阻塞型睡眠呼吸暂停综合征、瞌睡和生活质量

Marta A. Gonclves, MD; Teresa Paiva, MD; Elizabeth Ramos, MS; and Christian Guilleminault, MD, BiolD

From the Instituto do Sono, Chronobiologia, e Telemedecina Porto (Dr. Gonclves), Porto, Portugal; the Instituto do Sono, Chronobiologia, e Telemedecina Lisbon (Dr. Paiva), Lisbon, Portugal; the Department of Epidemiology (Ms. Ramos), University Medical School, Porto, Portugal; and Stanford University Sleep Disorders Clinic (Dr. Guilleminault), Stanford, CA.

Correspondence to: Christian Guilleminault, MD, BiolD, Stanford University Sleep Disorders Clinic, 401 Quarry Rd, Suite 3301, Stanford, CA 94305; e-mail: cguil@stanford. edu

 

目的 评价在阻塞型睡眠呼吸暂停 (OSA) 综合征患者中,在睡眠呼吸紊乱 (SDB) 指数和主观瞌睡症状基础上,> 3 s的微觉醒的意义,并对与微觉醒指数和SDB指数相关的生活质量和驾 驶障碍进行评价。

方法 在临床监测中收集相关数据,使用Epworth睡眠量表 (ESS)、睡眠紊乱调查问卷、Beck抑郁自评问卷 (BDI)、医用预后研究36项健康状况调查简表 (SF-36)、驾驶障碍和交通事故调查问卷以及多导睡眠图。

结果 共调查135名男性患者,年龄为 (52±12.1) 岁。平均体重指数 (BMI) 为 (27.8±5.6) kg/m2,平均睡眠呼吸暂停-低通气指数 (AHI) 为 (48.7±26.8) / h,其中70.4%承认在驾驶时有过瞌睡。ESS评分与微觉醒指数和AHI有显著相关性,与最低动脉血氧饱和度呈显著负相关;“躯体功能状态”、“总的健康状况”、“躯体角色”等SF-36亚项与微觉醒指数具有 相关性;而将“自述驾驶期间瞌睡”作为因变量,经年龄和BMI校正后的多元回归分析未 发现其与微觉醒指数有显著相关性。

结论 一些睡眠呼吸障碍主诉和SF-36亚项与SDB相关的、> 3 s的微觉醒的发生率显著相关。虽然BDI评分增高,但患者认为身体健康问题对生活质量的影响要大于情绪问题。尽管OSA 患者在驾驶过程出现瞌睡症状较为普遍,但其程度并不严重。许多临床和多导睡眠监测变量可以考虑作为回归分析的独立变量,但其他非相关因素影响更大,因此在OSA患者中,仅将通 常所用的研究变量与驾驶期间瞌睡症状进行相关分析显得过于简单化。

关键词 微觉醒指数 (arousal index); 阻塞性睡眠呼吸暂停 (obstructive sleep apnea); 生活质量 (quality of life); 微觉醒 (short arousal); 驾驶期间瞌睡 (sleepiness driving)

 

上世纪80年代,对阻塞性睡眠呼吸暂停 (abstructive sleep apnea, OSA) 患者的夜间睡眠情况通过Rechtschaffen和Kales国际标准进行过评分 [1],发现下列情况之间无显著相关性:(1)平均睡眠呼吸暂停-低通气指数 (apnea-hypopnea index, AHI)、夜间觉醒时间和日间动脉血氧饱和度 (arterial oxygen saturation, Sao2) 之间;(2) 疲劳、乏力主诉和瞌睡症状之间[2~4]

1992年,美国睡眠障碍协会将短暂微觉醒定义为时长为3 ~ 15 s的觉醒[5]。我们采用前瞻性的标准化研究方案,探讨在OSA患者中,在睡眠紊乱评分 的基础上附加短暂微觉醒评分,是否可以得出在 (1)AHI与根据Epworth睡眠量表 (Epworth sleepiness scale, ESS)[6] 测量的瞌睡症状之间以及 (2) AHI与每小时睡眠中微觉醒次数 (即微觉醒指数) 之间有较强的相关性的结论。在经鼻持续气道正压 (continuous positive airway pressure, CPAP) 治疗之前,也对自诉瞌睡症状、医用预后研究36项健康状况调查简表 (Medical Outcmes Study 36-item short form health survey, SF-36) 测得的生活质量[7]、抑郁情绪[8] 和自诉驾驶障碍之间的相关性进行了评估。

研 究 方 案

对象

在12 mo的时间内,对20 ~ 65岁、有打鼾、疲劳和 (或) 日间瞌睡症状的男性患者按标准化的、前瞻性的方案进行评估,其中包括总的临床状况评 估和睡眠专家及精神病学专家进行的评估。

具有慢性精神疾病史、酗酒史、滥用毒品史、服用抗精神病药物史 (包括安眠药和兴奋剂)、临床治疗措施不稳定、昼夜节律紊乱及其他睡眠障碍导 致睡眠中断者被排除于本研究之外;所有其他患者,包括治疗措施稳定 (如服用高血压药物) > 6 mo者则入选本研究。研究方案仅限于男性患者,以排除月经周期的影响。

工具

所有患者由睡眠疾病专家和精神病学家进行当面诊察,完成ESS量表 [6] (八项、四点量表,用于评价白天瞌睡症状)、睡眠紊乱调查问卷 (经验证的Likert 5点量表,共180道题,用于评估睡眠状况及睡眠紊乱) [9]、Beck抑郁自评问卷 (Beck depression inventory, BDI)[8]、SF-36[7] 以及一份有关驾驶期间瞌睡和因瞌睡导致交通事故记录的问卷。有关驾驶的 提问如下:在过去2 y内,是否曾有过驾驶期间瞌睡?是否有瞌睡期间发生的交通事故?你认为交通事 故与驾驶时瞌睡是否有关?

多导睡眠图

符合入选标准的每一位患者均进行至少8 h的床边夜间多导睡眠监测,采用计算机控制的睡眠监测系统 (EMBLA; Flaga; Reykjavik, Iceland) 对下列变量进行监测:脑电图 (C3/A2导联、C4/A1导联、O1/A2导联和O2/A1导联)、眼电图、下颌和下肢肌电 图、心电图 (经改良的V2导联) 及体位。采用口、鼻热敏传感器、未校正的胸腹诱导性呼吸多导睡眠 图、脉冲血氧监测及颈部麦克风对呼吸进行监测。

数据分析

呼吸暂停和低通气分为中枢型、混合型和阻塞型,按美国睡眠医学学会推荐的方法 [10] 进行评分。睡眠情况按国际和美国睡眠障碍协会制订的标准 [4] 进行评分。计算微觉醒指数 (即睡眠期间每小时微觉醒次数),其中包括所有≥3 s的微觉醒。对每一次评分的微觉醒进行检验,并区分呼吸相关和非呼吸相 关的微觉醒。

统计分析

描述性统计以x- s表示。正态分布情况下,连续变量采用Student t检验;非正态分布的变量采用非参数分析 (即Kruskal-Wallis检验); 百分率的分析采用Yates校正系数c2检验;小于5个个体的比较采 用Fisher精确检验;对生活质量调查采用Spearman相关系数计算;对经线性回归分析及适当校正确认 的显著变量进行多元回归分析。

结  果

对象

135例男性入选本研究,平均年龄 (52±12.1) 岁。平均体重指数 (body mass index, BMI) (27.8±5.6) kg / m2,平均AHI (48.7±26.8) / h,平均BDI为8.0±5.9。60人 (44.4%)自诉有食管返流症状,62人 (45.9%) 有1次以上的夜尿,25人 (18.5%) 服用抗高血压药物。所有对象均拥有驾驶执照且每周均有驾驶操作;25人 (18.5%) 曾因驾驶期间瞌睡导致交通事故,95人 (70.4%) 承认有瞌睡时驾驶的经历。表1 为夜间睡眠与日间瞌睡变量,表2 为其他变量 (包括睡眠期间呼吸变量)。

AHI、睡眠和瞌睡

选取AHI和最低Sao2作为表示睡眠呼吸紊乱 (sleep-disordered breathing, SDB) 的多导睡眠监测变量。虽然上述两个变量为非独立相关因素 (r = -0.665; P = 0.000 1),但由于其对睡眠脑电图的影响并不相同,故对其分别独立进行分析,微觉醒指数包括对 睡眠期间所有 > 3 s的微觉醒的记分。就所有患者而言,平均 (7±3) %的微觉醒与呼吸事件无关。

图1 示AHI与微觉醒指数的关系。如图所示,两者有非常显著的相关性,斜率较陡 (r = 0.783; P = 0.001)。最低Sao2与微觉醒指数的相关性也非常显著 (r = 0.502;P = 0.000 1)。

图2 示,如果将瞌睡的自我检测考虑进去,ESS评分与微觉醒指数呈显著相关 (r = 0.303; P = 0.001),ESS与AHI正相关 (r = 0.338, P = 0.000 1),与最低Sao2呈负相关 (r = -0.379;P = 0.000 1)。另2个变量 (即自诉驾驶期间瞌睡和驾驶期间嗑睡导致交通事故)也和AHI有显著相关性 (两者P均为0.000 1)。

对睡眠分期的研究表明,睡眠中断的程度与选择性SDB指数、慢波睡眠 (slow-wave sleep, SWS) 数量及快速动眼 (rapid eye movement, REM) 睡眠数量有关。SWS百分率与微觉醒指数 (r = -0.572, P = 0.000 1) 和AHI (r = -0.458;P = 0.000 1) 呈负相关,REM百分率也与微觉醒指数 (r = -0.317;P = 0.000 1) 和AHI (r = -0.354;P = 0.000 1) 呈负相关。

在部分患者中,REM睡眠中断显得如此重要,以致REM睡眠时相也受到影响。4名研究对象REM 睡眠潜伏期 (即从睡眠开始到出现REM的时段) < 15 min,同时没有发作性睡病的症状或体征。他们的平均年龄为 (41.5±13.1) 岁, 平均BMI为 (29.83±3.5) kg / m2,平均AHI为70.8±19.55,平均最低Sao 2 (61.8±12.77) %,平均ESS评分为16.8±3.9。但上述结果包括BMI的测定结果,与全组病人的测值 并无显著性差异 (Fisher检验)。AHI与最低Sao2位于下四分位间期。总的来说,REM潜伏期与微觉醒指 数有显著相关性 (r = 0.246;P = 0.004)。

生活质量评分的影响

表2 所列为SF-36亚项的平均评分与BDI平均值。SF-36总分与AHI无正相关性 (r = -0.58, P = 0.533)。我们对SF-36的每一亚项进行了分析并计算相关系数,主要考虑下列4个变量:AHI、平均 Sao2、最低Sao2和微觉醒指数,其均列于 表3。SF- 36中仅躯体功能和一般健康状况亚项与AHI有显著相关性,各亚项与平均Sao 2无相关性,仅1项 (躯体疼痛) 与平均最低Sao2有相关性。与微觉醒指数呈显著相关性的SF-36亚项为躯体功能和躯体角色。上 述相关系数虽然具有统计学上显著性,但其绝对值均不高,均表示对某种器质性疾病的判断。

自觉瞌睡症状与临床变量之间的关系

我们考虑将ESS高评分与自述驾驶期间嗑睡作为主观性日间瞌睡症状的标志。将上述变量作为因 变量进行分析。我们考虑下列变量与临床有关:微觉醒指数、AHI、最低Sao 2、总睡眠时间、年龄、职业活动和BMI。用经适当校正后所进行的线性回 归确认多元回归分析所需的变量 (即年龄、BMI和AHI),ESS作为因变量。对年龄、AHI和BMI进 行校正后,年龄 (P = 0.001) 和AHI (P = 0.005) 为显著变量。上述模型解释了41%的偏差 (r = 0.41; F统计值=11.7;年龄偏差:P = 0.02; b = 0.07; AHI偏差:P = 0.01,b = 0.006)。

以交通事故作为因变量时,回归分析中没有一项自变量具有显著性,如AHI的 P值为0.20。将驾驶期间嗑睡作为因变量时, 仅AHI有显著相关性 (P = 0.04),但模型仅能解释3% 的偏差 (r = 0.03)。在对BMI和年龄校正后,上述显著性相关消失,因此 所有被研究的变量都与自诉驾驶时嗑睡和 (或) 交通事故无显著相关性。

讨  论

OSA和日间瞌睡症状的关系存在争议[2~4],对多 导睡眠监测的OSA指数与睡眠期间EEG中断之间的关系上也有不同意见。后者已持续较长时间,如上世纪80年代的研究[2] 表明,AHI与睡眠过程中的EEG变化,尤其是表明微觉醒的脑电图变化无显著 相关性。理论上日间症状 (即瞌睡和疲劳) 与夜间睡眠中断有关。OSA与EEG缺乏相关性的一种可能性系与睡眠评分有关,尤其是缺乏系统地计算短暂微 觉醒情况。

我们的研究表明,对短暂 (即 > 3 s) EEG微觉醒进行评分可以比先前的研究得出更强的相关性。 为保证短暂EEG微觉醒评分的一致性,由一名人员对患者的全部睡眠记录进行评分;同时,我们设计入选 / 排除标准,限制可能造成短暂EEG微觉醒的混同情况;尽较大努力使研究严格按方案进行。所 有微觉醒均进行评分,但在这组单纯OSA患者中,绝大多数 (平均为93%) 与睡眠时的异常呼吸有关。

研究结果表明,选择AHI和最低Sao2作为SDB 的指数时,微觉醒指数与OSA之间存在相关性:其他睡眠指数,包括SWS百分率、REM百分率或REM 睡眠潜伏期,也与AHI及最低Sao2有较好的相关性, 与主观瞌睡症状的指标一样。上述结果并不会太出乎人们的意料,同时也证明能得到主诉症状与多导 睡眠监测结果之间的显著相关性。 在阻塞性睡眠呼吸暂停综合征 (obstructive sleep apnea syndrome, OSAS) 患者经常见到REM睡眠延迟,但如已观察到的那样,部分患者以REM睡眠作为睡眠起始时相 [3]。发生这种现象的4名研究对象的微觉醒次数位于上四分 位间期。在本前瞻性研究的最后部分,应用经鼻CPAP治疗后,可完全消除这种以REM睡眠起始的 睡眠过程。

如果夜间睡眠紊乱与SDB相关的微觉醒次数之间存在显著相关性,有人可能会提出不同意见:即 使加强对短暂微觉醒的评分,多导睡眠监测结果也与主观瞌睡症状无较强的相关性。例如,ESS只能 解释9%的主观瞌睡症状的偏差。对于仅1个夜间的多导睡眠监测所获得的数据,与相对较长时间内得 到的评分结果之间的关系目前仍有较大的争议[11~13] 。一种可能性为必须将表示睡眠中断的其他脑电图标志添加进去进行分析。Terzano等 [14] 强调应对睡眠紊乱患者的周期性的睡眠类型变换进行系统研究。周期 性的睡眠类型变换不仅包括1992年提出的短暂EEG微觉醒,同时也应考虑与异常呼吸有关的睡眠不稳 定状态。对EEG进行更好地分析,包括最近Chervin等 [15] 提出的“在SDB患者中检测呼吸周期有关的脑电图变化”,可能会提供一些更有益的信息。

本研究结果表明了生活质量检测与多导睡眠监测变量的相关性,微觉醒指数是其中的一个变量。SF- 36中躯体角色与躯体功能亚项与微觉醒指数有相关性,一般健康状况和躯体功能亚项与AHI有相关 性,而最低Sao2与躯体疼痛亚项有相关性。虽然BDI 评分也增高,但一般健康状况、躯体功能、躯体角色和机体疼痛评分异常表明,患者器质性健康问题 对生活质量的影响要大于情绪问题所造成的影响。

因为入选标准包含了经ESS评分证实的日间疲劳、瞌睡主诉,故本研究无法对AHI为每小时30次 事件的OSA患者却无主观瞌睡症状的争论作出相应的解释 [16]

尽管多导睡眠监测的某些变量与主诉症状之间的相关性研究有了一定的进展,但OSAS患者驾驶期间 瞌睡这一复杂问题并没有完全得到解决。大量患者 (91例,67%) 表示驾驶期间有瞌睡现象。本研究对一些独立变量进行了回归分析,开始AHI是惟一的 显著变量,但在对统计模型进行年龄和BMI校正后,AHI也无显著相关性。很明显本研究未考虑的 因素以及未与前述的多导睡眠监测变量进行直接相关分析的其他因素,对本报告结果有较大的影响。如 前所述,一种可能是必须对睡眠中断的EEG指标进行综合分析 [14,15]。在引进新的标准以及更好地定义与呼吸紊乱相关的睡眠障碍的严重程度时,同时考虑 到驾驶行为的复杂性,只采用1种变量 (本文为SDB) 是至关重要的。

虽然OSAS患者可能较一般人更多发生交通事故[18,19] ,但将OSA事件及其关联的多导睡眠监测结果与驾驶期间瞌睡相关联,有可能是过于泛化了 [17]。一些有关睡眠剥夺和睡眠限制的研究表明,由睡眠 障碍导致的驾驶问题存在重要的个体差异。同时由于存在日间疲劳和嗜睡症状,患者也常通过行为调 整来避免驾驶问题的发生。此外,驾驶期间瞌睡症状的严重程度只有在特殊情况下才能暴露出来,如长途驾驶、在特定时间内驾驶或合并其他因素 (如睡眠限制或在驾驶时需要更多的注意力)。OSAS可能导致与工作困难相关的睡眠限制,由于继发性的疲劳,白天行动、反应迟缓,患者需要工作更长时间,继之又使总的睡眠时间减少。我们的研究结果 具有一定的提示意义。对OSA进行治疗可能可以减轻与驾驶期间瞌睡有关的某种因素的影响,但并不 能彻底解决问题。这提示在经恰当的经鼻CAPA治疗数月后,需要对驾驶困难问题重新进行系统的评 估。另外需要注意的一点是,我们的研究仅在男性患者、OSAS病人多发的年龄段 (36 ~ 67岁) 内进行,对女性和老龄患者未予考虑。

(赵海涛 译)

参 考 文 献

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17 Barbe F, et al. Am J Respir Crit Care Med 1998; 158:18-22

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19 Wu H, et al. Neurology 1996;46:1254-1257

【英文原件请参阅 CHEST 2004; 125: 2091-2096