【摘 要】
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目的:阻塞性睡眠呼吸暂停（Obstructive sleep apnea,OSA）是最常见的睡眠呼吸障碍,未经诊治的OSA,尤其是未经诊治的中重度OSA,会对患者和医疗系统造成巨大负担。但由于临床医师对OSA缺乏认识,睡眠监测资源的普遍缺乏,大量OSA患者处于未被诊治的状态。因此有必要提高OSA的诊治效率。Stop-Bang问卷是常用的OSA预测工具,经Stop-Bang问卷评估为OSA高危的患者
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目的:阻塞性睡眠呼吸暂停（Obstructive sleep apnea,OSA）是最常见的睡眠呼吸障碍,未经诊治的OSA,尤其是未经诊治的中重度OSA,会对患者和医疗系统造成巨大负担。但由于临床医师对OSA缺乏认识,睡眠监测资源的普遍缺乏,大量OSA患者处于未被诊治的状态。因此有必要提高OSA的诊治效率。Stop-Bang问卷是常用的OSA预测工具,经Stop-Bang问卷评估为OSA高危的患者中存在数量可观的假阳性患者。若对所有潜在的假阳性患者开展睡眠监测,会进一步加剧睡眠医疗资源的紧张,使得部分真正的OSA患者未能接受及时的诊治。此外,单次家庭睡眠监测（Home sleep test,HST）结果为阴性（呼吸暂停-低通气指数小于5）的患者,需要复测多导睡眠监测（Polysomnography,PSG）才能明确OSA诊断。单次HST得到阴性结果会延长患者的就诊周期,增加疾病负担。临床医生应尽量避免以上结果的出现。本研究旨在通过门诊可采集的数据开发OSA预测模型,以迅速识别中重度OSA患者和需要避免使用HST的患者,降低OSA患者和医疗系统的负担。方法:纳入2019-2021年间,首次以打鼾为主诉来广东省人民医院睡眠中心就诊的患者。对研究对象的病史资料、查体结果、睡眠量表评估结果及睡眠监测数据进行分析。以呼吸暂停-低通气指数（Apnea–Hypopnea Index,AHI）为OSA诊断及严重程度评估的指标,比较不同OSA严重程度分组的临床特征的组间差异。基于单因素分析的结果,进行多因素logistic回归分析,建立预测模型,绘制ROC曲线,选取最佳截断点。结果:纳入研究对象788例。其中经PSG与HST评估,为中重度OSA患者的有578例,经评估为非OSA患者及轻度OSA患者的合计210例。基于单因素分析的结果,线性检验中重度OSA患者预测模型时共纳入性别、年龄、身体质量指数（Body Mass Index,BMI）、呼吸暂停症状、失眠诊断、高血压病史、吸烟史、饮酒史、嗜睡症状、失眠严重程度指数（Insomnia Severity Index,ISI）共10项变量。得到的Logistic模型具有统计学意义,χ~2=172.95,p＜0.0001,回归模型能够将73.2%的观测正确分类。模型纳入的10个自变量中,性别、年龄、呼吸暂停症状、BMI、高血压史、饮酒史、嗜睡症状有统计学意义。根据二元logistic回归分析的结果,建立回归模型方程:中重度OSA概率P=ex/（1+ex）,x=-7.023+0.812×性别+0.041×年龄+0.671×呼吸暂停症状+0.190×BMI+0.529×高血压史+0.606×饮酒史+0.426×嗜睡症状（对于性别,0=女性,1=男性;对于病史和症状,0=无,1=有）。绘制中重度OSA预测模型的ROC曲线。AUC=0.79（p＜0.001,95%CI=0.76-0.83）。以x=0.726为模型截点,预测模型的灵敏度为72%,特异度为69%,阳性预测值为86%,阴性预测值为48%。426例接受HST监测的研究对象中AHI大于等于5共405例,AHI小于5的研究对象21例。2组对象的体重、BMI、ESS评分的均值存在组间差异。（p均＜0.05）。2组对象年龄、身高、睡眠呼吸暂停症状的率、ISI的组间差异无统计学意义（p均＞0.05）。结论:基于门诊患者的临床症状、查体结果和睡眠量表的预测模型能快速、有效地识别中重度OSA患者,实现早期诊治。年龄、身高、睡眠呼吸暂停症状、ISI均不适合成为预测阴性HST结果的变量。基于此样本建立的预测阴性HST结果的模型无明显临床意义。
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