《Sleep Medicine》：Obstructive sleep apnea symptom phenotypes and physical health approximately 5 years later in the Sleep Heart Health Study
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•嗜睡表型预测5年后较差的身体健康状况。•中度嗜睡识别出了单纯嗜睡/非嗜睡二分法所遗漏的负担。•过度嗜睡常与失眠相关症状共存。•多维症状所表征的负担超出了AHI和嗜睡程度本身。•其临床价值更多在于表征而非在ESS之外提供额外预测。引言阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）很常见，并与显
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嗜睡表型预测5年后较差的身体健康状况。
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中度嗜睡识别出了单纯嗜睡/非嗜睡二分法所遗漏的负担。
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过度嗜睡常与失眠相关症状共存。
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多维症状所表征的负担超出了AHI和嗜睡程度本身。
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其临床价值更多在于表征而非在ESS之外提供额外预测。
引言
阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）很常见，并与显著的健康和社会负担相关[1]。呼吸暂停低通气指数（AHI）仍然用于定义呼吸事件负担和传统OSA严重程度，但单纯的事件频率并不能反映OSA的全部生物学和临床特征[2]。日间的嗜睡程度、失眠症状、疲劳和感知健康在AHI值相似的个体之间差异很大[3]。这种异质性很重要，因为症状和功能限制通常决定了患者为何就医以及他们如何感知治疗收益。
冰岛睡眠呼吸暂停队列的聚类分析确定了以过度日间嗜睡、睡眠障碍或少症状为特征的人群[4]。类似的症状特征在国际睡眠中心[5]和基于人群队列的韩国队列[6]中得以重现。睡眠心脏健康研究（SHHS）随后确定了一种包含中度嗜睡人群的四表型方案[7]。其他队列也报告了可比的四组模式，尽管其与临床结局的关联并不一致[8]。这些表型代表了日间和夜间症状的组合，而非互斥的症状状态。然而，虽然Epworth嗜睡量表（ESS）单独用于识别过度嗜睡表型的准确性有限[9]，但多维表型相较于更简单的症状度量所提供的增量价值仍不确定。
大多数关于OSA症状表型的结局研究考察了心血管事件[7]、[8]。治疗反应也在冰岛队列的不同症状特征中有所差异[10]。关于后续身体健康和功能的情况了解较少。医疗结局研究36项简短健康调查问卷（SF-36）的躯体健康总分（PCS）和躯体功能（PF）得分提供了整体身体健康和活动受限的互补性度量[11]、[12]。尽管先前的分析将睡眠呼吸障碍和个别睡眠症状与生活质量联系起来[13]、[14]，但那些研究并未评估可重复的症状组合。
我们在SHHS中研究了四种已确立的OSA症状表型是否与约5年后的身体健康和功能相关。PCS被预设为主要结局，PF为关键次要结局。我们还评估了下降至少5分的幅度，并比较了症状表型与过度日间嗜睡、入睡或维持睡眠困难及其组合所提供的增量信息。我们假设，在调整基线得分、OSA严重程度和相关临床特征后，中度嗜睡和过度嗜睡表型将具有较低的随访身体健康和功能。
章节片段
研究设计与人群
SHHS是一个多中心、社区为基础的前瞻性队列，旨在调查睡眠呼吸障碍的心血管后果[15]。基线检查（SHHS1，1995-1998）包括标准化问卷、临床测量和无人在家多导睡眠图。第二次检查（SHHS2）在约5年后进行。随访间隔使用SHHS2的SF-36完成变量计算，该变量记录了天数从
基线队列与表型特征
在1,207名参与者中，395人（32.7%）症状轻微，149人（12.3%）睡眠紊乱，463人（38.4%）中度嗜睡，200人（16.6%）过度嗜睡。平均年龄为65.8岁，67.3%为男性，平均AHI为30.7次/小时。过度嗜睡组在四个表型中平均年龄最低，平均体质指数（BMI）、AHI和ESS得分最高。59.0%的过度嗜睡参与者报告了入睡或维持睡眠困难
讨论
在这个社区为基础的OSA成人队列中，基线症状表型与约5年后的身体健康相关。过度嗜睡和中度嗜睡表型与症状轻微表型相比，基线调整后的PCS得分较低，中度嗜睡表型还有较低的PF得分。过度嗜睡表型具有PCS下降至少5分的最高RR值。敏感性分析支持了主要发现。
平均PCS和PF
结论
四种已确立的OSA症状表型与约5年后不同水平的基线调整后身体健康和功能相关。过度嗜睡和中度嗜睡表型均有较低的PCS，中度嗜睡表型还有较低的PF。这些发现表明，中间嗜睡表现可能不能由简单的嗜睡或非嗜睡分类充分代表。多维症状评估可以补充AHI和
CRediT作者贡献声明
吴晓锋：写作 – 审阅与编辑，正式分析。王雨涵：写作 – 审阅与编辑，软件，资源，项目管理，方法学，调查，正式分析。施秀：写作 – 初稿，方法学，正式分析，数据整理。柯金燕：写作 – 初稿，正式分析。王一萱：写作 – 审阅与编辑，项目管理，方法学，调查，资金获取，正式分析，数据整理
伦理批准与参与同意
睡眠心脏健康研究（SHHS）已获得所有参与SHHS中心的机构审查委员会批准，所有参与者在入组前均提供了书面知情同意书。SHHS已在
ClinicalTrials.gov注册（NCT00005275）。本研究为公开、去标识化的SHHS数据二次分析，数据来自国家睡眠研究资源，未联系或重新识别任何个人参与者。因此，中国人民大学伦理委员会
人工智能的使用
在准备本工作的过程中，作者使用了ChatGPT（OpenAI）协助语言润色、语法检查和提高稿件的可读性。使用此工具后，作者根据需要审阅和编辑了内容，并对出版内容承担全部责任。未使用AI工具进行数据分析、解释或科学结论的生成。
资金
本工作由中国国家博士后科学基金（编号：2025M782238，授予王一萱）资助。
利益冲突声明
作者声明他们不知道任何可能影响本文所报告工作的竞争财务利益或个人关系。
致谢
睡眠心脏健康研究（SHHS）由国家心脏、肺和血液研究所合作协定资助：U01HL53916（加州大学戴维斯分校）、U01HL53931（纽约大学）、U01HL53934（明尼苏达大学）、U01HL53937和U01HL64360（约翰·霍普金斯大学）、U01HL53938（亚利桑那大学）、U01HL53940（华盛顿大学）、U01HL53941（波士顿大学）和U01HL63463（凯斯西储大学）。国家睡眠研究资源由
施秀|柯金燕|吴晓锋|王雨涵|王一萱
