Este estudo observacional transversal avaliou se a espessura da gordura subcutânea abdominal medida em imagens de TC existentes estava associada ao risco de apneia obstrutiva do sono baseado no STOP-BANG. Nenhuma associação significativa foi observada entre a espessura da gordura medida por TC e os escores do STOP-BANG.
Artigo de investigação
Espessura da Gordura Subcutânea Abdominal Medida por Tomografia Computadorizada e Risco de Apneia Obstrutiva do Sono: Um Estudo Observacional Transversal
Neste artigo
Resumo
Resumo
Este estudo investigou se a espessura da gordura subcutânea umbilical (USFT), medida ocasionalmente em imagens abdominais de tomografia computadorizada (TC) obtidas por indicações clínicas, estava associada ao risco perioperatório de apneia obstrutiva do sono (OSA), avaliado por meio do questionário STOP-BANG. Neste estudo observacional transversal, 64 participantes adultos preencheram o questionário STOP-BANG, e a USFT foi medida em imagens abdominais de TC pré-existentes utilizando um protocolo padronizado. As associações entre USFT e variáveis contínuas foram avaliadas por meio da correlação de Spearman, enquanto comparações entre categorias de risco STOP-BANG foram realizadas utilizando o teste de Kruskal–Wallis. Uma regressão logística exploratória foi utilizada para avaliar a associação entre USFT e alto risco STOP-BANG após ajuste para idade. Nenhuma correlação significativa foi observada entre USFT e escore STOP-BANG (ρ = 0,142, p = 0,264), e a USFT não diferiu significativamente entre as categorias de risco STOP-BANG (p = 0,677). A USFT foi significativamente maior entre participantes que relataram ronco (p = 0,026) e apresentou correlações positivas com o índice de massa corporal (IMC; ρ = 0,663, p < 0,001) e a circunferência do pescoço (ρ = 0,544, p < 0,001). A USFT não esteve significativamente associada ao alto risco STOP-BANG após ajuste para idade. No geral, a USFT medida por TC não esteve associada ao risco de OSA baseado no STOP-BANG neste estudo. Estudos maiores, que incluam OSA confirmada por polissonografia (PSG) e análises multivariáveis com poder estatístico adequado, são necessários para determinar o possível papel das medidas de adiposidade derivadas de TC na avaliação do risco perioperatório de OSA.
Introdução
A AOS é um distúrbio respiratório relacionado ao sono caracterizado por obstruções recorrentes das vias aéreas superiores durante o sono, levando à hipóxia intermitente, hipercapnia e fragmentação do sono1. A AOS está associada a comorbidades cardiovasculares e metabólicas e representa uma preocupação perioperatória importante, pois aumenta o risco de ventilação difícil com máscara, intubação traqueal difícil e complicações respiratórias pós-operatórias2,3. Apesar de sua relevância clínica, a AOS frequentemente permanece não reconhecida em pacientes cirúrgicos, tornando essencial a estratificação pragmática de risco no período perioperatório.
A obesidade é um fator importante no risco de AOS por meio de mecanismos como alterações na mecânica das vias aéreas superiores, redução da resposta muscular faríngea e efeitos inflamatórios-metabólicos relacionados à disfunção do tecido adiposo3,4. Embora a PSG seja o padrão-ouro diagnóstico, o acesso limitado, os tempos de espera e as restrições de viabilidade durante admissões cirúrgicas agudas muitas vezes exigem o uso de instrumentos de triagem em vez de testes objetivos de sono nos fluxos de trabalho perioperatórios de rotina1,5. Dentre esses instrumentos, o questionário STOP-BANG é amplamente utilizado devido à sua simplicidade e alta sensibilidade. A pontuação incorpora oito parâmetros — ronco, sonolência diurna, apneia observada, hipertensão, IMC, idade, circunferência do pescoço e sexo — para classificar pacientes em categorias de risco de AOS6,7.
A espessura da gordura subcutânea umbilical (ESGU), como indicador de adiposidade abdominal, pode influenciar a gravidade e as complicações da AOS por meio do aumento do acúmulo de gordura abdominal3,8. A TC é um método amplamente utilizado para avaliar o tecido adiposo abdominal, proporcionando alta precisão e reprodutibilidade na medição da gordura. Estudos anteriores relataram fortes correlações entre as medições de gordura subcutânea e visceral baseadas em TC e parâmetros antropométricos9. No entanto, se a medição oportunista da ESGU na TC abdominal fornece informações adicionais em relação à estratificação de risco perioperatório de AOS baseada no STOP-BANG permanece incerto.
Portanto, este estudo teve como objetivo investigar se a TGSU medida oportunisticamente em imagens abdominais de TC existentes, obtidas para indicações clínicas, está associada ao risco de SAOS avaliado por meio do questionário STOP-BANG em pacientes cirúrgicos adultos. A novidade deste estudo reside no uso de imagens abdominais de TC rotineiramente adquiridas para quantificar a TGSU, sem exposição adicional à radiação. Hipotetizamos que uma TGSU maior medida por TC estaria associada a escores STOP-BANG mais elevados e maior risco de SAOS.
Protocolo
Este estudo observacional transversal foi aprovado pelo Comitê de Ética do Hospital Municipal de Ancara Bilkent (data de aprovação: 9 de abril de 2025; número de aprovação: TABED-1-25-1200). Todos os procedimentos foram realizados de acordo com os padrões éticos dos comitês institucionais e/ou nacionais de pesquisa e com a Declaração de Helsinque de 1964 e suas emendas posteriores ou padrões éticos comparáveis. O consentimento informado foi obtido de todos os participantes individuais incluídos no estudo. Nenhum recrutamento de participantes, procedimentos de consentimento informado, avaliações STOP-BANG ou outra coleta de dados específicos do estudo ocorreram antes da aprovação formal pelo comitê de ética.
Desenho do Estudo e Participantes
Este estudo foi conduzido entre 10 de abril de 2025 e 30 de junho de 2025. Pacientes adultos (≥18 anos) que realizaram tomografia computadorizada abdominal por indicações clínicas no Departamento de Cirurgia Geral foram elegíveis para inclusão. As indicações clínicas para a tomografia computadorizada incluíram dor abdominal, suspeita de malignidade e trauma. Os escores STOP-BANG foram obtidos no mesmo dia do exame de TC, garantindo que ambas as avaliações refletissem o mesmo período clínico. Nenhuma imagem adicional de TC foi realizada especificamente para este estudo. Os critérios de exclusão foram idade <18 anos, gravidez, recusa em participar, ausência de imagens abdominais adequadas de TC, cirurgia abdominal prévia que pudesse interferir nas medidas precisas de gordura ou dados clínicos incompletos. Nenhum exame de imagem ou procedimento diagnóstico adicional foi realizado com fins do estudo; todos os exames de TC foram realizados como parte do atendimento clínico de rotina. O processo de triagem e seleção dos participantes é resumido na Figura 1.
Figura 1. Diagrama de fluxo dos pacientes. O fluxograma ilustra o processo de seleção do estudo, incluindo o número de pacientes triados, os motivos de exclusão, o número final de participantes incluídos na análise e sua distribuição entre as categorias de risco STOP-BANG. Os grupos finais de risco compreendiam participantes de baixo risco (n = 20), risco intermediário (n = 24) e alto risco (n = 20). Como este é um diagrama descritivo de fluxo de pacientes e não uma figura de dados estatísticos, barras de erro e testes de significância estatística não são aplicáveis. Abreviações: USFT, espessura da gordura subcutânea umbilical; n, número de participantes. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.
Dados Clínicos e Antropométricos
Foram registrados dados demográficos e antropométricos, incluindo idade, sexo, altura, peso, IMC e circunferência cervical. A circunferência cervical foi medida com uma fita métrica flexível e não elástica, com o participante em posição ereta e a cabeça em posição neutra. A medição foi realizada ao nível da saliência laríngea (cartilagem tireoide). As medidas foram registradas com precisão de 0,1 cm. Foram obtidas três medições, sendo utilizada a média para análise. Considerou-se positivo para o critério STOP-BANG um valor de circunferência cervical >40 cm. O status de hipertensão e as respostas ao questionário STOP-BANG foram coletados no momento da inscrição. A pontuação STOP-BANG foi calculada com base em oito componentes: ronco, sonolência diurna, apneia observada, hipertensão, IMC > 35 kg/m2, idade > 50 anos, circunferência cervical >40 cm e sexo masculino6,7.
Medição Baseada em TC da TUFU
Todos os exames de tomografia computadorizada foram realizados utilizando um scanner de tomografia computadorizada multidetector de 128 cortes. Os parâmetros de imagem foram os seguintes: tensão do tubo, 120 kV; modulação automática da corrente do tubo, 200–420 mA; tempo de rotação, 0,6 s; pitch, 1,375; cobertura do detector, 40,0 mm; espessura de corte da aquisição, 3,75 mm; espessura de corte da reconstrução, 1,25 mm utilizando um kernel padrão de reconstrução de tecido mole; e comprimento da mesa, 2000 mm. As medições foram realizadas em imagens sem contraste ou com contraste, já que os limites do tecido adiposo subcutâneo são claramente distinguíveis independentemente da administração de contraste. As avaliações das imagens foram realizadas utilizando o software ProHIMS PACS Viewer (versão 2024.5.0) com ajustes padrão de janela de tecido mole abdominal (largura da janela, 400 HU; nível da janela, 40 HU). Para minimizar a variabilidade interobservador, todas as avaliações das imagens foram realizadas por um único radiologista com mais de 10 anos de experiência na interpretação de tomografias abdominais. As medições foram obtidas a partir de imagens de tomografia computadorizada já existentes, sem exposição adicional à radiação.
A TFUS foi medida em cortes axiais de TC ao nível do umbigo. O nível umbilical exato foi determinado pela identificação da referência anatômica da cicatriz umbilical na parede abdominal anterior. As medições foram realizadas de acordo com um protocolo padronizado, calculando-se a distância entre a superfície da pele e a bainha anterior do reto abdominal (fáscia muscular). Conforme descrito no protocolo anterior, as medições foram feitas em três cortes axiais consecutivos nesse nível, e os valores foram médias para a análise final.
O radiologista responsável pela avaliação foi cegado em relação aos escores STOP-BANG e aos desfechos clínicos dos participantes durante a análise das imagens. Para avaliar a confiabilidade intra-observador, um subconjunto aleatório de 20 exames de tomografia computadorizada foi reanalisado pelo mesmo radiologista cegado. A confiabilidade foi avaliada utilizando o coeficiente de correlação intraclasse (ICC). A confiabilidade da mensuração intra-observador foi boa, com um ICC de 0,79. Um exemplo representativo da técnica de mensuração é apresentado na Figura 2.
Figura 2. Medição representativa da espessura da gordura subcutânea umbilical em uma imagem de tomografia computadorizada abdominal. Uma imagem representativa de tomografia computadorizada (TC) axial no nível umbilical demonstra a medição da espessura da gordura subcutânea umbilical (USFT). O paquímetro de medição vertical indica a distância perpendicular entre a superfície cutânea anterior e a bainha anterior do reto abdominal (fáscia muscular). A imagem representa um único corte axial de um participante e ilustra apenas a técnica de medição. Para a análise do estudo, a USFT foi medida em três cortes axiais consecutivos no nível umbilical, e a média das três medições foi utilizada como valor final da USFT. R, direita; L, esquerda; TC, tomografia computadorizada; USFT, espessura da gordura subcutânea umbilical. Clique aqui para visualizar uma versão maior desta figura.
Resultados e Categorização de Risco pelo STOP-BANG
O desfecho primário foi a associação entre a TFUS e o escore STOP-BANG. Os escores STOP-BANG foram analisados tanto como uma variável contínua quanto como grupos categóricos de risco: baixo risco (0–2), risco intermediário (3–4) e alto risco (≥5)7. O ponto de corte ≥5 foi escolhido para a classificação de alto risco porque apresenta maior especificidade e está mais fortemente associado à AOS moderada a grave, o que é particularmente relevante no contexto perioperatório.
Considerações sobre o Tamanho da Amostra
O tamanho da amostra do estudo (n = 64) foi determinado com base na viabilidade dentro do período do estudo. Dado o número limitado de dados prévios sobre a relação entre a TFUS derivada de TC e o escore STOP-BANG, o estudo foi planejado como uma análise exploratória, geradora de hipóteses, e não como um estudo confirmatório com poder estatístico para detectar pequenos tamanhos de efeito. Assim, os resultados foram interpretados com ênfase nas estimativas de efeito e na relevância clínica, e não apenas na significância estatística.
Análise Estatística
As análises estatísticas foram realizadas utilizando Python (versão 3.10.12), com pandas (versão 1.5.3), SciPy (versão 1.10.1) e statsmodels (versão 0.14.0). Matplotlib (versão 3.7.1) e seaborn (versão 0.12.2) foram utilizados para a visualização dos dados. A normalidade das variáveis contínuas foi avaliada utilizando o teste de Shapiro–Wilk. As variáveis com distribuição normal foram apresentadas como média ± desvio padrão, enquanto aquelas com distribuição não normal foram expressas como mediana (mínimo–máximo, amplitude interquartil [IQR]).
As comparações entre grupos nas três categorias de risco do STOP-BANG foram avaliadas utilizando o teste de Kruskal–Wallis. A associação entre a TFUS e os componentes individuais do questionário STOP-BANG foi avaliada adicionalmente: o teste U de Mann–Whitney foi aplicado a variáveis categóricas dicotômicas, e a correlação de Spearman foi utilizada para variáveis contínuas.
Modelos de regressão logística foram utilizados para avaliar a associação entre USFT e alto risco de AOS baseado no STOP-BANG. A variável dependente em todos os modelos foi o risco alto binário no STOP-BANG, estritamente definido como um escore ≥5. Dado o número limitado de casos de alto risco confirmados (n = 20), evitou-se a regressão logística multivariável convencional com múltiplas covariáveis para reduzir o sobreajuste. Em vez disso, um modelo de regressão logística padrão mínimo incluiu explicitamente apenas duas variáveis independentes: USFT e idade. Além disso, foi realizada uma regressão logística com penalização L2 (Ridge) utilizando as mesmas variáveis dependente e independentes. Para o modelo penalizado, o parâmetro de regularização (alpha) foi definido como 1,0 para aplicar uma penalidade padrão, reduzindo os coeficientes para evitar variância extrema. Foram calculadas as razões de chances (ORs) com intervalos de confiança de 95% (ICs). Um valor de p <0,05 foi considerado estatisticamente significativo para todas as análises.
Resultados
Desenho do Estudo e Participantes
Durante o período do estudo, um total de 115 pacientes com indicações clínicas relevantes, incluindo dor abdominal, suspeita de malignidade ou trauma, foram triados quanto à elegibilidade. Três pacientes foram excluídos devido à gravidez e não realizaram a tomografia computadorizada (TC). Dos pacientes restantes, 24 foram excluídos porque uma imagem de TC abdominal clinicamente adequada não estava disponível. Adicionalmente, 24 pacientes foram excluídos devido à recusa em participar ou preencher o questionário STOP-BANG (n = 10), cirurgia abdominal prévia (n = 8) ou dados clínicos incompletos (n = 6). Consequentemente, 64 pacientes foram incluídos e participaram da análise final (Figura 1).
Um total de 64 participantes foram incluídos na análise, compreendendo 32 mulheres (50,0%) e 32 homens (50,0%). A idade mediana foi de 60 anos (intervalo, 22–85 anos). A circunferência cervical média foi de 38,44 ± 2,68 cm e o IMC mediano foi de 25,4 kg/m2 (intervalo, 14,9–51,4 kg/m2). A pontuação mediana no STOP-BANG foi 4 (intervalo, 0–7) e a TESU mediana foi de 25,07 mm (intervalo, 11,85–53,28 mm). As características demográficas, antropométricas e clínicas basais estão resumidas na Tabela 1.
| Variável | N = 64 |
| Idade (anos), mediana (mín–máx; IIQ) | 60,0 (22–85; 18,0) |
| Altura (cm), média ± DP | 166,11 ± 8,3 |
| Peso (kg), mediana (mín–máx; IIQ) | 70,0 (38–145; 21,25) |
| IMC (kg/m²), mediana (mín–máx; IIQ) | 25,4 (14,9–51,4; 6,95) |
| Circunferência do pescoço (cm), média ± DP | 38,44 ± 2,68 |
| Pontuação STOP-BANG (0–8), mediana (mín–máx; IIQ) | 4,0 (0–7; 3) |
| USFT (mm), mediana (mín–máx; IIQ) | 25,07 (11,85–53,28; 12,22) |
| Sexo, n (%) | |
| Masculino | 32 (50,0) |
| Feminino | 32 (50,0) |
| Hipertensão, n (%) | |
| Sim | 28 (43,8) |
| Não | 36 (56,3) |
| Ronco, n (%) | |
| Sim | 51 (79,7) |
| Não | 13 (20,3) |
| Cansaço, n (%) | |
| Sim | 41 (64,1) |
| Não | 23 (35,9) |
| Apneia observada, n (%) | |
| Sim | 1 (1,6) |
| Não | 63 (98,4) |
Tabela 1: Características demográficas e clínicas dos participantes do estudo. São apresentadas as características demográficas, antropométricas e clínicas dos 64 participantes incluídos na análise final. As variáveis contínuas são expressas como média ± desvio padrão (DP) ou mediana (mínimo–máximo; intervalo interquartil [IIQ]), conforme apropriado, e as variáveis categóricas são expressas como número (porcentagem). IMC, índice de massa corporal; EGSU, espessura da gordura subcutânea umbilical; DP, desvio padrão; IIQ, intervalo interquartil; min, mínimo; máx, máximo; n, número de participantes.
Tabela 1 apresenta as características demográficas, antropométricas e clínicas basais da coorte do estudo (n = 64). As variáveis categóricas incluem sexo e respostas clínicas binárias (sim/não) para hipertensão, ronco, sonolência diurna e apneia observada. As variáveis contínuas com distribuição normal (altura e circunferência do pescoço) são apresentadas como média ± DP. As variáveis contínuas com distribuição não normal (idade, peso, IMC, escore STOP-BANG e TFSU) são apresentadas como mediana (mínimo–máximo; IIQ). As variáveis categóricas são apresentadas como n (%). Como a Tabela 1 apresenta estatísticas descritivas basais, testes estatísticos comparativos não foram realizados e os valores de p não são aplicáveis.
Dados Clínicos e Antropométricos
Nenhuma correlação estatisticamente significativa foi observada entre o escore STOP-BANG e o TUSF (ρ de Spearman = 0,142, p = 0,264). Da mesma forma, o TUSF não diferiu significativamente entre as categorias de risco baixo, intermediário e alto do STOP-BANG (H de Kruskal-Wallis = 0,781, p = 0,677). As categorias finais de risco verificadas incluíram 20 participantes (31,3%) com risco baixo, 24 (37,5%) com risco intermediário e 20 (31,3%) com risco alto (Figura 1 e Tabela 2).
| Variável | n (%) | Análise | Mediana (IIQ) | Estatística do teste | valor p | Tamanho do efeito |
| Pontuação STOP-BANG | 64 (100) | Correlação de Spearman | 4,0 (2,0–5,0) | ρ = 0,142 | 0,264 | — |
| Categoria de risco STOP-BANG | 64 (100) | Teste de Kruskal–Wallis | — | H = 0,781 | 0,677 | — |
| Risco baixo (0–2) | 20 (31,3) | — | 23,7 (19,6–32,4) | — | — | — |
| Risco intermediário (3–4) | 24 (37,5) | — | 26,6 (20,4–34,8) | — | — | — |
| Risco alto (≥5) | 20 (31,3) | — | 25,3 (22,4–30,2) | — | — | — |
| Ronco | 64 (100) | Teste U de Mann–Whitney | — | U = 198,0 | 0,026 | 0,278 |
| Não | 13 (20,3) | — | 20,0 (16,3–27,5) | — | — | — |
| Sim | 51 (79,7) | — | 25,3 (21,2–36,1) | — | — | — |
| Cansaço | 64 (100) | Teste U de Mann–Whitney | — | U = 471,0 | 1 | 0,001 |
| Não | 23 (35,9) | — | 24,1 (20,0–32,6) | — | — | — |
| Sim | 41 (64,1) | — | 25,3 (20,9–31,3) | — | — | — |
| Hipertensão | 64 (100) | Teste U de Mann–Whitney | — | U = 497,0 | 0,93 | 0,012 |
| Não | 36 (56,3) | — | 24,9 (19,9–32,6) | — | — | — |
| Sim | 28 (43,8) | — | 25,1 (21,1–30,4) | — | — | — |
| Sexo | 64 (100) | Teste U de Mann–Whitney | — | U = 546,0 | 0,653 | 0,057 |
| Feminino | 32 (50,0) | — | 25,1 (20,2–33,1) | — | — | — |
| Masculino | 32 (50,0) | — | 24,9 (20,6–29,9) | — | — | — |
| Idade (anos) | 64 (100) | Correlação de Spearman | 60,0 (52,0–70,0) | ρ = −0,067 | 0,6 | — |
| IMC (kg/m²) | 64 (100) | Correlação de Spearman | 25,4 (22,5–29,5) | ρ = 0,663 | <0,001 | — |
| Perímetro do pescoço (cm) | 64 (100) | Correlação de Spearman | 39,0 (36,8–40,0) | ρ = 0,544 | <0,001 | — |
Tabela 2: Análise estatística das associações entre a espessura da gordura subcutânea umbilical e o escore STOP-BANG e seus componentes. As associações entre a EGSU e variáveis contínuas foram avaliadas utilizando a correlação de postos de Spearman. As diferenças na EGSU entre grupos dicotômicos foram avaliadas pelo teste U de Mann–Whitney, e as diferenças entre as três categorias de risco STOP-BANG foram avaliadas pelo teste de Kruskal–Wallis. Para comparações categóricas, os valores na coluna Mediana (IIQ) representam a EGSU em milímetros; para análises de variáveis contínuas, os valores representam a variável correspondente. A significância estatística foi definida como p < 0,05. IMC, índice de massa corporal; IIQ, intervalo interquartílico; EGSU, espessura da gordura subcutânea umbilical; U, estatística U de Mann–Whitney; H, estatística do teste de Kruskal–Wallis; ρ, coeficiente de correlação de postos de Spearman; n, número de participantes.
O TUSF foi significativamente maior entre os participantes que relataram ronco do que entre aqueles que não relataram (U = 198,0, p = 0,026). Em contraste, nenhuma associação significativa foi observada entre o TUSF e sonolência diurna (U = 471,0, p = 1,000), hipertensão (U = 497,0, p = 0,930), sexo (U = 546,0, p = 0,653) ou idade (ρ = −0,067, p = 0,600). Correlações positivas foram observadas entre o TUSF e o IMC (ρ = 0,663, p < 0,001) e entre o TUSF e a circunferência do pescoço (ρ = 0,544, p < 0,001). As associações entre o TUSF e o escore STOP-BANG e seus componentes são resumidas na Tabela 2.
Tabela 2 apresenta a avaliação estatística das relações entre FTUS e variáveis demográficas, antropométricas e clínicas, incluindo o escore total do STOP-BANG. O tamanho total da amostra foi n = 64. As análises categóricas incluíram as categorias de risco do STOP-BANG (baixo risco, 0–2; risco intermediário, 3–4; alto risco, ≥5), variáveis clínicas binárias (sim/não para ronco, sonolência diurna e hipertensão) e sexo (feminino/masculino). A apneia observada foi excluída da análise comparativa devido ao desequilíbrio extremo entre os grupos (n = 1 para “sim”). A dispersão dos dados para variáveis contínuas não normalmente distribuídas é apresentada como mediana (IIQ). A correlação de postos de Spearman foi utilizada para variáveis contínuas (idade, IMC, circunferência do pescoço e escore do STOP-BANG), o teste de Kruskal–Wallis foi utilizado para comparação entre as três categorias de risco do STOP-BANG e o teste U de Mann–Whitney foi utilizado para variáveis categóricas dicotômicas. Os tamanhos do efeito são relatados quando aplicáveis. A significância estatística foi definida como p < 0,05.
Resultados e Categorização de Risco pelo STOP-BANG
Vinte participantes (31,3%) foram classificados como tendo alto risco para AOS com base em um escore STOP-BANG ≥5. Essa classificação de alto risco é consistente com a distribuição final dos grupos de risco apresentada na Figura 1 e na Tabela 2.
Análise Estatística
Dado o número limitado de casos de alto risco, as análises multivariáveis exploratórias foram restritas a modelos mínimos de regressão logística ajustados por idade e com penalização L2. No modelo mínimo de regressão logística ajustado por idade, o TFSU não foi associado ao alto risco de AOS baseado no STOP-BANG (OR = 1,00, IC 95%, 0,95–1,06; p = 0,936). O modelo de regressão logística com penalização L2 apresentou um resultado consistente (OR = 0,98, IC 95%, 0,93–1,04; p = 0,472). Entre os 64 participantes, 20 (31,3%) foram submetidos à cirurgia de hérnia abdominal.
No geral, a TFSE não foi significativamente associada à pontuação STOP-BANG nem às categorias de risco STOP-BANG. A TFSE foi significativamente maior entre os participantes que relataram ronco e apresentou correlação positiva com o IMC e a circunferência do pescoço; no entanto, não foi associada ao alto risco de AOS baseado no STOP-BANG após ajuste para idade na análise de regressão exploratória. Esses achados não apoiam a hipótese do estudo de que uma TFSE maior medida por TC estaria associada a pontuações STOP-BANG mais elevadas e a maior risco de AOS baseado no STOP-BANG.
Disponibilidade de Dados:
O conjunto de dados anonimizado em nível de participante utilizado nas análises finais é fornecido com este artigo como Arquivo de Dados Suplementares 1. O conjunto de dados do estudo e o código de análise também foram depositados no Zenodo (DOI: 10.5281/zenodo.21969483); o acesso aos arquivos depositados está atualmente restrito. O conjunto de dados suplementar que acompanha este artigo representa o conjunto final verificado em nível de participante utilizado nas análises relatadas.
Arquivo de Dados Suplementar 1. Conjunto de dados anonimizado em nível de participantes utilizado nas análises do estudo. O arquivo contém dados dos 64 participantes incluídos na análise final. As variáveis incluem idade, sexo, altura, peso, índice de massa corporal (IMC), status de hipertensão, ronco, cansaço, apneia observada, circunferência do pescoço, critério dicotomizado de circunferência do pescoço do STOP-BANG (>40 cm), escore STOP-BANG e espessura da gordura subcutânea umbilical (USFT). Variáveis binárias são codificadas conforme indicado nos títulos das colunas. O conjunto de dados não contém valores ausentes para as variáveis incluídas neste arquivo. Clique aqui para baixar este arquivo.
Discussão
Neste estudo observacional transversal, nenhuma associação estatisticamente significativa foi observada entre a EGSU medida por TC e o escore STOP-BANG ou as categorias de risco de AOS baseadas no STOP-BANG. A ausência de associação persistiu após ajuste para idade, sugerindo que a EGSU isoladamente pode não refletir adequadamente o risco de AOS nesta população estudada. No entanto, a EGSU apresentou associação significativa com o IMC e a circunferência do pescoço, reforçando sua relação com a adiposidade geral e da região superior do corpo. A associação com ronco também pode indicar uma relação entre adiposidade subcutânea e componentes individuais do risco de AOS, embora esse achado deva ser interpretado com cautela. Esses resultados são compatíveis com a natureza multifatorial da AOS, na qual fatores anatômicos, metabólicos e demográficos contribuem para o risco da doença, em vez de uma única medida de adiposidade. Este estudo avaliou a associação entre duas medidas indiretas: a espessura de gordura subcutânea baseada em TC e um escore de risco de AOS baseado em questionário, o STOP-BANG. Portanto, os achados devem ser interpretados como reflexo da sobreposição entre os constructos das medidas, e não como predição real da doença.
A PSG não foi realizada neste estudo, e a AOS foi avaliada usando o questionário STOP-BANG. Embora o STOP-BANG seja uma ferramenta de triagem amplamente utilizada e possa servir como avaliação de triagem quando o acesso à PSG é limitado, não deve substituir os testes objetivos de sono. Sua especificidade limitada pode resultar em classificação incorreta e enfraquecer a relação observada entre a ETGS e a AOS diagnosticada objetivamente1,5,10. Assim, os achados atuais devem ser interpretados como uma avaliação da associação transversal entre a ETGS e o escore STOP-BANG, e não como evidência de uma associação com AOS diagnosticada objetivamente. No presente estudo, a ETGS mostrou fortes correlações positivas com o IMC e a circunferência cervical, sugerindo que pode refletir principalmente características relacionadas à obesidade geral, em vez de ter uma associação independente com o risco de AOS. Pesquisas anteriores relataram de forma semelhante correlações entre a espessura da gordura subcutânea medida por ultrassonografia nas regiões cervical, torácica e abdominal e variáveis antropométricas, enquanto a espessura do tecido adiposo subcutâneo abdominal medida 2 cm acima do umbigo e a espessura do tecido adiposo subcutâneo medida sobre o segundo espaço intercostal foram associadas ao risco relacionado à AOS em populações selecionadas8.
No entanto, a relação entre o tecido adiposo visceral e subcutâneo e o risco de AOS não é necessariamente equivalente. Pesquisas anteriores mostraram que a adiposidade visceral pode estar mais diretamente relacionada ao risco e à gravidade da AOS, enquanto a adiposidade subcutânea pode ter um papel mais limitado11,12. Evidências prévias sugerem que indivíduos com maior risco para AOS podem apresentar maior adiposidade visceral. Em nosso estudo, a ausência de uma associação significativa entre a espessura do tecido adiposo subcutâneo medida por ultrassom (USFT) e o escore STOP-BANG pode, portanto, refletir o fato de que apenas a espessura da gordura subcutânea foi avaliada, enquanto a adiposidade visceral e a distribuição da gordura em outras regiões anatômicas não foram analisadas. O IMC e a circunferência cervical são parâmetros antropométricos estabelecidos associados ao risco de AOS, sendo que a circunferência cervical também foi relatada como associada à gravidade da AOS13,14. Em nosso estudo, as fortes correlações entre USFT, IMC e circunferência cervical sugerem variância compartilhada e possível colinearidade entre as medidas relacionadas à obesidade, o que pode ter limitado a capacidade da USFT de fornecer informações adicionais além dos componentes estabelecidos do STOP-BANG. Em nosso estudo, a USFT esteve significativamente associada ao ronco. No entanto, esse achado deve ser interpretado com cautela, pois o ronco é influenciado por múltiplos fatores, incluindo a anatomia das vias aéreas superiores, o tônus muscular faríngeo, a resistência nasal e a predisposição genética. Além disso, o ronco foi autorrelatado, o que pode ter introduzido viés de informação, e o tamanho relativamente pequeno da amostra pode ter limitado o poder estatístico necessário para definir a força dessa associação.
O sexo masculino é um fator de risco bem estabelecido para AOS1,3. Isso é amplamente atribuído às diferenças hormonais entre homens e mulheres, que também influenciam os padrões de distribuição de gordura. Nos homens, o tecido adiposo tende a se acumular predominantemente em regiões viscerais, enquanto as mulheres apresentam uma proporção maior de depósito de gordura subcutânea3,4. De acordo com essas diferenças fisiológicas, estudos anteriores relataram que a gravidade da AOS é maior em homens do que em mulheres com IMC e circunferência da cintura comparáveis1,3. No entanto, em nosso estudo, a EGS não diferiu significativamente de acordo com o sexo. Hipotetizamos que esse resultado pode ser explicado por diversos fatores, incluindo o tamanho limitado da amostra, o fato de que apenas a espessura da gordura subcutânea foi medida e a ausência da avaliação da gordura visceral, que pode desempenhar um papel mais crítico nas diferenças relacionadas ao sexo na gravidade da AOS. A AOS também é reconhecida como um distúrbio do sono relacionado à idade1,3. Além disso, em indivíduos com IMC mais elevado, relatou-se um aumento positivo significativo no volume de gordura parafaríngea com o avanço da idade15. Apesar desses achados, a falta de uma associação estatisticamente significativa entre a EGS e a idade em nosso estudo pode estar relacionada ao fato de que a medição focou exclusivamente na gordura subcutânea no nível umbilical e ao tamanho limitado da amostra.
A ausência de uma associação estatisticamente significativa entre a ESGA e a hipertensão na nossa amostra pode refletir a natureza complexa da relação entre obesidade e hipertensão descrita na literatura. Evidências epidemiológicas apoiam fortemente a obesidade como um fator de risco importante para hipertensão; no entanto, essa relação é influenciada por múltiplos fatores interativos, incluindo sexo, características demográficas, background genético, mecanismos neuro-hormonais e fatores ambientais16. Estudos anteriores demonstraram que o índice de adiposidade visceral e o produto de acúmulo lipídico estão associados a um risco aumentado de AOS e podem atuar como marcadores preditivos potenciais17. Em particular, a obesidade do tipo androide, caracterizada pelo maior acúmulo de gordura visceral, tem sido mais fortemente associada à hipertensão do que a obesidade do tipo ginoide16. Portanto, a falta de uma associação significativa em nosso estudo pode refletir parcialmente o fato de termos medido apenas a espessura da gordura subcutânea no nível umbilical e não termos avaliado a adiposidade visceral. Em indivíduos obesos, um aumento na ESGA é um achado esperado3. Sonolência diurna e apneias observadas são sintomas comuns em pacientes com AOS18,19. Portanto, inicialmente formulamos a hipótese de que a ESGA estaria associada a essas manifestações clínicas. No entanto, nossa análise revelou nenhuma associação significativa entre a ESGA e a sonolência diurna. Esse resultado pode ser explicado pela natureza multifatorial dos sintomas da AOS, que são influenciados não apenas pela adiposidade abdominal subcutânea, mas também pelo acúmulo de gordura visceral, anatomia das vias aéreas superiores, fatores neuromusculares e predisposição genética. Além disso, parâmetros subjetivos como a sonolência diurna baseiam-se em relatos autorreferidos pelos pacientes, o que pode introduzir heterogeneidade nas medições. O tamanho relativamente pequeno da amostra do nosso estudo e o foco exclusivo nas medidas de gordura subcutânea umbilical também podem ter contribuído para a ausência de uma associação significativa. Estudos anteriores relataram que o tecido adiposo visceral está mais fortemente associado à AOS, enquanto a gordura subcutânea desempenha um papel mais limitado na reflexão desses sintomas clínicos.
As limitações deste estudo incluem o tamanho relativamente pequeno da amostra e o fato de ter sido conduzido em um único centro. Além disso, a PSG, atualmente utilizada como padrão-ouro para o diagnóstico de AOS, não foi realizada no presente estudo, e a especificidade limitada do STOP-BANG como ferramenta de triagem pode ter contribuído para a aparente relação fraca entre a TGSU e a AOS. Além disso, as medidas de TC foram limitadas ao tecido adiposo subcutâneo no nível umbilical, e o tecido adiposo visceral ou a distribuição de gordura em outras regiões do corpo não foram avaliados. Apesar da ausência de associação entre a TGSU e o STOP-BANG, a avaliação oportunista da adiposidade baseada em TC ainda pode ter potencial na pesquisa de triagem perioperatória. Medidas derivadas da TC, particularmente a adiposidade visceral, poderiam ser exploradas como marcadores complementares ao lado dos fatores de risco clínicos estabelecidos. Estudos adicionais são necessários para determinar se essas medidas estão independentemente associadas ao risco de AOS juntamente com avaliações clínicas convencionais. Em conclusão, a TGSU medida por TC não apresentou associação significativa com o escore STOP-BANG ou com as categorias de risco de AOS baseadas no STOP-BANG, e essa ausência de associação persistiu após ajuste para idade. Embora a TGSU tenha apresentado associação significativa com parâmetros relacionados à obesidade, incluindo IMC e circunferência cervical, e com ronco, esses achados não estabelecem uma relação direta entre a gordura subcutânea abdominal e a AOS diagnosticada objetivamente. Portanto, a TGSU isoladamente não parece refletir adequadamente o risco de AOS baseado no STOP-BANG. Estudos futuros com amostras maiores, avaliação objetiva da AOS utilizando PSG e avaliação abrangente da distribuição do tecido adiposo visceral e subcutâneo são necessários para esclarecer o possível papel das medidas de adiposidade derivadas da TC na estratificação de risco da AOS.
Divulgações
Conflito de Interesse:
Os autores declaram não haver conflitos de interesse.
Agradecimentos
Os autores agradecem o uso do ChatGPT da OpenAI (GPT-5) para auxílio na edição da língua inglesa e correção gramatical durante a preparação do manuscrito. Todo o conteúdo do manuscrito e as interpretações científicas foram revisados e aprovados pelos autores. Nenhum financiamento foi recebido para esta pesquisa.
Materiais
| Nome | Empresa | Número de catálogo | Comentários |
|---|---|---|---|
| Scanner de tomografia computadorizada multidetector de 128 cortes | GE Healthcare | Revolution EVO EX/EL | RRID não disponível |
| Fita métrica flexível | Lufkin | 50' x 3/8 | RRID não disponível |
| matplotlib | Python Software Foundation | Versão 3.7.1 | SCR_008624 |
| pandas | Python Software Foundation | Versão 1.5.3 | SCR_018214 |
| Visualizador ProHIMS PACS | ProHIMS | Versão 2024.5.0 | RRID não disponível |
| Python | Python Software Foundation | Versão 3.10.12 | SCR_008394 |
| scipy | Python Software Foundation | Versão 1.10.1 | SCR_008058 |
| seaborn | Python Software Foundation | Versão 0.12.2 | SCR_018132 |
| statsmodels | Python Software Foundation | Versão 0.14.0 | SCR_016074 |
| Questionário STOP-BANG | Universidade de Toronto (Chung F. et al.) | N/A | RRID não disponível |
| Conjunto de dados do estudo e código de análise | Zenodo | DOI: 10.5281/zenodo.21969483 | RRID não disponível |
Referências
- Slowik JM, Sankari A, Collen JF. Obstructive sleep apnea. In: StatPearls [Internet]. StatPearls Publishing; Treasure Island (FL); 2025. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK459252/.
- Ojeda D, et al. STOP-BANG questionnaire as predictor of a difficult airway management during anesthesia. Rev Med Chil. 2022;150:450-457. doi:10.4067/S0034-98872022000400450.
- Bonsignore MR. Obesity and obstructive sleep apnea. Handb Exp Pharmacol. 2022;274:181-201. doi:10.1007/164_2021_558.
- Ryan S, et al. Adipose tissue as a key player in obstructive sleep apnoea. Eur Respir Rev. 2019;28:190006. doi:10.1183/16000617.0006-2019.
- Chen L, et al. Validation of the STOP-Bang questionnaire for screening of obstructive sleep apnea in the general population and commercial drivers: a systematic review and meta-analysis. Sleep Breath. 2021;25:1741-1751. doi:10.1007/s11325-021-02299-y.
- Chung F, et al. STOP questionnaire: a tool to screen patients for obstructive sleep apnea. Anesthesiology. 2008;108:812-821. doi:10.1097/ALN.0b013e31816d83e4.
- Neves Junior JAS, et al. Cutoff points in STOP-Bang questionnaire for obstructive sleep apnea. Arq Neuropsiquiatr. 2020;78:561-569. doi:10.1590/0004-282X20200086.
- Molnár V, et al. The predictive role of subcutaneous adipose tissue in the pathogenesis of obstructive sleep apnoea. Life (Basel). 2022;12:1504. doi:10.3390/life12101504.
- Pickhardt PJ, Summers RM, Garrett JW. Automated CT-based body composition analysis: a golden opportunity. Korean J Radiol. 2021;22:1934-1937. doi:10.3348/kjr.2021.0775.
- Nagappa M, et al. Validation of the STOP-Bang questionnaire as a screening tool for obstructive sleep apnea among different populations: a systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2015;10:e0143697.
- Franco I, Reis R, Ferreira D, et al. The impact of neck and abdominal fat accumulation on the pathogenesis of obstructive sleep apnea. Rev Port Pneumol (2006). 2016;22:240-242.
- Ugur KS, et al. Subcutaneous fat tissue thickness of the anterior neck and umbilicus in patients with obstructive sleep apnea. Otolaryngol Head Neck Surg. 2011;145:505-510.
- Kollár B, et al. Anthropometric parameters and sleep apnea: correlations, and treatment implications in a sleep laboratory-based study. Bratisl Med J. 2025;126:1066-1077. doi:10.1007/s44411-025-00148-y.
- Ibrahim MIS, Mohamad H, Mohamad A, Mohamad I. Association between neck circumference and the severity of obstructive sleep apnea. Pol Ann Med. 2020;27(1):1-6. doi:10.29089/2020.20.00097.
- Gao F, et al. Upper airway morphological changes in obstructive sleep apnoea: effect of age on pharyngeal anatomy. J Laryngol Otol. 2020;134:354-361.
- Wolk R, Shamsuzzaman AS, Somers VK. Obesity, sleep apnea, and hypertension. Hypertension. 2003;42:1067-1074.
- Zhou T, et al. Association between obstructive sleep apnea and visceral adiposity index and lipid accumulation product: NHANES 2015-2018. Lipids Health Dis. 2024;23:100. doi:10.1186/s12944-024-02081-5.
- Howarth T, et al. Excessive daytime sleepiness is associated with relative delta frequency power among patients with mild OSA. Front Neurol. 2024;15:1367860. doi:10.3389/fneur.2024.1367860.
- Tang Y, et al. Prevalence of excessive daytime sleepiness (EDS) and its association with quality of life in patients with obstructive sleep apnea (OSA): data from a sleep-center in Shenzhen, a single-center cross-sectional study. J Thorac Dis. 2024;16:8216.