Предикторы синдрома обструктивного апноэ сна по данным клинического исследования и результатам суточного мониторирования артериального давления

О. В. Лышова; И. И. Костенко

Статья

Предикторы синдрома обструктивного апноэ сна по данным клинического исследования и результатам суточного мониторирования артериального давления

О. В. Лышова, И. И. Костенко

2018

https://doi.org/10.18087/cardio.2018.9.10169

Цель исследования. Определение прогностических показателей вероятности наличия синдрома обструктивного апноэ во сне (СОАС) по данным клинического обследования, результатам ночной пульсоксиметрии, суточной динамики частоты сердечных сокращений и артериального давления (АД) у мужчин с впервые выявленной артериальной гипертензией (АГ). Материалы и методы. В исследование включены 197 мужчин (средний возраст 40,1±8,4 года) с впервые выявленной АГ 1-й (63%), 2-й (26%) и 3-й (11%) степени. Все больные положительно ответили на вопрос о наличии храпа. У 156 (79%) больных диагностирован СОАС (индекс апноэ/гипопноэ - ИАГ ≥5 эпизодов/ч). Больные распределены на 4 группы в зависимости от ИАГ. Группу контроля составил 31 мужчина без АГ и СОАС. Проводили общепринятые клинико-лабораторные и инструментальные исследования; определение дневной сонливости по Эпвортской шкале. Диагностику СОАС и суточное мониторирование АД выполняли одномоментно с помощью отечественного портативного полифункционального регистратора. Продолжительность сна определяли с учетом данных актиграфии. Результаты. В обследованной выборке преобладали больные с АГ) имеющие висцеральное ожирение и дислипидемию. В целом суммарная оценка по Эпвортской шкале дневной сонливости составила 7,8±4,8 балла. Из 156 больных с СОАС средняя и тяжелая степень (ИАГ ≥15) выявлена у 64%. В математическую модель по определению риска развития СОАС отобраны индекс массы тела - ИМТ (отношение шансов - ОШ 1,13 при 95% доверительном интервале - ДИ от 1,05 до 1,22; р38% - в 1 балл. Если обследуемый набирает 13 баллов и более, вероятность СОАС составляет 70% и выше. Чувствительность теста 76%, специфичность 78%. Площадь под ROC-кривой составила 0,848 (при 95% ДИ от 0,794 до 0,892; р

Лышова О. В., Костенко И. И. Предикторы синдрома обструктивного апноэ сна по данным клинического исследования и результатам суточного мониторирования артериального давления. Кардиология. 2018;58(9):12-20. https://doi.org/10.18087/cardio.2018.9.10169

Цитирование

Список литературы

1. Hood L. A personal journey of discovery: developing technology and changing biology. Annu Rev Anal Chem (Palo Alto Calif) 2008;1:1-43. DOI: 10.1146/annurev. anchem. 1.031207.113113.

2. Lim D. C., Sutherland K., Cistulli P. A., Pack A. I. P4 medicine approach to obstructive sleep apnoea. Respirology 2017;22 (5):849-860. DOI: 10.1111/resp. 13063.

3. The official STOPBang Questionnaire. http://www.stopbang.ca/ osa/prevalence.php (6 November 2017).

4. Schwartz N. G., Rattner A., Schwartz A. R. et al. Sleep disordered breathing in four resource-limited settings in Peru: prevalence, risk factors, and association with chronic diseases. Sleep 2015;38 (9):1451-1459. DOI: 10.5665/sleep. 4988.

5. Flemons W. W., McNicholas W. T. Clinical prediction of the sleep apnea syndrome. Sleepmedicine reviews 1997;1 (1):19-32. DOI: http://dx.DOI:.org/10.1016/S. 1087-0792 (97) 90003-4

6. Jonas D. E., Amick H. R., Feltner C. et al. Screening for obstructive sleep apnea in adults: an evidence review for the U. S. Preventive services task force. Evidence Synthesis No. 146. AHRQPublication No. 14-05216-EF-1. Rockville, MD: Agency for Healthcare Research and Quality; 2017.

7. Bozkurt S., Bostanci A., Turhan M. Can Statistical Machine Learning Algorithms Help for Classification of Obstructive Sleep Apnea Severity to Optimal Utilization of Polysomnography Resources? Methods Inf Med 2017;56 (4):308-318. DOI: 10.3414/ME 16-01-0084.

8. Drager L. F., Genta P. R., Pedrosa R. P. et al. Characteristics and predictors of obstructive sleep apnea in patients with systemic hypertension. Am J. Cardiol 2010;105 (8):1135-1139. DOI: 10.1016/ j.amjcard. 2009.12.017.

9. Natsios G., Pastaka C., Vavougios G. et al. Age, body mass index, and daytime and nocturnal hypoxia as predictors of hypertension in patients with obstructive sleep apnea. J. Clin Hypertens (Greenwich) 2016;18 (2):146-52. DOI: 10.1111/jch. 12645.

10. Deegan P. C., McNicholas W. T. Predictive value of clinical features for the obstructive sleep apnoea syndrome. Eur Respir J. 1996; 9(1):117-24.

11. Dealberto M.J., Ferber C., Garma L. et al. Factors related to sleep apnea syndrome in sleep clinic patients. Chest 1994;105 (6):1753-1758.

12. Звартау Н. Э., Свиряев Ю. В., Ротарь О. П. и др. Параметры суточного мониторирования артериального давления у пациентов с ожирением, артериальной гипертензией и синдромом обструктивного апноэ/гипопноэ во время сна. Артериальная гипертензия 2005;11 (4):239-244

13. Torres G., Sanchez-de-la-Torre M., Martinez-Alonso M. et al. Use of ambulatory blood pressure monitoring for the screening of obstructive sleep apnea. J. Clinical Hypertension 2015;17 (10):802-809. DOI: 10.1111/jch. 12619.

14. Parati G., Stergiou G., O'Brien E. et al. European Society of Hypertension practice guidelines for ambulatory blood pressure monitoring. J. Hypertens 2014;32 (7):1359-1366. DOI: 10.1097/HJH. 0000000000000221.

15. Kuwabara M., Hoshide S., Hamasaki H., Kario K. Reproducibility of nocturnal blood pressure in sleep apnea syndrome. J. Hypertens 2015;33 (1):e74. DOI: 10.1097/01. hjh. 0000467552.98391.38.

16. Чазова И. Е., Ощепкова Е. В., Жернакова Ю. В. Диагностика и лечение артериальной гипертонии. Клинические рекомендации. Кардиологический вестник 2015; 0 (1):3-30.

17. Johns M. W. A new method for measuring daytime sleepiness: the Epworth Sleepiness Scale. Sleep 1991;14 (6):540-545.

18. Синкевич Д. А. Универсальный медицинский калькулятор, версия 4.1. http://cardioplaneta.ru/program / 68-universalnyy-medicinskiy-kalkulator-versiya-30. htm (19 мая 2016

19. Иванов С. Ю., Киреенков И. С. Комбинированное суточное мониторирование электрокардиограммы и артериального давления: методические возможности и клинические преимущества. С-Пб.: ИНКАРТ, 2012; 128с

20. Лышова О. В., Провоторов В. М. Внешнее дыхание и ритм сердца (атлас динамических реопневмограмм и электрокардиограмм). СПб: Инкарт, 2006; 271с

21. McNicolas W., Pevernagie D. Sleep-related breathing disorders. In: European Sleep Medicine Textbook. Eds.: Bassetti C., Dogas Z., Peigneux P. European Sleep Research Society (ESRS), Regensburg 2014; 215-275.

22. Pouliot Z., Peters M., Neufeld H., Kryger M. H. Using self-reported questionnaire data to prioritize OSA patients for polysomnography. Sleep 1997;20 (3):232-236.

23. Saldias P. F., Jorquera A.J., Diaz P. O. Predictive value of clinical features and nocturnal oximetry for the detection of obstructive sleep apnea syndrome. Rev Med Chil 2010;138 (8):941-950. DOI:/S0034-98872010000800001.

24. Kaimakamis E., Tsara V., Bratsas C. et al. Evaluation of a Decision Support System for Obstructive Sleep Apnea with Nonlinear Analysis of Respiratory Signals. PLoS One 2016;11 (3):e0150163. DOI: 10.1371/journal. pone. 0150163.

25. Бузунов Р. В., Иванова И. Л., Кононов Ю. Н. и др. Компьютерная пульсоксиметрия в диагностике нарушений дыхания во сне. Учебное пособие. Ижевск 2013; 20 с.

26. Свиряев Ю. В. Новая медицинская технология «Способ выявления синдрома обструктивного апноэ во сне у больных артериальной гипертензией», серия АА № 0001541, ФС № 2008/129, от 26.07.2008

Документы

Информация

Автор

О. В. Лышова ФГБОУВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н. Н. Бурденко» Минздрава России
И. И. Костенко ФКУЗ «Медико-санитарная часть МВД России по Воронежской области»

Название журнала

Кардиология

Ключевые слова

Статья