国家呼吸系统疾病临床医学研究中心

【研究进展】张挪富教授团队:心脏代谢指数(CMI)在筛查OSA合并或不合并代谢综合征中的应用价值
发布: 2024-02-27

    日前广州医科大学附属第一医院张挪富教授团队在Nature and Science of Sleep.发表论文,研究结果表明,心脏代谢指数(Cardiometabolic Index, CMI)能够有效筛查阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)合并或不合并代谢综合征。基于CMI建立的筛查模型对OSA和OSA合并代谢综合征具有较高的筛查效能。

 

 

研究背景与目的

 

    阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是一种常见的慢性疾病,通常伴随有一种或多种合并症,与代谢综合征的关系尤为密切。由于其诊断的金标准具有复杂、高成本和耗时的特点,OSA的诊治率相对较低。心脏代谢指数(CMI)是新开发的一项反映内脏脂肪组织分布和功能的复合脂质指数,由血脂和腰臀比构成,均为易获取的指标[1]。既往研究发现CMI与高血压,糖尿病和代谢综合征相关,但与OSA的关系尚不明确[2-3]。本研究拟评估CMI对于OSA和OSA合并代谢综合征的筛查价值,并与另一个已被验证OSA筛查效能的复合脂质指数—脂质积累产物(LAP)[4]进行对比。基于CMI建立疾病的筛查模型并验证其有效性。

 

研究方法

 

    该研究共纳入280例在2021年-2022年期间于睡眠医学中心完成多导睡眠监测的受试者,收集并分析人口统计学特征和代谢相关的实验室检查等指标(如血甘油三酯和高密度脂蛋白胆固醇),计算受试者的CMI和LAP值。利用ROC曲线和曲面下面积(AUC)分析CMI和LAP等指标对OSA和OSA合并代谢综合征的筛查价值,根据约登指数最大值选取CMI 和LAP的最佳筛查截点,分别计算截点所在的敏感度和特异度。通过Logistic回归建立基于CMI的OSA和OSA合并代谢综合征的临床筛查模型。

 

研究结果

 

    ROC曲线分析结果显示,CMI筛查OSA和OSA合并代谢综合征的AUC分别为0.808和0.797,最佳截点分别为0.71(灵敏度0.797,特异度0.776)和0.89(灵敏度0.830,特异度0.662)。当CMI≥0.71时,提示OSA的患病可能性较大,而当CMI≥0.89时,提示同时合并有代谢综合征的可能性较大。其中,CMI筛查OSA合并或不合并代谢综合征的最佳截点所在的约登指数均高于LAP。基于CMI构建的OSA和OSA合并代谢综合征筛查模型的AUC分别为0.887和0.824。

 

表1 CMI和LAP对OSA和OSA合并代谢综合征的筛查价值

OSA,obstructive sleep apnea,OMS,obstructive sleep apnea combined with metabolic syndrome,CMI,cardiometabolic index,LAP,lipid accumulation product

 

图2(A)不同指标筛查 OSA的ROC曲线;(B)不同指标筛查 OSA合并代谢综合征的ROC曲线;

 

表3 比较OSA和OSA合并MS的不同筛查模型的AUC值


研究结论

 

    该研究表明CMI和LAP可以有效地筛查OSA合并或不合并代谢综合征,而CMI在识别疾病状态方面具有更实用的截点。基于CMI的筛查模型对OSA和OSA合并代谢综合征具有较高的识别能力。

 

讨论与展望

 

    本研究首次探究心脏代谢指数CMI和OSA合并或不合并代谢综合征的关系,并证明CMI及其基础上建立的临床模型具有较高的筛查价值。

    在单纯OSA的患者中,鼻炎和颌面部结构异常等因素可能对OSA的严重程度有较大的影响,而OSA合并代谢综合征是一种与中心型肥胖和代谢紊乱高度相关的临床表型。CPAP是OSA的公认标准治疗方法,但研究表明,CPAP并不能显著降低患者的血脂水平、炎症因子水平和逆转胰岛素抵抗或代谢综合征的存在[5]。代谢因素不能通过改善AHI和睡眠效率而逆转,除非伴随着长期的体重减轻[6]。针对具有OSA合并代谢综合征临床表型的患者,可以选择减重和生活方式干预(包括饮食与营养行为改变、有氧运动、睡眠卫生、戒烟和常规护理)[7]。以上提示临床医生应积极对OSA患者是否合并有代谢综合征进行识别,这对治疗方案的选择有重要意义。

    本研究结果显示尽管CMI和LAP对疾病的筛查效能接近,但CMI对OSA的疾病状态,即是否同时合并代谢综合征有分层式的截点值,具有更高的临床价值。CMI由血脂和腰臀比构成,均为住院患者易获取的临床指标。本文为CMI及相应的筛查模型作为住院患者的OSA合并或不合并代谢综合征的常规筛查工具提供了理论依据,但需要在不同科室的住院患者中进行前瞻性的验证。

 

参考文献

[1] Liu X, Wu Q, Yan G, et al. Cardiometabolic index: a new tool for screening the metabolically obese normal weight phenotype. J Endocrinol Invest. 2021;44(6):1253–1261. doi:10.1007/s40618-020-01417-z

[2] Wang H, Chen Y, Sun G, et al. Validity of cardiometabolic index, lipid accumulation product, and body adiposity index in predicting the risk of hypertension in Chinese population. Postgrad Med. 2018;130(3):325-333. doi:10.1080/00325481.2018.1444901

[3] Zha F, Cao C, Hong M, et al. The nonlinear correlation between the cardiometabolic index and the risk of diabetes: A retrospective Japanese cohort study. Front Endocrinol (Lausanne). 2023;14:1120277. Published 2023 Feb 16. doi:10.3389/fendo.2023.1120277

[4] Bikov A, Frent S, Reisz D, et al. Comparison of Composite Lipid Indices in Patients with Obstructive Sleep Apnoea. Nat Sci Sleep. 2022;14:1333-1340. Published 2022 Jul 27. doi:10.2147/NSS.S361318

[5] Jullian-Desayes I, Joyeux-Faure M, Tamisier R, et al. Impact of obstructive sleep apnea treatment by continuous positive airway pressure on cardiometabolic biomarkers: a systematic review from sham CPAP randomized controlled trials. Sleep Med Rev. 2015;21:23-38. doi:10.1016/j.smrv.2014.07.004

[6] Gaines J, Vgontzas AN, Fernandez-Mendoza J, Bixler EO. Obstructive sleep apnea and the metabolic syndrome: The road to clinically-meaningful phenotyping, improved prognosis, and personalized treatment. Sleep Med Rev. 2018;42:211-219. doi:10.1016/j.smrv.2018.08.009

[7] 阻塞性睡眠呼吸暂停合并代谢综合征诊疗专家共识组. 阻塞性睡眠呼吸暂停合并代谢综合征诊疗专家共识(2022). 中华耳鼻咽喉头颈外科杂志, 2023, 58(2): 99-110