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睡眠障碍

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睡眠障碍/2019/文章

研究文章|开放获取

体积 2019 |文章的ID 3184382 | https://doi.org/10.1155/2019/3184382

p.j. Edmonds, K. Gunasekaran, l.c. Edmonds, 颈抓与2型糖尿病患者阻塞性睡眠呼吸暂停有关”,睡眠障碍, 卷。2019, 文章的ID3184382, 6 页面, 2019 https://doi.org/10.1155/2019/3184382

颈抓与2型糖尿病患者阻塞性睡眠呼吸暂停有关

学术编辑器:马可Zucconi
收到了 2019年3月04
接受 07年6月2019年
发表 2019年7月01

摘要

目标。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是一种具有高发病率,死亡率,以及在普通人群中的患病率增加一种常见的疾病。它与2型糖尿病(DM)个体间的甚至发病率较高。打鼾,疲倦,观察到的呼吸暂停,高血压,身体质量指数,年龄,颈围和男性(STOP-BANG)问卷和问卷柏林可以是在临床实践中繁琐,需要对嗜睡主观数据。我们提出了前瞻性研究初级保健人群2型糖尿病比较脖子的把握,颈围,共同筛选问卷,以确定OSA。方法。从一家初级保健诊所招募诊断为2型糖尿病的患者。参与者通过简易睡眠呼吸暂停预测器(ESAP)、停止问卷和柏林问卷进行筛选。ESAP阳性定义为患者双手绕颈时出现1cm间隙。所有受试者都进行了实验室PSG检测。结果。共纳入43例患者,OSA患病率为90.7% (AHI≥5),中位BMI为38.0。PSG中轻度OSA (AHI 5-14)患病率为27.9%,中度OSA (AHI 15-29)患病率为25.6%,重度OSA (AHI >30)患病率为37.2%。对于轻度阻塞性睡眠呼吸暂停,ESAP和颈围的特异性均为100%。结论。这项研究加强了筛查阻塞性睡眠呼吸暂停的人糖尿病患者的需要。ESAP和颈围可用于鉴定2型糖尿病谁在为OSA危险的人是有用的。总之,这项研究成果在心血管疾病的风险提高的人承认OSA的。试用注册“领把握睡眠呼吸暂停的预测,”https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02474823临床Trials.gov标识符,是NCT02474823

1.介绍

阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive sleep apnea, OSA)是一种常见的疾病,发病率高,死亡率高,且患病率不断上升[1]。此外,尽管努力提高识别,80%仍未确诊[2]。在一般人群中,有3-7%的人患有阻塞性睡眠呼吸暂停综合症[3.]。2型糖尿病(DM)患者发生OSA的风险较高,据报道患病率为23-90% [4- - - - - -6]。OSA是2型糖尿病的独立危险因素[7]。OSA和2型糖尿病都是心血管疾病的强危险因素[3.,8- - - - - -10]。

虽然已有几种调查问卷和模型在睡眠呼吸暂停的临床预测方面得到验证,但在2型糖尿病人群中验证的还很少[11- - - - - -13]。打鼾、疲劳、观察呼吸暂停、高血压、体重指数、年龄、颈围、男性性别(STOP-Bang)问卷和柏林问卷(BQ) [14在临床实践中可能很麻烦,需要关于嗜睡和第三方报告打鼾的主观数据[11,14]。一种简单、可靠、客观的筛查试验可以提高对2型糖尿病患者OSA的及时诊断。

颈围具有OSA一个充分研究的关系。减少截面积,提高合规性,以及上呼吸道的质量负载都有助于睡眠呼吸障碍[15]。指南建议对男性颈围大于17英寸、女性颈围大于16英寸的OSA患者进行筛查[16]。先前的一项关于颈抓(易睡眠呼吸暂停预测因子,ESAP)识别轻度阻塞性睡眠呼吸暂停(AHI>5)的研究报道,在有症状的睡眠诊所人群中,敏感性为68.3%,特异性为100% [17]。

我们提出前瞻性研究简单颈抓、颈围、BMI(身体质量指数)和普通筛查问卷在鉴别2型糖尿病患者OSA中的作用。我们假设,在识别2型糖尿病OSA患者方面,ESAP阳性不低于Stop-Bang, Berlin问卷。

2.方法

机构审查委员会批准了该研究设计,包括对人体受试者的无创操作。经批准的方案(IRB编号2012)包括来自所有参与者的知情签字同意和监督,以确保在批准的方案内运行。从普通内科诊所连续招募(18岁及以上)诊断为2型糖尿病的成年人(2015-2016年)进行常规健康检查。排除标准包括已知诊断为OSA、年龄<18岁、不稳定心肺疾病、不能进行颈部抓握或完成问卷。参与者通过ESAP(易睡眠呼吸暂停预测因子)、停止问卷、颈围(女性>16英寸,男性> 17英寸)进行筛选[16和柏林问卷调查。ESAP阳性定义为患者手绕颈1cm间隙(见图)1)。所有受试者接受实验室1型多导睡眠图(PSG)检查。1型多导睡眠图采用AASM 2016评分规则进行评分,特别是3%的低呼吸规则或唤醒。参与者被报销了50美元。

2.1。统计分析

组间人口统计学变量采用卡方检验和t检验(BMI、年龄、AHI)进行比较。数据以均数±标准差表示。以多导睡眠图AHI作为OSA诊断的金标准,计算预测OSA的敏感性(SN)、特异性(SP)、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)。样本量计算采用OSA患病率(一般人群为7%,糖尿病患者为20%)1型误差(0.05)和power(0.8)。连续变量(BMI、颈围和ESAP间隙测量)与AHI使用接受者操作曲线计算敏感性(SN)、特异性(SP)和曲线下面积(AUC)。AUC≥0.9表示分辨力突出,0.8≤AUC < 0.9表示分辨力良好,0.7≤ACU <0.8表示分辨力可接受,AUC =0.5表示无分辨力。

3.结果

3.1。研究人口特征

八六年参加初级保健诊所进行了筛选。四十三的人符合入选标准(53%为女性,表1)。最常见的排除原因是先前诊断为阻塞性睡眠呼吸暂停或没有糖尿病。OSA的患病率为90.7%。BMI中值为38.0。PSG中轻度OSA (AHI 5-14)患病率为27.9%,中度OSA (AHI 15-29)患病率为25.6%,重度OSA (AHI >30)患病率为37.2%。在研究人群中,11.63%的受试者不确定自己是否打鼾。44%的参与者颈围增加(男性>43.2 cm,女性>40.6 cm)。与预期的2型糖尿病人群一样,大多数受试者的BMI≥35(65.12%)。


特征 N (%)

男性 20(46.51)

23日(53.49

集团(PSG)

正(AHI> 5) 39 (90.7)

轻度(你好为5 - 14) 12 (27.91)

中度(AHI 15 - 29 11 (25.58)

严重的(你好≥30) 16 (37.21)

身体质量指数§≤35 15 (34.88)

体重指数> 35 28日(65.12)

积极的颈围 19日(44.19)

消极的颈围 24 (55.81)

意思是(+/-SD、范围)

你好 31.24 (SD +/-28.14, 1-117)

BMI(公斤/米2) 38.26 (SD +/-7.69, 24-55)

颈围(cm) 41.64(SD +/- 4.04,33-51)

间隙 (厘米;ESAP阴性= 0 cm) 3.20 (SD +/-3.81, 0-13)

†AHI(呼吸暂停-低呼吸指数是记录的每小时呼吸暂停和低呼吸次数。根据AASM 2016的评分规则,特别是3%的低呼吸规则或唤醒规则,使用1型多导睡眠图进行评分。
BMI(身体质量指数)是体重(公斤)除以身高(米)的平方。
间隙测量是指手指间厘米数的患者与阳性ESAP。
正颈围为>在女16英寸,>男性17英寸。负颈围是<妇女16英寸和男性<17英寸。
3.2。对轻度、中度和重度OSA筛查试验的验证

对于轻度OSA (AHI 5-14),最敏感的筛查试验为STOP-Bang评分≥3,敏感性为87.2%。特异性最强的筛查试验为ESAP和颈围,特异性均为100%(见表)2)。对于中度OSA(AHI 15-29)最敏感的筛选试验是柏林高危人群。最具体的筛选试验是颈围为75%的特异性(表2)。对严重OSA (AHI≥30)最敏感的筛查试验为STOP-Bang和Berlin Questionnaire,敏感性均为93.8%。最特异性筛查为颈围,特异性为70.4%(表)2)。


轻度阻塞性睡眠呼吸暂停(AHI 5-14, n= 12)

筛选试验 灵敏度 特异性 阳性预测值 消极的预测价值

积极ESAP 55 One hundred. One hundred. 18.2

STOP-Bang≥3 87.2 0 89.5 0

柏林高风险__ 79.5 0 88.6 0

BMI≥35 69.2 75 96.4 20.

积极的颈围§ 48.7 One hundred. One hundred. 16.7

中度阻塞性睡眠呼吸暂停(AHI 15-29, n=11)

积极ESAP 60.7 68.8 77.3 50

STOP-Bang≥3 92.6 18.8 65.8 60

柏林高风险 88.9 31.3 68.6 62.5

BMI≥35 74.1 50 71.4 53.3

积极的颈围 55.6 75 78.9 50

重度OSA (AHI >30, n=16)

积极ESAP 62.5 57.1 45.5 72.7

Stop-Bang≥3 93.8 14.8 39.5 80

柏林高风险 93.8 25.9 42.9 87.5

BMI≥35 75 40.7 42.9 73.3

颈围 68.8 70.4 57.9 79.2

一种正ESAP(容易睡眠呼吸暂停预测器)被定义为失败使用手抓住用手指之间的间隙1厘米以环绕颈部(图1)。
__高风险柏林问卷为2个以上的类的筛选问卷。
§正的颈围为>在女16英寸,>男性17英寸。
3.3。连续变量的线性回归

将连续变量(BMI、颈围和ESAP间隙测量)与AHI进行比较(见表)3.)。在ESAP阳性的参与者中,手指之间的厘米数被用作间隙测量。恢复曲线下面积最高的是颈围(0.885),其次是ESAP间隙测量(0.724)和BMI(0.705)(见表)3.)。STOP-Bang和BQ不包括在内,因为它们是二分得分的。


筛选试验 曲线下面积

ESAP 0.657

BMI(连续) 0.705

颈围(cm) 0.885

间隙测量 (厘米) 0.724

测量的是ESAP阳性患者手指间的厘米数。STOP-Bang和BQ不包括在内,因为它们是二分得分的。

4.讨论

在这项研究中,我们证明颈围在糖尿病人群中作为临床筛查工具表现良好。此外,我们表明,ESAP颈抓法是测量颈围的一种简单方法。2型糖尿病患者阻塞性睡眠呼吸暂停患病率高,与既往报道一致[4- - - - - -6]。

我们的主要结果是在2型糖尿病的OSA颈部周长基于预测(颈围和ESAP)的有用性。随着高特异性和阳性预测值,ESAP是在识别轻微的疾病(AHI≥5)可靠。为颈围和ESAP曲线下的敏感性,特异性和面积显示出相似的结果(轻度OSA 100%特异性),用显示轻微优越性颈围。相比颈围ESAP的一个优点是,性别规范标准不必采用(>男性17英寸和>雌性16英寸)[16]。手到脖子的尺寸是单独的标准。与STOP-Bang和BQ问卷相比,颈围和ESAP的敏感性较低,这可能是由于颅面异常、扁桃体或腺样体增大而不是仅通过颈围来评估。与STOP-BANG和柏林问卷不同,ESAP不需要其他信息或分值来预测2型糖尿病患者的OSA (AHI≥5)。除了简单,依靠颈围可以避免主观质疑。打鼾状态是停止和BQ的重要组成部分,但11.6%的研究参与者不确定。

我们证实了之前的研究结果,即颈围是一个比BMI更好的预测指标[18而使用颈围的指导仍然是有用的[19- - - - - -21]。与之前针对外科和初级护理患者的研究相比,STOP-BANG具有类似的敏感性和特异性[11,14,22]。柏林问卷调查也显示了与之前验证相似的敏感性和特异性[23]。ESAP阴性或颈部大小正常并不排除OSA,因为敏感性低。然而,阳性测试与有OSA风险的人有很好的相关性。

作为连续变量,ESAP和颈围不能可靠地预测OSA的严重程度,BMI也不能。作为一个非连续变量,BMI也缺乏基于颈围的检测所见的特异性。基于颈部的预测因子可能会看到特异性高于BMI,这是由于OSA患者上气道质量负荷在解剖学上的作用。

OSA和2型糖尿病之间的关系最初被认为与肥胖有关,但进一步的研究表明,OSA是2型糖尿病的独立危险因素[7]。阻塞性睡眠呼吸暂停影响生理和激素途径,包括缺氧引起的葡萄糖代谢变化[24],睡眠片段化影响下丘脑 - 垂体 - 肾上腺轴[25,以及IL-6、tnf -、脂联素和MCP-1水平的升高[26- - - - - -28]。大量研究表明睡眠呼吸暂停和心血管疾病之间存在联系[29,葡萄糖代谢[三十,以及系统性高血压[31]。在控制了肥胖和心血管疾病后,OSA是全因死亡的独立危险因素[3.,8- - - - - -10]。来自国际糖尿病联合会和美国糖尿病协会的指南建议对所有2型糖尿病患者进行OSA筛查[19,32]。

这项研究的优势包括采用前瞻性研究设计,招募没有睡眠问题的参与者。在实验室中使用多导睡眠描记术代替HST作为金标准的错误否定或遗漏分类被最小化。除了简单,依靠颈围可以避免主观质疑。打鼾状态是停止和BQ的重要组成部分,但11.6%的研究参与者不确定。

本研究的局限性包括样本量小,OSA在人群中的患病率高于预期。进一步的研究领域包括检验我们的发现是否对其他类似的肥胖人群有用,如减肥手术患者。在卡车司机和交通部门的检查中,颈部抓握没有被研究过,在这个人群中,它可能有助于避免报告打鼾和嗜睡的历史偏见。

综上所述,本研究加强筛查与2型糖尿病人阻塞性睡眠呼吸暂停的重要性。ESAP和颈围是用于识别与DM2谁在轻度OSA高危人群有用。负ESAP或正常颈围不排除OSA。总之,这项研究成果在心血管疾病的风险提高的个体识别OSA的。

数据可用性

支持本研究结果的数据可从通讯作者处获得。

信息披露

此稿件未发表,也未在任何其他期刊审查提交。该数据在2016年6月以海报的形式呈现。资助人不参与研究设计、数据收集、数据分析、手稿准备或发表决定。

的利益冲突

作者声明,本论文的发表不存在任何利益冲突。

作者的贡献

所有作者在稿件的研究作出贡献显著并批准其索赔。

致谢

Catherine Gilmore和Jennifer Victory通过数据收集和技术支持为这项研究做出了贡献。这项研究的部分资金是由E Donnell Thomas研究生医学教育研究基金会提供的。资助为研究参与者提供补偿。

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