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论著
STOP–Bang问卷筛查代谢综合征患者阻塞性睡眠呼吸暂停的价值
中华结核和呼吸杂志, 2015,38(06): 461-466. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1001-0939.2015.06.009
摘要
目的

评价STOP–Bang问卷筛查代谢综合征(MS)患者阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)的价值。

方法

收集2013年12月至2014年5月新疆医科大学第一附属医院睡眠监测室行多导睡眠监测(PSG)的317例MS患者,其中男231例,女86例,年龄23~79岁,平均(48±10)岁,分析STOP–Bang问卷及PSG结果。根据PSG结果将患者分为非OSA组、轻度OSA组、中度OSA组和重度OSA组,比较各组性别、STOP–Bang评分及低通气指数(AHI)的差异,分析问卷与PSG指标的相关性。应用四格表分析STOP–Bang问卷在不同AHI分界点下的敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值,绘制受试者工作特征(ROC)曲线。

结果

4组患者STOP–Bang评分随严重程度增加而逐渐增高(2.3±1.0、3.5±1.3、3.8±1.3、4.6±1.4),以3分为截点筛查入选的MS患者是否患OSA的敏感度为86.4%,特异度为50.9%。以4分为截点预测是否患OSA以及OSA严重程度,结果显示Youden指数均最高。当AHI≥5次/h或AHI>15、30次/h时,ROC曲线下面积分别为0.824、0.851和0.892(均P<0.001)。非OSA组与OSA组性别构成、年龄、颈围、腹围、收缩压、舒张压、体重指数和HDL–C差异有统计学意义(均P<0.01)。非OSA组与其他各组的STOP–Bang评分结果差异均有统计学意义(P<0.001)。

结论

STOP–Bang问卷用于筛查MS患者OSA具有良好的可行性和准确度。

引用本文: 滕云杰, 熊艳, 王宁. STOP–Bang问卷筛查代谢综合征患者阻塞性睡眠呼吸暂停的价值 [J]. 中华结核和呼吸杂志,2015,38( 6 ): 461-466. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1001-0939.2015.06.009
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心血管疾病是世界范围内的首要死亡原因[1],代谢综合征(metabolic syndrome,MS)是心血管病的多种代谢危险因素在体内集结的状态,我国成年人中MS患病率高达13.7%[1]。大量证据表明,阻塞性睡眠呼吸暂停(obstructive sleep apnea,OSA)与MS联系紧密[2,3,4,5,6,7],约60.5%的MS患者同时合并OSA[2],患病率明显高于一般人群,二者相互作用可导致多种心血管疾病的发生发展。中国阻塞性睡眠呼吸暂停与糖尿病专家共识指出,临床医生在诊治所有MS患者时都应考虑OSA存在的可能性[8]。国外一项随机对照试验证明,应用持续气道正压通气治疗MS合并OSA的患者3个月后,患者血压、甘油三酯、内脏脂肪水平显著降低[9],此外亦有不少研究证明有效治疗OSA后,高血压、糖尿病、血脂紊乱、心律失常等病情能得到改善[10,11],故早期发现并干预OSA具有重要的临床意义。

诊断OSA的标准手段为整夜多导睡眠监测(polysomnography,PSG),由于其设备昂贵、环境要求高,难以广泛开展,亦因操作繁琐或影响睡眠导致部分患者不愿接受监测,从而造成漏诊率的升高。因此,临床非常需要简易而准确的OSA筛查方法以发现高危患者乃至预测病情严重程度。临床较常用的筛查工具有Berlin问卷、Epworth嗜睡量表、STOP及STOP–Bang问卷等,目前认为STOP–Bang问卷在可行性及准确性等方面均优于其他筛查工具[12,13,14,15,16]。该问卷自研发以来,已逐渐在睡眠门诊[16,17,18]、外科手术前患者[19,20]、急性心肌梗死[21]、肥胖及病态肥胖[22]等人群中得到验证,但尚缺乏在MS人群中应用的相关报道。本研究选用STOP–Bang问卷探讨其在我国MS患者中筛查OSA和预测OSA严重程度的准确性及实用性,现将结果报道如下。

对象与方法
一、对象

选取2013年12月至2014年5月就诊于新疆医科大学第一附属医院因疑诊OSA行睡眠监测的患者317例,其中男231例,女86例,年龄23~79岁,平均(48±10)岁。

入选标准:(1)经国际糖尿病联盟和美国心脏协会/美国国立卫生研究院/美国心肺血研究所联合发布的代谢综合征诊断标准[23]诊断为MS者;(2)识字,自主行为能力和认知能力无异常;(3)签署知情同意书者。

排除标准:(1)已接受OSA相关治疗者;(2)严重心、肾、肝功能不全;(3)因精神疾病导致失眠者;(4)明确慢性阻塞性肺疾病(慢阻肺)及Ⅱ型呼吸衰竭者;(5)STOP–Bang问卷回答不完整,或未完成PSG监测者。本研究经新疆医科大学第一附属医院伦理委员会批准。

二、研究方法
1.基本资料的收集:

(1)询问糖尿病、高血压等相关病史及治疗情况并做详细记录。(2)由经过培训的调查人员对受试者测量血压、身高、体重、腹围、颈围,计算体重指数。(3)实验室检查:受试者检测空腹血糖、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇(HDL–C)等生化指标前至少12 h不进食热量,清晨7–8时抽血,全部血样采用罗氏c8000全自动生化分析仪检测(美国BECKMAN公司)。

2.STOP–Bang问卷:

所有受试者均在行PSG前进行STOP–Bang评分,采用余洋等[15]经问卷原作者同意而制定出的中文版STOP–Bang量表。量表中1~4项由受试者独立完成,5~8项由基本资料中获得。各条目回答"是"计1分,"否"计0分,总分≥3分者为OSA高风险,反之为低风险。

3.睡眠监测:

使用便携式PSG(美国Embletta X100监测系统),Chung等[24]及Park等[25]的研究结果显示,Embletta X100经资深睡眠技师手动分析数据后可用于替代标准PSG。本实验中记录指标包括双导联脑电图、双导联眼电图、下颌肌电图、心电图、口鼻呼吸气流、血氧饱和度、胸腹呼吸运动、体位和鼾声等。监测当晚禁止饮酒或服用镇静类药物,监测时长≥7 h,结果由具备资格证书的睡眠医师参照美国睡眠医学会睡眠及其相关事件判读规则[26]在RemLogic软件操作平台进行手动分析。依据阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征诊断指南[27]诊断OSA,以低通气指数(apnea hypopnea index,AHI)作为主要判断标准,夜间最低氧饱和度(LSaO2)作为参考并结合临床症状。非OSA:AHI<5次/h;轻度OSA:5~15次/h;中度OSA:15次/h<AHI≤30次/h;重度OSA:AHI>30次/h。

三、统计学处理

应用SPSS 17.0统计软件,本研究中除AHI及LSaO2是非正态分布资料外,其余均为正态分布资料。正态分布计量资料以±s描述,非正态分布计量资料用均数(四分位间距)描述,计数资料以n%描述。两样本间均数比较采用t检验,四组间均数比较用方差分析,非正态分布资料四组间比较用Kruskal–Wallis检验,两两比较用Mann–Whitney U检验;率的比较采用χ2检验或连续校正χ2检验。应用Kappa评价STOP–Bang问卷与PSG诊断的一致性。根据受试者STOP–Bang问卷结果与PSG结果列出四格表,计算敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,计算曲线下面积。STOP–Bang评分及各项监测指标间分别行双变量相关分析。P<0.05为差异有统计学意义。应用χ2及秩和检验在四组间两两比较时对显著性水平进行调整,P<0.008 3时差异有统计学意义。

结果
1.一般资料:

共收集到317例MS患者完整的STOP–Bang问卷及相应的PSG监测结果。平均体重指数(28±4)kg/m2。317例MS患者中241例患有高血压,64例患有糖尿病或糖调节受损,281例存在血脂异常。分析PSG数据后发现非OSA者53例,OSA患者264例,其中轻度66例,中度101例,重度97例。

2.非OSA与OSA组一般情况比较:

表1所示,两组患者性别构成比、年龄、颈围、腹围、收缩压、舒张压、BMI、HDL–C差异有统计学意义(均P<0.01),两组TG、FPG差异无统计学意义(P>0.05)。OSA组患者年龄、颈围、腹围、收缩压、舒张压、BMI均高于非OSA组,OSA组HDL–C低于非OSA组。

表1

非OSA组与OSA组一般情况及问卷结果比较(±s)

表1

非OSA组与OSA组一般情况及问卷结果比较(±s)

指标非OSA组OSA组t或χ2P
总数53264
性别(男/女,例)17/36(32/68)214/50(81/19)54.81<0.010
年龄(岁)42.06±10.1948.62±10.17–4.29<0.001
颈围(cm)36.57±3.1539.21±2.78–6.20<0.001
腹围(cm)95.42±10.66101.39±9.94–3.98<0.001
收缩压(mmHg)130.25±24.07149.05±13.75–7.84<0.001
舒张压(mmHg)77.19±12.1498.15±10.36–13.04<0.001
BMI(kg/m2)26.39±3.3128.71±4.09–3.88<0.001
TG(mmol/L)2.38±2.162.68±2.22–0.88>0.050
FPG(mmol/L)5.36±2.165.72±1.75–1.24>0.050
HDL–C(mmol/L)1.05±0.250.96±0.222.83<0.010
问卷回答"是"(例)
鼾声大25(47.2)195(73.9)14.81<0.001
白天常感疲倦19(35.8)132(50.0)3.54>0.050
睡眠中被发现呼吸停止4(7.5)128(48.5)30.44<0.001
高血压42(79.2)199(75.4)0.36>0.050
BMI>35 kg/m21(1.9)16(6.1)0.80>0.050
年龄>50岁9(17.0)100(37.9)8.54<0.010
颈围>40 cm5(9.4)76(28.8)8.69<0.010
性别(男性)17(32.1)214(81.1)53.57<0.001

注:表中问卷内容为简写,筛查时所用问卷为原版中文问卷[15];BMI:体重指数;FPG:空腹血糖;TG:甘油三酯;HDL–C:高密度脂蛋白胆固醇;1 mmHg=0.133 kPa

3.筛查结果:

OSA高风险者254例,低风险者63例。如表1所示,非OSA组与OSA组第1、3、6、7、8项结果比较差异有统计学意义(均P<0.01),两组间第2、4、5项结果差异无统计学意义(P>0.05)。全部受试者STOP–Bang得分情况如表2所示,非OSA者得分多在1~3分之间,患OSA者得分多为3~5分。

表2

STOP–Bang评分分布情况(例)

表2

STOP–Bang评分分布情况(例)

组别例数STOP–Bang评分(分)合计
012345678
非OSA组531(1.9)13(24.5)13(24.5)21(39.6)5(9.4)000053
OSA组26405(1.9)31(11.7)70(26.5)59(22.3)61(23.1)25(9.5)13(4.9)0264

注:括号内为百分率

4.组间STOP–Bang和PSG结果比较:

表3所示,除轻、中度OSA之间评分差异无统计学意义(P>0.05)外,其余每两组间比较差异均有统计学意义(P<0.001)。非OSA组的男女比例与其他3组比较差异均有统计学意义(χ2=24.52、28.51、53.51,P<0.01)。非OSA组评分≥3分的比例与其余3组间比较差异均有统计学意义(χ2=10.25、26.20、36.93,均P<0.001),轻、中、重3组间两两比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。各组间AHI、LSaO2差异均有统计学意义(P<0.008 3)。

表3

STOP–Bang 问卷结果与各组PSG结果比较

表3

STOP–Bang 问卷结果与各组PSG结果比较

指标非OSA(53例)轻度OSA(66例)中度OSA(101例)重度OSA(97例)F/χ2P
性别(男/女,例)17/36a51/15b77/24b86/11a60.15<0.001
STOP–Bang评分2.30±1.01a3.48±1.30b3.82±1.26b4.57±1.43a36.41<0.010
评分≥3(例)26(49.06)a51(77.27)88(87.13)89(91.75)43.81<0.001
AHI[中位数(四分位间距)]7.50(4.4,11.4)a11.15(9.38,12.93)a20.10(17.80,21.10)a46.7(33.45,59.95)a292.42<0.010
LSaO2[中位数(四分位间距)]87(86,88)a86(85,86)a81(80,84)a72(69,77.5)a249.90<0.010

注:应用卡方、秩和检验进行两两比较时P<0.008 3为差异有统计学意义,其余比较以P<0.05为差异有统计学意义;a与其他各组比较差异均有统计学意义;b与重度OSA组比较差异有统计学意义;AHI:呼吸暂停低通气指数;LSaO2夜间最低氧饱和度

5.问卷评分、问卷预测指标及PSG监测指标间相关性:

(1)STOP–Bang评分与颈围、BMI均呈正相关,相关系数分别为0.481和0.365(均P<0.001);与年龄呈低度正相关(r=0.190,P<0.01);与AHI呈显著正相关(r=0.513,P<0.001),与LSaO2呈负相关(r=–0.445,P<0.001)。(2)AHI与年龄、腹围、颈围、BMI之间均呈正相关,相关系数分别为0.145、0.274、0.367、0.308,均P<0.001。AHI与LSaO2呈高度负相关(r=–0.922,P<0.001)。

6.预测能力:

317例MS患者STOP–Bang筛查结果与PSG结果符合率为80.44%,Kappa值为0.347(P<0.001)。以STOP–Bang得分3、4、5、6分别作为诊断截点,预测不同严重程度OSA所得的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值汇总于表4中。当预测MS患者是否患有OSA、中重度OSA、重度OSA(AHI≥5、15、30次/h)时,以3分为诊断截点,敏感度均最高(分别为86.4%、89.4%、91.8%),而特异度最低(分别为50.9%、35.3%、25.0%);以4分为诊断截点Youden指数均为最大,此时敏感度分别为59.8%、65.7%、77.3%,特异度分别为90.6%、72.3%、60.0%;以6分为截点,特异度最高(分别为100.0%、95.8%、93.6%),而敏感度均为最低(分别是14.4%、16.7%、24.7%)。

表4

STOP–Bang 问卷各评价指标数据结果[中位数(95%CI)]

表4

STOP–Bang 问卷各评价指标数据结果[中位数(95%CI)]

STOP–Bang分数敏感度(%)特异度(%)阳性预测值(%)阴性预测值(%)
AHI≥5次/h
≥386.36(82.22~90.50)50.94(37.48~64.40)89.76(86.04~93.49)42.86(30.64~55.08)
≥459.84(53.94~65.76)90.57(82.70~98.44)96.93(94.29~99.58)31.17(23.85~38.48)
≥537.5(31.66~43.33)100(100~100)100(100~100)24.31(18.62~30.01)
≥614.39(10.16~18.63)100(100~100)100(100~100)19.00(14.39~23.60)
AHI>15次/h
≥389.39(85.10~93.68)35.29(26.71~43.88)69.68(64.03~75.34)66.67(55.03~78.31)
≥465.66(59.04~72.27)72.27(64.23~80.31)79.75(73.59~85.92)55.84(48.00~63.69)
≥542.42(35.54~49.30)87.39(81.43~93.36)84.84(77.79~91.91)47.71(41.08~54.34)
≥616.67(11.48~21.86)95.79(92.19~99.40)86.84(76.09~97.59)40.86(35.09~46.63)
AHI>30次/h
≥391.75(86.28~97.23)25(19.28~30.72)35(29.17~40.91)87.3(79.08~95.52)
≥477.32(68.99~85.65)60(53.53~66.47)46.01(38.36~53.66)85.71(80.19~91.24)
≥555.67(45.78~65.56)79.54(74.22~84.88)54.54(44.74~64.35)80.28(74.99~85.56)
≥624.74(16.15~33.32)93.64(90.41~96.86)63.16(47.82~78.50)73.84(68.68~78.99)
7.ROC曲线下面积(area under curve,AUC):

以STOP–Bang 1~8分为诊断截点,预测MS患者是否患OSA、中重度OSA或重度OSA时分别计算AUC为0.824(95%CI:0.771~0.876)、0.851(95%CI:0.801~0.901)和0.892(95%CI:0.843~0.941),均P<0.001。

讨论

MS对健康的危害已为人们所熟知,而常常与MS合并存在的OSA给健康带来的危害却远没有为人们所认识,约40%~70%的肥胖患者,23%的糖尿病患者以及30%~50%的高血压患者同时患有OSA[28,29,30]。MS与OSA相互影响能直接促进多种疾病的发生。通过简易而准确的筛查工具在MS人群中早期发现OSA,对于早期采取有效治疗措施从而降低并发症的发生有着重大意义。

到目前为止,已有多种预测模型、量表等被研制出用于筛查OSA,但这些工具多因为操作复杂、可行性差或准确度不高而未能在临床工作中得到推广。STOP–Bang问卷是在Berlin问卷基础上研发出的一种简单筛查问卷[19],克服了以上弊端,已在多种人群中应用并证明其有高效度,不仅能筛查还具有预测OSA严重程度的作用;其缩写名能够反映出问卷内容,益于广大医务人员记忆和操作;同时也因内容简单容易使筛查对象接受,正逐渐得到认可和推广。为证实STOP–Bang在MS患者中预测OSA的应用价值,我们进行了此研究。

本研究结果显示,在317例入选的MS患者中,合并OSA者高达83.28%,反映出OSA与MS临床并存率高,说明在MS的诊治过程中需考虑OSA合并的可能。OSA患者STOP–Bang得分多为3~5分,提示总分≥3分者存在OSA高风险。观察OSA组患者问卷结果后发现"男性"、"高血压"、"打鼾"三项结果的阳性率最高,提示MS人群需注意这三项高危指标,可自行评估高危因素以尽早诊治。

男性是OSA的一项主要危险因素。将非OSA、轻度、中度及重度OSA组间进行比较发现,非OSA组女性多于男性,其余各组男性均多于女性,说明"男性"是一项必要的筛查指标。Chung等[20]对外科手术患者的一项研究证实,STOP–Bang得分越高,患OSA的风险则越高,且OSA的程度越重。本研究中4组STOP–Bang评分均值随患者严重程度增加呈逐渐升高趋势,与上述观点相符。

Chung等[22]应用STOP–Bang问卷预测肥胖患者OSA程度的结果显示,以3分为诊断截点,预测是否患OSA的敏感度为90.5%,特异度为28.1%。本研究结果显示,预测MS患者是否患OSA时,以3分为截点敏感度低于前者,而特异度明显较高,同时,较大的AUC亦证明了量表的准确性较高,表明该量表在我国MS人群中适用。另外,本研究结果提示当预测不同程度(AHI≥5、15、30次/h)OSA时,以3分为截点敏感度均最高,以6分为截点特异度最高,以4分为截点可信度最高。在临床实际应用中可根据预测目的侧重点不同考虑诊断截点,当然,更大的样本量的试验有助于确定最佳诊断点。

MS患者多存在肥胖,体重指数较一般人群高,我国体重指数≥30 kg/m2的患者仅在5%~10%[31],STOP–Bang问卷的体重指数切点为35 kg/m2,因此在我国人群中的应用必然会得到阳性率较低的结果,本研究结果显示,问卷第5项内容非OSA组与OSA组间差异无统计学意义(P>0.05),仅5.36%的MS患者结果阳性,提示此项指标应用于中国受试者或需进行调整。另外,问卷第2项指标,非OSA与OSA组间该项差异无统计学意义(P>0.05),意味着此项指标未能起到良好的区分作用,考虑原因与受试者对"是否经常感到疲劳"的界定存在模糊之处,期待更多研究来标准化该项内容。

总之,STOP–Bang问卷在MS人群中筛查和预测OSA严重程度具有准确性高、简单易行的特点。因此,其可作为MS人群的OSA筛查工具,对于发现早期高危患者、降低并发症及病死率来说意义重大,故值得推广使用。关于STOP–Bang问卷筛查预测OSA在我国不同人群中的准确性有待大样本、多中心研究进一步证实。

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关键词
主题词
睡眠呼吸暂停综合征,阻塞性
STOP–Bang问卷
筛查
代谢综合征