文摘
鉴别诊断阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)患者心血管诊所可以改善他们的管理。旨在构建一个阻塞性睡眠呼吸暂停综合症预测模型,全面分析临床变量进行队列的急性冠脉综合征(ACS)患者。
社会人口、人体测量、生活方式和药理变量都被记录下来。临床措施包括血压、心电图、超声心动图,血细胞计数、肌钙蛋白水平和代谢面板。使用呼吸polygraphy阻塞性睡眠呼吸暂停综合症诊断。逻辑回归模型和分类和回归树来建立预测模型。
共有978名患者(298例,包括apnoea-hypopnoea·h指数(AHI) < 15事件−1事件和680年与AHI≥15·h−1)。年龄、BMI、埃普沃思嗜睡量表中,峰值肌钙蛋白水平和使用钙离子拮抗剂是主要的决定因素的AHI≥15事件·h−1(0.71 C统计;灵敏度94%;特异性24%)。年龄、体重指数、血甘油三酯,克利斯峰肌钙蛋白水平,还注重课程≥2的决定因素AHI≥30事件·h−10.67 (C统计;灵敏度31%;特异性86%)。
虽然一组变量与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症被确认,没有模型可以成功地预测ACS阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的病人承认。鉴于阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的患病率高,作者提出呼吸polygraphy作为探索策略在ACS患者鉴别阻塞性睡眠呼吸暂停综合症。
文摘
鉴于阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的高患病率在ACS病人,呼吸polygraphy应该定期执行http://ow.ly/tmKE306wyDc
介绍
心血管疾病是全球死亡的主要原因,在2012年与1750万名受害者(1]。冠状动脉疾病(CAD)负责一半以上的心血管死亡、急性冠脉综合征(ACS),包括不稳定性心绞痛心肌梗塞,通常是第一个潜在的CAD的表现(1,2]。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA),定义为重复事件的存在在睡眠期间上呼吸道崩溃,是一种常见的慢性疾病,影响到10%的中年男性和3%的中年妇女(3]。交感神经活动增加,氧化应激引起的周期性的气道阻塞,间歇性低氧血和微觉醒睡眠,导致内皮功能障碍,使患者易患动脉粥样硬化(4]。阻塞性睡眠呼吸暂停综合症被认为是心血管疾病的危险因素(5,6),越来越多的证据表明ACS的关键作用和阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的预后价值。
阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的患病率很高在CAD患者,影响来自57个为ACS(79%的患者住院7- - - - - -9]。此外,一些作者观察到严重心血管结果当阻塞性睡眠呼吸暂停综合症与ACS共存10]。心肌梗死患者接受经皮冠状动脉介入,例如,阻塞性睡眠呼吸暂停综合症似乎促进动脉粥样化发展,增加心脏和脑血管事件的复发如re-infarction、中风、猝死和重复血管(10- - - - - -13]。在如此复杂的病人,患有阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的早期识别和治疗可能有助于减少这些并发症。不幸的是,阻塞性睡眠呼吸暂停综合症仍然在很大程度上诊断心脏病的设置(14,15]。
很少有研究试图预测患有阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的风险在急性冠脉综合症患者使用临床变量。此外,他们所有人都集中在数量有限的临床变量(16,17]。使用数据从睡眠呼吸暂停综合症的影响进化的急性冠脉综合征组(ISAACC),我们进行了广泛的分析多个群体的ACS患者临床变量,目标是确定阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的主要决定因素在这样一群病人。
方法
研究人群
这是一个辅助ISAACC研究的研究,这是一个多中心、非盲、平行,前瞻性,随机,对照试验(注册试验NCT01335087),评估的影响持续正压通气(CPAP)治疗新患者的心血管事件的发生率的一集ACS和阻塞性睡眠呼吸暂停综合症18]。从2011年6月开始,对ACS患者承认冠心病监护单位或者心脏病住院病房在14教学医院在西班牙≥18岁(男性和女性)评估方面的适用性试验(18]。所有患者进行呼吸道polygraphy在入院后的第一个48 - 72 h。患者一个apnoea-hypopnoea指数(AHI) > 15事件·h−1和≤50%的中央或CPAP治疗呼吸暂停是随机保守。这些患者与AHI≤15事件·h−1被认为是控制。在目前的研究中,我们使用信息第一ISAACC连续招募1000名患者的研究中,超过50%的患者排除缺失变量。我们评估个别阻塞性睡眠呼吸暂停综合症和发展预测模型的预测来确定检测前阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的概率基于广泛的基线变量在non-sleepy ACS患者中,因此使用呼吸polygraphy的结果作为结果变量。
急性冠脉综合征定义为急性冠状动脉疾病的有或没有ST段梗死,不稳定性心绞痛,或者1型MI (19]。当前的研究的排除标准包括以下:以前用CPAP治疗;心理物理无法完整的调查问卷;任何曾经患有睡眠障碍的存在;> 50%的患者中央呼吸暂停或潮式呼吸,白天嗜睡(埃普沃思嗜睡量表(ESS) > 10),慢性疾病患者如。肿瘤,肾功能不全(肾小球滤过率< 15毫升·分钟−1·1.73−2),严重的慢性阻塞性肺疾病(用力呼气量在1 s < 50%)、慢性抑郁和其他限制慢性疾病),病史可能干扰研究目标,任何过程,无论是心血管或否则,预期寿命减少到< 1年,心原性休克患者。
每个参与中心的伦理委员会批准了这项研究(批准文号的协调中心:2010 - 852),和所有的病人提供书面知情同意。
数据收集
结果
阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的诊断是基于隔夜心肺polygraphy的结果,这是按照指南的西班牙国家共识apnoea-hypopnoea综合症(20.]。所有参与中心使用相同的模型,测谎仪(Embletta;ResMed, Bella Vista,澳大利亚)。鼻腔气流的压力,胸腹的动作,心电描记法和pulsioxymetry被记录了下来。阻塞性呼吸暂停被定义为没有气流持续≥10年代腹部和胸腔运动的存在。中央呼吸暂停被定义在没有胸和腹壁运动和气流持续≥10年代。阻塞性hypopnoea被定义为减少气流持续≥10 s与血氧饱和度下降的胸和腹部运动。血氧饱和度下降被定义为动脉氧饱和度下降≥4%。不补充氧气进行呼吸polygraphy研究。你好被定义为事件的数量的呼吸暂停和hypopnoea每小时的录音。 OSA was defined as an AHI >15 events·h−1≤50%的中央呼吸暂停;和严重的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症作为AHI > 30事件·h−1≤50%的中央呼吸暂停。至少3 h满意的信号记录被要求考虑测试是有效的。
协变量
社会人口变量以及信息在生活习惯方面,临床使用问卷调查背景和常规药物治疗都被记录下来。自述瞌睡/嗜睡的程度分析了由西班牙版本的埃普沃思嗜睡量表(ESS)测试21]。生活质量评估与EuroQol EQ-5D问卷。包括人体测量体重、身高、体重指数(BMI)、颈部、腰部和臀部周长,腰臀比。血压的措施,心电图和超声心动图是经常在病人入院。同样,ACS严重性相关变量(克利斯射血分数,还注重分类、影响血管的数量,数量的支架植入和肌钙蛋白峰值)和短期预后(呆在冠状单元的长度,长度的住院治疗,并发症和死亡率)测定在病人入院。Killip分类是一个临床量表使用体检来定义心脏缺血性事件后心室功能障碍的严重程度,预测死亡的风险,我从类(没有心力衰竭迹象)第4类(心原性休克)22]。空腹血样获得和分析包括一个完整的血细胞计数和一个基本代谢面板。
统计分析
每个参与者的数据上传到数据库。只有协调中心(医院Arnau de Vilanova和圣玛丽亚,IRBLleida Lleida,西班牙)有完全访问数据库。异质性的肌钙蛋白测量方法在中心,method-specific十分位数肌钙蛋白峰值的计算和整体肌钙蛋白变量评分从1到10创建为每个主题。均值±sd中位数(四分位范围)或频率(%)计算评价阻塞性睡眠呼吸暂停综合症和控制患者之间的差异,评估这些差异的重要性与卡方测试,t检验或Mann-Whitney测试。
多个归责技术被用来估计患者缺失变量的值。多个归责实施假设随机丢失的数据丢失。对于每一个缺失值,十估算值的基础上生成黄鳍金枪鱼,性别、年龄和报道高血压、dyslipidaemia和糖尿病。这是由链方程生成使用多个归罪,指定一元归责模式适合每个变量,使用“mi转嫁链接”命令占据(美国StataCorp,大学城,TX), 12.1版。粗糙的逻辑回归模型被用来识别潜在的决定因素的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症。R2使用费舍尔的z估算数据和C统计估算数据被用来识别变量与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的预测价值。前20名变量根据R2被认为是多元逻辑回归模型。后第一个多元模型包括所有选定的变量,变量与p > 0.100从模型中删除。在随后的最终模型中,只有重要的变量。潜在的相互作用等变量进行了测试。最终模型的预测价值评估的R2使用费舍尔的z和C统计估算数据估算数据。同样的方法用于评估预测严重的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症(你好> 30事件·h−1)。此外,敏感性分析排除对象变量进行了超过20%的失踪。
分类和回归树(CART) [23)也被用作替代前面提到的逻辑回归方法来评估阻塞性睡眠呼吸暂停综合症和严重的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症。简而言之,车提供自上而下的分层变量指定的截止点分类所有科目根据他们的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的概率。因此,生成一个倒置的树结构,每个节点对应于一个变量,一个给定的分界点,和每个终端分支提供有阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的概率这样的话题。敏感性、特异性和预测价值的评估。购物车方法使用过任何多个罪名。车使用R统计软件包分析。
进行了数据分析使用占据12.1(美国StataCorp、大学城、TX)。意义的阈值设置为0.05。
结果
共有978名患者被纳入分析,排除后22 50%以上的患者缺失的数据。298患者AHI < 15事件·h−1事件和680年AHI≥15·h−1(379年与AHI≥30事件·h−1)。主要的呼吸polygraphy变量组的受试者所示表1。
表2,3S1和在线补充表显示所有的特点ISAACC阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的病人被认为是潜在的决定因素,根据你好。表包括人体测量变量的信息,生物因素,通常的药物治疗,临床背景和生活习惯,心血管变量和hospitalisation-related变量。阻塞性睡眠呼吸暂停综合症病人明显大于对照组(p < 0.001)。同样,阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者肥胖明显多于控制根据重量(p < 0.001),身体质量指数(p < 0.001),颈围(p < 0.001)和腰部和臀部周长(p < 0.001)。其他非常显著差异被发现为峰值肌钙蛋白(p < 0.001),血糖(p = 0.005),使用的钙拮抗剂(p = 0.001),高血压(p = 0.001)和埃普沃思嗜睡量表(p = 0.001),阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的病人显示值增加。
计算R后2使用费舍尔的z估算数据和C统计估算数据识别变量预测价值最高的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症,排名前十的变量是身体质量指数(R2(R = 0.054),重量2= 0.037),腰(R2= 0.035),臀部(R2和颈部(R = 0.030)2周长= 0.016)、年龄(R2= 0.011),峰值肌钙蛋白(R2= 0.010),钙拮抗剂(R2埃普沃思嗜睡量表(R = 0.010)2= 0.009)和高血压(R2= 0.009)。最终的逻辑回归模型试图预测对象与AHI≥15事件·h−1以及他们的预测能力根据R2和C统计所示表4。调整后的模型有一个统计的0.71加元,敏感性为94.1%,特异性为24.3%。同样的,表5显示了最终的逻辑回归模型试图预测严重的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症。调整后的模型有一个统计的0.67加元,敏感性为30.5%,特异性为85.5%。年龄、BMI和ESS变量对阻塞性睡眠呼吸暂停综合症很常见和严重的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的模型。考虑到开发模型的预测能力差,没有进行验证研究。敏感性分析排除受试者有超过20%的缺失值报告非常相似的结果,不增加模型的预测能力。
使用购物车没有提供更好的预测能力。简单,第一个节点分类树的AHI≥15事件·h−1包括体重指数、年龄和ESS,你好≥30事件·h−1包括体重指数、凝血酶原时间和峰值肌钙蛋白水平。前模型的敏感性为95%,特异性43%,而后来的敏感性为53%,特异性为87%。总的来说,产生的分类树都没有一个足够好的表现来证明验证研究。
讨论
在这个辅助研究包括978 non-sleepy科目ISAACC试验与ACS的一集,我们测量范围广泛的临床变量和评估他们的协会阻塞性睡眠呼吸暂停综合症。与此同时,我们试图建立一个预测模型,可用于识别ACS患者应该睡眠研究。年龄、BMI、ESS、峰值肌钙蛋白水平和往常一样摄入的钙拮抗剂是主要的决定因素的AHI≥15事件·h−1。同样,我们发现年龄、体重指数、血甘油三酯、峰值肌钙蛋白水平和克利斯有一个还注重二级或更高的主要决定因素AHI≥30事件·h−1。
根据之前的文献,我们发现年龄、BMI和ESS与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症(密切相关16,17,24]。然而,没有发现协会为性虽然被之前报道(25]。摄入的一个最广泛使用的抗高血压药物,钙拮抗剂,也与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症,从而说明我们的队列的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症和高血压之间的联系。此外,我们发现阻塞性睡眠呼吸暂停患者的肌钙蛋白水平更高的峰值相比,控制。一些研究也观察到等离子体肌钙蛋白水平的升高,亚临床心肌损伤的迹象,阻塞性睡眠呼吸暂停患者(26- - - - - -28]。此外,肌钙蛋白水平和阻塞性睡眠呼吸暂停综合症严重程度之间的关系一直谨慎地建议不管问题涉及潜在的心血管风险因素聚类对象与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症(26- - - - - -28]。最后,值得注意的是虽然没有成为最终的预测模型,血糖水平但不是糖尿病与痛苦阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的风险,可能由于糖尿病全面性诊断(29日,30.]。
对于严重的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的病人,我们确定了克利斯血甘油三酯和还注重类的主要预测因素与年龄、BMI和峰值肌钙蛋白水平。dyslipidaemia在阻塞性睡眠呼吸暂停综合症病人的存在已被证实在几项研究[31日,32,血甘油三酯的水平是心血管疾病的危险因素,ACS患者预后的作用[33,34]。然而,我艾薇et al。(35)没有发现差异和阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者的甘油三酯和CAD。几个试验显示在ACS患者预后差和阻塞性睡眠呼吸暂停综合症10- - - - - -13,36]。尽管如此,没有肌钙蛋白水平的差异比较研究中发现了一小群CAD和未经治疗的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者控制(37]。同样,V氧化铝et al。(38]研究了21个CAD和阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者没有观察与对照组差异。最后,一个更广泛的研究有136患者心肌梗死和没有阻塞性睡眠呼吸暂停阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者表现出较低的肌钙蛋白水平,甚至心脏保护作用的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症表明阻塞性睡眠呼吸暂停综合症(或情景缺氧)可能会充当“预处理因素”(39]。然而,先前的研究的作者承认,小型研究样本量可能的潜在因素解释许多截然不同的结果。
当前的研究样本量大,有几个优点包括,设置的新奇在ACS患者non-sleepy一集,和广泛的社会人口的测量、人体测量、生活方式、生物、临床、药理和心血管变量,在使用呼吸道polygraphy确定阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的地位。另一方面,一些局限性应该承认。1)缺乏研究遗传学的维度;然而,基因测试通常不提供标准临床设置,会妨碍预测模型的有效性。2)任何信息关于打鼾是收集这些信息并不是在冠状单位调查。3)排除的部分控制修改病例的比例和控制,最终影响了预测模型的敏感性和特异性;然而,这一事实并不影响模型的预测能力,而是从specificity-driven模型变化模型对sensitivity-driven。4)没有额外的确认polygraphy可用来确保流体积累,作为急性心脏功能障碍的一种症状,不是扭曲阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的诊断;然而,polygraphies制造的一个子集1年后57参与者表现出细微的差别在AHI中位数:32.0事件·h−1在基线和28.7事件·h−11年后,从而表明急性流体积累不太可能扭曲阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的诊断。5)包含在主题的归责模式多达49%的缺失变量也可以被视为一个限制;然而,众所周知,分析包括只有完整的病例很可能是偏见由于精度和权力的重大损失40]。此外,敏感性分析包括只有对象多达19%的缺失变量报道非常相似的结果,从而确认,目前的结果不受缺失值和/或非难技术。6)使用的上述强度non-sleepy科目(ESS≤10)也可以被认为是一个弱点,因为这排除障碍的有效预测模型的可行性;然而,沉睡的对象往往是睡眠中管理单位,因此不是一个假设的预测模型的主要目标。7)没有数据筛选问卷的性能,这样的柏林问卷或阻塞性睡眠呼吸暂停患者在急性冠脉综合征的分数ACS,杜绝比较他们和开发模型。
本研究试图定义描述的临床变量对ACS患者住院诊断阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的风险,特别是当这类病人没有显示显著的白天嗜睡。正如所料,阻塞性睡眠呼吸暂停综合症可能涉嫌在老年患者高BMI和更多的报道困倦,即使会被认为不够相关分类患者昏昏欲睡。此外,经常使用的钙拮抗剂和更高的峰值肌钙蛋白水平,也与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的风险更高。然而,这些变量分组到单个预测模型不足以创建一个有效的预测模型对阻塞性睡眠呼吸暂停综合症。可以说,没有non-sleepy ACS患者进行睡眠测试(敏感性0%,特异性100%场景),一个预测模型校准为了特异性可以最大化的利用,对医疗费用的影响。然而,这样一个模型将可怜的敏感性和许多阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者不会接受一个睡眠测试。因此,预测模型应该探索之外的选择。在这个意义上,呼吸的扩大应用polygraphy住处的睡眠相关设备和减少成本测试,以及潜在的CPAP治疗被证明有利影响,睡眠对ACS测试的病人承认可能是声音选项在不久的将来。
总之,我们的研究未能建立起一个模型,能够成功地预测ACS阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的病人承认,尽管在这样一组变量与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的病人包括年龄、BMI和ESS还峰值肌钙蛋白水平和经常使用的钙拮抗剂被确认。而正确地识别和管理non-sleepy阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的临床价值与ACS患者入院等待大型随机对照试验的结果如ISAACC阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的治疗,作者提出了探索呼吸polygraphy的广泛使用,而不是临床变量,确定阻塞性睡眠呼吸暂停综合症在ACS的人群。
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确认
作者要感谢患者和临床医生参与这项研究,以及那种支持马里尔Arbones,西尔维亚·奥特加,艾丽西娅·马丁(组呼吸医学转化研究的IRB Lleida)。
西班牙睡眠组的成员:阿宾娜Aldoma,费尔南多穿,莉迪亚帕斯卡,奥尔加·Minguez滨弗洛雷斯,起诉Galera,西尔维亚·戈麦斯,亚松森Seminario, Luis Fernando卡萨斯Mireia Dalmases, Aida穆尼奥斯费雷尔,劳拉Abad查莫罗语,米格尔塞万提斯,苏珊娜砰Serramia,卡洛斯Egea Santaolalla,贝蕾妮斯Muria,桑德拉单身,Jose Luis Rodriguez Manjon Noelia桑切斯,Jose Roman-Sanchez玛丽亚伊莎贝尔Valiente-Diaz,以斯帖Viejo-Ayuso,基本上乌鲁蒂亚Gajate,露丝Diez Arnesto, Leire塞拉诺费尔南德斯,索尼娅·卡斯特罗别墅,玛丽亚Pinar费尔南德斯Enriqueta拉米雷斯屁股,伊莎贝尔·罗德里格斯Penalver,路易莎阿尔瓦雷斯,马丁阿隆索阿尔瓦雷斯,大肠Ordax Carbajo,参考玛莎,Jaime畜栏,莫妮卡de la Pena,安德烈斯•卡里略,雷蒙科罗马的梅西梅奥,帕特丽夏Penacoba托里维奥,J.M.蒙特塞拉特,Onintza Garmendia,吉尔莎·博内特,Eusebi下巴和杰玛罗宾侬。
脚注
可以从本文的补充材料www.qdcxjkg.com
支持声明:研究由通向(西班牙),加泰罗尼亚心脏病学协会Esteve-Teijin(西班牙),Ministerio de隐藏y Competitividad (cofund2014 - 51501),第七框架项目研究、技术开发和示范,皇家社会诺拉德Neumologia y Cirugia Toracica,和洋底de Investigacion疗养地,Ministerio de隐藏y Competitividad Una manera de欧罗巴(PI10/02763和PI10/02745)。资金信息,本文已沉积的资助者打开注册表。
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- 收到了2016年3月16日。
- 接受2016年11月20日。
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