下顎骨前進装置治療成績予測のための薬物誘発睡眠内視鏡、覚醒経鼻内視鏡および計算流体力学を用いたマルチモーダル表現型ラベリング：前向き研究

Multimodal phenotypic labelling using drug-induced sleep endoscopy, awake nasendoscopy and computational fluid dynamics for the prediction of mandibular advancement device treatment outcome: a prospective study.

抄録

閉塞性睡眠時無呼吸症候群（OSA）に対する下顎骨前進装置（MAD）治療成績は変動しやすく、患者依存的である。グローバルで臨床的に適用可能な予測モデルは不足している。われわれの目的は，薬物誘発性睡眠内視鏡検査（DISE），覚醒経鼻内視鏡検査，コンピュータ断層撮影に基づく数値流体力学（CFD）測定で得られた特性を 1 つの多因子モデルに統合し，MAD 治療成績を説明することであった．合計 100 人の OSA 患者を前向きに募集し，75%突出固定で MAD 治療を行った．72人がベースラインでCFD解析，DISE，覚醒下鼻内視鏡を盲検下で受け，MADによる3か月後のフォローアップ睡眠ポリグラフを完了させた．治療効果は無呼吸低呼吸指数（AHI）の50％以上の低下、悪化はMAD治療中の10％以上の上昇と定義した。欠損データに対処するため、予測平均マッチングによる多重代入を行った。すべての潜在的な予測変数を組み合わせるために、肥満度とベースラインAHIを調整した多変量ロジスティック回帰を使用した。オッズ比（OR）に関する最も強い影響は、DISE中の完全同心円口蓋崩壊（CCCp）が悪化に存在した（OR 28.88, 95％信頼区間［CI］ 1.18-704.35; p=0.0391）。0391）、次いで覚醒時の軟口蓋のC型対楕円型（OR 8.54, 95% CI 1.09-67.23; p=0.0416）、反応時のDISE時の舌根倒壊（OR 3.29, 95% CI 1.02-10.64; p=0.0464）であった。いずれのロジスティック回帰モデルも、優れた予測精度とまずまずの予測精度を示した。この結果から、DISEはMAD治療成績に関連する最も強固な検査であり、舌根沈下はMAD治療成功の予測因子として、CCCpはDISEの有害表現型であることが示唆された。

Mandibular advancement device (MAD) treatment outcome for obstructive sleep apnea (OSA) is variable and patient dependent. A global, clinically applicable predictive model is lacking. Our aim was to combine characteristics obtained during drug-induced sleep endoscopy (DISE), awake nasendoscopy, and computed tomography scan-based computational fluid dynamic (CFD) measurements in one multifactorial model, to explain MAD treatment outcome. A total of 100 patients with OSA were prospectively recruited and treated with a MAD at fixed 75% protrusion. In all, 72 underwent CFD analysis, DISE, and awake nasendoscopy at baseline in a blinded fashion and completed a 3-month follow-up polysomnography with a MAD. Treatment response was defined as a reduction in the apnea-hypopnea index (AHI) of ≥50% and deterioration as an increase of ≥10% during MAD treatment. To cope with missing data, multiple imputation with predictive mean matching was used. Multivariate logistic regression, adjusting for body mass index and baseline AHI, was used to combine all potential predictor variables. The strongest impact concerning odds ratios (ORs) was present for complete concentric palatal collapse (CCCp) during DISE on deterioration (OR 28.88, 95% confidence interval [CI] 1.18-704.35; p = 0.0391), followed by a C-shape versus an oval shape of the soft palate during wakefulness (OR 8.54, 95% CI 1.09-67.23; p = 0.0416) and tongue base collapse during DISE on response (OR 3.29, 95% CI 1.02-10.64; p = 0.0464). Both logistic regression models exhibited excellent and fair predictive accuracy. Our findings suggest DISE to be the most robust examination associated with MAD treatment outcome, with tongue base collapse as a predictor for successful MAD treatment and CCCp as an adverse DISE phenotype.