颈围/身高比在2,型糖尿病患者中筛查阻塞性睡眠呼吸暂停的应用价值

梁金花，成俊芬，郭行端，梁金玲，黄蕙莉（广东医科大学附属第二医院，广东湛江 524000）

阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是多种原因引起反复发生完全性和部分性上呼吸道阻塞性事件，导致间歇性低氧血症、自主神经波动和睡眠片段化[1]。OSA和糖尿病密切相关，这两种疾病都对公众健康产生重大影响。研究表明OSA 与糖尿病之间存在双向相关性。OSA 导致糖尿病一个可能的机制是间歇性低氧血症，OSA 是糖尿病引起的微血管并发症[2]。研究显示1 143 名 T2DM 患者中有554 名患者处于OSA 高风险，有较高的发病率[3]。还有研究表明OSA 合并2 型糖尿病的患者更容易出现心血管疾病、周围神经病变糖尿病肾病等并发症，早期诊断及治疗 OSA 有助于降低其并发症[4-5]。因此，在2 型糖尿病患者中筛查OSA 有重大意义。目前诊断OSA 的金标准是夜间多导睡眠监测（PSG），但在行动不便、交通困难或生活在农村地区，难以推广应用，因此，一些普遍认可的OSA 筛查工具被不断开发出来，包括Epworth 嗜睡量表（ESS）、STOp-Bang 问卷（SBQ）、NoSAS 评分以及柏林问卷（Berlin）等[6]。颈围/身高比（NHR）是比较容易获得的人体测量指标，有文献表明NHR 是一种可行的 NoSAS 筛查工具[7]，NHR 简单、通俗易懂，在临床及社区都有较好的应用价值。2 型糖尿病与OSA 患者之间存在相似的危险因素如肥胖，肥胖会影响患者的颈围和NHR，这就提出一个关键问题：NHR 在2 型糖尿病患者中筛查OSA 会不会有更好的应用价值？而在2 型糖尿病患者中筛查OSA 的研究甚少，因此，本研究探讨NHR 在2型糖尿病患者中筛查OSA 的应用价值，同时与其他筛查量表进行对比分析。

1.1 病例与分组

收集2017 年7 月-2021 年7 月在我院睡眠医学中心行PSG 检查的443 例2 型糖尿病患者为研究对象，2 型糖尿病诊断符合《中国2 型糖尿病防治指南（2017年版）》诊断标准[8]。入选标准：（1）因疑似睡眠呼吸障碍初次至睡眠呼吸中心接受PSG 监测者；
（2）年龄18～80 岁；
（3）在睡眠实验室能自行完成各种量表，并同意签署知情同意书的患者；
（4）总睡眠时间为＞4 h。排除标准：（1）有脑部肿瘤或癫痫病史；
（2）合并各种精神及心理疾病的患者，正在服用镇静安眠药物；
（3）严重器官功能衰竭患者；
（4）已接受治疗的OSA 患者；
（5）量表答题不完整；
（6）以中枢性或混合性事件为主的睡眠呼吸暂停。研究对象均自愿参与本研究并签署知情同意书。

1.2 方法

1.2.1 收集资料 收集患者年龄、性别、吸烟、饮酒、身高、体质量、颈围、腰围等一般资料。由于在患者就诊时未能获得详细的吸烟和喝酒的病史，因此仅记录是否有一直吸烟、喝酒和既往吸烟、喝酒超过1 年或者从不吸烟、喝酒的状态。吸烟者：持续抽吸卷烟6 个月及以上，且每日吸烟量5 支及以上的吸烟者[9]。饮酒：过去任何时候饮酒量≥1 标准杯[10]；
然后由患者和家属共同填写相关筛查问卷，由睡眠技师核实量表各个项目以保证量表的可靠性，随后当场收回量表。

1.2.2 筛查问卷（1）NHR[7]：颈围和身高的比值，NHR≥0.21 说明OSA 高风险。（2）NoSAS[11]：分值为0～17 分，包括5 个问题：①颈围＞ 40 cm 为4 分；
②体质量指数（BMI）：25 kg/m2＜BMI＜30 kg/m2为3分、≥30 kg/m2为5 分；
③打鼾为2 分；
④年龄≥ 55 岁为4 分；
⑤性别=男性为2 分。如果NoSAS 评分≥8分说明OSA 高风险。（3）ESS[12]：包括8 个问题，让受试者评估自己白天在特定场景下打瞌睡的程度，0分为不打瞌睡，1、2、3 分别为轻、中、重度打瞌睡。总分24 分，如果ESS 得分≥9 分为存在日间嗜睡。（4）STOP-Bang 问卷[13]：在STOP 量表基础上增加Bang，即BMI＞35 kg/m2，年龄＞50 岁，颈围＞40 cm，男性，回答“是”为1 分，“否”为0 分，如果8 个问题得分≥3 分说明OSA 高风险。（5）柏林问卷（Berlin）[14]：包括3组共11 个问题：①打鼾的严重程度；
②日间嗜睡；
③高血压或肥胖。每组分别计算分值后评定阴性和阳性，如果3 组中有2 组或者多于2 组阳性则认为该患者发生OSA 的风险很高。如果3 组中仅有1 组或者没有阳性则认为该患者发生呼吸暂停的风险很低。

1.2.3 睡眠呼吸监测（PSG）本研究应用的是美国飞利浦公司研发制造的Alice5 多导睡眠仪，监测时长不低于7 h，并将监测数据交由专门技术人员进行分析，OSA 诊断基于美国睡眠医学会（AASM）发布的第3 版睡眠障碍国际分类（ICSD-3），依据睡眠呼吸暂停低通气指数（AHI）将研究对象进行分级，其中AHI＜5 为OSA 阴性，AHI≥5 次/h 为轻度OSA，15 次/h≤AHI＜30 次/h 为中度OSA，AHI≥30 次/h 为重度OSA[13]。

1.3 统计学处理

采用SPSS 26.0 统计软件分析数据，计量资料以表示，采用单因素方差分析检验。计数资料以频率表示，采用χ2检验。计算每个量表的敏感度、特异度、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV），并以各自的95%可信区间（CI）报告。绘制出各量表ROC 曲线，评价NHR 与4 种量表对OSA 的诊断价值。

2.1 一般资料

443 例受试者中，吸烟166 例（占37.5%）；
喝酒98例（占22.1%），组间差异有统计学意义（P＜0.01）。随着OSA 严重程度的增加，AHI 数值不断增大（P＜0.01）。见表1。

表1 443 例2 型糖尿病患者一般资料

2.2 ROC 曲线下面积（AUC）

以AHI 的5、15、30 次/h 为截点，NHR 的AUC 最大。在AHI 为5 次/h 为截点时最高，为0.793（0.746～ 0.841）；
NoSAS 评分次之，为0.768（0.711～0.825）；
ESS的AUC 最小，为0.647（0.586～0.709）。见图1。

图1 NHR 和4 种量表评分的ROC 曲线下面积（AUC）图

2.3 AUC、阴性预测值、阳性预测值、敏感度与特异度

轻中重度OSA，NHR 阴性预测值、阳性预测值、敏感度最高，分别为（0.526、0.902、0.809），特异度与NoSAS 评分相等。不管在哪种程度OSA，NHR 阴性预测值和敏感度最高，ESS 评分最低。见表2。

表2 各种量表在2 型糖尿病患者中筛查OSA 的结果

OSA 主要是由于肥胖、上呼吸道肌肉功能改变等多因素参与的在睡眠过程中引起上呼吸道部分或全部塌陷，导致间歇低氧、炎症反应以及高碳酸血症[15]。目前认为肥胖和超重是OSA 和糖尿病的危险因素。本研究中2 型糖尿病合并OSA 和正常组相比较，腰围、BMI 数值明显升高[16-17]。本研究中随OSA 病情加重，患者吸烟所占比例也在上升，这与当前研究是一致的[18]。

糖尿病是一种由于胰岛素绝对或相对缺乏和胰岛素抵抗所致的慢性疾病。有研究结果显示睡眠时血氧饱和度下降与空腹血糖和口服糖耐量试验（OGTT）2h 血糖浓度显著相关，OSA 的严重程度与胰岛素抵抗程度相关。本文中OSA 疾病越严重，糖尿病患者的最低血氧饱和度数值就越低[19]。由于本文是回顾性研究，患者的空腹血糖和OGTT2h 血糖浓度当时没有记录，这是本文的局限性。

目前进行OSA 筛查时，许多量表都在不断地被研究者开发和验证，例如NoSAS、BQ、SBQ、ESS 等。然而大多数量表的筛查都是针对正常人群进行的，在糖尿病患者中运用效果可能不佳。一份理想的筛查表应该有较高的灵敏度和特异度，有较大的AUC[20]。本文研究发现以AHI 为5、15、30 次/h 为截点，不管在哪个截点，NHR 的AUC 和阴性预测值和敏感度最高，ESS的最低。NHR 是颈围和身高的比值，不受患者个人主观因素影响，OSA 以及糖尿病患者群体中颈围偏大、肥胖，因此在糖尿病患者中运用会有较高的敏感度，漏诊率低；
同时，对于OSA 更重要的是筛查量表具有较高的敏感性，不易漏诊，而不是高度特异性[21]。研究发现，与NoSAS、BQ、ESS 评分相比，SBQ 不管在哪个截点，敏感度最高，这与Pataka 等[22]的研究基本一致的。NoSAS 评分是一种在瑞士队列中新开发的，随后在巴西队列中验证的筛查OSA 工具[11]，本次研究中它有较高的敏感度、特异度和AUC。有研究报道，在肥胖、病态肥胖和一般人群中，NoSAS 表现出性别特异性差异[23-25]，因此对于在糖尿病患者中筛查OSA 效果欠佳。

综上所述，对糖尿病患者而言，NHR 与其他量表相比，有较高的灵敏度和特异度，能有效提示OSA 高风险，适合在基层医院普遍应用。对2 型糖尿病患有OSA 高风险者进行适当量表的筛查和治疗，可以有效提高其生活质量。

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