多导睡眠监测确诊的成人阻塞性睡眠呼吸暂停与代谢综合征的关联：一项系统综述与Meta分析

《Pulmonary Therapy》：Metabolic Syndrome in Adults with Polysomnography-Confirmed Obstructive Sleep Apnoea: A Systematic Review and Meta-analysis

　　

摘要 背景/目的：阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）与代谢综合征（MetS）是常见的心血管代谢性疾病，二者常同时存在。越来越多的证据表明OSA与MetS之间存在正相关，但缺乏最新的全球数据，导致二者关联的真实强度尚不明确。因此，本系统综述与Meta分析旨在对经多导睡眠监测（PSG）确诊的成人OSA患者发生MetS的风险，提供更新且全面的证据综合。 方法：本系统综述与三水平随机效应Meta分析遵循2020年系统综述和Meta分析优先报告条目（PRISMA）指南开展。研究检索了Ovid MEDLINE（医学文献分析与检索系统在线）、CINAHL（护理与联合健康文献累积索引）、Cochrane和Embase数据库，共获得8072条记录。纳入标准为：报告经PSG确诊的成人OSA患者相较于非OSA人群的MetS比值比（OR），或提供可计算该比值比数据的研究。采用非随机研究偏倚风险评估工具（RoBANS）评估偏倚风险，并通过亚组分析和Meta回归探索异质性来源。 结果：共纳入来自24个国家的68项研究，包含74个相关效应量（24,663例经PSG确诊的OSA成人；11,423例非OSA成人）。与无OSA者相比，OSA成人患MetS的几率高出三倍以上（比值比3.33，95%置信区间2.86–3.87；p < 0.0001）。研究间存在显著异质性（I2 = 73.8%）。研究设计、地理区域、MetS定义/标准、呼吸暂停–低通气指数（AHI）OSA诊断阈值及发表年份均显著调节合并估计值（均p < 0.05）。两组间体重指数（BMI）差异越大，MetS发生几率越高（β = 0.14，t = 4.03，p < 0.001）；而男性比例越高，MetS发生几率越低（β = ?0.01，t = ?2.81，p < 0.010）。 结论：经PSG确诊的OSA成人患MetS的几率高出三倍以上，且在不同人群中结果一致。因此，建议对所有OSA成人进行早期、常规的代谢筛查。未来研究应纳入纵向及遗传学数据，以探索OSA与MetS之间的因果关联。 PROSPERO注册号：CRD420251073055。

引言

阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）与代谢综合征（MetS）均为高发的慢性疾病，各自独立地与更高的心血管代谢负担和过早死亡相关。OSA以睡眠期间上气道反复阻塞为特征，通常导致间歇性缺氧、睡眠片段化及交感神经系统激活。MetS影响约15.4亿成人，其患病率随全球肥胖流行而同步上升。全球30–69岁成人中约有9.36亿人患有OSA，其中超过45%为中重度疾病。国际上已提出多种MetS定义标准，包括世界卫生组织（WHO）、国家胆固醇教育计划成人治疗专家组III（NCEP ATP III）及国际糖尿病联盟（IDF）等，各标准在具体组分标准及阈值上存在差异。MetS定义为五种常见心血管代谢状况中至少三种共存：中心性/腹型肥胖、高血压、高血糖/胰岛素抵抗及血脂异常（甘油三酯升高和/或高密度脂蛋白胆固醇降低）。OSA与MetS共享关键危险因素且常同时存在，提示二者存在重叠的潜在病理生理机制/通路。

尽管OSA–MetS关系的方向仍存争议，新出现的机制证据提示OSA可增加MetS的发生风险，主要经由OSA特征性的间歇性缺氧和睡眠片段化的下游效应介导。睡眠期间咽部塌陷导致的反复气体交换障碍可产生活性氧，激活全身促炎通路，并扰乱下丘脑–垂体–肾上腺轴，这些变化可能共同促进胰岛素抵抗、动脉粥样硬化性血脂异常和血压升高。临床上，持续气道正压通气（CPAP）治疗OSA已被证明可适度逆转胰岛素抵抗、改善血脂谱并降低血压，提示OSA可能促成MetS，但因果关系尚未确立。

尽管数十年的研究已将OSA确立为独立的心血管代谢危险因素，但关于OSA患者同时患有MetS的可靠全球估计仍缺乏，原始研究报告的效应估计存在显著异质性。约十年前开展的两项Meta分析报告了不一致的合并比值比（OR）：Xu等报告的OR为2.56–2.87，Qian等报告的OR较低，为1.72。然而，Xu等纳入了混合人群（青少年和成人），且未明确区分OSA与更广泛的睡眠相关呼吸障碍（SDB）；Qian等纳入使用便携式多导睡眠图或脉搏血氧测定的研究，这些方法无法可靠区分阻塞性与中枢性呼吸事件。一项更近期的Meta分析报告OR为2.99，但存在类似的诊断局限性。这些缺陷凸显了对仅以实验室确诊多导睡眠监测（PSG）这一金标准方法诊断OSA的成人进行更新、更严格证据综合的必要性，以确保风险估计的可靠性。

研究者自身最新的综合研究，汇总了102项研究及34,013例OSA成人的数据，估计MetS的全球患病率为55.4%，确立了这一共病在严格确诊OSA诊断下的流行病学规模。这一高患病率凸显了MetS在OSA中共病的临床相关性；然而，若无同期非OSA对照，无法量化可归因于OSA的额外风险。因此，本系统综述与Meta分析旨在对经PSG确诊的成人OSA研究进行更新且全面的证据综合，以更准确地估计OSA成人相较于无OSA者的MetS合并几率。

方法

研究注册、报告标准与伦理批准：本系统综述与Meta分析已在国际系统综述前瞻性注册库（PROSPERO）前瞻性注册（CRD420251073055），并遵循Cochrane系统综述手册及2020年PRISMA指南。本文基于既往已开展的研究，不包含作者进行的任何涉及人类受试者或动物的新研究。

纳入标准：纳入标准依据人群、暴露、对照、结局与研究设计（PECOS）框架制定。符合条件的纳入研究为纳入成人参与者（年龄≥18岁）并通过实验室PSG诊断OSA的研究。报告SDB的研究若参与者被进一步分类为OSA或呼吸暂停–低通气指数（AHI）≥5次/小时以定义OSA暴露组，则符合纳入条件。使用非脑电图便携设备、仅用脉搏血氧测定、临床问卷或基于症状的OSA筛查的研究被排除。目标结局为MetS的存在，依据国家和国际既定定义判定。所有观察性研究设计，包括横断面、病例对照和队列研究，均符合纳入条件。随机对照试验和准实验研究的基线数据也被考虑纳入，因为这些数据在干预前收集。

检索策略与研究筛选：预先制定的检索策略在四个主要生物医学数据库中执行，即MEDLINE、CINAHL、Cochrane Library和Embase。检索自建库起于2024年11月进行，并于2025年7月更新。检索阶段应用英语语言纳入标准。检索策略结合了受控词汇、与OSA和MetS相关的自由文本词及其同义词和相关术语。为补充数据库检索并降低遗漏合格研究的风险，对所有纳入文章进行了前向引文追踪，并手工检索所有全文文章及相关系统综述的参考文献列表。检索记录导出至EndNote去重，去重后记录导入Covidence平台进行后续筛选和筛选。每篇文章至少由两名评审员独立评审/筛选，分歧通过讨论达成共识解决，若无法达成共识则由第三名评审员进行公正仲裁。全文评审阶段的排除原因被记录并在PRISMA流程图中报告。

数据提取与管理：采用标准化数据提取表，提取合格文章的汇总级数据，包括用于描述性报告和定量合成的关键特征。若同一作者在相同患者人群中报告MetS患病率但发表于不同期刊或不同时间点，则仅保留最新或最完整的发表版本。若同一作者对同一队列按性别进行分层分析，这些估计被视为独立估计并分别纳入，因其代表不同的亚人群，并在分析中聚类于同一研究组内。当不同研究组使用同一人群数据发表分析时，同样被视为独立估计并聚类于同一组内以考虑其共同来源。当提取数据不完整、含糊或需澄清时，通过电子邮件联系原始研究的通讯作者。仅在获得所有必需数据或足以计算所需效应估计的信息后，研究才纳入最终分析。

偏倚风险评估：采用非随机研究偏倚风险评估工具（RoBANS）评估每项纳入研究的偏倚风险。该验证工具评估以下领域：参与者选择、混杂变量、暴露测量、结局评估盲法、不完整结局数据和选择性结局报告。每个领域由两名评审员独立评为低风险、高风险或不清楚风险，分歧通过讨论达成共识解决，必要时由第三名评审员裁决。

数据合成与统计分析

模型框架：采用随机效应模型进行Meta分析，因纳入研究在国家、环境、研究设计、MetS标准、OSA诊断的AHI阈值、发表年份、参与者年龄、性别和BMI等特征上存在差异。主要分析纳入74个OR估计值，其中35个估计值来自30项研究，聚类为12个聚类，由重叠人群/队列/环境或不同MetS定义界定。其余39个效应量来自39项独立的单估计研究，每项被视为独立效应。为考虑这一层级、非独立结构，进行了三水平随机效应Meta分析。在该模型中，水平1捕获每个效应量（log OR）的抽样方差；水平2代表嵌套于同一研究聚类内效应量间的残余变异性；水平3代表独立研究聚类间的变异性，单估计研究各自作为独立聚类。通过似然比检验（LRT）、赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）比较三水平模型与常规两水平随机效应模型的拟合度。

效应量计算与转换：仅八项研究报告了校正OR，但校正变量在各研究间差异显著，无两项研究校正完全相同的协变量集。鉴于其余60项研究未报告校正估计，且合并来自方法学异质模型的校正与未校正OR会损害可比性，因此统一使用OSA组和非OSA组报告的MetS患病率及相应样本量计算所有纳入研究的未校正OR。OR在分析前转换为log OR及相应抽样方差。

异质性评估：使用Cochran's Q统计量评估异质性，并使用I²统计量量化研究内和研究间异质性。异质性按以下阈值解释：低（I² = 0–40%）、中等（I² = 30–60%）、显著（I² = 50–90%）和相当大（I² = 75–100%）。

亚组分析与Meta回归：对分类调节变量进行亚组分析，包括研究设计、MetS诊断标准、OSA诊断的AHI阈值、发表年份和地理区域。研究按发表年份分为四个5年区间，即2004–2010、2011–2015、2016–2020和2021–2025。国家依据联合国（UN）地理分类方案分类，研究被分为十个区域类别。采用无截距的三水平随机效应模型，并使用综合检验评估各亚组间合并log OR是否存在差异。Meta回归使用相同模型对连续调节变量进行分析，每个调节变量单独与截距进入模型。计算每个调节变量的组间差异分数。BMI差异定义为OSA组平均BMI减去非OSA组平均BMI；年龄差异定义为OSA组平均年龄减去非OSA组平均年龄；男性差异定义为OSA组男性比例减去非OSA组男性比例。变量进行均值中心化以利于截距估计的解释并减少多重共线性。当研究报告的统计描述格式非均值±标准差（SD）时，使用既定公式转换汇总统计量。使用Q统计量（Q_E）检验调节变量纳入后是否仍有显著未解释异质性。

敏感性分析：进行敏感性分析以检验合并估计的稳健性并识别有影响力的研究。生成Baujat图，显示每项研究对整体异质性的贡献及其对合并OR的影响。进行逐一排除分析，依次移除每项研究并重新计算模型以评估合并估计的稳定性。识别出的离群值被移除后重新运行分析。

发表偏倚：未进行漏斗图不对称性的正式统计检验，包括Egger检验和秩相关检验，因此无法正式排除发表偏倚。模拟研究表明，当研究间异质性显著时，这些检验可能产生膨胀的I型错误率和不可靠结果。漏斗图仅作说明目的呈现，应谨慎解读。

统计软件：所有主要分析均在R统计软件中进行。三水平随机效应模型使用metafor包中的rma.mv函数拟合。meta包用于可视化、敏感性分析和影响力诊断。

结果

文献检索结果与筛选：研究筛选过程在PRISMA流程图中展示。数据库检索返回5193条记录，前向引文追踪另产生2879条记录，共8072条记录。其中4229条被识别为重复并移除，剩余3843条独特报告进行筛选。标题和摘要筛选后排除3578条记录，265项研究进入全文评审。其中两篇全文记录尽管尽一切努力（包括联系作者和期刊）仍无法获取，因此被排除。基于263篇已获取文章的全文评审，195篇因理由被排除。11项潜在合格研究因报告数据不足，联系通讯作者请求补充数据和/或澄清，但均未回复，因此被排除。

纳入研究的特征：数据集包含68项研究，贡献74个效应量，包括24,663例经PSG确诊的OSA成人和11,423例无OSA成人。OSA个体中MetS患病率范围为17.1%至100.0%，非OSA组范围为0.0%至85.0%。亚洲贡献的研究数量最多（36项原始研究，39个效应量），其次是欧洲（27项，29个效应量）、美洲（5项，5个效应量）和大洋洲（1项，1个效应量），后者为代表性最低的地理区域。仅17项纳入研究明确报告了参与者的种族/族裔，高加索背景/祖先报告最多，其次为汉族。Meta分析样本包括56项横断面研究（59个效应量）、5项病例对照研究（5个效应量）和7项队列研究（10个效应量）。OSA组的MetS患病率范围为17.1%至100.0%，非OSA组范围为0.0%至85.0%。

主要分析：合并分析显示，经PSG确诊的OSA成人患MetS的几率比无OSA者高出三倍以上（OR 3.33，95%置信区间2.86–3.87；p < 0.0001）。研究间存在显著异质性（I² = 73.8%）。三水平模型与两水平模型的比较显示三水平模型拟合更优。

亚组分析：研究设计、地理区域、MetS定义/标准、AHI OSA诊断阈值和发表年份均显著调节合并估计值（均p < 0.05）。不同亚组间的合并OR存在差异，提示这些因素对OSA–MetS关联强度有影响。

Meta回归：两组间BMI差异越大，MetS发生几率越高（β = 0.14，t = 4.03，p < 0.001）；而男性比例越高，MetS发生几率越低（β = ?0.01，t = ?2.81，p < 0.010）。年龄差异未显著调节合并估计。

敏感性分析：逐一排除分析显示合并估计稳定，移除离群值后结果保持一致，提示主要发现的稳健性。

结论

经PSG确诊的OSA成人患MetS的几率高出三倍以上，且在不同人群中结果一致。因此，建议对所有OSA成人进行早期、常规的代谢筛查。未来研究应纳入纵向及遗传学数据，以探索OSA与MetS之间的因果关联。