介紹

呼吸暫停低通氣指數(shù)（AHI）可能不是阻塞性睡眠呼吸暫停（OSA）相關(guān)疾病的最佳預(yù)測(cè)指標(biāo)，因?yàn)榻】到Y(jié)果可能通過與睡眠呼吸暫停有關(guān)的不同病理生理途徑（例如低氧血癥、睡眠破碎）產(chǎn)生。是否可以使用多種與睡眠相關(guān)的多導(dǎo)睡眠圖指標(biāo)（相對(duì)于單個(gè)指標(biāo)）來更好地預(yù)測(cè)結(jié)果？本研究旨在使用多導(dǎo)睡眠圖（PSG）得出的變量來開發(fā)預(yù)測(cè)模型，以幫助識(shí)別有不良心血管結(jié)果或死亡風(fēng)險(xiǎn)的患者。

方法

我們對(duì)在三個(gè)退伍軍人事務(wù)中心（康涅狄格州西黑文、印第安納州印第安納波利斯、俄亥俄州克利夫蘭）進(jìn)行的多站點(diǎn)觀察隊(duì)列研究進(jìn)行了縱向分析。多導(dǎo)睡眠圖衍生指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)代表了阻塞性睡眠呼吸暫停對(duì)心血管疾病的影響的四個(gè)病理生理領(lǐng)域（睡眠結(jié)構(gòu)障礙、自主神經(jīng)調(diào)節(jié)異常、呼吸障礙和低氧血癥），使用Logistic回歸評(píng)估主要結(jié)果（突發(fā)性卒中、短暫性腦缺血發(fā)作、急性冠狀動(dòng)脈綜合征或死亡）。在二元分析中，與心血管結(jié)局相關(guān)的變量（p <0.20）包括在倒數(shù)中，然后進(jìn)行多元邏輯回歸并推導(dǎo)出簡(jiǎn)約模型。

結(jié)果

我們共將1,579名退伍軍人納入研究，他們主要是男性（95％），平均年齡為58±12歲，平均隨訪時(shí)間為5.5±1.3歲。調(diào)整CPAP呼吸機(jī)使用因素后，睡眠效率≥80％[OR 0.39（0.24-0.63）p <0.001]與較低的主要結(jié)局風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)，而SaO2 <90％的總睡眠時(shí)間百分比[OR：1.64（1.26-2.15）p = 0.0003]，REM睡眠≥30百分比 [OR：2.77（1.07-7.19）p = 0.014]和低通氣指數(shù)≥5 [OR （95％CI）：1.80（1.15-2.81）p = 0.010]與較高的主要結(jié)局風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)。與僅使用AHI的傳統(tǒng)臨床切點(diǎn)相比，該簡(jiǎn)約模型顯示出對(duì)主要結(jié)局的更好預(yù)測(cè)（AUC 0.64對(duì)0.55）。

結(jié)論

在我們的隊(duì)列中，包含低氧血癥、睡眠效率和REM睡眠百分比的復(fù)合模型比單獨(dú)的AHI臨床指標(biāo)能更好地預(yù)測(cè)不良心血管結(jié)果或死亡。

（葉妮摘自 Sleep, Volume 41, Issue suppl_1, April 2018, Pages A213–A214）