基于超声检查在阻塞性睡眠呼吸暂停患者上气道的形态学研究及其联合预测诊断OSA的价值评估

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背景:阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive Sleep Apnea OSA)是患者在睡眠时反复频发上气道阻塞,包括不完全性或完全性的,相应的出现通气量降低或呼吸暂停的情况,这导致患者在睡眠中反复唤醒。上气道解剖结构异常导致的阻塞、塌陷、狭窄是OSA发病的重要因素。对于上气道形态学检查方法主要有喉镜、CT、MR等方式,但喉镜缺乏客观定量手段及对手术预后评价效果不佳,CT、MR等是定量的主要手段,但存在辐射、费用高等问题,超声检查具有易于操作、便携的优点,但是目前应用超声在阻塞性睡眠呼吸暂停患者上气道的研究尚不足。因此,本文通过超声测量OSA患者上气道解剖结构,进而分析其与OSA相关性及其诊断OSA的效能。此外,探讨超声测量的上气道结构指标联合BMI、Epworth问卷及STOP-Bang问卷在诊断OSA中的价值。这对于实现OSA患者的筛查,特别是在基层医院具有重大的意义。目的:探讨基于超声测量OSA受试者与非OSA受试者上气道形态学差异及分析比较超声检查与传统量表在诊断OSA中的预测效能。方法:1.随机招募2021年01月—2022年01月于本院就诊的OSA受试者(OSA组)及非OSA受试者(非OSA组),行上气道超声检查测量上气道解剖参数,对比分析两组间差异;并对OSA患者超声测量值与呼吸暂停低通气指数(AHI)及最低血氧饱和度(LSa O2)进行Spearman相关性分析;2.寻找OSA受试者与非OSA受试者超声测量的上气道差异指标(p<0.05)的截断值;3.统计OSA受试者与非OSA受试者STOP-Bang问卷,并以STOP-Bang问卷评分≥3分设为高危组,同时收集Epworth嗜睡量表评分,设立其评分≥9分为高危人群;4.对比超声指标、BMI、STOP-Bang问卷、Epworth嗜睡量表在诊断OSA中的效能,最后将超声测量指标、BMI、STOP-Bang问卷、Epworth嗜睡量表联合构建预测模型,进而比较预测模型的诊断效能。结果:1.OSA组与非OSA组BMI、软硬腭交界到舌骨的距离、硬腭-软腭间夹角及舌骨-硬腭间夹角差异有统计学意义(p<0.001);对OSA组患者上气道B超测量值与AHI、LSa O2进行相关性分析,结果示软硬腭交界到下颌骨的距离、软硬腭交界到舌骨的距离、舌厚(纵切面)、软腭厚度(纵切面)与AHI呈正相关(r=0.3758、0.4619、0.3227、0.2738,p<0.05);软硬腭交界到下颌骨的距离、软硬腭交界到舌骨的距离、舌厚(纵切面)与LSa O2呈负相关(r=-0.3566、-0.5470、-0.3168、-0.3098,p<0.05);硬腭-软腭间夹角与AHI呈负相关(r=-0.2262,p<0.05);舌骨-硬腭间夹角与AHI呈正相关,与LSa O2呈负相关(r=0.2889、-0.3351,p<0.01)。2.软硬腭交界到舌骨的距离与LSa O2相关性最好,且呈正相关(r=-0.5470,p<0.05),表明舌骨相对硬腭越向后下,OSA患者病情越重。3.舌宽(横切面)、软硬腭交界到舌骨的距离、硬腭与软腭两轴所形成的夹角截断值分别为42.10mm、26.10Kg/m~2、154°。4.以BMI≥26Kg/m~2、舌宽(横切面)≥42.10mm,软硬腭交界到舌骨的距离≥26.10Kg/m~2,硬腭与软腭两轴所形成的夹角≤154°为截断值联合构建的预测模型AUC为0.898(0.844~0.951),敏感性为0.762,特异性较高,为0.944。5.在筛查阻塞性睡眠呼吸暂停疾病时,相较于STOP-Bang问卷、Epworth嗜睡量表,超声指标的特异性、准确性最高,分别为0.853,0.875;STOP-Bang问卷敏感性最佳,为0.895。6.SBQ、ESS与BMI联合构建预测诊断OSA的预测模型中,SBQ+ESS的敏感性最高,为0.896,SBQ+ESS+BMI的特异性最高(为0.882),SBQ+ESS+BMI曲线下面积最大,AUC为0.886(0.811-0.961)。7.在筛查阻塞性睡眠呼吸暂停疾病时,超声指标+STOP-Bang问卷+BMI联合构建的预测模型更好,AUC为0.953(0.910~0.995)。结论:基于超声测量的上气道相关解剖参数,如软硬腭交界到下颌骨的距离、软硬腭交界到舌骨的距离、舌骨-硬腭间夹角、硬腭-软腭间夹角等在OSA与非OSA患者间是存在差异的,并与OSA患者疾病严重程度相关,可作为评估OSA患者病情严重程度的客观指标。超声指标(舌宽(横切面)、硬腭与软腭两轴所形成的夹角、软硬腭交界到舌骨的距离)联合BMI所建立的诊断预测模型具有良好的预测效能;它们能代表上气道不同层面解剖结构情况及患者基线情况,符合OSA患者上气道多层面结构异常的解剖结构发病机理,再联合STOP-Bang问卷所构建的预测模型能进一步提高其诊断的敏感性及特异性。这可能成为筛查OSA有效、便捷、准确的一种潜在替代方法。
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