基于计算机断层扫描的心脏参数与生化炎症指标在鉴别阻塞性睡眠呼吸暂停疾病严重程度及识别心血管合并症中的比较：一项横断面研究

《Sleep and Breathing》：Computed tomography-derived cardiac parameters versus biochemical inflammatory indices for discriminating disease severity and identifying cardiovascular comorbidity in obstructive sleep apnoea: A cross-sectional study

　　摘要**目的**血液炎症指标或CT心脏参数是否能在标准临床变量之外为阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）的诊断提供增量判别信息尚不明确。本研究将两种方法单独及联合使用时与年龄、性别和体质指数（BMI）进行对比，以评估其在识别重度OSAS及合并心血管疾病方面的表现。**方法**本研究为回顾性横断面研究，共纳入401名参与者（OSAS组240例，对照组161例）。在OSAS队列中拟合四个嵌套逻辑回归模型：M0（年龄、性别、BMI）；M1（M0加生化指标CAR、NLR、PLR、SII）；M2（M0加CT心脏参数：肺动脉[PA]直径、肺动脉/主动脉比值、右心室/左心室比值、心室壁厚度）；M3（M0加CT参数加生化指标）。我们比较了模型判别能力（AUC，DeLong检验）、重新分类能力（连续NRI，IDI）以及模型拟合（似然比检验），并通过500次Bootstrap乐观校正及重复十折交叉验证进行内部验证。预测变量缺失数据采用多重插补（MICE，m=20）为主要处理方式。心血管结局基于超声心动图定义，以避免预测变量与结局变量重叠。**结果**对于重度OSAS，M2模型优于M0（AUC 0.755对0.716；LR *p*=0.005；NRI+0.60 [95% CI 0.35–0.83]；IDI+0.055 [0.027–0.083]），而M1未显示改善（LR *p*=0.62）。M3相对M2未带来额外增益（ΔAUC=0.007；LR *p*=0.63）。乐观校正后的AUC分别为M0–M3的0.705、0.695、0.721和0.716，表明增量获益有限。夜间低氧指数对重度OSAS的判别力远高于CT指标（ODI AUC 0.888对PA直径AUC 0.699），且当ODI和T90数据可用时，CT参数的增量作用极为有限（ΔAUC<0.01）。CT参数对高血压、冠心病及复合心血管结局具有适度的重新分类能力，而生化指标则未显示该作用。**结论**CT心脏参数（尤其是肺动脉直径）可在年龄、性别和BMI基础上为重度OSAS提供增量判别信息，而血液学指标则无此作用。当胸CT因其他适应证已可行时，机会性测量肺动脉径线可辅助临床风险分层。上述发现为探索性结果，需前瞻性外部验证。