2018

150 руб.

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

Лышова О. В.1, Костенко И. И.2
1 ФГБОУ ВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н. Н. Бурденко» Минздрава России, Воронеж, Россия
2 ФКУЗ «Медико-санитарная часть МВД России по Воронежской области», Воронеж, Россия

Ключевые слова: синдром обструктивного апноэ сна, артериальная гипертензия, мужчины, индекс массы тела, индекс гипоксемии, суточное мониторирование артериального давления, индексы времени гипертензии

DOI: 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; р<0,0021), индекс гипоксемии – ИГ (ОШ 1,12 при 95% ДИ от 1,06 до 1,18; р<0,0001), индексы времени (ИВ) во время сна для диастолического АД – ДАД (ОШ 1,03 при 95% ДИ от 1,01 до 1,04; р<0,0015) и систолического АД – САД (ОШ 0,99 при 95% ДИ от 0,98 до 1,00; р<0,045). Разработана шкала для определения риска развития СОАС, при этом ИМТ >29,8 кг/м2 оценивается в 12 баллов, ИГ >12–11 баллов, ИВ ДАД >10 % во время сна – 3 балла, ИВ САД >38% – 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<0,0001). Выводы. Предикторами наличия СОАС у мужчин с храпом и/или дневной сонливостью и впервые выявленной АГ являются ИМТ, ИГ, а также ИВ гипертонической нагрузки, рассчитанные за период сна отдельно для САД и ДАД.
  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/S1087–0792(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. AHRQ Publication 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/ME16‑01‑0084.
  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. Zvartau N. E., Sviryaev Yu. V., Rotar O. P. et al. The values of 24‑monitoring of blood pressure in patients with obesity, arterial hypertension, and obstructive sleep apnea/hypopnea syndrome. Arterial hypertension 2005;11 (4):239–244. Russian (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. Chazova I. E., Oshepkova E. V., Zhernakova Yu. V. Clinical guidelines diagnostics and treatment of arterial hypertension. Cardiologic Vestnik 2015;10 (1):3–30. Russian (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. Sinkevich D. A. Universal medical calculator, version 4.1. http://www.atio-irk.ru (19 May 2016). Russian (Синкевич Д. А. Универсальный медицинский калькулятор, версия 4.1. http://cardioplaneta.ru/program/68‑universalnyy-medicinskiykalkulator-versiya-30.htm (19 мая 2016).
  19. Ivanov S. Y., Kireenkov I. S. Combined daily monitoring of electrocardiograms and arterial pressure: methodological possibilities and clinical advantages. SPb.: Inkart, 2012; 128p. Russian (Иванов С. Ю., Киреенков И. С. Комбинированное суточное мониторирование электрокардиограммы и артериального давления: методические возможности и клинические преимущества. С-Пб.: ИНКАРТ, 2012; 128с).
  20. Lyshova O. V., Provotorov V. M. External respiration and heart rhythm (atlas of dynamic rheopneumograms and electrocardiograms). SPb.: Inkart 2006; 271p. Russian (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. Saldías P. F., Jorquera A. J., Díaz 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. Buzunov R. V., Ivanova I. L., Kononov Ju. N. et al. Computer pulsoksimetriya in the diagnosis of breathing disorders in sleep: Textbook. Izhevsk 2013; p. 20. Russian (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. Sviryaev Yu. V. New medical technology “The method of revealing the syndrome of obstructive sleep apnea in patients with arterial hypertension”, series AA № 0001541, FS No. 2008 / 129, dated July 26, 2008. Russian (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).
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.

Для доступа к данному материалу пожалуйста авторизуйтесь или зарегистрируйтесь

Зарегистрируйтесь Авторизуйтесь
Ru En