STOP-Bang问卷联合改良的Mallampati评分在预测阻塞性睡眠呼吸暂停中的临床价值

马长秀 刘九玉 张 颖

阻塞性睡眠呼吸暂停(obstructive sleep apnea, OSA)是睡眠呼吸障碍(sleep breathing disorder, SBD)中最常见的一种类型，是指睡眠过程中气道反复发生部分或完全塌陷，从而引起低通气或呼吸暂停。长期罹患OSA可导致高血压病、心肌梗塞、脑血管疾病、糖尿病和慢性心力衰竭等多种疾病，甚至还可增加交通事故发生率，影响生活质量[1-4]。随着人均寿命的延长，OSA的发生率将会逐渐升高[5-6]。但这种常见疾病并未受到人们广泛重视，中重度SBD患者中80%男性和93%女性未能得到及时诊治。

STOP-Bang问卷(STOP-Bang questionnaire, SBQ)是一种OSA的筛查量表，最初用于择期手术患者术前OSA风险的评估，之后多项研究表明，SBQ与OSA关系密切，可用于OSA的初步筛查[7-10]。因其具有简单明了、易于操作、灵敏度高等优势，已广泛用于睡眠中心患者、外科患者、妊娠者、公交司机等各类人群的OSA筛查，对筛查出的高危患者再进一步行多导睡眠监测(polysomnographys, PSG)。改良的Mallampati评分(modified Mallampati score, MM)常用于麻醉科，通过评估舌与口腔的相对位置对气道进行分级，用于评估困难气道已有20余年历史，而且该操作极其简便，评估仅需数秒。Nuckton等[10]认为，MM可做为OSA独立的预测因素，该评分≥Ⅲ级提示气道存在解剖学上阻塞，可能存在OSA。

一个理想的筛查指标应该具有良好的灵敏度和特异度，而SBQ虽然对筛查中重度OSA灵敏度较好，但特异度较差[7,11-12]。上气道解剖结构异常在OSA中起着重要作用，而STOP-Bang评分并未考虑到上气道结构，因此猜测，联合使用SBQ和MM，可能提高对中重度OSA的诊断具有价值。

材料与方法

一、研究对象

收集2018年11月1日至2019年1月31日就诊于安徽医科大学第二附属医院呼吸睡眠中心的患者，共44例，其中男35例，女9例，年龄18～75岁。纳入标准：①年龄18岁以上；②自愿接受整夜7 h以上睡眠的PSG监测；③能完整提供问卷调查结果；④有健全的自主行为能力和认知能力。排除标准：①已接受OSA相关治疗；②严重心脏、肺、肝、肾功能不全；③明确为神经肌肉疾病。本研究方案经过我院伦理委员会批准，所有参试患者均签署知情同意书。

二、研究方法

1. PSG： 患者填写问卷调查当晚，于我院呼吸睡眠中心使用美国Embla S4500多导睡眠监测仪进行PSG监测至少7 h时连续睡眠。监测当日禁服安眠药，禁饮咖啡、可乐、酒、茶等兴奋性饮料。监测项目包括脑电、眼动、下颌肌电、心电、口鼻气流、血氧饱和度等。PSG的技术和评定指标依据美国睡眠医学会(AASM 2.3版)《睡眠及相关事件判读手册》的标准执行，根据呼吸暂停低通气指数(apnea-hypopnea index, AHI)区分OSA严重程度，530次/h为重度OSA。将40例患者分为是否患有OSA(AHI>5次/h)、中重度OSA(AHI>15次/h)、重度OSA(AHI>30次/h)三个等级。

2. SBQ： 所有患者均在行PSG监测前进行SBQ调查，采用Chung等[7]制定的评分方法，由8个简单的“是/否”问题组成，分别是：①您的鼾声响亮吗？②您常常在白天感觉疲劳、乏力或昏昏欲睡吗？③曾经有旁人看到您在睡眠中有呼吸暂停吗？④您以前有高血压或正在进行高血压治疗吗？⑤您是否为男性？⑥您年龄是否>50岁？⑦您体重指数(BMI)是否>35 kg/m2?⑧您颈围是否>40 cm?回答为“是”得1分，为“否”得0分，总分≥3分提示为OSA高危，<3分提示为OSA低危。

3. MM： 患者端坐于评估者眼水平线正前方，头保持中立，用力张口伸舌至最大限度，不发言、不呼吸，MM≥Ⅲ级提示困难气道可能，见图1[13]。

图1 MM评价方法；注：MM：改良的Mallampati评分；Ⅰ级，可见软腭、悬雍垂、咽腭弓；Ⅱ级，可见软腭、咽腭弓，悬雍垂部分可见；Ⅲ级，仅见软腭；Ⅳ级，仅见硬腭

4. SBQ+MM： 为进一步提高预测OSA的价值，联合使用两种方法，要求SBQ≥3分以及MM≥Ⅲ级。

三、统计学方法

结 果

一、一般情况

本文共连续收集在我院呼吸睡眠中心就诊的患者资料44例，排除1例多囊肾，1例神经肌肉疾病，1例慢性阻塞性肺疾病、Ⅱ型呼吸衰竭，1例睡眠时间较短不满7 h，共纳入合格受试者40例，其中男性34例(85%)，女性6例(15%)，年龄(45.1±14.6)岁，颈围(43.5±5.9)cm，BMI 28.87(26.35～32.13)kg/m2，AHI 50.6(16.22～70.98)次/h，未患OSA 3例(7.5%)，轻度OSA 1例(2.5%)，中度OSA 6例(15%)，重度OSA 30例(75%)。

二、预测价值

分别评价SBQ≥3分、MM≥Ⅲ级以及SBQ≥3分联合MM≥Ⅲ级对PSG结果的预测价值，计算灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值，见表1。结果可见，SBQ的灵敏度最高(分别为91.89%、91.67%、93.33%)，但特异度最低(分别为33.33%、25.00%、20.00%)。MM预测OSA的灵敏度为78.39%、80.56%、83.33%，特异度为33.33%、50%、40%。SBQ或MM预测OSA的灵敏度均较高，但特异度均不理想，而两种方法联合应用，可使OSA的诊断特异度显著提高(66.67%、75.00%、50.00%)，灵敏度仅稍降低(75.68%、77.78%、80.00%)。

三、三种方法与PSG一致性检验

用Kappa检验评价三种方法与PSG的一致性，发现只有SBQ≥3分+MM≥Ⅲ级联合组对AHI>15次/h的P值<0.05(P=0.025)，通过了一致性检验，见表2。

表2 SBQ、MM和SBQ+MM与PSG的Kappa检验

注：SBQ：STOP-Bang问卷；MM：改良的Mallampati评分；PSG：多导睡眠监测；AHI：呼吸暂停低通气指数

表1 SBQ、MM和SBQ+MM对OSA的预测价值

注：SBQ：STOP-Bang问卷；MM：改良的Mallampati评分；OSA：阻塞性睡眠呼吸暂停；AHI：呼吸暂停低通气指数

讨 论

OSA是最常见的睡眠障碍疾病，但尚未得到人们的普遍认识，未经治疗的中重度OSA可导致罹患血管疾病事件的风险及全因病死率均增加[14-17]。如尽早识别OSA并积极治疗，可改善生活质量，降低相关并发症的发生率[18-20]。PSG是诊断OSA的标准方法，但因设备价格昂贵、操作复杂、专业技术要求高和预约时间长等因素，难以开展大规模筛查，临床上需要一种简便、实用、可靠的方法来识别OSA，最好还能对其严重度进一步分层。

迄今为止，各国专家学者已制定出多种预测模型、量表，部分因操作繁琐、准确性差难以在繁忙的临床工作中推广，常用的有Epworth嗜睡量表(ESS量表)、Berlin问卷、STOP问卷和SBQ等[21-22]。Chung等[7]将Berlin问卷进一步简化形成STOP问卷，并对2467例择期手术患者进行OSA风险性的筛查，结果表明STOP≥2分对AHI>5次/h，>15次/h，>30次/h的预测灵敏度为65.6%、74.3%、79.5%，而在STOP基础上增加BMI、年龄、颈围和性别即为SBQ，灵敏度可升高至83.6%、92.9%、100%。2016年该研究中心对睡眠中心和外科手术患者研究发现，SBQ≥3分诊断中度和重度OSA灵敏度为93%和100%，阴性预测价值为90%和100%，SBQ从0～2分到7～8分，诊断中重度OSA的可能性从18%升至60%，诊断重度OSA的可能性从4%升至38%，因此认为SBQ可用于OSA风险的分级[23]。对各种量表进行比较，发现SBQ与其他量表相比具有相当优势，如Nitin等[24]对STOP问卷、SBQ、Berlin问卷、ESS、疲劳严重程度量表和4-V量表这六种量表综述分析，结果发现，SBQ对OSA的预测灵敏度最高。SBQ预测OSA具有良好的灵敏度，尤其对中重度患者诊断价值更高，但它的不足之处是特异度较低，预测患有OSA、中重度OSA、重度OSA的特异度仅为56%、43%和37%，导致较高的假阳性率[24-26]。在本文中存在同样问题，本文结果显示SBQ的灵敏度为91.89%、91.67%、93.33%，阳性预测价值可达94.44%、91.67%、77.78%，而特异度仅为33.33%、25.00%、20.00%，单一使用SBQ难以成为一个良好的筛查OSA的指标。

MM是一种简便的上气道分级评估方法，麻醉科常用于评估困难气道。Yagi等[27]研究了MM和OSA之间的关系，结果显示MM越高，AHI指数越高。Nuckton等[10]发现MM与OSA患病率和严重度呈正相关，评分Ⅲ级或Ⅳ级提示可能存在气道解剖学阻塞，从而引起OSA。当然，MM也存在一定缺陷，多数研究表明MM对困难气道预测的灵敏度和阳性预测值较低，漏诊率高，单独应用效果不理想，而其用于OSA的筛查也存在同样问题。本文中MM与SBQ相比，预测OSA的特异度(33.33%、50.00%、40.00%)虽有所上升，但灵敏度(78.39%、80.56%、83.33%)明显下降。

OSA是睡眠过程中频繁出现上气道部分或完全塌陷，从解剖学上分析，不同OSA患者上气道狭窄部位和狭窄程度各不相同。MM反映了上气道从口到咽部的解剖情况，包括口咽拥挤度、舌体厚度或最大张口度。SBQ由症状、体征、年龄、高血压等因素组成，并未包含口腔解剖结构的评估，故推测在SBQ基础上增加反映上气道结构的MM，可更为准确地筛查OSA。通过文献搜索，发现已有学者对两者联合筛查OSA做过研究，但得出迥然不同的两种结果。Avincsal等[28]的研究显示，对162例就诊于睡眠中心的患者，以SBQ+MM≥3分为截断值，可显著提高筛查OSA的特异度，而灵敏度类似。Dette等[29]对347例择期手术患者分析后认为，SBQ≥3分+MM≥3分并不能增加筛查OSA的灵敏度，并且特异度也较低。这两组研究结果大相径庭，可能与入组人群以及截断值不同有关。本文中入组人群均来自呼吸睡眠中心，OSA的发生率高达92.5%，单独使用SBQ或MM均不易漏诊OSA，但误诊OSA几率较高，尤其是SBQ。本文将两者联合使用，显著提高了诊断OSA的特异度(66.67%、75.00%、50.00%)，而灵敏度仅轻度下降(75.68%、77.78%、80.00%)，特别是在中重度OSA(AHI>15次/h)的特异度最高，并且通过了Kappa一致性检验。结果反映口腔解剖结构对OSA的形成和严重程度存在明显影响。

当然，本文尚存在一定局限性。首先，SBQ并非适用于所有人群，如退伍军人，并且在睡眠中心的患病率高于外科人群，而本文入组患者均来自于我院呼吸睡眠中心，OSA患病率较高，可能存在选择偏倚[12，30]。其次，样本量小，难以将SBQ+MM进行更多层次的分级，未取多个截断值进行统计分析，也未统计性别之间差异，可能对研究结果造成一定影响。

综上所述，将就诊于睡眠中心的患者进行SBQ及MM评分，SBQ≥3分联合MM≥Ⅲ级可显著提高预测OSA的特异度，同时具有良好的灵敏度，尤其对中重度OSA的筛查与PSG具有较好的一致性，可用于OSA的筛查，避免浪费医疗资源，缩短PSG预约时间，使OSA患者得到及时诊治。