4变量评分及其改良量表用于缺血性脑卒中患者筛查阻塞性睡眠呼吸暂停的效果评价

曾婷婷 张力三

阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是缺血性脑卒中的独立危险因素，重视缺血性脑卒中合并OSA的诊疗，可改善患者预后、减少复发，而OSA的诊断必须经过I类或II类多导睡眠监测（PSG）［1］。由于PSG检查的仪器昂贵、操作复杂，影响了此项检查的全面开展。所以，临床上通常先采用合适的量表对缺血性脑卒中患者进行OSA高危筛查，再使用PSG检查。然而，现行的OSA筛查量表应用于脑卒中患者的筛查效果较差。本研究通过比较现存的多种筛查量表，选择其中评价效果较好的4变量评分量表以及结合缺血性脑卒中患者特点自行改良的两种量表，挑选出适合缺血性脑卒中和短暂性脑缺血发作（TIA）患者的OSA筛查量表。

1 资料与方法

1.1 临床资料 收集2016年7月至2017年3月在邵逸夫医院住院治疗的急性缺血性脑卒中或TIA患者102例。（1）纳入标准：行常规头颅MRI+DWI或头颅CT证实为缺血性脑卒中的患者，符合急性缺血性脑卒中或TIA诊断标准［2］；脑卒中发病时间<1周；年龄18～85岁；意识清醒，格拉斯哥昏迷量表分值>12分；能够配合PSG监测；患者或家属签署知情同意书。（2）排除标准：缺血性卒中发病时间>1周；年龄<18岁或>85岁；不能配合PSG检查或量表评估的患者；正在服用作用于中枢神经系统的镇静药物。其中，男68例、女34例；年龄34～83岁，平均（62.8±13.2）岁；急性缺血性脑卒中90例（88.2%），TIA12例（11.8%）。本研究经医院医学伦理委员会批准（20170105-1）。

1.2 研究方法 （1）病史采集：于患者入院当天收集姓名、性别、年龄、职业、烟酒嗜好、既往病史、起病时间、疾病进展情况、有无口齿不清、饮水呛咳等资料以及影像学资料。（2）神经功能评估：采用美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）。（3）体重、身高、颈围、血压测量，于入院当天进行，无法站立配合身高、体重测量的患者使用近期的身高、体重值进行估算。（4）量表评估：在缺血性脑卒中或TIA发病1周内完成睡眠监测前，采用4变量评分、改良量表1、改良量表2、Epworth量表、Berlin问卷、STOP-Bang量表、SOS量表进行评分。（5）PSG监测：在本院神经内科病房完成整夜PSG监测，采用PSG-1100（Nihon Kohden）和Alice-PDx（Philips Respironics）睡眠诊断系统，由睡眠中心脑电图室专业技术人员出具报告。（6）OSA诊断：根据中华医学会呼吸病学分会睡眠呼吸障碍学组制订的诊断标准［3］，结合病史、体征、PSG监测结果进行诊断。（7）分组：根据睡眠呼吸暂停低通气指数（AHI）将所有研究对象分为中重度OSA（AHI≥15）组和正常或轻度OSA（AHI<15）组，AHI≥15组58例，AHI<15组44例。

1.3 评估指标 4变量评分［4］包括性别、体重指数、血压、打鼾频繁四个变量，体重指数和血压采用分层计分，总分为18分，>11分则判定为睡眠呼吸暂停高风险。以颈围替代4变量评分中的体重指数，颈围<36 cm，计1分；36～37 cm，计2分；37～38 cm，计3分；38～39 cm，计4分，39～40 cm，计5分，≥40 cm，计6分；改良量表1总分为18分，>10分则判定为睡眠呼吸暂停高风险。日间思睡为OSA最重要的日间症状，考虑到老年患者在不适当场合瞌睡的情况多见，通过询问患者半个月之内在看书、看电视、坐着与人谈话、在公共场合活动、开车等红灯五个场景中有无无法控制的入睡情况来进行评估，一个场景出现入睡计1分，不适当入睡得分与改良量表1得分相加为改良量表2的分值，总分为23分，>11分则判定为睡眠呼吸暂停高风险。

1.4 统计学方法 采用SPSS 23.0和MedCalc 19.2统计软件。计量资料符合正态分布以（±s）表示，组间比较采用独立样本t检验；非正态分布以［M（IQR）］表示，组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以［n（%）］表示，组间比较采用 Pearsonχ2检验。量表效能检验绘制ROC曲线，计算曲线下面积（AUC）及相关参数。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组基线资料比较 见表1。

表1 两组基线资料比较

2.2 各量表筛查中重度OSA的筛查效率比较 见图1-2和表2-3。

图1 常用量表筛查中重度睡眠呼吸暂停（AHI≥15）的ROC曲线

图2 4变量评分及其改良量表筛查中重度睡眠呼吸暂停（AHI≥15）的ROC曲线

表2 常用量表诊断中重度睡眠呼吸暂停（AHI≥15）的效率比较

表3 4变量评分及其改良量表诊断中重度睡眠呼吸暂停（AHI≥15）的效率比较

2.3 4变量评分及其改良量表对缺血性脑卒中和TIA患者不同程度OSA的预测 4变量评分、改良量表1、改良量表2分别使用判定点11、10、11，在合并不同严重程度OSA的缺血性脑卒中和TIA患者中应用参数比较，见表4。

表4 4变量评分及其改良量表对不同严重程度OSA筛查的相关参数

3 讨论

Epworth量表、Berlin问卷和STOP-Bang量表对普通人群OSA均具有较好的筛查作用［5］，但在缺血性脑卒中患者中的检验效能并不理想。Epworth量表是嗜睡的主观衡量指标，普通人群中随着OSA严重程度的增加，Epworth评分随之增加，评分≥12分可提供最好的预测值，敏感度为80%，特异度为69%［6］；本研究中重度OSA患者的Epworth评分分值极低接近正常。Berlin问卷涵盖OSA的夜间症状、日间症状以及相关疾病情况，在普通人群中具有较好的筛查作用，但预测脑卒中患者发生OSA的效用较低［7］；本组急性缺血性卒中/ TIA患者应用Berlin问卷评估显示出中等敏感性（77.6%）和相对较低的特异性（56.8%），临床价值有限。STOPBang量表旨在筛查手术患者以及一般人群的OSA，术前肥胖患者的STOP-Bang量表评分预测重度OSA的敏感度为87.5%和NPV为90.5%［8］，STOP-Bang量表筛查一般人群中重度OSA具有较高的NVP（85%）和较低的PPV（50.6%）［9］，应用于脑血管疾病患者时的敏感度较低（35.3%）、AUC极低（0.55）［10］；本研究STOP-Bang量表的敏感度（43.1%）和NPV（52.2%）均较低，应用价值不高，本组患者的BMI最高仅为32.4 kg/m2，而STOP-Bang量表中BMI>35 kg/m2得1分，因此BMI变量并无使用价值。TANUT等［5］认为，更合适亚洲人群BMI和颈围的分界点分别为25 kg/m2、36 cm。CAMILO等［8］将Epworth量表与Berlin问卷得分相加得出SOS量表，认为可以用于24 h内脑梗死患者的评估，但本组患者的SOS量表评分均较低，未发现理想判定点。4变量评分由TAKEGAMI等［4］提出并在日本人群中得到验证，所有评估项目中有3项为客观可测得，较为可靠。本研究4变量评分对比PSG监测中重度OSA（AHI≥15）组患者的ROC曲线下面积为0.806（P<0.01），以11作为判定点，敏感度为0.793、特异度为0.682、PPV为0.767、NPV为0.714，且随着评分分值的增高，特异性也随之增高，>14分的特异性高达0.955，对临床有较高的参考价值。

脑卒中致残率较高，部分患者难以站立配合测量身高、体重，而颈围与BMI呈线性相关，瘫痪患者只需摇高床头即可准确地测量，故本研究使用颈围替代BMI形成改良量表1，改良量表1的AUC值为0.807、敏感度为0.845、特异度为0.659，与4变量评分相近，ROC曲线比较无统计学差异（P>0.05），预测效果相仿。日间思睡在合并OSA的老年人群中较为常见，本研究增加5个兴奋性相对较高的场景作为不适当入睡得分联合改良量表1形成改良量表2，改良量表2的AUC值为0.828，选择最佳判定点11时的敏感度为0.862，NPV为0.789，ROC曲线比较，改良量表2与4变量评分的筛查作用相当（P=0.364），且优于改良量表1（P=0.02）。本研究通过分析4变量评分及其改良量表对该人群不同严重程度OSA的筛查作用，发现AIH≥5组患者的4变量评分及改良量表的PPV均大于0.95，提示经过初筛后进行PSG检查的均为OSA患者，进而可以减少不必要的检查。重度OSA（AHI≥30）组的4变量评分及其改良量表的NPV均在0.93左右，意味着重度OSA的漏诊概率较低。由此可见，4变量评分及其改良量表具有较高的临床应用价值。

综上，OSA筛查常用量表中Epworth量表和Berlin问卷的筛查效率较差，4变量评分及其改良量表的筛查作用较好，因肢体瘫痪不能配合测量身高、体重的患者推荐使用改良量表进行评估，而改良量表2的评估效果要优于改良量表1。