血红蛋白与红细胞分布宽度比值（HRR）对重度阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）的临床意义探寻

为解决重度阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）诊断不便的问题，研究人员开展了关于血红蛋白与红细胞分布宽度比值（HRR）在重度 OSAS 患者中临床意义的研究。结果显示 HRR 可预测重度 OSAS，这为 OSAS 诊断和治疗提供了新方向。

　　睡眠，本应是身体放松、恢复精力的美好时光，但对于患有阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（Obstructive Sleep Apnea Syndrome，OSAS）的人来说，却如同一场噩梦。OSAS 是临床上常见的慢性呼吸系统疾病，主要表现为睡眠时上气道反复塌陷，导致间歇性低氧血症、高碳酸血症以及睡眠结构紊乱。患者常常在夜间出现呼吸中断、打鼾，白天则感到困倦乏力。近年来，随着生活水平的提高，OSAS 的发病率逐渐上升，然而很多患者在就医时病情已发展到严重阶段。

目前，OSAS 的发病机制尚不明确，其诊断主要依赖临床症状、并发症以及睡眠监测。多导睡眠监测（Polysomnography，PSG）虽为诊断金标准，但存在耗时久、操作复杂、患者耐受性差等问题，且检测结果易受睡眠质量、传感器放置等因素影响。因此，寻找一种更便捷、可靠的诊断方法成为当前研究的关键。

基于此，恩施土家族苗族自治州中心医院的研究人员开展了一项研究，旨在评估血红蛋白与红细胞分布宽度比值（Hemoglobin-to-Red Blood Cell Distribution Width Ratio，HRR）在重度 OSAS 患者中的临床意义。该研究成果发表在《Scientific Reports》上。

研究人员采用回顾性分析方法，选取 2018 年 1 月至 2023 年 2 月期间在医院呼吸与危重症医学科及耳鼻咽喉头颈外科经 PSG 确诊为 OSAS 的 216 例患者。根据呼吸暂停低通气指数（Apnea-Hypopnea Index，AHI）将患者分为重度 OSAS 组（n=131）和非重度 OSAS 组（n=85） 。研究过程中，测量了患者的身体质量指数（Body Mass Index，BMI），进行 PSG 监测并记录相关参数，同时采集血液样本进行血常规检测，计算 HRR。此外，运用多因素逻辑回归分析评估关键临床和血液学参数与重度 OSAS 发病风险的关系，采用 Pearson 相关性分析探究 AHI、最低血氧饱和度（Minimum Blood Oxygen Saturation，MinSa₂）与 HRR 之间的线性关系，通过受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线分析 HRR 对重度 OSAS 的诊断性能。

研究结果如下：

1. 基线特征与 OSAS 严重程度的关系：两组患者年龄无显著差异，但 BMI 和男性性别与 OSAS 严重程度显著相关。重度 OSAS 组 BMI 更高，男性比例更大，这表明 BMI 和男性性别在 OSAS 严重程度的判定中可能起着重要作用。
2. OSAS 参数和血液指标：重度 OSAS 组和非重度 OSAS 组在 AHI、MinSa₂、红细胞（Red Blood Cell，RBC）、血红蛋白（Hemoglobin，Hb）、血细胞比容（Hematocrit，HCT）、平均红细胞血红蛋白含量（Mean Corpuscular Hemoglobin，MCH）、平均红细胞血红蛋白浓度（Mean Corpuscular Hemoglobin Concentration，MCHC）和 HRR 水平上存在显著差异，而白细胞（White Blood Cell，WBC）、血小板（Platelet，PLT）、红细胞分布宽度（Red Blood Cell Distribution Width，RDW）和平均红细胞体积（Mean Corpuscular Volume，MCV）水平无显著差异，说明前者与 OSAS 严重程度密切相关，后者相关性有限。
3. 重度 OSAS 的重要预测指标：多因素逻辑回归分析显示，AHI、MinSa₂、Hb 和 HRR 与重度 OSAS 的发病风险显著相关。其中，AHI 和 HRR 呈正相关，MinSa₂呈负相关，Hb 也有一定程度的正相关 。
4. HRR 在重度 OSAS 中的诊断性能和相关性分析：HRR 对重度 OSAS 具有良好的预测性能，ROC 曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）为 0.84（95% CI：0.784 - 0.886），最佳诊断临界值 > 11 时，敏感度为 81.68%，特异度为 72.94%。相关性分析表明，HRR 与 AHI 呈正相关（r=0.389，P<0.001），与 MinSa₂呈负相关（r=-0.482，P<0.001）。

研究结论表明，HRR 对重度 OSAS 具有较强的预测能力，且与 AHI 和 MinSa₂显著相关，可作为评估重度 OSAS 的有价值诊断指标。这一发现有助于早期识别重度 OSAS 患者，为临床干预提供依据，对改善患者预后具有重要意义。然而，该研究也存在一定局限性，如样本量可能无法完全代表所有 OSAS 表型，且未充分考虑年龄、心血管合并症和药物等因素对 HRR 的影响。未来需要更大规模的研究，并综合调整混杂变量，以进一步验证研究结果，深入探究其潜在机制。

总的来说，这项研究为 OSAS 的诊断和治疗开辟了新的方向，HRR 有望成为一种简单、实用的筛查工具，尤其是在医疗资源有限的地区，能为早期发现和干预 OSAS 提供有力支持，从而降低患者发生严重并发症的风险，改善患者的生活质量和健康状况。