良性阵发性位置性眩晕发病风险评估与预测模型开发

【摘要】目的 探究影响良性阵发性位置性眩晕（BPPV）的发病风险因素，构建列线图预测模型，并验证其预测效能。方法 回顾性分析牡丹江医学院附属红旗医院于2020年10月至2023年10月收治的800例BPPV患者的临床资料，将其设置为BPPV组；同时选取同期收治的200例非前庭性眩晕患者的临床资料，将其作为对照组。比较两组研究对象临床资料，进行单因素与多因素Logistic回归分析，筛选影响BPPV发病的风险因素；根据风险因素构建预测BPPV发病的列线图；并通过受试者工作特征（ROC）曲线分析列线图的预测效能。结果 与对照组比，BPPV组患者存在高血压病、糖尿病、骨质疏松症、睡眠障碍、维生素D缺乏症、前庭功能检查（冷热试验）异常占比均升高（均P<0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示，高血压病、糖尿病、骨质疏松症、维生素D缺乏症、睡眠障碍均是影响BPPV发病的危险因素（均P<0.05）。基于上述危险因素构建的列线图风险预测模型，校准曲线显示，一致性指数（C-index）为0.835，Hosmer-Lemeshow（H-L）拟合优度检验显示拟合度较好（χ2=6.153，P>0.05）；ROC曲线下面积（AUC）、95%CI、灵敏度、特异度分别为0.904、0.852～0.955、91.86%、76.50%（均P<0.05）。结论 高血压病、糖尿病、骨质疏松症、维生素D缺乏症、睡眠障碍是BPPV发病的危险因素，基于此构建的列线图模型对BPPV发病也具有良好的预测能力。

【关键词】良性阵发性位置性眩晕 ; 危险因素 ; 列线图预测模型 ; 预测

【中图分类号】R764 【文献标识码】A 【文章编号】2096-3718.2024.18.0013.04

DOI：10.3969/j.issn.2096-3718.2024.18.005

良性阵发性位置性眩晕（benign paroxysmal positional vertigo， BPPV）是神经内科临床最常见的外周前庭疾病，其特征是当伸展或转动脖子、起床或躺下或在床上翻身时，反复出现短暂的眩晕并伴有相应的眼球震颤。BPPV的机制是基于脱落的耳石离开耳室，在半圆形管道中自由漂浮或附着在耳丘上，使耳迷宫对重力敏感，其是导致头晕的最常见前庭病因之一[1]；尽管BPPV很常见，但却不易被诊断识别，由于发现不及时，BPPV还可能导致生活质量低下和生活中意外跌倒，严重影响患者日常生活[2]。因此，了解BPPV发病的风险因素十分重要。本研究以BPPV患者为研究对象，探究其发病的危险因素，构建预测发病风险列线图模型，并对模型进行验证，以期为临床评估患者发病提供参考。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性分析牡丹江医学院附属红旗医院于2020年10月至2023年10月收治的800例BPPV患者的临床资料，将其设置为BPPV组；选取同期收治的200例非前庭性眩晕患者的临床资料，作为对照组。纳入标准：BPPV组：⑴BPPV组患者符合《2017版《良性阵发性位置性眩晕临床实践指南》介绍》 [3]中关于BPPV的诊断依据，在行Dix-Hallpike实验或者滚转实验时，患侧出现特征性眼震，同时伴有眩晕发作，眼震一般有1～30 s潜伏期，眼震可具有疲劳性；⑵头颅MRI未见明显异常。对照组：⑴符合《巴拉尼协会血流动力性直立性头晕/眩晕诊断标准解读》 [4]中眩晕的标准，且为偏头痛性眩晕、更年期综合征、心理性眩晕及其他原因不明眩晕。排除标准：⑴中枢性眩晕；⑵单纯由梅尼埃病、内听动脉综合征、前庭神经元炎、偏头痛、椎 - 基底动脉缺血、颈性相关眩晕以及癫痫等引起的眩晕；⑶严重颈椎病。本研究获得牡丹江医学院附属红旗医院伦理委员会批准。

1.2 研究方法 资料收集：包括年龄、性别、BMI、烟酒史、伴随症状（高血压病、糖尿病、骨质疏松症、冠心病、维生素D缺乏症）、发病症状（尿酸异常、颈内动脉增厚）、睡眠障碍、听力障碍、长期看电脑屏幕、前庭功能检查（冷热试验）[5]是否异常、突发性耳聋、甲状腺功能亢进症、头颅外伤史、耳毒性药物接触史、鼻腔或鼻窦手术史、颞骨手术史、颌面部牙科手术史。

1.3 观察指标 ⑴比较两组患者临床资料并进行单因素分析。⑵多因素Logistic回归分析，将单因素分析中差异有统计学意义的指标作为自变量，引起BPPV发病为因变量，纳入多因素Logistic回归分析模型，筛选引起BPPV的影响因素。⑶BPPV发病风险列线图模型构建。⑷采用受试者工作曲线（ROC）曲线评估BPPV发病风险列线图模型的预测价值。

1.4 统计学方法 应用SPSS 26.0统计学软件处理数据。计量资料经S-W法检验证实符合正态分布且方差齐，以（ x ±s）表示，组间比较采用独立样本t检验；计数资料以[例（%）]表示，采用χ2检验或Fisher精确概率法；以多因素Logistic回归分析筛选引起BPPV发病的影响因素。采用R3.6.3软件构建列线图风险模型，绘制校正曲线，采用Hosmer-Lemeshow（H-L）检验评估拟合度。采用Bootstrap法对其进行内部验证，用一致性指数（C-index）评估区分度；用ROC曲线评估模型对BPPV的诊断效能。P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组患者临床资料比较 与对照组比，BPPV组患者存在高血压病、糖尿病、骨质疏松症、睡眠障碍、维生素D缺乏症、前庭功能检查（冷热试验）异常占比均升高，差异均有统计学意义（均P<0.05），见表1。

2.2 BPPV发病风险因素Logistic回归分析 以BPPV发病为因变量，将单因素分析中差异有统计学意义的指标作为自变量，赋值情况见表2；多因素Logistic回归分析结果显示，高血压病、糖尿病、骨质疏松症、维生素D缺乏症、睡眠障碍均是影响BPPV发病的危险因素，差异均有统计学意义（均P<0.05），见表3。

2.3 BPPV发病风险列线图模型构建 根据多因素Logistic回归分析结果，将高血压病、糖尿病、骨质疏松症、维生素D缺乏症、睡眠障碍这5个变量作为预测BPPV发病的因子，构建BPPV发病风险列线图模型，见图1。各个因素赋分：骨质疏松症25分、高血压病20分、睡眠障碍10分、维生素D缺乏症30分、糖尿病15分，总分0～100分（对应概率0.10～0.99），患者得分越高，BPPV发病的风险越高。

2.4 BPPV发病风险列线图模型验证 Bootstrap法重复抽样1 000次，结果显示，列线图预测模型C-index为0.835（95%CI 0.762～0.948）；H-L拟合优度检验结果显示，该列线图模型预测BPPV发病风险与实际发生率相比，差异无统计学意义（χ2=6.153，P>0.05），具有良好的拟合度；且校准曲线分析，该模型预测BPPV发病风险的校准曲线斜率与理想曲线拟合度具有一致性，见图2-A。ROC曲线结果显示，列线图风险模型预测BPPV发病的ROC曲线下面积（AUC）、95%CI、灵敏度、特异度分别为0.904、0.852～0.955、91.86%、76.50%，差异有统计学意义（P<0.05）见图2-B。

3 讨论

BPPV是外周前庭系统的一种机械性障碍，其特征是由碳酸钙晶体引起的反复短暂（不到1 min）阵发性位置性眩晕，这些晶体从胞室中脱落并进入半规管（导管脱落），或不太常见的黏附在丘上并使丘结石对重力敏感。由于医学合并症（如颈部活动范围有限或下背部疼痛）及对眼球震颤解释的困难度等因素造成BPPV的诊断较为困难，而BPPV的误诊可能会导致患者生活质量低下、日常功能降低等一系列危害。因此，研究BPPV危险因素，为提高临床BPPV的诊断指标具有重要意义。

相关研究表明，BPPV的发生受多种危险因素影响，如高龄、头部外伤、梅尼耶病、血管疾病、维生素D缺乏、骨质疏松等[6]。本研究结果显示，高血压病、糖尿病、骨质疏松症、维生素D缺乏症、睡眠障碍是BPPV发病的影响因素。原因可能是BPPV与心血管危险因素相关，微血管修饰和缺血可能促进耳结石膜脱离，高血压峰值进一步增强，内耳的血液供应是终末循环，因此小脑前下动脉或椎基底动脉的任何闭塞都可能导致缺血事件，导致听觉前庭疾病[7]。前庭系统随着年龄的增长及高血压和动脉粥样硬化引起的变化而退化，导致耳石膜逐渐脱离，引起BPPV。因此，伴有高血压病的患者在治疗期间应同时给予降血压药物治疗。葡萄糖代谢的变化与内耳疾病的高患病率有关，且与BPPV的发生和复发有关。这些代谢紊乱可作为前庭功能障碍的主要病因，也可能是既往前庭疾病的加重因素。高血糖通过抑制一氧化氮相关的血管舒张来增加血管阻力，因此高血压和糖尿病联合可能导致组织缺氧和耳蜗前庭变性。在糖尿病中，存在微血管病和前庭神经病变的组织病理学变化。糖尿病相关性神经病变和血管病变会导致耳结石变性，从而诱发BPPV [8]。故伴有高血糖病的患者应给予降血糖药物治疗。

耳石是无机碳酸钙沉积在由糖蛋白（主要是耳黄素90）组成的有机基质核心上的结果耳石处于动态状态，其矿化和周转需要钙。而骨质疏松症患者会引发机体内该钙代谢紊乱，影响耳内淋巴液的吸收，同时也会影响耳石的矿化与周转，导致耳石脱落，进而引发BPPV [9]。

维生素D在钙和磷的体内平衡中起着至关重要的作用。内耳上皮细胞中的维生素D受体调节一些钙离子结合蛋白的表达。正常的血清维生素D水平通过将前庭内淋巴的钙浓度保持在正常的临界水平，对正常耳石的发育至关重要。研究表明，维生素D缺乏会影响内耳钙代谢，从而可能影响耳石稳态，增加BPPV发病和复发的风险[10]。因此，伴有骨质疏松症及维生素D缺乏的患者应增加维生素D和钙摄入，以预防BPPV的发生。睡眠障碍，尤其是失眠，与许多身体和精神健康问题有关。BPPV和睡眠障碍之间的病理生理联系尚不清楚。研究认为，睡眠不好会导致患者在夜间多次头部运动，从而增加BPPV发病的风险[11]。其他潜在的机制包括由皮质醇水平升高引起的神经内分泌功能障碍，以及包括前庭神经元在内的神经系统炎症的激活。此外，约40%的失眠患者同时伴有焦虑、抑郁等精神疾病，这可能是前庭症状的主要原因，也是BPPV发病的危险因素[12]。因此，伴有睡眠障碍的患者应根据不同的睡眠障碍类型进行诊疗，改善睡眠情况。

列线图作为一种临床预测方法被广泛应用，符合集成模型的要求，在推动个性化医疗方面起到一定作用，并且便于临床医生用于预测疾病的发生及预后[13]。本研究基于上述5项风险因素分析结果，构建预测BPPV发病风险列线图模型。并通过ROC曲线对构建模型进行验证，结果显示该模型预测BPPV发病的AUC为0.904、95%CI为0.852～0.955、灵敏度91.86%、特异度76.50%，且列线图预测模型C-index为0.835，表明该模型具有较好的区分度、一致性和临床获益，提示该模型具有可靠的预测价值。临床医生可根据本研究开发的预测模型，对BPPV发病进行风险评估，特别是那些病情较为严重的人群。

综上，高血压病、糖尿病、骨质疏松症、维生素D缺乏症、睡眠障碍是BPPV发病的危险因素，基于此构建的列线图模型对BPPV发病的预测具有良好的准确性，对临床预测BPPV发病有一定的指导作用，可推广应用。

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基金项目：黑龙江省卫生健康委科研课题（编号：20210303070284）。

作者简介：安宁，硕士研究生，副主任医师，研究方向：神经内科。

通信作者：杨印东，硕士研究生，主任医师，研究方向：神经内科。E-mail：yangyindong680211@sina.com