Questo studio osservazionale trasversale ha valutato se lo spessore del grasso sottocutaneo addominale misurato su immagini TC esistenti fosse associato al rischio di apnea ostruttiva del sonno basato sul punteggio STOP-BANG. Non è stata osservata alcuna associazione significativa tra lo spessore del grasso misurato alla TC e i punteggi STOP-BANG.
Articolo di ricerca
Spessore del grasso sottocutaneo addominale misurato tramite tomografia computerizzata e rischio di apnea ostruttiva del sonno: uno studio osservazionale trasversale
In questo articolo
Sommario
Abstract
Questo studio ha indagato se lo spessore del grasso sottocutaneo ombelicale (USFT), misurato occasionalmente su immagini di tomografia computerizzata (TC) addominale ottenute per indicazioni cliniche, fosse associato al rischio perioperatorio di apnea ostruttiva del sonno (OSA) valutato mediante il questionario STOP-BANG. In questo studio osservazionale trasversale, 64 partecipanti adulti hanno compilato il questionario STOP-BANG e lo spessore USFT è stato misurato su immagini TC addominali preesistenti utilizzando un protocollo standardizzato. Le associazioni tra USFT e variabili continue sono state valutate mediante correlazione di Spearman, mentre i confronti tra le categorie di rischio STOP-BANG sono stati effettuati utilizzando il test di Kruskal-Wallis. È stata eseguita un’analisi esplorativa di regressione logistica per valutare l’associazione tra USFT e alto rischio STOP-BANG, aggiustando per età. Non è stata osservata alcuna correlazione significativa tra USFT e punteggio STOP-BANG (ρ = 0.142, p = 0.264), e l’USFT non differiva significativamente tra le categorie di rischio STOP-BANG (p = 0.677). L’USFT era significativamente più elevato nei partecipanti che riferivano russamento (p = 0.026) e mostrava correlazioni positive con l’indice di massa corporea (BMI; ρ = 0.663, p < 0.001) e la circonferenza del collo (ρ = 0.544, p < 0.001). L’USFT non era significativamente associato a un alto rischio STOP-BANG dopo aggiustamento per età. Nel complesso, lo spessore USFT misurato mediante TC non era associato al rischio di OSA basato sul questionario STOP-BANG in questo studio. Sono necessari studi più ampi che includano diagnosi di OSA confermate da polisonnografia (PSG) e analisi multivariabili adeguatamente potenziate per determinare il potenziale ruolo delle misure di adiposità derivate dalla TC nella valutazione del rischio perioperatorio di OSA.
Introduzione
L'OSA è un disturbo respiratorio correlato al sonno caratterizzato da ostruzioni ricorrenti delle vie aeree superiori durante il sonno, che provocano ipossia intermittente, ipercapnia e frammentazione del sonno1. L'OSA è associata a comorbidità cardiovascolari e metaboliche e rappresenta una preoccupazione perioperatoria significativa poiché aumenta il rischio di ventilazione difficoltosa con maschera, intubazione tracheale difficoltosa e complicanze respiratorie postoperatorie2,3. Nonostante la sua rilevanza clinica, l'OSA rimane spesso non riconosciuta nei pazienti chirurgici, rendendo essenziale una stratificazione pragmatica del rischio perioperatorio.
L'obesità è un fattore chiave nel rischio di apnea ostruttiva del sonno (OSA) attraverso meccanismi che includono alterazioni della meccanica delle vie aeree superiori, ridotta risposta muscolare faringea ed effetti infiammatorio-metabolici legati alla disfunzione del tessuto adiposo3,4. Sebbene la polisonnografia (PSG) sia lo standard diagnostico, l'accesso limitato, i tempi di attesa e i vincoli di fattibilità durante i ricoveri chirurgici acuti spesso rendono necessario l'uso di strumenti di screening al posto di test del sonno oggettivi nei percorsi perioperatori di routine1,5. Tra questi strumenti, il questionario STOP-BANG è ampiamente utilizzato per la sua semplicità e alta sensibilità. Il punteggio comprende otto parametri — russamento, sonnolenza diurna, apnee osservate, ipertensione, BMI, età, circonferenza del collo e sesso — per classificare i pazienti in categorie di rischio OSA6,7.
Lo spessore del grasso sottocutaneo ombelicale (USFT), come indicatore dell'adiposità addominale, può influenzare la gravità e le complicanze dell'apnea ostruttiva del sonno (OSA) attraverso l'aumento dell'accumulo di grasso addominale3,8. La tomografia computerizzata (TC) è un metodo ampiamente utilizzato per valutare il tessuto adiposo addominale, fornendo un'elevata accuratezza e riproducibilità nella misurazione del grasso. Studi precedenti hanno riportato forti correlazioni tra le misurazioni del grasso sottocutaneo e viscerale basate sulla TC e i parametri antropometrici9. Tuttavia, non è ancora chiaro se la misurazione occasionale dell'USFT nella TC addominale fornisca informazioni aggiuntive rispetto alla stratificazione del rischio perioperatorio di OSA basata sul punteggio STOP-BANG.
Pertanto, lo scopo di questo studio era esplorare se lo spessore del tessuto adiposo sottocutaneo (USFT) misurato occasionalmente su immagini addominali TC esistenti ottenute per indicazioni cliniche fosse associato al rischio di apnea ostruttiva del sonno (OSA) valutato mediante il questionario STOP-BANG in pazienti chirurgici adulti. La novità di questo studio risiede nell'utilizzo di immagini TC addominali di routine per quantificare l'USFT senza ulteriore esposizione a radiazioni. Abbiamo ipotizzato che un maggiore USFT misurato alla TC fosse associato a punteggi STOP-BANG più elevati e a un aumentato rischio di OSA.
Protocollo
Questo studio osservazionale trasversale è stato approvato dal Comitato Etico dell'Ospedale Cittadino di Ankara Bilkent (data di approvazione: 9 aprile 2025; numero di approvazione: TABED-1-25-1200). Tutte le procedure sono state eseguite in conformità con i principi etici del comitato istituzionale e/o nazionale per la ricerca e con la Dichiarazione di Helsinki del 1964 e le sue successive modifiche o con standard etici equivalenti. Il consenso informato è stato ottenuto da tutti i singoli partecipanti inclusi nello studio. Nessun arruolamento di partecipanti, procedure di consenso informato, valutazioni STOP-BANG o altre raccolte di dati specifiche dello studio sono state effettuate prima dell'approvazione formale da parte del comitato etico.
Disegno dello studio e partecipanti
Lo studio è stato condotto tra il 10 aprile 2025 e il 30 giugno 2025. Erano idonei all'inclusione pazienti adulti (≥18 anni) sottoposti a TC addominale per indicazioni cliniche presso il Dipartimento di Chirurgia Generale. Le indicazioni cliniche alla TC includevano dolore addominale, sospetta malignità e trauma. I punteggi STOP-BANG sono stati ottenuti lo stesso giorno dell'esame TC, assicurando che entrambe le valutazioni riflettessero lo stesso periodo clinico. Non è stata eseguita alcuna TC aggiuntiva specificamente per questo studio. I criteri di esclusione comprendevano età <18 anni, gravidanza, rifiuto di partecipare, assenza di immagini TC addominali adeguate, interventi chirurgici addominali precedenti che avrebbero potuto interferire con misurazioni accurate del grasso, oppure dati clinici incompleti. Non sono state eseguite procedure diagnostiche o di imaging aggiuntive ai fini dello studio; tutti gli esami TC sono stati effettuati nell'ambito dell'assistenza clinica di routine. Il processo di screening e selezione dei partecipanti è riassunto in Figura 1.
Figura 1. Diagramma del flusso dei pazienti. Il diagramma di flusso illustra il processo di selezione dello studio, comprensivo del numero di pazienti sottoposti a screening, delle motivazioni per l'esclusione, del numero finale di partecipanti inclusi nell'analisi e della loro distribuzione tra le categorie di rischio STOP-BANG. I gruppi di rischio finali comprendevano partecipanti a basso rischio (n = 20), a rischio intermedio (n = 24) e ad alto rischio (n = 20). Poiché si tratta di un diagramma descrittivo del flusso dei pazienti e non di una figura statistica, le barre di errore e i test di significatività statistica non sono applicabili. Abbreviazioni: USFT, spessore del tessuto adiposo sottocutaneo ombelicale; n, numero di partecipanti. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.
Dati Clinici e Antropometrici
Sono stati registrati dati demografici e antropometrici, inclusi età, sesso, altezza, peso, IMC e circonferenza del collo. La circonferenza del collo è stata misurata utilizzando un nastro metrico flessibile e non elastico, con il partecipante in posizione eretta e la testa in posizione neutra. La misurazione è stata effettuata al livello della prominenza laringea (cartilagine tiroidea). Le misurazioni sono state registrate arrotondando al più vicino 0,1 cm. Sono state effettuate tre misurazioni e il valore medio è stato utilizzato per l'analisi. Una circonferenza del collo >40 cm è stata considerata positiva ai fini del criterio STOP-BANG. Lo stato di ipertensione e le risposte al questionario STOP-BANG sono stati raccolti al momento dell'arruolamento. Il punteggio STOP-BANG è stato calcolato in base a otto componenti: russamento, sonnolenza diurna, apnee osservate, ipertensione, IMC > 35 kg/m2, età > 50 anni, circonferenza del collo >40 cm e sesso maschile6,7.
Misurazione della USFT basata sulla TC
Tutti gli esami TC sono stati eseguiti utilizzando un tomografo computerizzato multistrato a 128 strati. I parametri di imaging erano i seguenti: tensione del tubo, 120 kV; modulazione automatica della corrente del tubo, 200–420 mA; tempo di rotazione, 0,6 s; pitch, 1,375; copertura del rivelatore, 40,0 mm; spessore della fetta di acquisizione, 3,75 mm; spessore della fetta di ricostruzione, 1,25 mm utilizzando un kernel di ricostruzione standard per tessuti molli; lunghezza del tavolo, 2000 mm. Le misurazioni sono state effettuate su immagini senza mezzo di contrasto o con mezzo di contrasto, poiché i margini del tessuto adiposo sottocutaneo sono chiaramente distinguibili indipendentemente dall'amministrazione del mezzo di contrasto. La valutazione delle immagini è stata eseguita mediante il software ProHIMS PACS Viewer (versione 2024.5.0) con impostazioni standard della finestra addominale per tessuti molli (ampiezza della finestra, 400 HU; livello della finestra, 40 HU). Per ridurre al minimo la variabilità inter-osservatore, tutte le valutazioni delle immagini sono state effettuate da un singolo radiologo con oltre 10 anni di esperienza nell'interpretazione di TC addominali. Le misurazioni sono state ottenute da immagini TC esistenti, senza esposizione aggiuntiva alle radiazioni.
Lo spessore sottocutaneo dell'addome (USFT) è stato misurato su sezioni assiali di TC al livello dell'ombelico. Il livello esatto dell'ombelico è stato determinato identificando il reperto anatomico della cicatrice ombelicale sulla parete addominale anteriore. Le misurazioni sono state eseguite secondo un protocollo standardizzato, calcolando la distanza tra la superficie cutanea e la guaina anteriore del muscolo retto addominale (fascia muscolare). Come descritto nel precedente protocollo, le misurazioni sono state effettuate su tre sezioni assiali consecutive a questo livello e i valori sono stati mediati per l'analisi finale.
Il radiologo valutatore è stato tenuto all'oscuro dei punteggi STOP-BANG e degli esiti clinici dei partecipanti durante l'analisi delle immagini. Per valutare l'affidabilità intra-osservatore, un sottoinsieme casuale di 20 scansioni TC è stato riesaminato dallo stesso radiologo in cieco. L'affidabilità è stata valutata utilizzando il coefficiente di correlazione intraclasse (ICC). L'affidabilità delle misurazioni intra-osservatore è risultata buona, con un ICC di 0,79. Un esempio rappresentativo della tecnica di misurazione è presentato in Figura 2.
Figura 2. Misurazione rappresentativa dello spessore del grasso sottocutaneo ombelicale su un'immagine tomografica addominale. Un'immagine tomografica assiale rappresentativa (TC) al livello ombelicale mostra la misurazione dello spessore del grasso sottocutaneo ombelicale (USFT). Il calibro di misurazione verticale indica la distanza perpendicolare tra la superficie cutanea anteriore e la guaina anteriore del muscolo retto addominale (fascia muscolare). L'immagine rappresenta una singola sezione assiale di un partecipante e illustra esclusivamente la tecnica di misurazione. Per l'analisi dello studio, l'USFT è stato misurato su tre sezioni assiali consecutive al livello ombelicale, e la media delle tre misurazioni è stata utilizzata come valore finale di USFT. R, destra; L, sinistra; TC, tomografia computerizzata; USFT, spessore del grasso sottocutaneo ombelicale. Cliccare qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.
Risultati e classificazione del rischio secondo STOP-BANG
L'esito primario è stata l'associazione tra USFT e punteggio STOP-BANG. I punteggi STOP-BANG sono stati analizzati sia come variabile continua sia come gruppi di rischio categoriali: basso rischio (0–2), rischio intermedio (3–4) e alto rischio (≥5)7. È stato scelto il valore soglia ≥5 per la classificazione ad alto rischio perché offre una specificità maggiore ed è più fortemente associato all'OSA da moderata a grave, condizione particolarmente rilevante nel contesto perioperatorio.
Considerazioni sulla dimensione del campione
La dimensione del campione dello studio (n = 64) è stata determinata in base alla fattibilità durante il periodo dello studio. Data la scarsità di dati precedenti sulla relazione tra USFT derivato dalla TC e punteggio STOP-BANG, lo studio è stato progettato come un'analisi esplorativa volta a generare ipotesi, piuttosto che come uno studio confermativo calibrato per rilevare piccoli effetti. Di conseguenza, i risultati sono stati interpretati ponendo l'accento sulle stime degli effetti e sulla rilevanza clinica, piuttosto che esclusivamente sulla significatività statistica.
Analisi statistica
Le analisi statistiche sono state eseguite utilizzando Python (versione 3.10.12), con pandas (versione 1.5.3), SciPy (versione 1.10.1) e statsmodels (versione 0.14.0). Matplotlib (versione 3.7.1) e seaborn (versione 0.12.2) sono stati utilizzati per la visualizzazione dei dati. La normalità delle variabili continue è stata valutata mediante il test di Shapiro–Wilk. Le variabili con distribuzione normale sono state riportate come media ± deviazione standard, mentre quelle con distribuzione non normale sono state espresse come mediana (minimo–massimo, intervallo interquartile [IQR]).
I confronti tra gruppi nelle tre categorie di rischio STOP-BANG sono stati valutati mediante il test di Kruskal–Wallis. È stata inoltre valutata l'associazione tra USFT e i singoli componenti del questionario STOP-BANG: il test U di Mann–Whitney è stato applicato alle variabili categoriali dicotomiche, mentre la correlazione di Spearman è stata utilizzata per le variabili continue.
Sono stati utilizzati modelli di regressione logistica per valutare l'associazione tra USFT e alto rischio di OSA basato sul punteggio STOP-BANG. La variabile dipendente in tutti i modelli era il rischio elevato secondo STOP-BANG, definito rigorosamente come un punteggio ≥5. Data la limitata numerosità dei casi ad alto rischio confermati (n = 20), si è evitata la regressione logistica multivariata convenzionale con molteplici covariate, al fine di ridurre il fenomeno di overfitting. In alternativa, è stato incluso esplicitamente un modello minimo standard di regressione logistica contenente soltanto due variabili indipendenti: USFT e età. Inoltre, è stata effettuata una regressione logistica con penalizzazione L2 (Ridge) utilizzando le stesse variabili dipendenti e indipendenti. Per il modello penalizzato, il parametro di regolarizzazione (alpha) è stato impostato a 1,0 per applicare una penalizzazione standard, riducendo così i coefficienti al fine di prevenire varianze estreme. Sono stati calcolati gli odds ratio (OR) con intervalli di confidenza al 95% (IC). Un valore di p <0,05 è stato considerato statisticamente significativo per tutte le analisi.
Risultati
Disegno dello studio e partecipanti
Durante il periodo dello studio, un totale di 115 pazienti presentati con indicazioni cliniche rilevanti, inclusi dolore addominale, sospetta malignità o trauma, sono stati valutati per l'idoneità. Tre pazienti sono stati esclusi a causa della gravidanza e non hanno eseguito la scansione TC. Tra i pazienti rimanenti, 24 sono stati esclusi perché non era disponibile un'immagine TC addominale clinicamente adeguata. Ulteriori 24 pazienti sono stati esclusi a causa del rifiuto di partecipare o di compilare il questionario STOP-BANG (n = 10), di precedenti interventi chirurgici addominali (n = 8) o di dati clinici incompleti (n = 6). Di conseguenza, 64 pazienti sono stati arruolati e inclusi nell'analisi finale (Figura 1).
Un totale di 64 partecipanti è stato incluso nell'analisi, comprendente 32 donne (50,0%) e 32 uomini (50,0%). L'età mediana era di 60 anni (intervallo, 22–85 anni). La circonferenza media del collo era di 38,44 ± 2,68 cm e l'IMC mediano era di 25,4 kg/m2 (intervallo, 14,9–51,4 kg/m2). Il punteggio mediano dello STOP-BANG era di 4 (intervallo, 0–7) e lo spessore mediano della USFT era di 25,07 mm (intervallo, 11,85–53,28 mm). Le caratteristiche demografiche, antropometriche e cliniche di base sono riassunte nella Tabella 1.
| Variabile | N = 64 |
| Età (anni), mediana (min–max; IQR) | 60,0 (22–85; 18,0) |
| Altezza (cm), media ± DS | 166,11 ± 8,3 |
| Peso (kg), mediana (min–max; IQR) | 70,0 (38–145; 21,25) |
| IMC (kg/m²), mediana (min–max; IQR) | 25,4 (14,9–51,4; 6,95) |
| Circonferenza del collo (cm), media ± DS | 38,44 ± 2,68 |
| Punteggio STOP-BANG (0–8), mediana (min–max; IQR) | 4,0 (0–7; 3) |
| USFT (mm), mediana (min–max; IQR) | 25,07 (11,85–53,28; 12,22) |
| Sesso, n (%) | |
| Maschio | 32 (50,0) |
| Femmina | 32 (50,0) |
| Ipertensione, n (%) | |
| Sì | 28 (43,8) |
| No | 36 (56,3) |
| Russamento, n (%) | |
| Sì | 51 (79,7) |
| No | 13 (20,3) |
| Stanchezza, n (%) | |
| Sì | 41 (64,1) |
| No | 23 (35,9) |
| Apnea osservata, n (%) | |
| Sì | 1 (1,6) |
| No | 63 (98,4) |
Tabella 1: Caratteristiche demografiche e cliniche dei partecipanti allo studio. Vengono presentate le caratteristiche demografiche, antropometriche e cliniche dei 64 partecipanti inclusi nell'analisi finale. Le variabili continue sono riportate come media ± deviazione standard (DS) o mediana (minimo–massimo; intervallo interquartile [IIQ]), secondo opportunità, e le variabili categoriche sono riportate come numero (percentuale). BMI, indice di massa corporea; USFT, spessore del grasso sottocutaneo ombelicale; DS, deviazione standard; IIQ, intervallo interquartile; min, minimo; max, massimo; n, numero di partecipanti.
Tabella 1 mostra le caratteristiche demografiche, antropometriche e cliniche di base della coorte dello studio (n = 64). Le variabili categoriche includono il sesso e le risposte cliniche binarie (sì/no) per ipertensione, russamento, stanchezza diurna e apnea osservata. Le variabili continue con distribuzione normale (altezza e circonferenza del collo) sono riportate come media ± DS. Le variabili continue con distribuzione non normale (età, peso, BMI, punteggio STOP-BANG e USFT) sono riportate come mediana (minimo–massimo; IQR). Le variabili categoriche sono riportate come n (%). Poiché la Tabella 1 presenta statistiche descrittive di base, non sono stati eseguiti test statistici comparativi e i valori di p non sono applicabili.
Dati clinici e antropometrici
Non è stata osservata alcuna correlazione statisticamente significativa tra il punteggio STOP-BANG e il valore USFT (ρ di Spearman = 0,142, p = 0,264). Analogamente, il valore USFT non differiva in modo significativo tra le categorie a basso, intermedio e alto rischio secondo il test STOP-BANG (H di Kruskal-Wallis = 0,781, p = 0,677). Le categorie finali di rischio verificate includevano 20 partecipanti (31,3%) a basso rischio, 24 (37,5%) a rischio intermedio e 20 (31,3%) ad alto rischio (Figura 1 e Tabella 2).
| Variabile | n (%) | Analisi | Mediana (IQR) | Statistica del test | Valore p | Dimensione dell'effetto |
| Punteggio STOP-BANG | 64 (100) | Correlazione di Spearman | 4,0 (2,0–5,0) | ρ = 0,142 | 0,264 | — |
| Categoria di rischio STOP-BANG | 64 (100) | Test di Kruskal-Wallis | — | H = 0,781 | 0,677 | — |
| Rischio basso (0–2) | 20 (31,3) | — | 23,7 (19,6–32,4) | — | — | — |
| Rischio intermedio (3–4) | 24 (37,5) | — | 26,6 (20,4–34,8) | — | — | — |
| Rischio elevato (≥5) | 20 (31,3) | — | 25,3 (22,4–30,2) | — | — | — |
| Russamento | 64 (100) | Test U di Mann-Whitney | — | U = 198,0 | 0,026 | 0,278 |
| No | 13 (20,3) | — | 20,0 (16,3–27,5) | — | — | — |
| Sì | 51 (79,7) | — | 25,3 (21,2–36,1) | — | — | — |
| Stanchezza | 64 (100) | Test U di Mann-Whitney | — | U = 471,0 | 1 | 0,001 |
| No | 23 (35,9) | — | 24,1 (20,0–32,6) | — | — | — |
| Sì | 41 (64,1) | — | 25,3 (20,9–31,3) | — | — | — |
| Iperensione | 64 (100) | Test U di Mann-Whitney | — | U = 497,0 | 0,93 | 0,012 |
| No | 36 (56,3) | — | 24,9 (19,9–32,6) | — | — | — |
| Sì | 28 (43,8) | — | 25,1 (21,1–30,4) | — | — | — |
| Sesso | 64 (100) | Test U di Mann-Whitney | — | U = 546,0 | 0,653 | 0,057 |
| Femmina | 32 (50,0) | — | 25,1 (20,2–33,1) | — | — | — |
| Maschio | 32 (50,0) | — | 24,9 (20,6–29,9) | — | — | — |
| Età (anni) | 64 (100) | Correlazione di Spearman | 60,0 (52,0–70,0) | ρ = −0,067 | 0,6 | — |
| Indice di massa corporea (kg/m²) | 64 (100) | Correlazione di Spearman | 25,4 (22,5–29,5) | ρ = 0,663 | <0,001 | — |
| Circonferenza del collo (cm) | 64 (100) | Correlazione di Spearman | 39,0 (36,8–40,0) | ρ = 0,544 | <0,001 | — |
Tabella 2: Analisi statistica delle associazioni tra lo spessore del grasso sottocutaneo ombelicale e il punteggio STOP-BANG e le sue componenti. Le associazioni tra USFT e le variabili continue sono state valutate mediante correlazione rank di Spearman. Le differenze nell'USFT tra gruppi dicotomici sono state valutate con il test U di Mann-Whitney, mentre le differenze tra le tre categorie di rischio STOP-BANG sono state valutate con il test di Kruskal-Wallis. Per i confronti categorici, i valori nella colonna Mediana (IQR) rappresentano l'USFT in millimetri; per le analisi con variabili continue, i valori rappresentano la variabile corrispondente. La significatività statistica è stata definita come p < 0,05. BMI, indice di massa corporea; IQR, intervallo interquartile; USFT, spessore del grasso sottocutaneo ombelicale; U, statistica U di Mann-Whitney; H, statistica del test di Kruskal-Wallis; ρ, coefficiente di correlazione rank di Spearman; n, numero di partecipanti.
L'USFT era significativamente più elevato nei partecipanti che riferivano di russare rispetto a quelli che non lo facevano (U = 198,0, p = 0,026). Al contrario, non sono state osservate associazioni significative tra USFT e stanchezza diurna (U = 471,0, p = 1,000), ipertensione (U = 497,0, p = 0,930), sesso (U = 546,0, p = 0,653) o età (ρ = −0,067, p = 0,600). Sono state osservate correlazioni positive tra USFT e BMI (ρ = 0,663, p < 0,001) e tra USFT e circonferenza del collo (ρ = 0,544, p < 0,001). Le associazioni tra USFT e il punteggio STOP-BANG e le sue componenti sono riassunte nella Tabella 2.
Tabella 2 presenta la valutazione statistica delle relazioni tra USFT e le variabili demografiche, antropometriche e cliniche, inclusivo del punteggio complessivo STOP-BANG. La dimensione totale del campione era n = 64. Le analisi categoriali includevano le categorie di rischio STOP-BANG (basso rischio, 0–2; rischio intermedio, 3–4; alto rischio, ≥5), variabili cliniche binarie (sì/no per russamento, stanchezza diurna e ipertensione) e sesso (femmina/maschio). L'apnea osservata è stata esclusa dall'analisi comparativa a causa dello squilibrio estremo tra i gruppi (n = 1 per “sì”). La dispersione dei dati per le variabili continue non normalmente distribuite è riportata come mediana (IQR). È stato utilizzato il coefficiente di correlazione di Spearman per le variabili continue (età, BMI, circonferenza del collo e punteggio STOP-BANG), il test di Kruskal-Wallis per il confronto tra le tre categorie di rischio STOP-BANG e il test U di Mann-Whitney per le variabili categoriali dicotomiche. Le dimensioni dell'effetto sono riportate laddove applicabili. La significatività statistica è stata definita come p < 0,05.
Risultati e classificazione del rischio secondo STOP-BANG
Venti partecipanti (31,3%) sono stati classificati come ad alto rischio per OSA sulla base di un punteggio STOP-BANG ≥5. Questa classificazione ad alto rischio è coerente con la distribuzione finale dei gruppi di rischio presentata in Figura 1 e Tabella 2.
Analisi statistica
Data la limitata numerosità dei casi ad alto rischio, le analisi multivariabili esplorative si sono limitate a modelli minimi di regressione logistica aggiustati per età e con penalizzazione L2. Nel modello minimo di regressione logistica aggiustato per età, il valore USFT non è risultato associato a un elevato rischio di OSA basato sul punteggio STOP-BANG (OR = 1,00; IC 95%, 0,95–1,06; p = 0,936). Anche il modello di regressione logistica con penalizzazione L2 ha fornito un risultato coerente (OR = 0,98; IC 95%, 0,93–1,04; p = 0,472). Tra i 64 partecipanti, 20 (31,3%) hanno subito un intervento chirurgico per ernia addominale.
Complessivamente, lo spessore del tessuto adiposo sottocutaneo del collo (USFT) non è risultato significativamente associato al punteggio STOP-BANG né alle categorie di rischio STOP-BANG. L'USFT era significativamente più elevato nei partecipanti che riferivano russamento ed era positivamente correlato all'indice di massa corporea (BMI) e alla circonferenza del collo; tuttavia, non è risultato associato a un elevato rischio di apnea ostruttiva del sonno (OSA) basato sul punteggio STOP-BANG, dopo aggiustamento per età nell'analisi di regressione esplorativa. Questi risultati non supportano l'ipotesi dello studio secondo cui un maggiore spessore del tessuto adiposo sottocutaneo del collo misurato mediante tomografia computerizzata sarebbe associato a punteggi STOP-BANG più elevati e a un aumentato rischio di OSA basato sul punteggio STOP-BANG.
Disponibilità dei dati:
Il set di dati a livello di singolo partecipante, reso anonimo, utilizzato per le analisi finali è fornito insieme a questo articolo come File di dati supplementari 1. Il set di dati dello studio e il codice di analisi sono stati inoltre depositati in Zenodo (DOI: 10.5281/zenodo.21969483); attualmente l'accesso ai file depositati è limitato. Il set di dati supplementari allegato a questo articolo rappresenta il set di dati finale, verificato e a livello di singolo partecipante, utilizzato per le analisi riportate.
File di dati supplementari 1. Dataset a livello di singolo partecipante anonimizzato utilizzato per le analisi dello studio. Il file contiene i dati relativi ai 64 partecipanti inclusi nell'analisi finale. Le variabili includono età, sesso, altezza, peso, indice di massa corporea (BMI), stato di ipertensione, russamento, stanchezza, apnea osservata, circonferenza del collo, criterio dicotomizzato della circonferenza del collo secondo lo STOP-BANG (>40 cm), punteggio STOP-BANG e spessore del grasso sottocutaneo ombelicale (USFT). Le variabili binarie sono codificate come indicato nelle intestazioni di colonna. Il dataset non presenta valori mancanti per le variabili incluse in questo file. Cliccare qui per scaricare il file.
Discussione
In questo studio osservazionale trasversale, non è stata osservata un'associazione statisticamente significativa tra lo spessore del tessuto adiposo sottocutaneo misurato con TC (USFT) e il punteggio STOP-BANG o le categorie di rischio di OSA basate sul STOP-BANG. L'assenza di associazione è persistita dopo aggiustamento per età, suggerendo che l'USFT da solo potrebbe non riflettere adeguatamente il rischio di OSA in questa popolazione in studio. Tuttavia, l'USFT è risultato significativamente associato all'indice di massa corporea (BMI) e alla circonferenza del collo, confermando la sua relazione con l'adiposità generale e quella della parte superiore del corpo. L'associazione con il russamento potrebbe inoltre indicare una relazione tra adiposità sottocutanea e singoli componenti del rischio di OSA, sebbene questo risultato debba essere interpretato con cautela. Questi risultati sono coerenti con la natura multifattoriale dell'OSA, in cui fattori anatomici, metabolici e demografici contribuiscono al rischio della malattia piuttosto che una singola misura dell'adiposità. Questo studio ha valutato l'associazione tra due misure indirette: lo spessore del grasso sottocutaneo basato sulla TC e un punteggio di rischio per l'OSA basato su questionario, il STOP-BANG. Pertanto, i risultati dovrebbero essere interpretati come un'indicazione di sovrapposizione tra costrutti di misurazione, piuttosto che come una vera previsione della malattia.
Nello studio non è stata eseguita la PSG e l'OSA è stata valutata mediante il questionario STOP-BANG. Sebbene STOP-BANG sia uno strumento di screening ampiamente utilizzato e possa fungere da valutazione di triage quando l'accesso alla PSG è limitato, non dovrebbe sostituire i test oggettivi del sonno. La sua limitata specificità potrebbe portare a una classificazione errata e indebolire la relazione osservata tra USFT e OSA diagnosticata oggettivamente1,5,10. Pertanto, i risultati attuali devono essere interpretati come una valutazione dell'associazione trasversale tra USFT e punteggio STOP-BANG, piuttosto che come evidenza di un'associazione con OSA diagnosticata oggettivamente. Nello studio attuale, l'USFT ha mostrato forti correlazioni positive con il BMI e la circonferenza del collo, suggerendo che potrebbe riflettere principalmente caratteristiche legate all'obesità generale piuttosto che avere un'associazione indipendente con il rischio di OSA. Ricerche precedenti hanno riportato in modo simile correlazioni tra lo spessore del grasso sottocutaneo misurato mediante ecografia a livello del collo, del torace e delle regioni addominali e variabili antropometriche, mentre lo spessore del tessuto adiposo sottocutaneo addominale misurato 2 cm sopra l'ombelico e lo spessore del tessuto adiposo sottocutaneo misurato sulla seconda spazio intercostale sono stati associati al rischio di OSA in popolazioni selezionate8.
Tuttavia, la relazione tra tessuto adiposo viscerale e sottocutaneo e il rischio di apnea ostruttiva del sonno (OSA) non è necessariamente equivalente. Ricerche precedenti hanno mostrato che l'adiposità viscerale potrebbe essere più strettamente correlata al rischio e alla gravità dell'OSA, mentre l'adiposità sottocutanea potrebbe avere un ruolo più limitato11,12. Evidenze precedenti suggeriscono che individui con un rischio maggiore di OSA potrebbero presentare una maggiore adipe viscerale. Nel nostro studio, l'assenza di un'associazione significativa tra lo spessore del tessuto adiposo sottocutaneo misurato ecograficamente (USFT) e il punteggio STOP-BANG potrebbe quindi riflettere il fatto che è stato valutato solo lo spessore del grasso sottocutaneo, mentre l'adiposità viscerale e la distribuzione del grasso in altre regioni anatomiche non sono state analizzate. L'indice di massa corporea (BMI) e la circonferenza del collo sono parametri antropometrici consolidati associati al rischio di OSA, con la circonferenza del collo riportata anche come correlata alla gravità dell'OSA13,14. Nel nostro studio, le forti correlazioni tra USFT, BMI e circonferenza del collo suggeriscono una varianza condivisa e una possibile collinearità tra le misure legate all'obesità, il che potrebbe aver limitato la capacità dell'USFT di fornire informazioni aggiuntive rispetto ai componenti consolidati del punteggio STOP-BANG. Nel nostro studio, l'USFT era significativamente associato al russamento. Tuttavia, questo risultato va interpretato con cautela, poiché il russamento è influenzato da diversi fattori, tra cui l'anatomia delle vie aeree superiori, il tono muscolare faringeo, la resistenza nasale e la predisposizione genetica. Inoltre, il russamento è stato auto-riferito, il che potrebbe aver introdotto un bias di segnalazione, e la dimensione relativamente ridotta del campione potrebbe aver limitato la potenza statistica necessaria per definire l'intensità di questa associazione.
Il sesso maschile è un fattore di rischio ben consolidato per l'OSA1,3. Ciò è attribuito in larga misura alle differenze ormonali tra uomini e donne, che influenzano anche i modelli di distribuzione del grasso. Negli uomini, il tessuto adiposo tende ad accumularsi prevalentemente in regioni viscerali, mentre le donne mostrano una maggiore proporzione di deposito adiposo sottocutaneo3,4. In linea con queste differenze fisiologiche, studi precedenti hanno riportato che la gravità dell'OSA è maggiore negli uomini rispetto alle donne con BMI e circonferenza vita comparabili1,3. Tuttavia, nel nostro studio lo spessore del grasso sottocutaneo (USFT) non differiva significativamente in base al sesso. Ipotesizziamo che questo risultato possa essere spiegato da diversi fattori, tra cui la dimensione limitata del campione, il fatto che sia stato misurato solo lo spessore del grasso sottocutaneo e l'assenza della valutazione del grasso viscerale, che potrebbe svolgere un ruolo più critico nelle differenze legate al sesso nella gravità dell'OSA. L'OSA è inoltre riconosciuta come un disturbo del sonno correlato all'età1,3. Inoltre, in individui con BMI più elevato, è stato riportato un aumento significativo e positivo del volume del grasso para-faringeo con l'avanzare dell'età15. Nonostante questi risultati, la mancanza di un'associazione statisticamente significativa tra USFT ed età nel nostro studio potrebbe essere legata al fatto che la misurazione si è concentrata esclusivamente sul grasso sottocutaneo a livello ombelicale e alla dimensione limitata del campione.
L'assenza di un'associazione statisticamente significativa tra USFT e ipertensione nel nostro campione potrebbe riflettere la natura complessa della relazione tra obesità e ipertensione descritta in letteratura. Evidenze epidemiologiche supportano fortemente l'obesità come un importante fattore di rischio per l'ipertensione; tuttavia, questa relazione è influenzata da molteplici fattori interagenti, tra cui il sesso, le caratteristiche demografiche, il background genetico, i meccanismi neuroormonali e i fattori ambientali16. Studi precedenti hanno dimostrato che l'indice di adiposità viscerale e il prodotto di accumulo lipidico sono associati a un aumentato rischio di OSA e potrebbero rappresentare marcatori predittivi potenziali17. In particolare, l'obesità di tipo androide, caratterizzata da un maggiore accumulo di grasso viscerale, è risultata più fortemente associata all'ipertensione rispetto all'obesità di tipo ginoide16. Pertanto, la mancanza di un'associazione significativa nel nostro studio potrebbe riflettere in parte il fatto che abbiamo misurato soltanto lo spessore del grasso sottocutaneo a livello ombelicale, senza valutare l'adiposità viscerale. Negli individui obesi, un aumento dello spessore del tessuto adiposo sottocutaneo all'ombelico è un reperto atteso3. La sonnolenza diurna e le apnee osservate sono sintomi comuni nei pazienti con OSA18,19. Di conseguenza, abbiamo inizialmente ipotizzato che lo spessore del tessuto adiposo sottocutaneo all'ombelico fosse associato a queste manifestazioni cliniche. Tuttavia, la nostra analisi non ha rivelato alcuna associazione significativa tra USFT e sonnolenza diurna. Questo risultato potrebbe essere spiegato dalla natura multifattoriale dei sintomi dell'OSA, che sono influenzati non solo dall'adiposità sottocutanea addominale, ma anche dall'accumulo di grasso viscerale, dall'anatomia delle vie aeree superiori, da fattori neuromuscolari e dalla predisposizione genetica. Inoltre, parametri soggettivi come la sonnolenza diurna si basano sulla dichiarazione autonoma del paziente, il che potrebbe introdurre eterogeneità nelle misurazioni. La dimensione relativamente ridotta del campione del nostro studio e l'attenzione esclusiva alle misurazioni del grasso sottocutaneo ombelicale potrebbero aver contribuito anche all'assenza di un'associazione significativa. Studi precedenti hanno riportato che il tessuto adiposo viscerale è più fortemente associato all'OSA, mentre il grasso sottocutaneo svolge un ruolo più limitato nel riflettere questi sintomi clinici.
I limiti di questo studio comprendono la dimensione relativamente ridotta del campione e il fatto che lo studio è stato condotto in un singolo centro. Inoltre, nella presente ricerca non è stata eseguita la PSG, attualmente considerata il gold standard per la diagnosi dell'OSA, e la limitata specificità del test STOP-BANG come strumento di screening potrebbe aver contribuito alla debole relazione apparente tra USFT e OSA. Inoltre, le misurazioni TC si sono limitate al tessuto adiposo sottocutaneo a livello ombelicale, mentre il tessuto adiposo viscerale o la distribuzione del grasso in altre regioni corporee non sono stati valutati. Nonostante l'assenza di un'associazione tra USFT e STOP-BANG, la valutazione opportunistica dell'adiposità basata sulla TC potrebbe comunque avere un potenziale nella ricerca relativa allo screening perioperatorio. Le misure derivate dalla TC, in particolare l'adiposità viscerale, potrebbero essere esplorate come marcatori complementari insieme ai fattori di rischio clinici già consolidati. Sono necessari ulteriori studi per determinare se tali misure siano indipendentemente associate al rischio di OSA in aggiunta alle valutazioni cliniche convenzionali. In conclusione, l'USFT misurato mediante TC non è risultato significativamente associato al punteggio STOP-BANG né alle categorie di rischio di OSA basate sullo STOP-BANG, e questa mancanza di associazione è persistita dopo aggiustamento per età. Sebbene l'USFT fosse significativamente associato a parametri legati all'obesità, tra cui BMI e circonferenza del collo, e al russamento, questi risultati non dimostrano un rapporto diretto tra grasso sottocutaneo addominale e OSA diagnosticata oggettivamente. Pertanto, l'USFT da solo non sembra riflettere adeguatamente il rischio di OSA basato sullo STOP-BANG. Sono necessari studi futuri con campioni più ampi, valutazione oggettiva dell'OSA mediante PSG e una valutazione completa della distribuzione del tessuto adiposo viscerale e sottocutaneo per chiarire il potenziale ruolo delle misure di adiposità derivate dalla TC nella stratificazione del rischio di OSA.
Dichiarazioni
Conflitto di interessi:
Gli autori dichiarano di non avere conflitti di interessi.
Ringraziamenti
Gli autori riconoscono l'utilizzo di ChatGPT di OpenAI (GPT-5) per assistenza nella revisione linguistica e nella correzione grammaticale durante la preparazione del manoscritto. Tutti i contenuti del manoscritto e le interpretazioni scientifiche sono stati esaminati e approvati dagli autori. Nessun finanziamento è stato ricevuto per questa ricerca.
Materiali
| Nome | Azienda | Numero di catalogo | Commenti |
|---|---|---|---|
| Scanner TC a multidetettore a 128 strati | GE Healthcare | Revolution EVO EX/EL | RRID non disponibile |
| Nastro flessibile metrico | Lufkin | 50' x 3/8 | RRID non disponibile |
| matplotlib | Python Software Foundation | Versione 3.7.1 | SCR_008624 |
| pandas | Python Software Foundation | Versione 1.5.3 | SCR_018214 |
| Visualizzatore ProHIMS PACS | ProHIMS | Versione 2024.5.0 | RRID non disponibile |
| Python | Python Software Foundation | Versione 3.10.12 | SCR_008394 |
| scipy | Python Software Foundation | Versione 1.10.1 | SCR_008058 |
| seaborn | Python Software Foundation | Versione 0.12.2 | SCR_018132 |
| statsmodels | Python Software Foundation | Versione 0.14.0 | SCR_016074 |
| Questionario STOP-BANG | Università di Toronto (Chung F. et al.) | N/A | RRID non disponibile |
| Dati dello studio e codice di analisi | Zenodo | DOI: 10.5281/zenodo.21969483 | RRID non disponibile |
Riferimenti
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