥0.895者103例（46.2%）；打鼾年限<10.25年者152例（68.2%），打鼾年限≥10.25年者71例（31.8%）。

2.3 OSAHS组和非OSAHS组两组资料间的多因素分析与建立筛查模型

根据两组间的单因素比较，有8个变量差异有统计学意义（P < 0.05），分别为年龄、BMI、颈围、腰臀比、打鼾年限、月经状态、MMP分级和打鼾程度，年龄的二分类变量和月经状态分布一致，因此将上述除年龄以外的7个变量的二分类资料采用向前条件逐步回归的方法进行二元Logistic回归分析，最终有5个变量进入回归方程。见表2。

由表2可知，BMI、MMP、打鼾程度、打鼾年限和月经状态的回归系数分别为1.197、0.793、0.817、1.324和1.193，根据各变量的回归系数进行积分，构建筛查模型，该筛查模型积分范围为0～14分。见表3。

2.4 筛查模型的积分绘制ROC曲线

将223例打鼾女性按该筛查模型進行积分，并以AHI≥5次/h为诊断标准，绘制ROC曲线，曲线下面积A为0.795，95%可信区间为（0.737，0.853），P < 0.001有统计学意义；根据该曲线的坐标找出最大约登指数为0.452，此时诊断的准确性最高，因此该筛查模型的最佳切分值为7分，对应的灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为70.9%、74.3%、72.6%和71.8%。当筛查模型的切分值为7分时，对AHI≥15次/h和AHI≥30次/h的患者的筛查的灵敏度、特异度分别为83.1%、64.6%和93.5%、59.4%。见图1。

3 讨论

3.1 建立女性OSAHS筛查模型的合理性

目前很多OSAHS筛查模型是基于该疾病的危险因素和临床表现所建立的，由于女性的患病率低且临床确诊的患者仅为男性患者的1/10～1/8[9]，症状不如男性显著等原因，女性研究对象较难获得，目前大部分模型是在男性为主要研究对象的基础上进行研制和发展的，缺少针对女性的筛查模型。已有研究表明女性无论在社区还是在睡眠呼吸门诊其患病率均低于男性；其白天嗜睡等症状不如男性明显[10]；在研究[11]中发现颈围是男性的独立危险因素，而不是女性的独立危险因素，且女性在性激素和上气道结构等与OSAHS发生的相关方面均与男性存在差异[12-15]，上述差异性可能会导致目前的筛查量表在女性群体中达不到较好的筛查效率。Mirer等[16]在近期的一项研究中证实了绝经是独立于年龄、BMI、颈围及吸烟饮酒等因素之外的与OSAHS严重程度相关的重要危险因素，其对OSAHS的发生与严重程度的影响不能以年龄和BMI来替代；Bixler等[17]的研究也发现绝经后使用激素替代治疗女性的OSAHS患病率与绝经前女性相同，均低于绝经后女性的患病率，说明年龄对OSAHS的影响很大程度上取决于女性的性激素水平，因此本研究选择了月经状态进行了多因素回归分析。本研究针对女性OSAHS患者的危险因素与打鼾情况进行了探索和分析，结果也发现颈围不是女性的主要危险因素，而BMI≥24.55 kg/m2、MMP为Ⅲ级或Ⅳ级者、绝经为女性主要的危险因素，三个因素分别使打鼾女性发生OSAHS的风险增加2.310、1.210和2.296倍，重度打鼾及打鼾年限在10年以上是女性OSAHS患者的主要临床表现，其预测打鼾女性发生OSAHS的风险分别增加了1.263和2.757倍，纳入筛查模型的上述5个指标与常用的OSAHS筛查问卷中的指标相比，增加了月经状态、打鼾年限与MMP分级，考虑到了女性OSAHS患者的特征，因此本研究建立的女性OSAHS筛查模型在女性打鼾人群的应用中更加合理和有价值。

3.2 女性OSAHS筛查模型有较好的筛查效果

本研究所建立的筛查模型涉及了女性激素水平、上气道结构、肥胖因素及OSAHS最常见的症状，是一个综合多种危险因素的筛查模型，以AHI≥5次/h作为诊断标准，构建的ROC曲线下的面积的95%可信区间在0.7～0.9之间，具有较好的筛查价值，其灵敏度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为70.9%、74.3%、72.6%和71.8%，以AHI≥15次/h和AHI≥30次/h作为诊断标准，其灵敏度和特异度分别为83.1%、64.6%和93.5%、59.4%，说明其在筛查轻中重度OSAHS患者时都具有较强的识别患者能力；Boynton等[18]关于STOP-Bang筛查OSAHS的研究发现以AHI≥5次/h、AHI≥15次/h、AHI≥30次/h作为标准时，其特异度较低分别为48.0%、40.5%和33.1%；潘凤锦等[19]研究了颈围、BMI及Epworth嗜睡量表（ESS）三参数女性OSAHS筛查模型，以AHI≥5次/h作为诊断标准，其灵敏度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为64.1%、57.0%、64.5%和56.6%，；宋玮等[20]进行的颈围对OSAHS的筛查作用的研究中得出，以颈围作为独立的筛查指标，以AHI≥5次/h作为诊断标准，其在女性中进行筛查的灵敏度和特异度分别为75.5%和58.6%。通过本研究所建立的筛查模型的筛查效果与既往研究结果对比，说明在建立女性OSAHS筛查模型时应更多的考虑女性OSAHS患者的主要危险因素与临床表现，进而建立适合女性的筛查模型，其筛查效果要优于单因素筛查模型和主要针对男性的预测因子所组成的筛查模型。

3.3 小结

本研究基于女性OSAHS患者的特征，初步建立了包含5个参数的OSAHS筛查模型，其操作简单方便，具有较高的敏感性和特异性，可以帮助医务工作者有效地识别女性OSAHS患者，减少漏诊情况，有临床推广价值。本研究由于样本量有限，没有设立验证组对该筛查模型进行验证，希望在以后的研究中对该模型进行验证，开展多中心研究，增加样本量，对女性OSAHS患者的危险因素、临床表现及合并症的情况进行全面的分析，从而建立适用于中国女性OSAHS患者的筛查模型。

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（收稿日期：2018-04-02 本文编辑：张瑜杰）