Прогнозирование частоты и тяжести СОАС
«Золотым» стандартом диагностики СОАС является ПСГ [248]. Однако данный диагностический метод достаточно дорог, трудоемок и малодоступен в отечественном практическом здравоохранении. В связи с этим важно использовать клинические критерии, на основании которых можно было бы с достаточной чувствительностью и специфичностью предсказать наличие СОАС. Это позволило бы с одной стороны выявить пациентов с подозрением на СОАС и направить их на ПСГ, с другой стороны у части пациентов избежать проведения излишнего дорогостоящего исследования. Кроме этого, предположительная оценка тяжести СОАС очень важна с точки зрения определения показаний и противопоказаний к лазерной пластике неба по поводу храпа. Данное вмешательство дает положительный эффект при неосложненном храпе, но практически бесполезно при умеренной или тяжелой форме СОАС, особенно у пациентов с ожирением. В учетом этого Американская Академия сна рекомендует у всех пациентов проводить ПСГ перед лазерной пластикой неба для оценки тяжести СОАС [198]. В нашей стране, к сожалению, в подавляющем большинстве случаев подобные вмешательства проводятся без предварительной ПСГ. В этой ситуации, по крайней мере, желательно применять прогностические клинические критерии, которые позволили бы минимизировать количество безуспешных вмешательств. Все вышеизложенное по поводу лазерной пластики неба также применимо и к криовмешательствам на мягком небе.
К сожалению, не представляется возможным поставить точный диагноз СОАС на основании только анамнеза или клинического осмотра. В этом смысле СОАС значительно отличается от таких патологических состояний, как астма, хронический бронхит, эмфизема и других, когда достоверный диагноз может быть установлен по данным анамнеза и осмотра [95]. У пацинтов с СОАС частыми симптомами являются дневная сонливость, всхрапывания, указания на апноэ, импотенция, учащенное ночное мочеиспускание [150, 188]. Однако ни один из этих симптомов в отдельности не специфичен настолько, чтобы на нем основывать диагностику СОАС. Наиболее значимым симптомом является наличие остановок дыхания во сне, но апноэ отмечаются и у около 60% пациентов, не имеющих СОАС [95]. Ряд данных осмотра, таких как ожирение [144, 182], АГ [81] , суженная глотка с избыточным небным язычком [150] также позволяют предположить наличие СОАС. Но и эти признаки не являются строго специфичными. В связи с этим, основываясь только на данных анамнеза и осмотра, квалифицированный врач может точно идентифицировать только 51% пациентов с СОАС и 71% пациентов без данного заболевания (чувствительность – 60%, специфичность – 71% [95]. Таким образом, не представляется возможным опираться только на мнение врача по поводу наличия или отсутствия СОАС [150].
С учетом низкой чувствительности и специфичности каждого из симптомов или признаков апноэ в отдельности, было предложено использовать различные прогностические математические модели, которые в различных комбинациях учитывали набор анамнестических, антропометрических и иных параметров [90, 113, 134, 247, 344]. В данных работах изучалась предсказательная ценность возраста, пола, индекса массы тела (ИМТ), изменения массы тела за последние 2 года, окружности шеи, размера глотки и небного язычка, указаний на постоянный храп и остановки дыхания во сне, наличия АГ, цефалометрии и ряда других параметров. В большинстве случаев авторы на основании применения различных методик регрессионного анализа предлагали формулы с использованием нескольких переменных, которые позволяли относительно точно предположить наличие СОАС у пациента.
S. Viner и соавт. [331] предложили математическую формулу, включавшую возраст, пол, ИМТ и наличие храпа. При диагностике СОАС (ИАГ >10) чувствительность данной формулы сотавила 94%, специфичность – 28%. Ряд других авторов предлагали аналогичные, но несколько видоизмененные решающие правила [87, 113]. Однако следует отметить, что предсказательная ценность данных правил подвергалась сомнению [90].
Другие авторы [190] использовали морфометрическую модель, включавшую ИМТ, окружность шеи, размер глотки. Чувствительность данной модели составила 97.6%, специфичность - 100%, предсказательная ценность положительного результата - 100%, предсказательная ценность отрицательного результата - 88.5%.
Ряд авторов в дополнение к клиническим данным включали в прогностические модели результаты относительно недорогих скрининговых тестов, таких как пульсоксиметрия [250].
H. Schafer и соавт. [277] показали, что комбинация данных анкетирования, осмотра и ночной пульсоксиметрии позволила добиться высокой чувствительности (94%) и специфичности (92%) в отношении выявления СОАС. Что касается данных только пульсоксиметрии, то применение различных индексов давало чувствительность в диапазоне от 40% до 100%, специфичность от 39% до 100%. Однако диагностическая точность метода была недостаточна для его самостоятельного применения при диагностике СОАС [107].
В работе [144] в анализ были включены клинические данные (храп, прерывистое дыхание со слов близких, избыточная дневная сонливость, АГ), спирометрия, оценка кривой поток-объем по ряду параметров, оксиметрия (минимальное значение SaO2, среднее значение SaO2, суммарная длительность периодов SaO2 ниже 90% и ниже 80%). Было показано, что ни один из параметров в отдельности не обладал достаточной диагностической точностью в отношении СОАС, но математическая модель, построенная на основании 19 изученных параметров, позволила предположить наличие или отсутствие СОАС у 72.5% пациентов с высокой предсказательной ценностью положительного (95%) и отрицательного (90%) результата.
S. Kirby и соавт. [175] для диагностики СОАС применили технологию искусственных нейронных сетей, при которой проводился анализ по 23 параметрам анамнеза и осмотра. При этом была достигнута чувствительность 98,9%, специфичность 80%, предсказательная ценность положительного результата 88.1%, предсказательная ценность отрицательного результата 98%, диагностическая точность 91.3%.
Суммарный анализ результатов 8 исследований, посвященных предсказательным моделям СОАС и включавших 1908 пациентов, показал достаточно высокую среднюю чувствительность (66.5+14.0%) и специфичность (88.7+4.9%) данных моделей [317].
Таким образом, накоплен достаточно большой опыт разработки математических моделей предсказания СОАС. Но проблема состоит в том, что применение данных формул достаточно сложно внедрить в практическом здравоохранении из-за их громоздкости. В связи с этим имеется необходимость поиска других достаточно простых клинических критериев, которые могли бы предсказывать степень тяжести СОАС. |
