打鼾患者中重度阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征的临床预测模型

作者：刘慧茹; 王朝昕; 金杰; 肖汉琼; 裘轶辉; 宋大川; 陈芝文; 董晶^*

来源：中国医师进修杂志, 2021, 44(06).

• 打鼾
• 阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征
• 预测模型

目的对行多导睡眠监测的打鼾患者的临床资料及形态测量指标建立一种简单易行且高效的中重度阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)临床预测模型, 便于提高中重度OSAHS患者的早期诊断和早期干预。方法收集2015年1月至2018年12月同济大学附属杨浦医院做多导睡眠监测(PSG)的打鼾患者299例, 根据PSG检测结果分为中重度OSAHS组(143例)及对照组(156例), 收集其临床资料数据, 形态测量数据, 根据二元Logistic回归方法建立回归方程及受试者工作特征(ROC)曲线。另外收集2019年1—10月同济大学附属杨浦医院做PSG检查的打鼾患者110例作为验证数据集。将110例验证数据集按照各危险因素及赋值带入方程, 绘制ROC曲线, 计算曲线下面积, 并计算灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值。结果打鼾患者中的中重度OSAHS预测方程为y = -10.707 86+ 0.589 60 ×性别+ 0.141 61 ×体质量指数+ 1.281 62 ×扁桃体大小+ 1.807 43 ×改良Mallampati分级, 该预测模型ROC曲线的AUC为0.851(95% CI 0.807 ～ 0.895), 灵敏度为83.9%, 特异度为79.5%, 临界值为0.634。验证数据集ROC曲线的AUC为0.827(95% CI 0.751 ～ 0.904), 灵敏度为73.3%, 特异度为86.0%, 准确率为79.1%, 阳性预测值5.238, 阴性预测值0.310。结论联合临床方便获取的临床资料数据(性别)、人体测量指标(体质量指数、改良Mallampati分级的舌位、扁桃体大小)建构的预测模型对打鼾患者中重度OSAHS具有较高的预测效率, 该模型经外部验证具有较好的预测准确性。

• 单位
  上海市杨浦区中心医院; 同济大学