近日，北京協和醫院呼吸與危重癥醫學科肖毅教授團隊于Annals of the American Thoracic Society（中科院1區）在線發表原創性論著。該研究利用團隊創新設計的睡眠指標——睡眠呼吸受損指數（SBII），評估社區人群中阻塞性睡眠呼吸暫停（OSA）合并失眠與2型糖尿病的關系。研究發現，OSA合并失眠的患者出現2型糖尿病的風險顯著升高。這一結論為睡眠障礙患者早期識別并干預糖尿病提供了理論支持。

OSA、失眠均為常見的睡眠疾患。OSA患者因夜間低氧和睡眠片段化，發生2型糖尿病的風險較高。失眠患者夜間反復出現交感神經的興奮，同樣是2型糖尿病的高危因素。OSA合并失眠作為特定的睡眠疾患人群，發生心腦血管疾病、神經認知障礙的風險顯著升高，但關于該亞群與2型糖尿病的關系，目前尚無定論。

由于OSA是一種多種機制引起的異質性疾病，傳統臨床指標呼吸暫停低通氣指數（AHI）無法充分反映OSA的特點。而SBII可以從多個維度衡量OSA的嚴重程度，相比AHI，已在預測心血管事件、全因死亡率等不良事件終點中展示出重要臨床價值。

本研究采用回顧性隊列研究的方法，選取了美國男性骨質疏松骨折隊列的睡眠研究數據，經過10年的中位隨訪，統計2型糖尿病的發病率。利用生存分析及模型構建，分別基于SBII和AHI識別OSA合并失眠的患者，對比這兩類人群與新發2型糖尿病的關系，以及這兩項指標預測2型糖尿病的價值。

研究結果顯示，共有2365名老年社區男性納入研究，經過10年中位隨訪后，有181人新發2型糖尿病。相比健康對照，基于SBII識別的OSA合并失眠的人群，新發2型糖尿病的人數更多。在校正人口統計學特征、合并癥及吸煙飲酒等危險因素，以及納入死亡作為風險競爭，結果仍有顯著統計學差異。

▲基于SBII和AHI識別的OSA合并失眠人群新發2型糖尿病的生存分析

在SBII和AHI預測新發2型糖尿病的能力方面，通過人口統計學指標等構建預測模型，進一步納入SBII或AHI，評估預測模型的改善情況。結果顯示，相比AHI，基于SBII構建的2型糖尿病風險模型有更高的AIC、BIC、一致性指數、IDI和NRI指數，提示基于SBII構建的預測模型有更好的擬合優度和預測精度。

▲基于SBII和AHI的臨床模型預測能力對比。在預測新發2型糖尿病的初始模型中，預測變量包含年齡、BMI>30、高血壓、心血管疾病、吸煙及飲酒

鑒于睡眠疾患對人體健康的影響，本研究結果提示，基于SBII識別的OSA合并失眠的患者出現2型糖尿病的風險顯著升高，針對這類患者應積極進行OSA和失眠的治療，如持續正壓通氣及認知行為治療，并定期評估糖代謝情況，警惕糖代謝紊亂及2型糖尿病的發生。