全身炎癥反應(yīng)指數(shù)在阻塞性睡眠呼吸暫停合并冠心病風(fēng)險預(yù)測中的臨床應(yīng)用

【摘要】 目的 探討阻塞性睡眠呼吸暫停（OSA）患者合并冠狀動脈粥樣硬化性心臟?。ü谛牟。┑奈ｋU因素，建立基于全身炎癥反應(yīng)指數(shù)（SIRI）的臨床風(fēng)險預(yù)測模型并驗證其有效性。方法 收集2020年4月至2023年12月在新疆醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院收治的疑似冠心病且完善冠狀動脈造影或冠狀動脈CT血管顯像檢查的OSA患者，根據(jù)患者是否符合冠心病診斷標(biāo)準(zhǔn)分為冠心病組和非冠心病組。通過LASSO回歸、多因素Logistic回歸篩選變量，并繪制列線圖。用受試者操作特征（ROC）曲線、校準(zhǔn)曲線、Hosmer-Lemeshow檢驗評價和驗證預(yù)測模型的區(qū)分度和校準(zhǔn)度，用決策曲線分析（DCA）評估預(yù)測模型的臨床有效性。結(jié)果 多因素Logistic回歸結(jié)果顯示，年齡≥50歲（OR = 1.947，95%CI 1.277～2.969）、高血壓（OR = 2.462，95%CI 1.612～3.761）、糖尿?。∣R = 2.003，95%CI 1.313～3.057）、低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）≥ 2.6 mmol/L（OR = 1.793，95%CI 1.176～2.735）、呼吸暫停低通氣指數(shù)（AHI）≥ 30次/

小時（OR = 2.425，95%CI 1.500～3.920）、SIRI≥ 0.84（OR = 2.240，95%CI 1.463～3.428）為OSA患者合并冠心病的危險因素（均P lt; 0.05），據(jù)此構(gòu)建預(yù)測模型列線圖。預(yù)測模型訓(xùn)練集的ROC曲線下面積（AUC）為0.721（95%CI 0.673～0.770）；驗證集為0.750（95%CI 0.678～0.820）。校準(zhǔn)曲線和Hosmer-Lemeshow檢驗顯示該模型預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果的一致性較好（訓(xùn)練集χ 2 =7.924，P = 0.542；驗證集χ 2 = 12.304，P = 0.197）。DCA顯示預(yù)測模型在臨床上是有益的。結(jié)論 結(jié)合年齡、高血壓病史、糖尿病病史、LDL-C、AHI及SIRI等因素建立風(fēng)險預(yù)測模型，對預(yù)測OSA患者并發(fā)冠心病具有一定的臨床應(yīng)用價值。

【關(guān)鍵詞】 全身炎癥反應(yīng)指數(shù)；臨床預(yù)測模型；列線圖；阻塞性睡眠呼吸暫停；冠狀動脈粥樣硬化性心臟病

Clinical application of the systemic inflammatory response index in risk prediction of obstructive sleep apnea combined with coronary heart disease

QIU Xuan， GULIMIRE Aimaiti， CHEN Yulan ， YAO Yanli， WANG Xingchen， AYIGUZAILI Maimaitimin

（Department of Hypertension， Cardiovascular Disease Center， the First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University， Urumqi 830054， China）

Corresponding author： CHEN Yulan， E-mail： sheliachen@sina.com

【Abstract】 Objective To explore the risk factors for coronary artery disease （CAD） in patients with obstructive sleep apnea （OSA） and to establish a clinical risk prediction model based on the systemic inflammatory response index （SIRI） and to validat its effectiveness. Methods OSA patients suspected of CAD who underwent coronary angiography or coronary CT angiography at the First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University between April 2020 and December 2023 were enrolled. Patients were divided into CAD and non-CAD groups based on the degree of coronary artery stenosis. Variable were screened using LASSO regression and multifactor logistic regression， and a nomogram was constructed. The discrimination and calibration of the prediction model were evaluated and validated using receiver operating characteristic （ROC） curves， calibration curves， and Hosmer-Lemeshow test. The clinical effectiveness of the prediction model was assessed using decision curve analysis （DCA）. Results Multivariate logistic regression results indicated the following factors for CAD in OSA patients （all P lt; 0.05）： age≥50 years（OR=1.947 （95% CI 1.277-2.969））， hypertension （OR=2.462 （95% CI 1.612-3.761））， diabetes （OR=2.003 （95% CI 1.313-3.057））， low-density lipoprotein cholesterol （LDL-C） ≥2.6 mmol/L （OR=1.793 （95% CI 1.176-2.735））， apnea-hypopnea index （AHI） ≥30 times/hour （OR=2.425 （95% CI 1.500-3.920））， and SIRI ≥0.84 （OR=2.240 （95% CI 1.463-3.428））. A nomogram was constructed based on these factors. The area under the ROC curve （AUC） for the prediction model was 0.721 （95% CI 0.673-0.770） in the training set and 0.750 （95% CI 0.678-0.820） in the validation set. Calibration curves and the Hosmer-Lemeshow test indicated good agreement between predicted and actual outcomes （training set： χ 2 = 7.924， P = 0.542； validation set： χ 2 = 12.304， P = 0.197）. DCA demonstrated the clinical utility of the prediction model. Conclusion A risk prediction model incorporating age， hypertension， diabetes， LDL-C， AHI， and SIRI has potential clinical value for predicting CAD in OSA patients.

【Key words】 Systemic inflammatory response index； Clinical prediction model； Nomogram； Obstructive sleep apnea；

Coronary heart disease

阻塞性睡眠呼吸暫停（obstructive sleep apnea，OSA）是一種嚴(yán)重的睡眠障礙，其特征為睡眠過程中上氣道反復(fù)發(fā)生部分或完全阻塞，導(dǎo)致睡眠過程中反復(fù)出現(xiàn)呼吸暫停［1］。根據(jù)全球流行病學(xué)研究顯示，30～69歲成人中約有9.36億人受到OSA的影響，且其發(fā)病率逐年上升［2］。OSA不僅顯著降低患者的生活質(zhì)量，還被證實增加了心血管疾病特別是冠狀動脈粥樣硬化性心臟?。ü谛牟。┑陌l(fā)生風(fēng)險［3］。

OSA是冠心病的獨立危險因素，OSA患者中冠心病的患病率約為20%～30%［4］。同時，冠心病患者中合并OSA的比例相對更高，達(dá)38%～65%［5］。OSA引發(fā)冠心病的機(jī)制主要與多種因素有關(guān)，其中炎癥反應(yīng)在這一過程中起著至關(guān)重要的作用［6］。睡眠期間反復(fù)的低氧和覺醒使得交感神經(jīng)活動增強(qiáng)，從而導(dǎo)致全身性炎癥反應(yīng)，這又進(jìn)一步加重心血管系統(tǒng)的損傷，最終增加了冠心病的發(fā)生風(fēng)險。全身炎癥反應(yīng)指數(shù)（systemic inflammatory response index，SIRI）作為一種新型炎癥生物標(biāo)志物，已被證實與冠心病和冠狀動脈病變的嚴(yán)重程度有關(guān)［7］。近年臨床研究顯示，在OSA與冠心病相互作用的探索中，SIRI成為新的視角［8］。因此，本研究基于SIRI，構(gòu)建臨床預(yù)測模型，預(yù)測OSA患者并發(fā)冠心病的風(fēng)險，以指導(dǎo)臨床篩查高危人群，從而達(dá)到早期診斷、有效防控及改善預(yù)后的目的。

1 對象與方法

1.1 研究對象

收集2020年4月至2023年12月新疆醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院收治的疑似冠心病且完善冠狀動脈造影或冠狀動脈CT血管顯像檢查的OSA患者

1 214例。嚴(yán)格按照納排標(biāo)準(zhǔn)篩選后最終納入713例。按照7∶3的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練集（500例，用于構(gòu)建OSA合并冠心病的臨床預(yù)測模型）和驗證集（213例，用于評估已構(gòu)建模型的性能）。

診斷標(biāo)準(zhǔn)：①OSA診斷標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)《成人阻塞性睡眠呼吸暫停多學(xué)科診療指南》［9］；②冠心病診斷標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)《穩(wěn)定性冠心病診斷與治療指南》［10］。

納入標(biāo)準(zhǔn)：①符合OSA診斷標(biāo)準(zhǔn)；②疑診冠心病，且有冠狀動脈造影或冠狀動脈CT血管顯像檢查結(jié)果；③年齡在18～80歲的患者。

排除標(biāo)準(zhǔn)：①中樞性及混合性睡眠呼吸暫停者；②支氣管哮喘、慢性阻塞性肺疾病、肺源性心臟病、肺動脈高壓等不穩(wěn)定的肺部疾病患者；③先天性心臟病、嚴(yán)重心力衰竭（心功能Ⅲ、Ⅳ級）患者；④甲狀腺功能亢進(jìn)患者；⑤急慢性炎癥、嚴(yán)重肝腎功能不全、血液系統(tǒng)疾病及慢性消耗性疾病和惡性腫瘤患者；⑥使用連續(xù)氣道正壓通氣治療的OSA患者；⑦無法配合完成睡眠監(jiān)測的患者。

本研究已通過新疆醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn)（批件號：20200318-109），入組患者均已經(jīng)簽署知情同意書。

1.2 方 法

1.2.1 基線臨床資料

收集入組患者性別、年齡、高血壓史、糖尿病史、吸煙史、飲酒史、身高、體質(zhì)量，計算體質(zhì)量指數(shù)（body mass index，BMI）。采集患者空腹血液樣本，血生化使用羅氏C8000生化分析儀測定，檢測指標(biāo)包括血清肌酐、血清尿酸、空腹血糖（fasting blood glucose，F(xiàn)BG）、甘油三酯、總膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇（high-density lipoprotein cholesterol，HDL-C）、低密度脂蛋白膽固醇（low-density lipoprotein cholesterol，LDL-C）、天冬氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶（aspartate aminotransferase，AST）、丙氨酸氨基轉(zhuǎn)移酶（alanine aminotransferase，ALT）。完善血常規(guī)檢查，收集的數(shù)據(jù)包括中性粒細(xì)胞計數(shù)、淋巴細(xì)胞計數(shù)、單核細(xì)胞計數(shù)，計算單核細(xì)胞計數(shù)與淋巴細(xì)胞計數(shù)比值（ratio of monocyte and lymphocyte，MLR）、SIRI（中性粒細(xì)胞計數(shù)與單核細(xì)胞計數(shù)的乘積除以淋巴細(xì)胞計數(shù)）。使用美國偉倫ABPM 6100型動態(tài)血壓監(jiān)測儀進(jìn)行24 h動態(tài)血壓監(jiān)測，記錄24 h收縮壓、24 h舒張壓。

1.2.2 多導(dǎo)睡眠呼吸監(jiān)測

采用澳大利亞Compumedics多導(dǎo)睡眠呼吸監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行7 h整夜多導(dǎo)睡眠呼吸監(jiān)測，同步監(jiān)測患者的血氧飽和度、脈搏、呼吸頻率、鼾聲、口鼻氣流等，監(jiān)測前進(jìn)行注意事項宣教。監(jiān)測結(jié)束后使用Remlogic軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，由受過專業(yè)培訓(xùn)的醫(yī)師解讀睡眠報告，并由高級職稱醫(yī)師審核。收集的監(jiān)測指標(biāo)包括呼吸暫停低通氣指數(shù)（apnea hypopnea index，AHI）、平均血氧飽和度（mean blood oxygen saturation， MSaO2）、最低血氧飽和度（lowest blood oxygen saturation，LSaO2）。

1.2.3 冠狀動脈造影

冠狀動脈造影由心血管?？剖中g(shù)醫(yī)師進(jìn)行，術(shù)前對患者進(jìn)行常規(guī)心電圖、血壓、血氧指標(biāo)監(jiān)測，采用美國GE Innova 2100型數(shù)字減影血管造影機(jī)，應(yīng)用Seldinger穿刺技術(shù)，經(jīng)橈動脈或股動脈將特定心臟導(dǎo)管送入左、右冠狀動脈開口，注入造影劑，行選擇性左、右冠狀動脈血管造影，采用標(biāo)準(zhǔn)Judkins法選擇多功能造影，進(jìn)行多體位、多角度投照，由2名以上心血管?？漆t(yī)師對冠狀動脈造影結(jié)果進(jìn)行分析。

1.2.4 冠狀動脈CT血管顯像

采用德國西門子SOMATOM Definition Flash 雙源CT進(jìn)行圖像采集。指導(dǎo)患者取平臥位，掃描范圍自氣管隆突下1 cm至心臟膈面水平。增強(qiáng)掃描使用兩時相注射技術(shù)，第一時相以3.5～5.0 mL/s的流速于患者肘正中靜脈注入非離子型造影劑60～

80 mL，第二時相以相同流速注入生理鹽水30 mL。參數(shù)設(shè)置為電壓120 kV、電流380～410 mA。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入工作站并計算相應(yīng)容積數(shù)據(jù)等，獲得冠狀動脈三維圖像并觀察狹窄病灶。由2名工作經(jīng)驗豐富的影像科醫(yī)師分別獨立完成診斷。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法

采用SPSS 25.0、R 4.3.2分析數(shù)據(jù)，計數(shù)資料以n（%）表示，組間比較用χ 2檢驗；符合正態(tài)分布的計量資料以表示，組間比較用t檢驗，不符合正態(tài)分布的計量資料用M（P25，P75）表示，組間比較用秩和檢驗。變量間相關(guān)性采用Spearman秩相關(guān)分析。選用最小絕對收縮和選擇算子（least absolute shrinkage and seletion operator，LASSO）回歸對相關(guān)影響因素進(jìn)行篩選，再用非條件二分類Logistic回歸分析影響因素；用Hosmer-Lemeshow檢驗?zāi)Ｐ蛿M合優(yōu)度；繪制受試者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線；通過“rms”包構(gòu)建列線圖；用“rmda”包繪制校準(zhǔn)曲線和決策曲線，進(jìn)行決策曲線分析（decision curve analysis，DCA）。雙側(cè)P lt; 0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 訓(xùn)練集和驗證集的OSA患者基線資料對比

訓(xùn)練集OSA并發(fā)冠心病者145例（29.00%），驗證集OSA并發(fā)冠心病者66例（30.99%）。2組患者基線資料均衡可比，差異無統(tǒng)計學(xué)意義（均P gt;

0.05）。見表1。

2.2 訓(xùn)練集中非冠心病患者和冠心病患者的基線資料對比

訓(xùn)練集中，非冠心病患者和冠心病患者的年齡、BMI、高血壓、糖尿病、LDL-C、AHI、LSaO2、MLR、SIRI比較差異有統(tǒng)計學(xué)意義（均P lt;

0.05）。組間性別、吸煙史、飲酒史、ALT、AST、血清肌酐、血清尿酸、FBG、總膽固醇、甘油三酯、HDL-C、24 h收縮壓、24 h舒張壓、MSaO2比較差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（均P gt; 0.05）。見表2。

2.3 SIRI與OSA合并冠心病的各種相關(guān)因素的相關(guān)性分析

Spearman秩相關(guān)分析顯示，SIRI與年齡（rs =

0.101，P = 0.007）、BMI（rs = 0.076，P = 0.044）、AHI（rs = 0.117，P = 0.002）、24 h 收縮壓（rs = 0.102，P = 0.006）、24 h 舒張壓（rs = 0.084，P = 0.024）、FBG（rs = 0.107，P = 0.004）呈正相關(guān)，與MaSO2

（rs = -0.138，P lt; 0.001）呈負(fù)相關(guān)。見圖1。

2.4 LASSO回歸篩選OSA合并冠心病的預(yù)測因子

LASSO回歸對變量進(jìn)行降維處理，采用10倍交叉驗證法選出模型最優(yōu)值。當(dāng)λ取1倍標(biāo)準(zhǔn)誤（λ1se），即λ1se = 0.042時，此時得到最優(yōu)模型，共篩選出6個非零系數(shù)預(yù)測變量（P lt; 0.05），即高血壓、糖尿病、年齡 ≥ 50歲、AHI ≥ 30次/小時、LDL-C ≥ 2.6 mmol/L和SIRI ≥ 0.84×109/L。見圖2。

2.5 OSA患者合并冠心病風(fēng)險影響因素的多因素Logistic回歸分析

以冠心病為因變量，LASSO回歸篩選出因素為自變量，進(jìn)行多因素Logistic回歸分析，結(jié)果顯示年齡 ≥ 50歲、高血壓、糖尿病、LDL-C ≥

2.6 mmol /L、AHI ≥ 30次/小時、SIRI≥0.84為OSA

合并冠心病的危險因素（均P lt; 0.05）。見表3。

2.6 OSA患者合并冠心病風(fēng)險的列線圖

根據(jù)多因素Logistic回歸分析結(jié)果，以篩選出的變量為預(yù)測因子，構(gòu)建OSA患者合并冠心病的列線圖預(yù)測模型。見圖3。

2.7 臨床預(yù)測模型的驗證和評價

通過繪制ROC曲線和計算曲線下面積（area under curve，AUC）評估模型的區(qū)分度。訓(xùn)練集AUC為0.721（95%CI 0.673～0.770），靈敏度為62.6%，特異度為73.1%；驗證集為0.750（95%CI 0.678～0.820），靈敏度為65.3%，特異度為84.6%，說明模型預(yù)測能力良好（圖4）。分別對訓(xùn)練集和驗證集繪制校準(zhǔn)曲線（圖5），進(jìn)行Hosmer-Lemeshow檢驗、Brier得分，評價模型校準(zhǔn)能力。結(jié)果顯示，預(yù)測模型在訓(xùn)練集和驗證集均具有較好的校準(zhǔn)度（訓(xùn)練集 χ 2 =7.924，P = 0.542，Brier得分為0.185；驗證集 χ 2 =12.304，P = 0.197，Brier得分為0.173）。DCA顯示，當(dāng)預(yù)測閾值在訓(xùn)練集為0.18～0.76，在驗證集為0.20～0.60時，列線圖評估的臨床凈收益率均大于“不干預(yù)”和“全干預(yù)”方案，證實該列線圖具有較好的臨床適用性（圖6）。

2.8 SIRI與OSAHS合并冠心病的傳統(tǒng)危險因素間預(yù)測價值比較

通過計算AUC比較SIRI與OSA合并冠心病的傳統(tǒng)危險因素的預(yù)測價值，結(jié)果顯示SIRI聯(lián)合傳統(tǒng)危險因素后，其對OSA合并冠心病的預(yù)測價值提升（P = 0.024）。見表4。

3 討 論

OSA的病因復(fù)雜多樣，其發(fā)生與多種因素相關(guān)，包括肥胖、上氣道解剖異常和遺傳因素等。這些因素的相互作用可能導(dǎo)致冠心病的發(fā)生，并且在早期階段往往不易被發(fā)現(xiàn)。OSA與冠心病之間的聯(lián)系不僅表現(xiàn)在共病現(xiàn)象上，更涉及復(fù)雜的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，其中炎癥反應(yīng)扮演了重要角色。臨床和實驗研究均表明，OSA可以促使全身的炎癥狀態(tài)，這種炎癥狀態(tài)不僅影響心血管系統(tǒng)的功能，也可能加速冠心病的發(fā)展［11-12］。

SIRI作為一種新型炎癥標(biāo)志物，近年來引起了廣泛關(guān)注。SIRI是通過中性粒細(xì)胞計數(shù)、單核細(xì)胞計數(shù)、淋巴細(xì)胞計數(shù)組合計算得出，反映了機(jī)體的整體炎癥狀態(tài)［13］?，F(xiàn)有研究顯示，SIRI與傳統(tǒng)的炎癥指標(biāo)（如C反應(yīng)蛋白、白細(xì)胞計數(shù)等）有關(guān)，而其優(yōu)越性在于更全面地整合炎癥反應(yīng)的多個方面，提供更可靠的炎癥評估。這一新興指標(biāo)不僅在心血管疾病的風(fēng)險評估中顯示出良好的前景，在OSA患者的風(fēng)險分層及其相關(guān)并發(fā)癥的預(yù)測分析中，同樣展現(xiàn)極大的應(yīng)用潛力［14-15］。因此，將SIRI應(yīng)用于OSA合并冠心病的研究，可能為此領(lǐng)域提供新的方向，有助于推動未來臨床管理的改進(jìn)。

本研究結(jié)果顯示，年齡 ≥ 50歲、高血壓、糖尿病、LDL-C ≥ 2.6 mmol/L、AHI ≥ 30次/小時、SIRI ≥ 0.84×109/L是OSA患者合并冠心病的危險因素，據(jù)此建立預(yù)測模型。模型經(jīng)過內(nèi)部驗證，結(jié)果顯示，建模組和驗證組的AUC值均大于0.70，兩組的校準(zhǔn)曲線一致性良好，決策曲線表明有凈獲益，這證實了該模型具有良好的區(qū)分度、預(yù)測穩(wěn)定性和臨床應(yīng)用價值。

OSA反復(fù)的呼吸暫停和低氧血癥，導(dǎo)致心臟供氧不足，誘發(fā)夜間心絞痛，加速冠心病的發(fā)生與發(fā)展。本研究顯示，年齡≥50歲、高血壓、糖尿病、LDL-C ≥ 2.6 mmol/L、AHI ≥ 30次/小時是OSA合并冠心病的危險因素。Framingham系列研究［16］已經(jīng)證實年齡、高血壓、糖尿病、LDL-C是冠心病的傳統(tǒng)危險因素，并且這些因素也增加了OSA的患病風(fēng)險［17］，本研究結(jié)果與之一致。AHI≥30次/小時是OSA并發(fā)冠心病的危險因素，即重度OSA患者患冠心病風(fēng)險是輕中度OSA患者的2.425倍，這與Pei等［18］及Tamura等［19］的研究結(jié)果相符。重度OSA患者夜間反復(fù)的間歇性缺氧和復(fù)氧導(dǎo)致氧化應(yīng)激顯著增加，產(chǎn)生大量活性氧，從而引起細(xì)胞與組織的功能異常。這種氧化應(yīng)激不僅激活了炎癥級聯(lián)反應(yīng)，還促使炎癥介質(zhì)釋放及免疫細(xì)胞浸潤，導(dǎo)致全身性和局部炎癥反應(yīng)加?。?0］。另一方面，OSA患者的交感神經(jīng)系統(tǒng)活動顯著增強(qiáng)，夜間發(fā)生缺氧時，這種交感神經(jīng)的過度興奮可導(dǎo)致心率和血壓升高，進(jìn)一步加重心臟負(fù)擔(dān)。此外，缺氧引發(fā)的內(nèi)皮損傷導(dǎo)致內(nèi)皮功能障礙，使一氧化氮合成減少，從而削弱血管擴(kuò)張能力并促進(jìn)血栓形成。隨著這些病理變化的積累，患者的代謝調(diào)節(jié)失控，脂質(zhì)代謝發(fā)生紊亂，進(jìn)而促使血小板聚集。這些因素的綜合作用加速了動脈粥樣硬化的進(jìn)程［21］，顯著增加了冠心病的風(fēng)險。

SIRI通過多參數(shù)的整合有效反映全身系統(tǒng)性炎癥狀態(tài)，2016年由Qi等［13］首次提出。SIRI在心血管疾病的評估和預(yù)后中顯示出其獨特的價值，相比傳統(tǒng)的炎癥標(biāo)志物，SIRI不僅具有更好的靈敏度和特異度，而且在一定程度上能夠克服單一指標(biāo)所帶來的局限性。本研究顯示，與SIRIlt;0.84×109/L的OSA患者相比，SIRI≥0.84×109/L的患者發(fā)生冠心病的風(fēng)險是其2.240倍，提示SIRI增加OSA并發(fā)冠心病風(fēng)險。這與Jin等［22］研究結(jié)果相似，此項研究納入了來自開灤隊列的85 154例受試者，并對動脈粥樣硬化性心血管事件（包括心肌梗死、卒中）和全因死亡進(jìn)行了10年隨訪，結(jié)果顯示SIRI升高會增加卒中、卒中亞型和全因死亡的風(fēng)險，且在年齡lt; 60歲的受試者中SIRI與心肌梗死發(fā)生呈正相關(guān)。SIRI通過融合3種細(xì)胞的功能而展現(xiàn)出其獨特優(yōu)勢，這3種細(xì)胞在動脈粥樣硬化的病理過程中相互影響，這種影響對于疾病的發(fā)生及進(jìn)展具有至關(guān)重要的意義。中性粒細(xì)胞在動脈粥樣硬化的炎癥反應(yīng)中扮演著關(guān)鍵角色，通過分泌大量炎癥介質(zhì)、趨化因子和自由基，誘導(dǎo)內(nèi)皮細(xì)胞損傷，導(dǎo)致組織缺血［23］。單核細(xì)胞的活化及其轉(zhuǎn)化為富含脂質(zhì)的巨噬細(xì)胞，是動脈粥樣硬化病變形成的基礎(chǔ)過程［24］。此外，淋巴細(xì)胞在炎癥中發(fā)揮調(diào)節(jié)功能，可能對動脈粥樣硬化有抑制作用［25］。SIRI所評估的細(xì)胞成分之間的比例，能夠反映出機(jī)體的炎癥狀態(tài)及其在動脈粥樣硬化發(fā)展過程中的作用。

本研究構(gòu)建了基于年齡、高血壓、糖尿病、LDL-C、AHI、SIRI 6個獨立危險因素的OSA合并冠心病的臨床預(yù)測模型，該模型整合了既有的危險因素和新的炎癥生物標(biāo)志物，目的是提供一種能夠進(jìn)行個性化風(fēng)險評估的工具，幫助醫(yī)療專業(yè)人員識別高風(fēng)險患者，并制定更有效的預(yù)防和治療計劃。

然而，本研究也存在一定的局限性：①本研究是一項單中心回顧性研究，這可能導(dǎo)致選擇偏倚，從而影響結(jié)果的普遍適用性；②病例來源單一，盡管已進(jìn)行內(nèi)部驗證，但由于數(shù)據(jù)僅來自一家醫(yī)院，因此未來需擴(kuò)大樣本量并進(jìn)行多中心驗證，以更全面地評估模型的臨床預(yù)測效用。

利益沖突聲明：本研究未受到企業(yè)、公司等第三方資助，不存在潛在利益沖突。

參 考 文 獻(xiàn)

［1］ VEASEY S C， ROSEN I M. Obstructive sleep apnea in adults ［J］. N Engl J Med， 2019， 380（15）： 1442-1449. DOI： 10.1056/nejmcp1816152.

［2］ BENJAFIELD A V， AYAS N T， EASTWOOD P R， et al. Estimation of the global prevalence and burden of obstructive sleep apnoea： a literature-based analysis［J］. Lancet Respir Med， 2019， 7（8）： 687-698. DOI： 10.1016/S2213-2600（19）30198-5.

［3］ SUN H， DU Z， YU H， et al. Excessive daytime sleepiness is associated with increased residual cardiovascular risks among coronary artery disease patients with obstructive sleep apnea［J］. Sleep Med， 2024， 115： 131-136. DOI： 10.1016/j.

sleep.2024.02.004.

［4］ SCHULZ R， GREBE M， EISELE H J， et al. Obstructive sleep apnea-related cardiovascular disease［J］. Med Klin （Munich）， 2006， 101（4）： 321-327. DOI：10.1007/s00063-006-1041-9.

［5］ 中國心血管健康與疾病報告編寫組. 中國心血管健康與疾病報告2020概要［J］. 中國循環(huán)雜志， 2021， 36（6）： 521-545. DOI： 10.3969/j.issn.1000-3614.2021.06.001.

The Writing Committee of the Report on Cardiovascular Health and Diseases in China. Report on cardiovascular health and diseases burden in China： an updated summary of 2020［J］.

Chin Circ J， 2021， 36（6）： 521-545. DOI： 10.3969/j.issn.

1000-3614.2021.06.001.

［6］ SANDERSON J E， FANG F， WEI Y. Obstructive sleep apnoea and inflammation in age-dependent cardiovascular disease［J］. Eur Heart J， 2020， 41（26）： 2503. DOI： 10.1093/eurheartj/ehaa332.

［7］ DZIEDZIC E A， G?SIOR J S， TUZIMEK A， et al. Investigation of the associations of novel inflammatory biomarkers-systemic inflammatory index （SII） and systemic inflammatory response index （SIRI）-with the severity of coronary artery disease and acute coronary syndrome occurrence［J］. Int J Mol Sci， 2022， 23（17）： 9553. DOI： 10.3390/ijms23179553.

［8］ PAU M C， ZINELLU A， MANGONI A A， et al. Evaluation of inflammation and oxidative stress markers in patients with obstructive sleep apnea （OSA）［J］. J Clin Med， 2023，

12（12）： 3935. DOI：10.3390/jcm12123935.

［9］ 中國醫(yī)師協(xié)會睡眠醫(yī)學(xué)專業(yè)委員會. 成人阻塞性睡眠呼吸暫停多學(xué)科診療指南［J］. 中華醫(yī)學(xué)雜志， 2018， 98（24）： 1902-1914. DOI： 10.3760/cma.j.issn.0376-2491.2018.24.003.

Chinese Academy Society of Sleep Medicine of Chinese Medical Doctor Association. Multidisciplinary diagnosis and treatment guidelines for adult obstructive sleep apnea［J］. Natl Med J China， 2018， 98（24）： 1902-1914. DOI： 10.3760/cma.j.issn.

0376-2491.2018.24.003.

［10］ 中華醫(yī)學(xué)會心血管病學(xué)分會介入心臟病學(xué)組， 中華醫(yī)學(xué)會心血管病學(xué)分會動脈粥樣硬化與冠心病學(xué)組， 中國醫(yī)師協(xié)會心血管內(nèi)科醫(yī)師分會血栓防治專業(yè)委員會， 等. 穩(wěn)定性冠心病診斷與治療指南［J］. 中華心血管病雜志， 2018， 46（9）：680-694. DOI：10.3760/cma.j.issn.0253-3758.2018.09.004.

Section of Interventional Cardiology of Chinese Society of Cardiology， Section of Atherosclerosis and Coronary Artery Disease of Chinese Society of Cardiology， Specialty Committee on Prevention and Treatment of Thrombosis of Chinese College of Cardiovascular Physicians. Guideline on the diagnosis and treatment of stable coronary artery disease. Chin J Cardiol， 2018， 46（9）： 680-694. DOI： 10.3760/cma.j.issn.0253-3758.2018.09.004.

［11］ ZDRAVKOVIC M， POPADIC V， KLASNJA S， et al. Obstructive sleep apnea and cardiovascular risk： the role of dyslipidemia， inflammation， and obesity［J］. Front Pharmacol， 2022， 13： 898072. DOI：10.3389/fphar.2022.898072.

［12］ REGEV D， ETZION S， HADDAD H， et al. Obstructive sleep apnea syndrome in vitro model： controlled intermittent hypoxia stimulation of human stem cells-derived cardiomyocytes［J］.

Int J Mol Sci， 2022， 23（18）： 10272. DOI： 10.3390/ijms

231810272.

［13］ QI Q， ZHUANG L， SHEN Y， et al. A novel systemic inflammation response index （SIRI） for predicting the survival of patients with pancreatic cancer after chemotherapy［J］. Cancer， 2016， 122（14）： 2158-2167. DOI：10.1002/cncr.30057.

［14］ HAN K， SHI D， YANG L， et al. Prognostic value of systemic inflammatory response index in patients with acute coronary syndrome undergoing percutaneous coronary intervention［J］.

Ann Med， 2022， 54（1）： 1667-1677. DOI： 10.1080/07853890.

2022.2083671.

［15］ LI Q， MA X， SHAO Q， et al. Prognostic impact of multiple lymphocyte-based inflammatory indices in acute coronary syndrome patients［J］. Front Cardiovasc Med， 2022， 9： 811790. DOI： 10.3389/fcvm.2022.811790.

［16］ O’DONNELL C J， ELOSUA R. Cardiovascular risk factors. insights from Framingham Heart Study［J］. Rev Espa?ola De Cardiol Engl Ed， 2008， 61（3）： 299-310. DOI： 10.1016/S1885-5857（08）60118-8.

［17］ KLAR YAGGI H， STROHL K P. Adult obstructive sleep apnea/hypopnea syndrome： definitions， risk factors， and

pathogenesis［J］. Clin Chest Med， 2010， 31（2）： 179-186. DOI： 10.1016/j.ccm.2010.02.011.

［18］ PEI G， OU Q， CHEN Y， et al. Screening for obstructive sleep apnea before coronary angiography［J］. Clin Respir J， 2023，

17（1）： 13-19. DOI： 10.1111/crj.13556.

［19］ TAMURA A， KAWANO Y， ANDO S， et al. Association between coronary spastic angina pectoris and obstructive sleep apnea［J］. J Cardiol， 2010， 56（2）： 240-244. DOI： 10.1016/j.jjcc.2010.06.003.

［20］ MELIANTE P G， ZOCCALI F， CASCONE F， et al. Molecular pathology， oxidative stress， and biomarkers in obstructive sleep apnea［J］. Int J Mol Sci， 2023， 24（6）： 5478. DOI： 10.3390/ijms24065478.

［21］ BALTZIS D， BAKKER J P， PATEL S R， et al. Obstructive sleep apnea and vascular diseases［J］. Compr Physiol， 2016，

6（3）： 1519-1528. DOI： 10.1002/cphy.c150029.

［22］ JIN Z， WU Q， CHEN S， et al. The associations of two novel inflammation indexes， SII and SIRI with the risks for cardiovascular diseases and all-cause mortality： a ten-year follow-up study in 85， 154 individuals［J］. J Inflamm Res， 2021， 14： 131-140. DOI： 10.2147/JIR.S283835.

［23］ SHAH A D， DENAXAS S， NICHOLAS O， et al. Neutrophil counts and initial presentation of 12 cardiovascular diseases： a CALIBER cohort study［J］. J Am Coll Cardiol， 2017， 69（9）： 1160-1169. DOI： 10.1016/j.jacc.2016.12.022.

［24］ KIM J H， LEE Y J， PARK B. Higher monocyte count with normal white blood cell count is positively associated with 10-year cardiovascular disease risk determined by Framingham risk score among community-dwelling Korean individuals［J］.

Medicine （Baltimore）， 2019， 98（17）： e15340. DOI： 10.1097/

md.0000000000015340.

［25］ AZAB B， ZAHER M， WEISERBS K F， et al. Usefulness of neutrophil to lymphocyte ratio in predicting short- and long-term mortality after non-ST-elevation myocardial infarction［J］.

Am J Cardiol， 2010， 106（4）： 470-476. DOI： 10.1016/j.

amjcard.2010.03.062.

（責(zé)任編輯：林燕薇）