基于颈动脉超声参数建立阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征患病的Nomogram预测模型
陈平1
王晖2
肖海燕2
张昊1
王智培1
1.061000 河北沧州,沧州市人民医院超声科2.061000 河北沧州,沧州市人民医院呼吸与危重症医学科
摘要：目的 探讨基于颈动脉超声参数建立阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)患病的Nomogram预测模型.方法 选取2023年5月至2024年5月收治的195例疑似OSAHS患者进行横断面研究,根据诊断结果分为OSAHS组(n=120)和单纯鼾症组(n=75).比较两组入院时一般资料、颈动脉超声参数,应用Lasso-logistic回归分析OSAHS患病的影响因素,根据影响因素建立OSAHS患病的Nomogram预测模型,应用受试者工作特征(ROC)曲线、决策曲线分析(DCA)曲线评价模型的应用价值.结果 OSAHS组男性占比、体质量指数、颈围、腰围、臀围、吸烟史占比、糖尿病占比、高盐饮食占比、维生素D缺乏占比、埃普沃思嗜睡量表(ESS)评分、STOP-Bang问卷评分高于单纯鼾症组(P<0.05);OSAHS组颈动脉内膜中层厚度(CIMT)、僵硬度系数β、脉搏波传导速度(PWV)高于单纯鼾症组,血管扩张度(VE)、顺应性系数(CC)低于单纯鼾症组(P<0.05);经Lasso-logistic回归分析显示,性别、颈围、吸烟史、维生素D缺乏、STOP-Bang问卷评分、CIMT、β、PWV是OSAHS患病的独立危险因素,VE、CC是其独立保护因素(P<0.05,P<0.01);基于上述相关影响因素所构建的OSAHS患病Nomogram预测模型的曲线下面积为0.941(95%CI:0.908,0.974),DCA曲线显示该模型具有较好的临床效用;风险等级分层显示,风险等级越高,复发风险越大(P<0.01).结论 OSAHS患病的独立危险因素为性别、颈围、吸烟史、维生素D缺乏、STOP-Bang问卷评分、CIMT、β、PWV,保护因素为VE、CC,基于此构建的OSAHS患病风险预测模型敏感度高,能精准筛选出潜在的高风险人群,便于临床防治策略的制定.
关键词：睡眠呼吸暂停阻塞性颈动脉内膜中层厚度僵硬度系数脉搏波传导速度血管扩张度顺应性系数Nomogram模型危险因素
分类号：R563.8(呼吸系及胸部疾病)
资助基金：河北省医学科学研究课题(20220311)沧州市科技计划自筹经费项目(222106111)
论文发表日期：2025-06-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 38-43 )
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