《Sleep and Breathing》：A pilot study to assess a novel screening questionnaire for central sleep apnea in patients undergoing overnight diagnostic polysomnography
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目的：研究人员开发并评估了一种新型中枢性睡眠呼吸暂停（central sleep apnea, CSA）筛查问卷——SCOUTS-BAG-HARMS（SBH），并以多导睡眠监测（polysomnography, PSG）确诊的"任何CSA"（定义为中枢性呼吸暂
目的：研究人员开发并评估了一种新型中枢性睡眠呼吸暂停（central sleep apnea, CSA）筛查问卷——SCOUTS-BAG-HARMS（SBH），并以多导睡眠监测（polysomnography, PSG）确诊的"任何CSA"（定义为中枢性呼吸暂停指数 central apnea index, CAI ≥ 5次/小时）为参照。不同于专门用于阻塞性睡眠呼吸暂停（obstructive sleep apnea, OSA）筛查的STOP-BANG问卷，SBH纳入了三部分CSA特异性问题（SCOUTS，含无声呼吸暂停等），人口学特征（BAG，含体重指数 body mass index, BMI），及合并症（HARMS，含心力衰竭 heart failure, HF）。方法：本试点研究中，2023年1月至6月于睡眠实验室接受PSG的患者同时填写STOP-BANG及SBH问卷，将问卷评分与实验室PSG测得的CAI进行比较；亚组分析评估SBH各单项或各维度是否与CAI ≥ 5次/小时显著相关。结果：STOP-BANG总分及SBH总分均与PSG测得的CAI严重程度无线性相关，但SBH评分 ≥ 6分（满分20分）与CSA检出相关；亚组分析显示SBH的HARMS维度与PSG检出的CSA相关，将HARMS回答项加入STOP-BANG总分亦与CSA检出相关。结论：由于多数CSA患者合并一定程度阻塞性呼吸事件，在广泛使用的OSA筛查问卷STOP-BANG基础上增加HARMS合并症相关问题，有助于在一般人群中识别CSA高危者，进而推动及时的诊断性检测与治疗。
论文解读：SCOUTS-BAG-HARMS（SBH）问卷筛查中枢性睡眠呼吸暂停（CSA）的试点研究
一、研究背景与立题依据
中枢性睡眠呼吸暂停（central sleep apnea, CSA）是由于中枢性呼吸驱动间歇性中止，导致睡眠中气流与呼吸努力同时反复消失的睡眠呼吸障碍，常被称为"无声呼吸暂停（silent apnea）"，可引起缺氧、交感神经过度激活及心脏负荷增加，降低睡眠质量。CSA在心力衰竭（heart failure, HF）、卒中及慢性阿片类药使用者中患病率较高（HF中约18%–25%，卒中约7%，长期阿片使用可达24%）。CSA与HF患者不良预后（包括死亡风险增加）独立相关，及时诊断并给予适应性伺服通气（ASV）等治疗可改善心血管结局及生活质量。
目前CSA诊断金标准为夜间实验室多导睡眠监测（polysomnography, PSG），依据国际睡眠障碍分类第3版（ICSD-3）需满足中枢性呼吸暂停/低通气指数（central apnea-hypopnea index, CAHI）≥ 5次/小时且占总的呼吸暂停低通气指数（apnea-hypopnea index, AHI）＞50%。但临床缺乏经济、便捷、专用的CSA初步筛查工具。广泛使用的STOP-BANG问卷专为阻塞性睡眠呼吸暂停（obstructive sleep apnea, OSA）设计，含打鼾（Snoring）、疲乏（Tired）、目击呼吸暂停（Observed apnea）、高血压（high blood Pressure）、BMI＞35（Body mass index）、年龄＞50（Age＞50）、颈围＞40cm（Neck circumference）、男性（Gender），对CSA识别价值极低（本研究ROC曲线下面积 AUC＝0.341）。CSA患者常不伴明显打鼾或日间嗜睡，而更多表现为夜间憋气感、夜尿（nocturia＞2次/夜）、注意力下降、日间疲劳及较低BMI，且多合并HF、心房颤动（atrial fibrillation, AF）、近期HF住院/左室射血分数 left ventricular ejection fraction, LVEF＜45%、慢性阿片类药物使用及卒中史。鉴于此，研究人员开发了整合CSA症状、人口学及高危合并症的SCOUTS-BAG-HARMS（SBH）问卷，并在PSG受检人群中验证其筛查效能。本文发表于《Sleep and Breathing》。
二、研究方法概要
研究人员在新泽西州某学术睡眠中心开展前瞻性观察性试点研究，连续纳入2023年1月–6月于睡眠实验室接受诊断性PSG、年龄≥21岁的患者，排除气道肿瘤或近期上气道手术者。受试者签署知情同意后由睡眠技师通过REDCap系统发放并填写STOP-BANG及SBH问卷。SBH满分20分，含：SCOUTS（夜间憋气/气短 Shortness of breath、注意力难集中 difficulty Concentrating、目击呼吸暂停 Observed apneas、夜尿＞2次 Urinary frequency、日间疲倦 Tired、运动耐力下降 reduced Stamina，各1分，共6分）；BAG（BMI＞30计1分，年龄＞65岁计1分，男性计1分，共3分）；HARMS（HF史1分、AF史1分、近6个月HF住院或LVEF＜45% 1分、当前阿片类药使用1分、卒中史1分，共5分；另有S计1分组成总分20分，实际计分HARMS为5项）。PSG按AASM推荐标准判读，记录总AHI及中枢性呼吸暂停指数（central apnea index, CAI），以CAI ≥ 5次/小时定义"任何CSA（any CSA）"。采用Pearson相关、卡方检验、Welch's t检验/Mann-Whitney U检验、二项Logistic回归及ROC曲线分析问卷评分与CSA的关系，p＜0.05为差异有统计学意义。最终262例完成问卷及有效PSG。
三、研究结果
Correlation analysis（相关性分析）
将CAI、总AHI分别与SBH总分、STOP-BANG总分、SCOUTS/BAG/HARMS各维度分及STOP-BANG＋HARMS混合分做Pearson相关。结果显示CAI与SBH总分（p＜0.005）、BAG（p＜0.005）、HARMS（p＜0.005）及STOP-BANG＋HARMS（p＜0.005）呈显著正相关；总AHI与SBH、STOP-BANG、SCOUTS（p＜0.05）、BAG、HARMS及STOP-BANG＋HARMS均显著正相关。STOP-BANG总分与CAI无显著线性相关。
Chi-square tests for statistical significance（卡方检验）
以CAI ≥ 5次/小时界定任何CSA，行卡方检验发现：STOP-BANG＋HARMS ≥ 4分、STOP-BANG ≥ 4分＋HARMS ≥ 1分、STOP-BANG ≥ 3分＋HARMS ≥ 1分、BAG维度、HARMS维度、HF史（H）、近6月HF住院（R）、当前阿片使用（M）均与任何CSA显著关联（p＜0.05或p＜0.005）。任何CSA在有HF史者中占25.0%，近6月HF住院者中占31.6%，当前阿片使用者中占30.0%。
t-test analysis（t检验分析）
因评分不服从正态分布且组间样本量不平衡，采用Welch's t检验及Mann-Whitney U检验比较任何CSA组（是/否）的各问卷均分。结果显示SBH总分（CSA组均数7.29±2.39 vs 非CSA组5.71±2.44，p＜0.05）及HARMS维度分在任何CSA组显著高于非CSA组；STOP-BANG总分及STOP-BANG＋HARMS总分两组间差异无统计学意义。
Binomial logistic regression analysis（二项Logistic回归分析）
SBH总分（OR未给出具体值，p＜0.005）、STOP-BANG＋HARMS（p＜0.05）及HARMS总分（p＝0.005）均为任何CSA的显著预测因子，分别解释方差7.5%、4.6%、6.6%。STOP-BANG ≥ 3分＋HARMS ≥ 1分（OR＝2.98，95%CI 1.26–7.03，p＜0.05）及STOP-BANG ≥ 4分＋HARMS ≥ 1分（OR＝2.63，95%CI 1.07–6.49，p＜0.05）亦显著预测CSA。HARMS单项中HF史（OR＝3.53，95%CI 1.39–8.92，p＜0.005）及近6月HF住院（OR＝5.14，95%CI 1.75–15.11，p＜0.005）显著增加CSA发生可能性。ROC分析示STOP-BANG单独AUC仅0.341；HARMS总分AUC＝0.670；STOP-BANG＋HARMS AUC＝0.568。SBH总分 cutoff ≥ 6分（满分20）与任何CSA检出吻合较好。
Descriptive statistics（描述性统计）
262例中27例（10.3%）符合CAI ≥ 5次/小时（任何CSA），其中7例为以CSA为主（CAI≥5且CAI/AHI≥50%）。任何CSA组中74%为男性、55% ≥ 65岁、仅37% BMI＞30，低于总体队列的45%；SBH均分7.29±2.39。亚组分析显示SBH中BAG（p＜0.05）与HARMS（p＜0.05）维度与任何CSA显著关联，SCOUTS症状维度无显著关联（p＞0.05）。
四、讨论与结论总结
研究人员指出，HF尤其近期HF住院与CSA强关联符合已知文献，提示对此类人群应提高CSA筛查意识。SBH均分CSA组（7.3）高于非CSA组（5.7），支持SBH ≥ 6分为合理初筛截断值。与STOP-BANG中人口学部分（BANG）比症状部分（STOP）预测力更强相似，SBH中合并症（HARMS）及人口学（BAG）比症状（SCOUTS）更能预测CSA，提示CSA高危识别应依赖合并症评估而非仅凭症状自述。鉴于多数CSA混有阻塞事件，且STOP-BANG对CSA几无判别力，建议在STOP-BANG筛查基础上附加HARMS问题（HF、AF、近6月HF住院/LVEF＜45%、阿片使用、卒中），STOP-BANG ≥ 3或 ≥ 4分联合HARMS ≥ 1分可提升CSA风险识别，避免中危OSA患者中漏检需行诊断性PSG的CSA高危者。
研究局限性含单中心、样本量小（尤其 predominate CSA仅7例）、问卷心理测量学验证尚浅、多为英文填写限制外推性。
结论（翻译）：
本研究的初步结果表明，由于大多数CSA患者也存在一定程度的阻塞性呼吸事件，在广泛用于OSA筛查的STOP-BANG问卷中加入HARMS（合并症）相关问题，可能有助于在一般人群中识别CSA风险个体。这将促成更早的CSA诊断性检测与治疗。开发快速、可靠且准确的CSA临床筛查工具有助于在高危人群中早期发现CSA，最终改善患者睡眠与生活质量并降低不良健康结局风险，长期可使医疗资源利用更高效。尚需更大样本研究进一步验证SBH问卷。
