症状和氧减指数相结合的儿童阻塞性睡眠呼吸暂停综合征筛查模式探讨

崔菲菲 方昕 常丽

·流行病学调查·

症状和氧减指数相结合的儿童阻塞性睡眠呼吸暂停综合征筛查模式探讨

崔菲菲 方昕 常丽

目的 根据症状及氧减指数，探索一种筛查儿童阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(OSA)的方法。方法 我们对141名可能为OSA并进行整夜睡眠监测(PSG)的患儿进行了回顾性研究。每位患儿家长均填写一份睡眠调查问卷。呼吸暂停低通气指数(AHI)>5为OSA的诊断标准。OSA组和非OSA组临床症状和睡眠相关问题发生率应用卡方检验进行比较。对于存在统计学差异的特征性临床表现用非参数Spearman相关性分析，确定它们和AHI之间的相关性。对特征性临床表现和ODI进行多因素二分类Logistic回归分析。对ODI区分OSAHS患儿和非OSAHS患儿的界值用受试者工作特征曲线(Receive Operating Characteristic，ROC)进行分析。应用敏感性，特异性，阳性预测值(PPV)，阴性预测值(NPV)来计算OSA的预测值，以寻找最佳的诊断方案。结果 141例患儿中，78例(55%)行PSG后被诊断为OSA。睡眠过程中呼吸暂停，张口呼吸和睡眠不安的发生率在OSA和非OSA组之间有显著不同(分别为20.5%与4.8%，85.9%与71.4%，69.2%与52.4%,P<0.05)。ODI在OSA组中的中位数为比非OSA组中显著高。通过Logistic回归分析可以确定，ODI和睡眠过程中呼吸暂停，张口呼吸和睡眠不安均是儿童OSA重要的诊断因素。在诊断OSA中，睡眠中呼吸暂停具有95%特异性，阳性预测值为84%，阳性似然比为4.31。当联合评分≥3(即，3或4)为标准时，其特异性，阳性似然比，和阳性预测值分别为0.86，4.22和0.84。当联合评分≥2为标准时，灵敏度，阴性似然比，和阴性预测值分别0.92，0.2和0.80。结论 对于儿童OSA，睡眠呼吸暂停可作为一个独立的阳性预测因素。所以当患儿存在睡眠呼吸暂停时，建议行PSG监测以明确诊断。根据特异性症状及ODI，当联合评分是3或4时，可诊断OSA，并建议由相关儿科医生进行适当的治疗。当联合评分为0或1时，可以认为是正常的，但应注意监测。当联合评分2时，则结果无法确定，建议晚上PSG以明确诊断。综上所述，OSA的筛选是基于特异性症状及ODI两者。

打鼾；睡眠呼吸暂停；儿童

缩写：OSA，阻塞性呼吸暂停；PSG,多导睡眠图；AHI，apnea-hypopnea index，呼吸暂停低通气指数;ODI，oxygen desaturation index，氧减指数;ROC，receiver operating characteristic，受试者工作曲线;PPV，positive predictive value，阳性预测值;NPV，negative predictive value，阴性预测值。

儿童阻塞性睡眠呼吸暂停(obstructive sleep apnea，OSA)的特点是睡眠反复发作的部分或全部上气道阻塞，导致睡眠中正常通气和睡眠模式打乱，引起儿童认知障碍和心血管系统疾病等。儿童OSA的发病率约为2%，高发年龄为2～8岁，而气道周围的淋巴组织也在这一年龄段显著增长[1-2]。多导睡眠图(polysomnography，PSG)被公认为是诊断儿童OSA及判断严重程度的“金标准”[3]。PSG通常是在专门的睡眠中心，由专业人员进行操作。该过程需要熟练的专业解读和得出结论。PSG费用昂贵，耗时长，并且技术要求高。对于儿童来说，睡眠监测需要特殊的睡眠监测中心，但全球这样的监测中心数量都比较少。因此，通过PSG来诊断儿童OSA的时间会很长。并且许多不复杂的OSA并不需要这样全面检查来诊断[4]。本研究旨在发现一种简单的儿童OSA诊断模式。

1 资料与方法

1.1 研究对象 研究对象是2009年7月至2010年3月怀疑OSA先后就诊于我院睡眠门诊并进行睡眠监测的儿童，他们年龄在21个月至12.8岁之间。已排除有慢性肺部疾病及神经肌肉疾病的患儿。每位患儿的家长均完成一份标准睡眠调查问卷，所有患儿均进行整夜PSG，患儿父母均签署PSG知情同意书。所有收集的调查问卷和PSG结果的检索和分析的程序均已获首都儿科研究所批准。

1.2 历史数据标准的睡眠调查问卷是对儿童的夜间和白天的症状的调查，以及OSA相关症状。问卷是通过在研究当天睡眠专家完成。一位患儿父母会陪同患儿在睡眠监测室完成检查。收集的所有数据在第2天由医师核实。

1.3 多导睡眠图每位行整夜PSG监测的患儿均有父母全程陪同，PSG为美国伟康公司Alice5。睡眠监测中对以下参数进行测量：包括双侧中央和枕部的四通道脑电图(EEG)、眼动图(EOG)(使用热敏电阻来测量垂直和水平眼球运动)、颏下及肌电图、心电图、口鼻呼吸、胸腹呼吸运动、脉搏血氧饱和度，打鼾记录测量(利用固定在脖子上的麦克风气管声音)。PSG的结果由专业儿科医生出具，他们并不知道患儿的临床表现。上述参数提供睡眠/觉醒、呼吸暂停低通气指数、和运动/觉醒的等效评估[5-7]。

呼吸相关事件的评定标准参照美国睡眠协会(America Academy of Sleep Medicine，AASM)2007年出版的“睡眠及睡眠呼吸事件分析手册”[8]。阻塞性呼吸暂停评判标准：1)呼吸事件持续至少2个呼吸周期(或两个基础呼吸模式)；2)整个呼吸事件90%以上(包括90%)的信号幅度较基础振幅下降90%以上；3)呼吸事件中，吸气努力持续或增加；4)呼吸暂停持续时间的计算为从前一个正常呼吸末开始，到吸气幅度恢复到基础值的第一个呼吸起点止。中枢性呼吸暂停的定义是整个呼吸事件中无吸气努力，并满足以下条件之一：1)整个呼吸暂停持续20 s或更长的时间；2)至少持续2个呼吸周期(根据患儿的基础呼吸模式判定)并伴有脑电觉醒，觉醒或血氧饱和度下降大于或等于3%。低通气判定标准：1)鼻气流压力或其他可替代的信号幅度同基础值相比下降50%以上(包括50%)；2)从前一个正常呼吸末计算，事件持续至少2个呼吸周期(根据患儿的基础呼吸模式判定)；3)鼻气流压力信号幅度下降持续时间占整个呼吸事件的90%(包括90%)以上；4)呼吸事件伴有脑电觉醒，清醒或血氧饱和度下降大于或等于3%。睡眠及觉醒各阶段的判定，借助于脑电图、眼动图、肌电图。睡眠呼吸暂停低通气指数(AHI)-计算为每小时睡眠呼吸暂停和低通气次数平均数。AHI>5诊断为OSA。

1.4 统计学方法 从睡眠调查问卷中，共有16个项目进行了分析。通过单因素分析，分类变量是通过卡方分类变量(χ2)对OSA与非OSA组之间进行比较。对于连续变量进行单样本Kolmogorov-Smirnov正态性检验分析。正态分布的计量资料2组间比较用t检验。非正态分布的计量资料2组间比较用非参数检验Mann-Whitney检验。临床表现及AHI的相关性用非参数Spearman相关性分析。通过多因素二分类Logistic回归分析，OSA患儿和非OSA患儿临床表现和ODI具有显著统计学差异。通过受试者工作特征曲线(Receive Operating Characteristic，ROC)来确定OSA患儿和非OSA患儿的ODI节点，以区别二者。应用敏感性，特异性，阳性预测值(PPV)，阴性预测值(NPV)来计算OSA的预测值，以寻找最佳的诊断方案。所有统计分析采用SPSS 13.0软件进行。P<0.05为差异有统计学意义。

表1 OSAHS组和非OSAHS组一般资料比较

表2 OSAHS组和非OSAHS组间PSG监测有效性相关指标比较

表3 OSA组和非OSA组调查问卷睡眠相关问题比较

2 结果

2.1 描述统计在141个进入本研究的患儿中，通过AHI的作为诊断标准，78例为OSA组，63例为非OSA组。2组在人口背景特征，包括年龄，性别之间差异无统计学意义(表1)。OSA组和非OSA组计算总卧床时间(DIB)，睡眠时间(SD)，和总睡眠时间(TSD)，2组之间差异无统计学意义(表2)。

2.2 单因素分析睡眠过程中呼吸暂停，张口呼吸和睡眠不安的发生在OSA和非OSA组之间差异有统计学意义(分别为20.5%与4.8%，85.9%与71.4%，69.2%与52.4%,P<0.05，见表3)。OSA组氧减指数(ODI)中位数为2.5次/h(第25百分位，第75百分位，1.2，4.6)，非OSA组为0.8次/h(第25百分位，第75百分位，0.5，1.6)。2组间存在差异有统计学意义(P<0.01)。

2.3 相关性分析睡眠过程中观察到的呼吸暂停，张口呼吸，睡眠不安和ODI的发生均与AHI存在相关性(P<0.05，相关系数=0.229，0.249，0.172，0.623，见表4)。

表4 相关症状与AHI相关性

图1 儿童ODI ROC曲线

注：曲线下面积=0.778(P<0.001)

2.4 ROC和二元Logistic回归分析绘制诊断OSA儿童的ODI ROC曲线，曲线下面积为0.778(P<0.001)。当ODI=1，灵敏度和特异性得到的最佳平衡，分别为0.78、0.57。当ODI=3，敏感性和特异性分别为0.372、0.937，见图1。对张口呼吸、反复翻身、睡眠中呼吸暂停和ODI 4个因素进行多因素二元Logistic回归分析，在ODI的界值为1(即ODI≤1为0，ODI>1为1)，以上四项均是儿童OSA重要的诊断因素。其中ODI和呼吸暂停更重要[比值比(OR)=4.429，4.35；表5]。总的诊断准确率为68.1%。在ODI界值为1和3时(ODI≤1时为0，13为2)，总的诊断准确率是76.6%，见表6。

表5 儿童OSA多因素Logistic回归结果(1)

注：总的准确率为68.1%。

表6 儿童OSA多因素Logistic回归结果(2)

注：总的准确率为76.6%。

2.5 预测值和筛选过程睡眠时呼吸暂停、张口呼吸、睡眠不安和ODI在单因素分析中被认为是重要的预测因子，我们对他们进行了评估。睡眠暂停的特异性达95%，这表明，如果OSA是不存在的，患儿将基本不会存在呼吸暂停。呼吸暂停也有较高的PPV(84%)和阳性似然比(PLR)(4.31)。结果表明，如果儿童睡觉时有呼吸暂停的发生，儿童患有OSA的几率为84%。呼吸暂停的阳性预测准确率超过阴性预测准确性的4倍。睡眠期间呼吸暂停的发生率低(20.5%)，而且它的灵敏度、阴性预测值、和阴性似然比(NLR)均较低。因此将呼吸暂停作为独立因素作为OSA的预测阳性因子。张口呼吸，睡眠不安及ODI没有表现出良好的灵敏度，特异性，PPV，NPV，PLR和NLR(表7)。

表7 特异性症状和ODI对儿童OSA的诊断预测值

图2 联合评分的ROC曲线

注：曲线下面积=0.781(P<0.001)

2.6 预测因子的组合睡眠不安，张口呼吸和ODI被合并并评估。以上症状存在为1分，而没有症状为0分。ODI分数≤1为0，13为2。总评分0～4分。总分被绘制成ROC曲线(图2)。曲线下面积为0.781(p<0.001)。当评分≥3(即3或4)作为截至点时，特异性，PLR，和PPV分别为0.86，4.22和0.84(表8)。这些结果表明，如果儿童没有OSA，评分几乎就没有机会为3或4分；而如果儿童的评分为3或4，那患儿就会有84%的可能性患OSA。这些结果也表明，如果以评分≥3为诊断的界点，阳性预测准确率是阴性预测准确率的四倍，而患有OSA的可能性就会显著增加。因此，当一个儿童的评分为3或4时，我们考虑患儿患有OSA，建议就诊于睡眠专家。当评分≥2作为截至点时，灵敏度，NLR，和NPV分别为0.92，0.2和0.80(表8)。这些结果表明，如果得分为0或1，儿童基本不可能患有OSA，或者80%几率为正常，假阴性率为0.2。因此，患儿是正常的，但应该继续监测。当评分=2时，患儿是否正常难以确定；因此，建议完善PSG。筛选过程见图3。

表8 特征性症状和氧减指数联合对儿童OSA诊断价值分析

图3 OSA简易诊断模式图

3 讨论

随着公众和基层保健医生的意识提升，越来越多存在打鼾或OSA等症状的儿童建议就诊于睡眠监测室以协助诊断。PSG被认为是诊断OSA的“金标准”；然而，一个睡眠监测室对于资源的要求很高。有效识别患者是否患有严重OSA和及时治疗是非常重要的。因此，专家们进行了许多研究来寻找一个筛选工具，也试图通过临床标准诊断儿童OSA。一个系统综述得出结论“临床病史和体格检查是不能完全诊断OSA”[9]。给予因怀疑存在OSA被建议就诊于睡眠中心的患儿完善多导睡眠监测后，不到一半的患儿临床满足睡眠紊乱标准[10-13]。众多的研究表明，单独的问卷不能对儿童OSA提供良好的诊断预测[14-17]。

在我们的研究中，呼吸暂停、张口呼吸、睡眠不安多见于OSA组。这3个症状与AHI存在相关性。呼吸暂停在睡眠中出现的特异性为95%，PPV为84%，PLR为4.31。这些结果与许志飞等人的研究是一致的[17]。目前的研究表明，呼吸暂停在睡眠期间发生率低(20.5%)，而且它的灵敏度、阴性预测值、和阴性似然比(NLR)均较低。因此，利用观察到的睡眠呼吸暂停为儿童OSA的诊断标准将导致误诊率高。因此，我们认为可将呼吸暂停作为儿童OSA的一个独立的预测因子。在文献[18-21]中，张口呼吸在OSA诊断中的敏感性为29%～78%，特异性为27%～56%。在我们的研究中，张口呼吸、睡眠不安并没有表现出良好的灵敏度、特异性、PPV、NPV、PLR、NLR。因此，它们对于临床医生进一步诊断帮助不大。

脉搏血氧仪评估动脉血氧饱和度而不是氧分压，但因为它的简单性，可靠性，和重复性，已成为氧合的标准评估[22]。有一些研究者报道了腺样体扁桃体切除术儿童脉搏血氧饱和度的使用。Van Someren等[23]报道44例进行腺样体扁桃体切除术的儿童中，15例在手术前一晚存在低氧血症。Stradling等[24]对61例因反复扁桃体炎进行腺样体扁桃体切除术的儿童进行研究发现，手术后这些儿童的ODI由3.6次/h下降至1.5次/h。使用一个计算机化的血氧饱和度分析，Vavrina[25]研究发现，25%接受扁桃体腺样体切除术的儿童，在睡眠中出现特征性的反复的血氧饱和度下降。然而，Brouillette等[26]报道，一些OSA患儿没有血氧饱和度下降，并且那些存在血氧饱和度下降的患儿要比那些不存在血氧饱和度下降的患儿更严重。在睡眠中有间歇性氧饱和度下降也高度提示患儿存在OSA综合征[27-28]。

在我们的研究中，我们在监测PSG同时也监测夜间脉搏氧饱和度并获得氧饱和度变化，包括ODI，平均脉搏氧饱和度，最低血氧饱和度记录夜间脉搏血氧饱和度。ODI在OSA组中明显低于非OSA组。在OSA和非OSA组间平均血氧饱和度及最低血氧饱和度无显著差异。我们还发现ODI和AHI之间存在相关性。这一发现表明，ODI是有助于诊断儿童OSA的一个因素。在ODI ROC曲线，在ODI=1，灵敏度、特异性、PPV和NPV是0.78，0.57，0.69和0.68，在ODI=3，这些指数分别为0.372、0.937、0.88和0.55。这些结果表明，ODI本身并不能很好的预测儿童OSA。

无论是特异性症状还是ODI都不能单独作为儿童OSA的诊断预测。对张口呼吸、呼吸暂停、睡眠不安和ODI进行多因素二元Logistic回归分析发现，无论ODI的界值是多少，这四个变量均是儿童OSA的重要诊断因素。睡眠时呼吸暂停存在高OR值，为4.35，也就是说，呼吸暂停意义较大。具有高特异性、PPV、PLR，低发病率，所以呼吸暂停可考虑作为OSA儿童的独立诊断的因素。在二元Logistic回归分析中发现，如果将ODI界值为1和3，总的诊断准确率会升高。所以建议将特异性症状(睡眠不安和张口呼吸)和ODI(临界点分别为1和3)合并进行联合评估。存在特异性症状为1分，而无症状为0分。ODI≤1为0分，13为2分。联合评分为四项分值相加，为0～4分。绘制ODI ROC曲线，ROC曲线下面积为0.781(P<0.001)。当总得分≥3(即3或4)时，特异性、PLR和PPV分别为0.86，4.22和0.84。这些结果表明，如果儿童没有OSA，评分几乎就没有机会为3或4分；而如果儿童的评分为3或4，那患儿就会有84%的可能性患OSA。阳性预测准确率是阴性预测的准确率的四倍，我们可以判断儿童是否有睡眠呼吸暂停。当总得分≥2时，灵敏度、NLR和阴性预测值分别为0.92，0.2和0.80。这些结果表明，如果得分为0或1，儿童基本不可能患有OSA，或者是80%几率为正常，假阴性/假阳性率为0.2。因此，儿童是正常的，但应该继续监测。当得分=2时，儿童是否正常难以确定；因此，建议完善PSG。

因此，建立了一个基于症状和ODI来筛选儿童OSA的过程。一个患儿有睡眠呼吸暂停时，我们建议其完善PSG以明确诊断。当总得分为3或4时，可考虑诊断为OSA，并建议相关儿科睡眠医生予以适当干预。当总得分为0或1时，儿童可被认为是正常的，但应继续监测。当总得分为2时，不能确定是否存在OSA，此时应完善PSG检查协诊。

根据以上这种筛选过程，特异性症状和ODI是必要的。ODI可以通过血氧仪监测夜间血氧获得，这比PSG更便宜。血氧仪操作简单，不需要特殊培训。因此，患儿及其父母均可以方便的在家中进行夜间血氧监测。同样，对于患有严重OSA的患儿也可以有效的诊断并给予及时的治疗。

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Combination of symptoms and oxygen desaturation index in predicting childhood obstructive sleep apnea

CUIFeifei,FANGXin,CHANGLi.Children'sHospitaloftheCapitalInstituteofPediatrics，Beijing100020，China

Objective To develop a screening process of obstructive sleep apnea in children based on a combination of symptoms and oxygen desaturation index(ODI).Methods We performed a retrospective study of 141 Chinese patients who were referred to a pediatric sleep laboratory for possible obstructive sleep apnea(OSA).The parents of each patient answered a questionnaire before their child underwent polysomnography(PSG)in the laboratory.An apnea-hypopnea index(AHI)greater than five on nocturnal PSG was defined as OSA.The nocturnal PSG was interpreted by a sleep laboratory physician.The ODI and occurrence ratio ofsleep problems such as snoring，observable apnea during sleep，mouth breathing，and restless sleep，among others were compared between the OSA and non-OSA groups using the chi-square test.Items that indicated statistically significant differences were tested with non-parametric Spearman correlation tests to determine the correlation between these items and AHI.ODI and the items that indicated a statistically significant difference between the OSA and non-OSA groups were analyzed using binary logistic regression.The ODI cut-off point was determined through ODI receiver operating characteristic analysis to distinguish between OSA and non-OSA.The sensitivity，specificity，positive predictive value(PPV)，and negative predictive value(NPV)were calculated to determine the combination of OSA predictors that exhibited the best diagnostic performance.Results Among the 141 patients，78(55%)were diagnosed with OSA by PSG.The occurrences of observable apnea during sleep，mouth breathing，and restless sleep were significantly different between the OSA and non-OSA groups(20.5% vs.4.8%，85.9% vs.71.4%，69.2% vs.52.4%，respectively，withP<0.05).The median of ODI in the OSA group was significantly higher than that in the non-OSA group.The ODI and the occurrences of observable apnea during sleep，mouth breathing，and restless sleep were correlated with AHI and were important diagnostic factors of OSA in children，as determined through binary logistic regression.The presence of observable apnea during sleep had 95% specificity，84% PPV，and 4.31 positive likelihood ratio(PLR).When score ≥3(i.e.，3 or 4)was used as the cut-off point，specificity，PLR，and PPV were 0.86，4.22，and 0.84，respectively.When score ≥2 was used as the as cut-off point，sensitivity，NLR，and NPV were 0.92，0.2，and 0.80，respectively.Conclusion Observable apnea during sleep was an independent positive predictive factor for OSA in children.A child with observable apnea during sleep should be referred to a special sleep laboratory for PSG diagnosis.When the total score is 3 or 4 based on a combination of symptoms and ODI，OSA can be diagnosed and the child should be referred to a sleep pediatrician for appropriate intervention.When the total score is 0 or 1，the child can be considered normal but should be monitored.When the total score is 2，the result cannot be determined and the child should be referred to a special sleep laboratory for PSG diagnosis.Thus，a screening process is developed based on a combination of symptoms and ODI.

Snoring；Obstructive sleep apnea；Children

100020北京，首都儿科研究所附属儿童医院

常丽，E-mail:changli76@163.com