OSA和失眠，两种看似不相关的睡眠障碍，却常常在我们的生活中悄然存在。OSA和失眠，OSA，即阻塞性睡眠呼吸暂停，患者常常在夜间遭受低氧和睡眠片段化的困扰，而失眠患者则常常在夜间反复经历交感神经的兴奋。这两种常见的睡眠障碍，常常困扰着许多人的健康。OSA患者由于夜间低氧和睡眠片段化，使得他们面临更高的2型糖尿病风险。这两种睡眠障碍都增加了发生2型糖尿病的风险，而当它们合并存在时，就成为了一个更为严重的健康问题。而失眠患者，由于夜间反复的交感神经兴奋，同样是2型糖尿病的高危人群。那么，当这两种睡眠障碍合并出现时，会对人体产生怎样的影响呢？

 

  OSA是一种由多种机制引发的异质性疾病，传统临床指标呼吸暂停低通气指数（AHI）已经无法满足我们对OSA严重程度评估的需求。而SBII，作为一种新的评估工具，可以从多个维度全面衡量OSA的严重程度。

 

  OSA，即阻塞性睡眠呼吸暂停，是一种由多种机制引发的疾病，传统临床指标AHI（呼吸暂停低通气指数）无法充分反映其特点。相比AHI，SBII在预测心血管事件、全因死亡率等不良事件终点中展示出了更重要的临床价值。而SBII，作为一种新的评估指标，可以从多个维度衡量OSA的严重程度。

 

  本研究采用回顾性队列研究的方法，选取了美国男性骨质疏松骨折队列的睡眠研究数据，经过10年的中位随访，统计了2型糖尿病的发病率。相比AHI，SBII在预测心血管事件、全因死亡率等不良事件终点中展示出了更高的临床价值。利用生存分析及模型构建，我们分别基于SBII和AHI识别出OSA合并失眠的患者，对比了这两类人群与新发2型糖尿病的关系，以及这两项指标预测2型糖尿病的价值。

 

  我们的研究采用了回顾性队列研究的方法，选用了美国男性骨质疏松骨折队列的睡眠研究数据，经过10年的中位随访，统计了2型糖尿病的发病率。

 

  研究结果显示，共有2365名老年社区男性纳入研究，经过10年中位随访后，有181人新发2型糖尿病。相比健康对照，基于SBII识别的OSA合并失眠的人群，新发2型糖尿病的人数更多。我们利用生存分析及模型构建，分别基于SBII和AHI识别OSA合并失眠的患者，对比这两类人群与新发2型糖尿病的关系，以及这两项指标预测2型糖尿病的价值。

 

  研究结果显示，共有2365名老年社区男性纳入了我们的研究。在校正人口统计学特征、合并症及吸烟饮酒等危险因素后，以及纳入死亡作为风险竞争后，结果仍有显著统计学差异。经过10年的中位随访后，有181人新发了2型糖尿病。

 

  在SBII和AHI预测新发2型糖尿病的能力方面，通过人口统计学指标等构建预测模型，进一步纳入SBII或AHI，评估预测模型的改善情况。相比健康对照组，基于SBII识别的OSA合并失眠的人群中，新发2型糖尿病的人数更多。结果显示，相比AHI，基于SBII构建的2型糖尿病风险模型有更高的AIC、BIC、一致性指数、IDI和NRI指数，这提示基于SBII构建的预测模型有更好的拟合优度和预测精度。当我们在模型中校正了人口统计学特征、合并症及吸烟饮酒等危险因素，以及纳入了死亡作为风险竞争后，这一统计学差异仍然显著。

 

  我们的研究结果揭示了一个重要的现象：基于SBII识别的OSA合并失眠的患者出现2型糖尿病的风险显著升高。

 

  在比较SBII和AHI预测新发2型糖尿病的能力方面，我们通过构建预测模型，并进一步纳入SBII或AHI，评估了预测模型的改善情况。结果显示，相比AHI，基于SBII构建的2型糖尿病风险模型有更高的AIC、BIC、一致性指数、IDI和NRI指数。这为我们的健康维护提供了宝贵的线索。针对这类患者，我们应积极进行OSA和失眠的治疗，如持续正压通气及认知行为治疗，并定期评估糖代谢情况以警惕糖代谢紊乱及2型糖尿病的发生。