【摘 要】
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目的 本研究通过列线图构建普通人群罹患重度阻塞性睡眠呼吸暂停（obstructivesleepapnea，OSA）风险的预测模型，探究重度OSA的独立危险因素，指导临床早期诊断和治疗。方法 回顾性纳入1656名患者，并按7:3将其随机分为训练集与验证集。根据呼吸暂停低通气指数＞30次/h将患者分为重度OSA与非重度OSA组。用最小绝对收缩和选择算子（theleastabsoluteshrinkag
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.62076198）；
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目的 本研究通过列线图构建普通人群罹患重度阻塞性睡眠呼吸暂停（obstructivesleepapnea，OSA）风险的预测模型，探究重度OSA的独立危险因素，指导临床早期诊断和治疗。方法 回顾性纳入1656名患者，并按7:3将其随机分为训练集与验证集。根据呼吸暂停低通气指数＞30次/h将患者分为重度OSA与非重度OSA组。用最小绝对收缩和选择算子（theleastabsoluteshrinkageandselectionoperator，Lasso）和逻辑回归（logisticregression，LR）对所有备选预测因子进行进一步筛选，基于LR建立重度OSA患者的预测模型，在验证集中对列线图模型进行验证，使用C指数、校准曲线和决策曲线分析（DecisionCurveAnalysis，DCA）来评价列线图的区分能力、校准性和临床有效性。此外，我们将该模型与临床上广泛使用的问卷，包括STOP-Bang、柏林问卷通过受试者工作曲线进行了比较。结果 通过单因素及多因素Logistic回归分析，和LassoLogistic回归确定吸烟、憋气病史、BMI、腰围、打鼾病史、Epworth嗜睡量表（Epworthsleepinessscale，ESS）作为纳入列线图的预测因子。该模型AUC=0.795（95% CI：0.769-0.820），Hosmer-Lemeshow检验提示模型校准良好(χ2=3.942，P=0.862)。DCA曲线显示，该模型对患者是有益的，当阈值概率＞18%时，该模型对患者的净获益优于柏林问卷或STOP-Bang量表。临床影响曲线（ClinicalImpactCurve，CIC）分析显示了该预测模型的临床有效率，当阈值概率大于82%预测评分概率值时，预测模型判定为重度OSA高风险人群与实际罹患重度OSA人群高度匹配，证实该预测模型临床有效率较高。结论 相较于临床常用量表，本研究建立的模型在预测重度OSA方面具有更好的识别能力。可应用于普通人群的OSA早期筛查，有助于及早识别重度OSA，保护患者免受OSA的严重后果，减轻社会负担。
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