Bu kesitsel gözlemsel çalışma, mevcut BT görüntülerinde ölçülen abdominal subkütan yağ kalınlığının, STOP-BANG tabanlı obstrüktif uyku apnesi riski ile ilişkili olup olmadığını değerlendirmiştir. BT ile ölçülen yağ kalınlığı ile STOP-BANG skorları arasında anlamlı bir ilişki gözlemlenmemiştir.
Araştırma makalesi
Bilgisayarlı Tomografi ile Ölçülen Karın Bölgesi Deri Altı Yağ Kalınlığı ve Obstrüktif Uyku Apnesi Riski: Kesitsel Gözlemsel Bir Çalışma
Bu makalede
Özet
Özet
Bu çalışma, klinik endikasyonlar nedeniyle alınan abdominal bilgisayarlı tomografi (BT) görüntülerinde fırsatçı olarak ölçülen göbek altı deri altı yağ kalınlığının (USFT), STOP-BANG anketi kullanılarak değerlendirilen perioperatif obstrüktif uyku apnesi (OSA) riski ile ilişkili olup olmadığını araştırmıştır. Bu kesitsel gözlemsel çalışmada, 64 yetişkin katılımcı STOP-BANG anketini doldurmuş ve mevcut abdominal BT görüntüleri üzerinden standardize bir protokol kullanılarak USFT ölçülmüştür. USFT ile sürekli değişkenler arasındaki ilişkiler Spearman korelasyonu ile değerlendirilmiş, STOP-BANG risk kategorileri arasındaki karşılaştırmalar ise Kruskal–Wallis testi ile gerçekleştirilmiştir. Yaş düzenlemesi yapıldıktan sonra USFT ile yüksek STOP-BANG riski arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için keşifsel lojistik regresyon kullanılmıştır. USFT ile STOP-BANG skoru arasında anlamlı bir korelasyon gözlenmemiş (ρ = 0.142, p = 0.264) ve USFT, STOP-BANG risk kategorileri arasında anlamlı bir farklılık göstermemiştir (p = 0.677). Horlama bildiren katılımcılar arasında USFT anlamlı derecede daha yüksek bulunmuş (p = 0.026) ve vücut kitle indeksi (VKİ; ρ = 0.663, p < 0.001) ile boyun çevresi (ρ = 0.544, p < 0.001) ile pozitif korelasyon göstermiştir. Yaş düzenlemesi sonrası USFT ile yüksek STOP-BANG riski arasında anlamlı bir ilişki saptanmamıştır. Genel olarak, bu çalışmada BT ile ölçülen USFT, STOP-BANG tabanlı OSA riski ile ilişkili bulunmamıştır. Perioperatif OSA risk değerlendirmesinde BT kaynaklı adipozite ölçümlerinin potansiyel rolünü belirlemek için polisomnografi (PSG) ile doğrulanmış OSA'yı içeren daha büyük çalışmalara ve yeterli güce sahip çok değişkenli analizlere ihtiyaç vardır.
Giriş
OSA, uyku sırasında tekrarlayan üst hava yolu obstrüksiyonu ile karakterize olan ve aralıklı hipoksiye, hiperkapniye ve uyku fragmantasyonuna yol açan uykuyla ilişkili bir solunum bozukluğudur1. OSA, hem kardiyovasküler hem de metabolik komorbiditelerle ilişkilidir ve zor maske ventilasyonu, zor trakeal entübasyon ve postoperatif solunum komplikasyonları riskini artırdığı için perioperatif süreçte önemli bir endişe kaynağını temsil eder2,3. Klinik önemine rağmen, OSA cerrahi hastalarda sıklıkla fark edilmeden kalmaktadır; bu durum, pragmatik perioperatif risk stratifikasyonunu temel bir gereklilik haline getirmektedir.
Obezite; değişmiş üst havayolu mekanikleri, azalmış farengeal kas yanıtı ve adipoz doku disfonksiyonu ile ilişkili inflamatuar-metabolik etkiler dahil olmak üzere çeşitli mekanizmalar aracılığıyla OSA riskinin temel bir belirleyicisidir3,4. PSG tanısal altın standart olsa da, sınırlı erişim, bekleme süreleri ve akut cerrahi yatışlar sırasındaki uygulanabilirlik kısıtlamaları, rutin perioperatif iş akışlarında objektif uyku testleri yerine genellikle tarama araçlarının kullanılmasını gerektirmektedir1,5. Bu araçlar arasında STOP-BANG anketi, basitliği ve yüksek hassasiyeti nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır. Skor; hastaları OSA risk kategorilerine ayırmak için horlama, gündüz uykululuğu, tanık olunan apne, hipertansiyon, BMI, yaş, boyun çevresi ve cinsiyet olmak üzere sekiz parametreyi kapsamaktadır6,7.
Abdominal adipozite göstergesi olan göbek altı deri altı yağ kalınlığı (USFT), artan abdominal yağ birikimi yoluyla OSA'nın şiddetini ve komplikasyonlarını etkileyebilir3,8. BT, abdominal adipoz dokunun değerlendirilmesinde yaygın olarak kullanılan bir yöntem olup yağ ölçümünde yüksek doğruluk ve tekrarlanabilirlik sağlar. Önceki çalışmalar, BT tabanlı deri altı ve visseral yağ ölçümleri ile antropometrik parametreler arasında güçlü korelasyonlar olduğunu bildirmiştir9. Ancak, abdominal BT'de fırsatçı olarak ölçülen USFT'nin, STOP-BANG tabanlı perioperatif OSA risk sınıflandırmasına ilişkin ek bilgi sağlayıp sağlamadığı belirsizliğini korumaktadır.
Bu nedenle, bu çalışma, klinik endikasyonlar nedeniyle alınan mevcut abdominal BT görüntülerinde fırsatçı olarak ölçülen USFT'nin, yetişkin cerrahi hastalarda STOP-BANG anketi kullanılarak değerlendirilen OSA riski ile ilişkili olup olmadığını araştırmayı amaçlamıştır. Bu çalışmanın özgünlüğü, ek görüntüleme maruziyeti olmadan USFT'yi miktarlaştırmak için rutin olarak elde edilen abdominal BT görüntülerinin kullanılmasıdır. BT ile ölçülen daha yüksek USFT değerlerinin, daha yüksek STOP-BANG skorları ve artmış OSA riski ile ilişkili olacağı hipotezini kurduk.
Protokol
Bu kesitsel gözlemsel çalışma, Ankara Bilkent Şehir Hastanesi Etik Kurulu tarafından onaylanmıştır (onay tarihi: 9 Nisan 2025; onay no: TABED-1-25-1200). Tüm prosedürler, kurumsal ve/veya ulusal araştırma komitesinin etik standartlarına, 1964 Helsinki Deklarasyonu'na ve sonraki revizyonlarına veya benzer etik standartlara uygun olarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmaya dahil edilen tüm bireysel katılımcılardan bilgilendirilmiş onam alınmıştır. Resmi etik kurul onayı öncesinde herhangi bir katılımcı kaydı, bilgilendirilmiş onam prosedürü, STOP-BANG değerlendirmesi veya çalışmaya özgü başka bir veri toplama işlemi yapılmamıştır.
Çalışma Tasarımı ve Katılımcılar
Bu çalışma, 10 Nisan 2025 ile 30 Haziran 2025 tarihleri arasında yürütülmüştür. Genel Cerrahi Bölümünde klinik endikasyonlar nedeniyle abdominal BT çektirmiş yetişkin hastalar (≥18 yaş) çalışmaya dahil edilmeye uygun görülmüştür. BT için klinik endikasyonlar arasında abdominal ağrı, malignite şüphesi ve travma yer almıştır. Her iki değerlendirmenin de aynı klinik dönemi yansıttığından emin olmak amacıyla, STOP-BANG skorları BT incelemesinin yapıldığı günle aynı gün alınmıştır. Bu çalışma için özel olarak herhangi bir ek BT görüntülemesi yapılmamıştır. Dışlama kriterleri yaş <18 yaş, gebelik, katılım reddi, uygun abdominal BT görüntülerinin yokluğu, doğru yağ ölçümlerini etkileyebilecek geçirilmiş abdominal cerrahi veya eksik klinik veriler. Çalışma amaçlı herhangi bir ek görüntüleme veya tanısal prosedür uygulanmamıştır; tüm BT incelemeleri rutin klinik bakımın bir parçası olarak elde edilmiştir. Katılımcı tarama ve seçim süreci şurada özetlenmiştir: Şekil 1.
Şekil 1. Hasta akış diyagramı. Akış şeması; taranan hasta sayısını, dışlama nedenlerini, analize dahil edilen nihai katılımcı sayısını ve bunların STOP-BANG risk kategorilerine göre dağılımını içeren çalışma seçim sürecini göstermektedir. Nihai risk grupları düşük riskli (n = 20), orta riskli (n = 24) ve yüksek riskli (n = 20) katılımcılardan oluşmuştur. Bu, istatistiksel bir veri şeklinden ziyade tanımlayıcı bir hasta akış diyagramı olduğu için hata çubukları ve istatistiksel anlamlılık testleri uygulanmamıştır. Kısaltmalar: USFT, göbek altı cilt altı yağ kalınlığı; n, katılımcı sayısı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Klinik ve Antropometrik Veriler
Yaş, cinsiyet, boy, kilo, BMI ve boyun çevresi dahil olmak üzere demografik ve antropometrik veriler kaydedildi. Boyun çevresi, katılımcı dik pozisyondayken ve baş nötr konumdayken, esnek, elastik olmayan bir mezura kullanılarak ölçüldü. Ölçüm, larenks çıkıntısı (tiroid kıkırdak) seviyesinden yapıldı. Ölçümler en yakın 0,1 cm hassasiyetle kaydedildi. Üç ölçüm alındı ve analizler için ortalama değer kullanıldı. Şu boyun çevresi değeri... >STOP-BANG kriteri için 40 cm pozitif olarak değerlendirildi. Hipertansiyon durumu ve STOP-BANG anketi yanıtları kayıt sırasında toplandı. STOP-BANG skoru sekiz bileşene göre hesaplandı: horlama, gündüz yorgunluğu, tanıklık edilen apne, hipertansiyon, VKİ > 35 kg/m2, yaş > 50 yıl, boyun çevresi >40 cm ve erkek cinsiyet6,7.
BT Tabanlı USFT Ölçümü
Tüm BT incelemeleri, 128 kesitli çok dedektörlü bir BT tarayıcı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Görüntüleme parametreleri şu şekildedir: tüp voltajı, 120 kV; otomatik tüp akım modülasyonu, 200–420 mA; rotasyon süresi, 0.6 s; pitch, 1.375; detektör kapsamı, 40.0 mm; akizisyon kesit kalınlığı, 3.75 mm; standart yumuşak doku rekonstrüksiyon çekirdeği kullanılarak rekonstrüksiyon kesit kalınlığı, 1.25 mm; ve masa uzunluğu, 2000 mm. Kontrast madde uygulamasına bakılmaksızın deri altı adipoz doku sınırları net bir şekilde ayırt edilebildiği için ölçümler, kontrastsız veya kontrastlı görüntüler üzerinden yapılmıştır. Görüntü değerlendirmeleri, standart abdominal yumuşak doku pencere ayarlarıyla (pencere genişliği, 400 HU; pencere seviyesi, 40 HU) ProHIMS PACS Viewer yazılımı (versiyon 2024.5.0) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Gözlemciler arası değişkenliği en aza indirmek için tüm görüntü değerlendirmeleri, abdominal BT yorumlama konusunda 10 yıldan fazla deneyime sahip tek bir radyolog tarafından yapılmıştır. Ölçümler, ek radyasyon maruziyeti olmadan mevcut BT görüntülerinden elde edilmiştir.
USFT, göbek deliği seviyesindeki aksiyel BT kesitlerinde ölçülmüştür. Tam göbek seviyesi, ön karın duvarındaki göbek skarının anatomik işaretçisinin belirlenmesiyle tespit edilmiştir. Ölçümler, cilt yüzeyi ile ön rektus kılıfı (kas fasyası) arasındaki mesafe hesaplanarak standart bir protokole göre gerçekleştirilmiştir. Önceki protokolde açıklandığı gibi, ölçümler bu seviyedeki üç ardışık aksiyel kesitte yapılmış ve değerlerin ortalaması nihai analiz için alınmıştır.
Görüntü analizi sırasında, değerlendirmeyi yapan radyolog katılımcıların STOP-BANG skorlarından ve klinik sonuçlarından haberdar edilmemiştir. Gözlemci içi güvenilirliği değerlendirmek amacıyla, 20 BT taramasından oluşan rastgele bir alt küme aynı körleme yapılan radyolog tarafından yeniden analiz edilmiştir. Güvenilirlik, sınıf içi korelasyon katsayısı (ICC) kullanılarak değerlendirilmiştir. Gözlemci içi ölçüm güvenilirliği, 0,79'luk bir ICC değeri ile iyi bulunmuştur. Ölçüm tekniğinin temsili bir örneği Şekil 2'de sunulmuştur.
Şekil 2. Bir abdominal bilgisayarlı tomografi görüntüsünde göbek çevresi cilt altı yağ kalınlığının temsilci ölçümü. Göbek seviyesindeki temsilci bir aksiyel bilgisayarlı tomografi (CT) görüntüsü, göbek çevresi cilt altı yağ kalınlığının (USFT) ölçümünü göstermektedir. Dikey ölçüm kumpası, ön cilt yüzeyi ile ön rektus kılıfı (kas fasyası) arasındaki dik mesafeyi belirtmektedir. Görüntü, bir katılımcıdan alınan tek bir aksiyel kesiti temsil etmekte olup yalnızca ölçüm tekniğini örneklendirmektedir. Çalışma analizi için USFT, göbek seviyesindeki birbirini takip eden üç aksiyel kesitte ölçülmüş ve üç ölçümün ortalaması nihai USFT değeri olarak kullanılmıştır. R, sağ; L, sol; CT, bilgisayarlı tomografi; USFT, göbek çevresi cilt altı yağ kalınlığı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Sonuçlar ve STOP-BANG Risk Kategorizasyonu
Birincil sonuç, USFT ile STOP-BANG skoru arasındaki ilişkiydi. STOP-BANG skorları hem sürekli bir değişken hem de kategorik risk grupları (düşük risk (0–2), orta risk (3–4) ve yüksek risk (≥5)) şeklinde analiz edildi7. Yüksek risk sınıflandırması için ≥5 eşik değeri, daha yüksek özgüllük sağlaması ve özellikle perioperatif dönemde anlamlı olan orta-şiddetli OSA ile daha güçlü bir ilişki göstermesi nedeniyle seçilmiştir.
Örneklem Büyüklüğü Değerlendirmeleri
Çalışma örneklem büyüklüğü (n = 64), çalışma süresi içerisindeki uygulanabilirlik temel alınarak belirlenmiştir. BT kaynaklı USFT ile STOP-BANG skoru arasındaki ilişkiye dair önceden mevcut verilerin sınırlı olması nedeniyle çalışma, küçük etki büyüklüklerini saptayacak güçte konfirmatif bir çalışmadan ziyade, keşifsel ve hipotez oluşturmaya yönelik bir analiz olarak tasarlanmıştır. Bu doğrultuda bulgular, yalnızca istatistiksel anlamlılıktan ziyade etki tahminlerine ve klinik uygunluğa odaklanılarak yorumlanmıştır.
İstatistiksel Analiz
İstatistiksel analizler; Python (versiyon 3.10.12), pandas (versiyon 1.5.3), SciPy (versiyon 1.10.1) ve statsmodels (versiyon 0.14.0) kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Veri görselleştirme için Matplotlib (versiyon 3.7.1) ve seaborn (versiyon 0.12.2) kullanılmıştır. Sürekli değişkenlerin normalliği Shapiro–Wilk testi ile değerlendirilmiştir. Normal dağılım gösteren değişkenler ortalama ± standart sapma şeklinde, normal dağılım göstermeyenler ise medyan (minimum–maksimum, çeyrekler arası aralık [IQR]) olarak sunulmuştur.
Üç STOP-BANG risk kategorisi arasındaki grup karşılaştırmaları Kruskal–Wallis testi kullanılarak değerlendirildi. USFT ile STOP-BANG anketinin münferit bileşenleri arasındaki ilişki ayrıca incelendi: dikotomik kategorik değişkenler için Mann–Whitney U testi uygulandı ve sürekli değişkenler için Spearman korelasyonu kullanıldı.
USFT ile STOP-BANG tabanlı yüksek OSA riski arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için lojistik regresyon modelleri kullanılmıştır. Tüm modellerde bağımlı değişken, kesin olarak skor ≥5 şeklinde tanımlanan ikili yüksek STOP-BANG riskiydi. Doğrulanmış yüksek riskli vaka sayısının sınırlı olması (n = 20) nedeniyle, aşırı uyumun (overfitting) azaltılması amacıyla çok sayıda kovaryant içeren geleneksel çok değişkenli lojistik regresyondan kaçınılmıştır. Bunun yerine, yalnızca iki bağımsız değişkeni (USFT ve yaş) açıkça içeren minimal standart bir lojistik regresyon modeli kullanılmıştır. Ayrıca, aynı bağımlı ve bağımsız değişkenler kullanılarak L2-cezalı (Ridge) lojistik regresyon uygulanmıştır. Cezalı model için, standart bir ceza uygulamak ve aşırı varyansı önlemek amacıyla katsayıları daraltan düzenlileştirme parametresi (alpha) 1.0 olarak ayarlanmıştır. %95 güven aralıkları (CI'lar) ile olasılık oranları (OR'lar) hesaplanmıştır. Tüm analizler için p-değeri <0.05 olan sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmiştir.
Sonuçlar
Çalışma Tasarımı ve Katılımcılar
Çalışma süresince, karın ağrısı, şüpheli malignite veya travma dahil olmak üzere ilgili klinik endikasyonlarla başvuran toplam 115 hasta uygunluk açısından değerlendirildi. Üç hasta gebelik nedeniyle kapsam dışı bırakıldı ve CT taramasına tabi tutulmadı. Kalan hastaların 24'ü, klinik olarak uygun bir abdominal CT görüntüsü bulunmadığı için hariç tutuldu. Ek olarak 24 hasta; katılımı veya STOP-BANG anketini doldurmayı reddetmeleri (n = 10), geçirilmiş abdominal cerrahi (n = 8) veya eksik klinik veriler (n = 6) nedeniyle kapsam dışı bırakıldı. Sonuç olarak, 64 hasta çalışmaya dahil edildi ve final analize alındı (Şekil 1).
Analize, 32 kadın (%50,0) ve 32 erkekten (%50,0) oluşan toplam 64 katılımcı dahil edilmiştir. Medyan yaş 60 yıldı (aralık, 22–85 yıl). Ortalama boyun çevresi 38,44 ± 2,68 cm ve medyan BMI 25,4 kg/m2 idi (aralık, 14,9–51,4 kg/m2). Medyan STOP-BANG skoru 4 (aralık, 0–7) ve medyan USFT 25,07 mm idi (aralık, 11,85–53,28 mm). Bazal demografik, antropometrik ve klinik özellikler Tablo 1'de özetlenmiştir.
| Değişken | N = 64 |
| Yaş (yıl), medyan (min–maks; IQR) | 60.0 (22–85; 18.0) |
| Boy (cm), ortalama ± SD | 166.11 ± 8.3 |
| Ağırlık (kg), medyan (min–maks; IQR) | 70.0 (38–145; 21.25) |
| VKİ (kg/m²), medyan (min–maks; IQR) | 25.4 (14.9–51.4; 6.95) |
| Boyun çevresi (cm), ortalama ± SD | 38.44 ± 2.68 |
| STOP-BANG skoru (0–8), medyan (min–maks; IQR) | 4.0 (0–7; 3) |
| USFT (mm), medyan (min–maks; IQR) | 25.07 (11.85–53.28; 12.22) |
| Cinsiyet, n (%) | |
| Erkek | 32 (50.0) |
| Kadın | 32 (50.0) |
| Hipertansiyon, n (%) | |
| Evet | 28 (43.8) |
| Hayır | 36 (56.3) |
| Horlama, n (%) | |
| Evet | 51 (79.7) |
| Hayır | 13 (20.3) |
| Yorgunluk, n (%) | |
| Evet | 41 (64.1) |
| Hayır | 23 (35.9) |
| Gözlemlenen apne, n (%) | |
| Evet | 1 (1.6) |
| Hayır | 63 (98.4) |
Tablo 1: Çalışma katılımcılarının demografik ve klinik özellikleri. Final analize dahil edilen 64 katılımcının demografik, antropometrik ve klinik özellikleri sunulmuştur. Sürekli değişkenler, duruma göre ortalama ± standart sapma (SD) veya medyan (minimum–maximum; interkuartil aralık [IQR]) olarak; kategorik değişkenler ise sayı (yüzde) olarak bildirilmiştir. BMI, vücut kitle indeksi; USFT, göbek altı deri altı yağ kalınlığı; SD, standart sapma; IQR, interkuartil aralık; min, minimum; max, maksimum; n, katılımcı sayısı.
Tablo 1, çalışma kohortunun (n = 64) bazal demografik, antropometrik ve klinik özelliklerini sunmaktadır. Kategorik değişkenler; cinsiyet ile hipertansiyon, horlama, gündüz yorgunluğu ve gözlemlenen apne için ikili klinik yanıtları (evet/hayır) içermektedir. Normal dağılım gösteren sürekli değişkenler (boy ve boyun çevresi), ortalama ± SD olarak verilmiştir. Normal dağılım göstermeyen sürekli değişkenler (yaş, ağırlık, BMI, STOP-BANG skoru ve USFT), medyan (minimum–maksimum; IQR) olarak sunulmuştur. Kategorik değişkenler n (%) şeklinde verilmiştir. Tablo 1 bazal tanımlayıcı istatistikleri sunduğundan, karşılaştırmalı istatistiksel testler yapılmamıştır ve p değerleri uygulanamaz.
Klinik ve Antropometrik Veriler
STOP-BANG skoru ile USFT arasında istatistiksel olarak anlamlı bir korelasyon gözlemlenmemiştir (Spearman’s ρ = 0.142, p = 0.264). Benzer şekilde, USFT; düşük, orta ve yüksek riskli STOP-BANG kategorileri arasında anlamlı bir farklılık göstermemiştir (Kruskal–Wallis H = 0.781, p = 0.677). Doğrulanan nihai risk kategorileri; düşük risk grubunda 20 katılımcıyı (%31,3), orta risk grubunda 24 katılımcıyı (%37,5) ve yüksek risk grubunda 20 katılımcıyı (%31,3) kapsamaktadır (Şekil 1 ve Tablo 2).
| Değişken | n (%) | Analiz | Medyan (IQR) | Test istatistiği | p değeri | Etki büyüklüğü |
| STOP-BANG skoru | 64 (100) | Spearman korelasyonu | 4.0 (2.0–5.0) | ρ = 0.142 | 0.264 | — |
| STOP-BANG risk kategorisi | 64 (100) | Kruskal–Wallis testi | — | H = 0.781 | 0.677 | — |
| Düşük risk (0–2) | 20 (31.3) | — | 23.7 (19.6–32.4) | — | — | — |
| Orta risk (3–4) | 24 (37.5) | — | 26.6 (20.4–34.8) | — | — | — |
| Yüksek risk (≥5) | 20 (31.3) | — | 25.3 (22.4–30.2) | — | — | — |
| Horlama | 64 (100) | Mann–Whitney U testi | — | U = 198.0 | 0.026 | 0.278 |
| Hayır | 13 (20.3) | — | 20.0 (16.3–27.5) | — | — | — |
| Evet | 51 (79.7) | — | 25.3 (21.2–36.1) | — | — | — |
| Yorgunluk | 64 (100) | Mann–Whitney U testi | — | U = 471.0 | 1 | 0.001 |
| Hayır | 23 (35.9) | — | 24.1 (20.0–32.6) | — | — | — |
| Evet | 41 (64.1) | — | 25.3 (20.9–31.3) | — | — | — |
| Hipertansiyon | 64 (100) | Mann–Whitney U testi | — | U = 497.0 | 0.93 | 0.012 |
| Hayır | 36 (56.3) | — | 24.9 (19.9–32.6) | — | — | — |
| Evet | 28 (43.8) | — | 25.1 (21.1–30.4) | — | — | — |
| Cinsiyet | 64 (100) | Mann–Whitney U testi | — | U = 546.0 | 0.653 | 0.057 |
| Kadın | 32 (50.0) | — | 25.1 (20.2–33.1) | — | — | — |
| Erkek | 32 (50.0) | — | 24.9 (20.6–29.9) | — | — | — |
| Yaş (yıl) | 64 (100) | Spearman korelasyonu | 60.0 (52.0–70.0) | ρ = −0.067 | 0.6 | — |
| BKİ (kg/m²) | 64 (100) | Spearman korelasyonu | 25.4 (22.5–29.5) | ρ = 0.663 | <0.001 | — |
| Boyun çevresi (cm) | 64 (100) | Spearman korelasyonu | 39.0 (36.8–40.0) | ρ = 0.544 | <0.001 | — |
Tablo 2: Göbek subcutaneous yağ kalınlığı ile STOP-BANG skoru ve bileşenleri arasındaki ilişkilerin istatistiksel analizi. USFT ile sürekli değişkenler arasındaki ilişkiler Spearman sıra korelasyonu kullanılarak değerlendirilmiştir. Dikotom gruplar arasındaki USFT farkları Mann–Whitney U testi ile, üç STOP-BANG risk kategorisi arasındaki farklar ise Kruskal–Wallis testi ile değerlendirilmiştir. Kategorik karşılaştırmalar için Medyan (IQR) sütunundaki değerler USFT'yi milimetre cinsinden temsil eder; sürekli değişken analizleri için değerler ilgili değişkeni temsil eder. İstatistiksel anlamlılık p < 0.05 olarak tanımlanmıştır. BMI, vücut kitle indeksi; IQR, interkuartil aralık; USFT, göbek subcutaneous yağ kalınlığı; U, Mann–Whitney U istatistiği; H, Kruskal–Wallis test istatistiği; ρ, Spearman sıra korelasyon katsayısı; n, katılımcı sayısı.
Horlama bildiren katılımcılarda USFT, bildirmeyenlere göre anlamlı derecede daha yüksekti (U = 198.0, p = 0.026). Buna karşılık, USFT ile gündüz yorgunluğu (U = 471.0, p = 1.000), hipertansiyon (U = 497.0, p = 0.930), cinsiyet (U = 546.0, p = 0.653) veya yaş (ρ = −0.067, p = 0.600) arasında anlamlı bir ilişki gözlemlenmemiştir. USFT ile BMI (ρ = 0.663, p < 0.001) ve USFT ile boyun çevresi (ρ = 0.544, p < 0.001) arasında pozitif korelasyonlar saptanmıştır. USFT ile STOP-BANG skoru ve bileşenleri arasındaki ilişkiler Tablo 2'de özetlenmiştir.
Tablo 2, USFT ile genel STOP-BANG skoru dahil olmak üzere demografik, antropometrik ve klinik değişkenler arasındaki ilişkilerin istatistiksel değerlendirmesini sunmaktadır. Toplam örneklem büyüklüğü n = 64 idi. Kategorik analizler; STOP-BANG risk kategorilerini (düşük risk, 0–2; orta risk, 3–4; yüksek risk, ≥5), ikili klinik değişkenleri (horlama, gündüz yorgunluğu ve hipertansiyon için evet/hayır) ve cinsiyeti (kadın/erkek) içermiştir. Gözlemlenen apne, gruplar arasındaki aşırı dengesizlik ( “evet” için n = 1) nedeniyle karşılaştırmalı analizden hariç tutulmuştur. Normal dağılım göstermeyen sürekli değişkenler için veri dağılımı medyan (IQR) olarak sunulmuştur. Sürekli değişkenler (yaş, BMI, boyun çevresi ve STOP-BANG skoru) için Spearman sıra korelasyonu, üç STOP-BANG risk kategorisi arasındaki karşılaştırma için Kruskal–Wallis testi ve dikotomik kategorik değişkenler için Mann–Whitney U testi kullanılmıştır. Uygulanabildiği yerlerde etki büyüklükleri raporlanmıştır. İstatistiksel anlamlılık p < 0.05 olarak tanımlanmıştır.
Sonuçlar ve STOP-BANG Risk Kategorizasyonu
Katılımcıların yirmisi (%31,3), STOP-BANG puanunun ≥5 olması nedeniyle OSA açısından yüksek riskli olarak sınıflandırılmıştır. Bu yüksek risk sınıflandırması, Şekil 1 ve Tablo 2'de sunulan nihai risk grubu dağılımıyla tutarlıdır.
İstatistiksel Analiz
Yüksek riskli vaka sayısının sınırlı olması nedeniyle, keşifsel çok değişkenli analizler minimal yaşa göre düzeltilmiş ve L2-cezalandırmalı lojistik regresyon modelleriyle sınırlandırılmıştır. Minimal yaşa göre düzeltilmiş lojistik regresyon modelinde, USFT ile STOP-BANG tabanlı yüksek OSA riski arasında bir ilişki saptanmamıştır (OR = 1.00, %95 CI, 0.95–1.06; p = 0.936). L2-cezalandırmalı lojistik regresyon modeli tutarlı bir sonuç vermiştir (OR = 0.98, %95 CI, 0.93–1.04; p = 0.472). 64 katılımcı arasında 20 kişi (%31,3) abdominal fıtık cerrahisi geçirmiştir.
Genel olarak, USFT ile STOP-BANG skoru veya STOP-BANG risk kategorileri arasında anlamlı bir ilişki saptanmamıştır. USFT, horlama bildiren katılımcılarda anlamlı derecede daha yüksek bulunmuş ve BMI ile boyun çevresiyle pozitif korelasyon göstermiştir; ancak, keşifsel regresyon analizinde yaş ayarlaması yapıldıktan sonra STOP-BANG tabanlı yüksek OSA riski ile ilişkili olmadığı görülmüştür. Bu bulgular, BT ile ölçülen daha yüksek USFT'nin, daha yüksek STOP-BANG skorları ve artmış STOP-BANG tabanlı OSA riski ile ilişkili olacağı yönündeki çalışma hipotezini desteklememektedir.
Veri Kullanılabilirliği:
Final analizler için kullanılan kimliksizleştirilmiş katılımcı düzeyindeki veri seti, bu makaleyle birlikte Ek Veri Dosyası 1 olarak sunulmuştur. Çalışma veri seti ve analiz kodları ayrıca Zenodo'ya (DOI: 10.5281/zenodo.21969483) yüklenmiştir; yüklenen dosyalara erişim şu anda kısıtlıdır. Bu makaleye eşlik eden ek veri seti, bildirilen analizler için kullanılan final doğrulanmış katılımcı düzeyindeki veri setini temsil etmektedir.
Ek Veri Dosyası 1. Çalışma analizleri için kullanılan kimliksizleştirilmiş katılımcı düzeyindeki veri seti. Dosya, final analizine dahil edilen 64 katılımcıya ait verileri içermektedir. Değişkenler arasında yaş, cinsiyet, boy, kilo, vücut kitle indeksi (BMI), hipertansiyon durumu, horlama, yorgunluk, gözlemlenen apne, boyun çevresi, dikotomize edilmiş STOP-BANG boyun çevresi kriteri (>40 cm), STOP-BANG skoru ve göbek altı deri altı yağ kalınlığı (USFT) yer almaktadır. İkili değişkenler, sütun başlıklarında belirtildiği şekilde kodlanmıştır. Veri seti, bu dosyaya dahil edilen değişkenler için herhangi bir eksik değer içermemektedir. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Tartışma
Bu kesitsel gözlemsel çalışmada, BT ile ölçülen USFT ile STOP-BANG skoru veya STOP-BANG tabanlı OSA risk kategorileri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki gözlemlenmemiştir. Bu ilişkinin yokluğu yaşa göre düzeltme yapıldıktan sonra da devam etmiş olup, bu durum USFT'nin tek başına bu çalışma popülasyonundaki OSA riskini yeterince yansıtmayabileceğini düşündürmektedir. Buna rağmen, USFT'nin BMI ve boyun çevresi ile anlamlı şekilde ilişkili olduğu görülmüş ve bu durum genel vücut ve üst vücut adipozitesi ile olan ilişkisini desteklemiştir. Horlama ile olan ilişki, deri altı adipozitesi ile OSA riskinin bireysel bileşenleri arasında bir ilişki olabileceğine işaret edebilir; ancak bu bulgu ihtiyatla yorumlanmalıdır. Bu sonuçlar, tek bir adipozite ölçümünden ziyade anatomik, metabolik ve demografik faktörlerin hastalık riskine katkıda bulunduğu OSA'nın multifaktöriyel doğasıyla uyumludur. Bu çalışma, iki dolaylı ölçüm arasındaki ilişkiyi değerlendirmiştir: BT tabanlı deri altı yağ kalınlığı ve anket tabanlı bir OSA risk skoru olan STOP-BANG. Bu nedenle, bulgular gerçek bir hastalık öngörüsünden ziyade ölçüm yapıları arasındaki örtüşmeyi yansıttığı şeklinde yorumlanmalıdır.
Bu çalışmada PSG uygulanmamış ve OSA, STOP-BANG anketi kullanılarak değerlendirilmiştir. STOP-BANG yaygın olarak kullanılan bir tarama aracı olmasına ve PSG'ye erişimin sınırlı olduğu durumlarda triyaj değerlendirmesi olarak hizmet edebilmesine rağmen, objektif uyku testlerinin yerini almamalıdır. Sınırlı özgüllüğü, hatalı sınıflandırmalara yol açabilir ve USFT ile objektif olarak tanı konmuş OSA arasında gözlemlenen ilişkiyi zayıflatabilir1,5,10. Bu nedenle, mevcut bulgular, objektif olarak tanı konmuş OSA ile bir ilişki kanıtından ziyade, USFT ile STOP-BANG skoru arasındaki kesitsel ilişkinin bir değerlendirmesi olarak yorumlanmalıdır. Mevcut çalışmada USFT, BMI ve boyun çevresi ile güçlü pozitif korelasyonlar göstermiş olup, bunun OSA riski ile bağımsız bir ilişkiden ziyade öncelikle genel obeziteyle ilgili özellikleri yansıtıyor olabileceği öne sürülmektedir. Önceki araştırmalar da benzer şekilde boyun, göğüs ve abdominal bölgelerde ultrasonografik olarak ölçülen deri altı yağ kalınlığı ile antropometrik değişkenler arasında korelasyonlar bildirmiş; göbek deliğinin 2 cm üzerinde ölçülen abdominal deri altı yağ dokusu kalınlığı ve ikinci interkostal boşluk üzerinde ölçülen deri altı yağ dokusu kalınlığı ise seçilmiş popülasyonlarda OSA ile ilişkili riskle ilişkilendirilmiştir8.
Ancak, visseral ve subkutan yağ dokusu ile OSA riski arasındaki ilişki mutlaka eşdeğer değildir. Önceki araştırmalar, visseral adipozitenin OSA riski ve şiddetiyle daha yakından ilişkili olabileceğini, buna karşın subkutan adipozitenin daha sınırlı bir role sahip olabileceğini göstermiştir11,12. Mevcut kanıtlar, OSA riski daha yüksek olan bireylerin daha fazla visseral adipozite sergileyebileceğini öne sürmektedir. Çalışmamızda, USFT ile STOP-BANG skoru arasında anlamlı bir ilişki olmaması, bu nedenle yalnızca subkutan yağ kalınlığının değerlendirilmiş olmasından, visseral adipozitenin ve diğer anatomik bölgelerdeki yağ dağılımının ise değerlendirilmemiş olmasından kaynaklanıyor olabilir. BMI ve boyun çevresi, OSA riski ile ilişkili kabul edilmiş antropometrik parametrelerdir ve boyun çevresinin ayrıca OSA şiddeti ile ilişkili olduğu bildirilmiştir13,14. Çalışmamızda, USFT, BMI ve boyun çevresi arasındaki güçlü korelasyonlar, obezite ile ilişkili ölçümler arasında ortak varyans ve olası bir çoklu doğrusallık (collinearity) olduğunu göstermektedir; bu durum, USFT'nin yerleşik STOP-BANG bileşenlerinin ötesinde ek bilgi sağlama kapasitesini sınırlamış olabilir. Çalışmamızda, USFT horlama ile anlamlı düzeyde ilişkili bulunmuştur. Ancak horlama; üst hava yolu anatomisi, farenks kas tonusu, nazal direnç ve genetik yatkınlık dahil olmak üzere çok sayıda faktörden etkilendiği için bu bulgu ihtiyatla yorumlanmalıdır. Ayrıca horlamanın öz bildirime dayalı olması raporlama yanlılığına yol açmış olabilir ve nispeten küçük örneklem boyutu, bu ilişkinin gücünü tanımlamak için gereken istatistiksel gücü sınırlamış olabilir.
Erkek cinsiyet, OSA için iyi tanımlanmış bir risk faktörüdür1,3. Bu durum büyük ölçüde, yağ dağılım modellerini de etkileyen erkekler ve kadınlar arasındaki hormonal farklılıklara bağlanmaktadır. Erkeklerde adipöz doku ağırlıklı olarak visseral bölgelerde birikme eğilimindeyken, kadınlarda subkütan yağ birikiminin oranı daha yüksektir3,4. Bu fizyolojik farklılıklarla uyumlu olarak, önceki çalışmalar, benzer BMI ve bel çevresine sahip kişilerde OSA şiddetinin erkeklerde kadınlara göre daha yüksek olduğunu bildirmiştir1,3. Ancak, çalışmamızda USFT cinsiyete göre anlamlı bir farklılık göstermemiştir. Bu sonucun, sınırlı örneklem büyüklüğü, yalnızca subkütan yağ kalınlığının ölçülmüş olması ve OSA şiddetindeki cinsiyete bağlı farklılıklarda daha kritik bir rol oynayabilecek olan visseral yağ değerlendirmesinin eksikliği dahil olmak üzere birkaç faktörle açıklanabileceğini varsayıyoruz. OSA aynı zamanda yaşla ilişkili bir uyku bozukluğu olarak kabul edilmektedir1,3. Ayrıca, BMI değeri yüksek olan bireylerde, yaş ilerledikçe parafaringeal yağ hacminde anlamlı bir pozitif artış olduğu bildirilmiştir15. Bu bulgulara rağmen, çalışmamızda USFT ile yaş arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmaması, ölçümün yalnızca göbek seviyesindeki subkütan yağa odaklanmış olmasıyla ve sınırlı örneklem büyüklüğüyle ilgili olabilir.
Örneklemimizde USFT ile hipertansiyon arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmaması, literatürde tanımlanan obezite ve hipertansiyon arasındaki ilişkinin karmaşık doğasını yansıtıyor olabilir. Epidemiyolojik kanıtlar, obezitenin hipertansiyon için ana risk faktörü olduğunu güçlü bir şekilde desteklemektedir; ancak bu ilişki cinsiyet, demografik özellikler, genetik arka plan, nörohormonal mekanizmalar ve çevresel faktörler dahil olmak üzere birçok etkileşen faktörden etkilenmektedir16. Önceki çalışmalar, visseral adipozite indeksinin ve lipid akümülasyon ürününün artmış OSA riski ile ilişkili olduğunu ve potansiyel öngörücü belirteçler olarak hizmet edebileceğini göstermiştir17. Özellikle, daha fazla visseral yağ birikimi ile karakterize edilen android tip obezitenin, ginoid tip obeziteye göre hipertansiyonla daha güçlü bir şekilde ilişkili olduğu görülmüştür16. Bu nedenle, çalışmamızda anlamlı bir ilişki bulunmaması, kısmen sadece göbek deliği seviyesindeki subkütan yağ kalınlığını ölçmüş olmamızdan ve visseral adipoziteyi değerlendirmemiş olmamızdan kaynaklanıyor olabilir. Obez bireylerde USFT artışı beklenen bir bulgudur3. Gündüz uykululuğu ve tanık olunan apneler, OSA hastalarında yaygın semptomlardır18,19. Bu nedenle, başlangıçta USFT'nin bu klinik belirtilerle ilişkili olacağını hipotez ettik. Ancak analizlerimiz, USFT ile gündüz uykululuğu arasında anlamlı bir ilişki olmadığını ortaya koymuştur. Bu sonuç, OSA semptomlarının sadece abdominal subkütan adipoziteden değil, aynı zamanda visseral yağ birikimi, üst solunum yolu anatomisi, nöromüsküler faktörler ve genetik yatkınlıktan da etkilenen multifaktöriyel doğasıyla açıklanabilir. Ayrıca, gündüz uykululuğu gibi subjektif parametreler hasta öz bildirimine dayalıdır ve bu durum ölçümlerde heterojenliğe yol açabilir. Çalışmamızın nispeten küçük örneklem boyutu ve yalnızca göbek deliği subkütan yağ ölçümlerine odaklanmış olması da anlamlı bir ilişkinin yokluğuna katkıda bulunmuş olabilir. Önceki çalışmalar, visseral adipoz dokunun OSA ile daha güçlü bir şekilde ilişkili olduğunu, subkütan yağın ise bu klinik semptomları yansıtmada daha sınırlı bir rol oynadığını bildirmiştir.
Bu çalışmanın kısıtlılıkları arasında nispeten küçük örneklem boyutu ve çalışmanın tek bir merkezde yürütülmüş olması yer almaktadır. Ayrıca, günümüzde OSA tanısı için altın standart olarak kullanılan PSG, mevcut çalışmada uygulanmamıştır ve bir tarama aracı olarak STOP-BANG'in sınırlı özgüllüğü, USFT ile OSA arasındaki görünürdeki zayıf ilişkiye katkıda bulunmuş olabilir. Dahası, BT ölçümleri göbek seviyesindeki cilt altı yağ dokusu ile sınırlandırılmış; visseral adipoz doku veya vücudun diğer bölgelerindeki yağ dağılımı değerlendirilmemiştir. USFT ile STOP-BANG arasında bir ilişki olmamasına rağmen, fırsatçı BT tabanlı adipozite değerlendirmesi perioperatif tarama araştırmalarında hâlâ potansiyele sahip olabilir. BT kaynaklı ölçümler, özellikle visseral adipozite, yerleşik klinik risk faktörlerinin yanında tamamlayıcı belirteçler olarak araştırılabilir. Bu ölçümlerin, geleneksel klinik değerlendirmelerin yanı sıra OSA riski ile bağımsız olarak ilişkili olup olmadığını belirlemek için daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır. Sonuç olarak, BT ile ölçülen USFT'nin STOP-BANG skoru veya STOP-BANG tabanlı OSA risk kategorileri ile anlamlı bir ilişkisi saptanmamış ve bu ilişkisizlik yaşa göre düzeltme yapıldıktan sonra da devam etmiştir. USFT; BMI ve boyun çevresi dahil olmak üzere obezite ile ilişkili parametreler ve horlama ile anlamlı derecede ilişkili olsa da, bu bulgular abdominal cilt altı yağ ile objektif olarak tanı konmuş OSA arasında doğrudan bir ilişki kurmamaktadır. Bu nedenle, USFT'nin tek başına STOP-BANG tabanlı OSA riskini yeterince yansıtmadığı görülmektedir. CT kaynaklı adipozite ölçümlerinin OSA risk stratifikasyonundaki potansiyel rolünü netleştirmek için daha büyük örneklem boyutlarına sahip, PSG kullanılarak OSA'nın objektif değerlendirmesinin yapıldığı ve visseral ile cilt altı adipoz doku dağılımının kapsamlı bir şekilde incelendiği gelecekteki çalışmalara ihtiyaç vardır.
Açıklamalar
Çıkar Çatışması:
Yazarlar herhangi bir çıkar çatışması beyan etmemektedir.
Teşekkürler
Yazarlar, taslak hazırlama sürecinde İngilizce dil düzenleme ve dilbilgisi düzeltmeleri için OpenAI’ın ChatGPT (GPT-5) aracından faydalandıklarını belirtmektedir. Taslak içeriğinin tamamı ve bilimsel yorumlamalar yazarlar tarafından incelenmiş ve onaylanmıştır. Bu araştırma için herhangi bir finansman alınmamıştır.
Malzemeler
| Ad | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
|---|---|---|---|
| 128 kesitli çok dedektörlü BT tarayıcı | GE Healthcare | Revolution EVO EX/EL | RRID mevcut değil |
| Esnek mezura | Lufkin | 50' x 3/8 | RRID mevcut değil |
| matplotlib | Python Software Foundation | Sürüm 3.7.1 | SCR_008624 |
| pandas | Python Software Foundation | Sürüm 1.5.3 | SCR_018214 |
| ProHIMS PACS Görüntüleyici | ProHIMS | Sürüm 2024.5.0 | RRID mevcut değil |
| Python | Python Software Foundation | Sürüm 3.10.12 | SCR_008394 |
| scipy | Python Software Foundation | Versiyon 1.10.1 | SCR_008058 |
| seaborn | Python Software Foundation | Sürüm 0.12.2 | SCR_018132 |
| statsmodels | Python Software Foundation | Sürüm 0.14.0 | SCR_016074 |
| STOP-BANG anketi | Toronto Üniversitesi (Chung F. ve ark.) | Lütfen çevrilmesini istediğiniz metni sağlayın. | RRID mevcut değil |
| Çalışma Veri Seti ve Analiz Kodu | Zenodo | DOI: 10.5281/zenodo.21969483 | RRID mevcut değil |
Kaynaklar
- 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.