Arq Bras Cardiol abc Arquivos Brasileiros de Cardiologia Arq. Bras. Cardiol. 0066-782X 1678-4170 Sociedade Brasileira de Cardiologia - SBC GJhrrtTTvVSLq8mFPnhrspf S0066-782X2016000600474 S0066-782X2016005012102 10.5935/abc.20160061 Original Articles Prevalence of Risk for Obstructive Sleep Apnea Syndrome and Association With Risk Factors in Primary Care Silva Kenia Vieira da 1 Rosa Maria Luiza Garcia 1 Jorge Antônio José Lagoeiro 2 Leite Adson Renato 2 Correia Dayse Mary Silva 3 Silva Davi de Sá 1 Cetto Diego Bragatto 1 Brum Andreia da Paz 1 Silveira Pedro Netto 1 Rodrigues Gustavo Domingos 1 Universidade Federal Fluminense Departamento de Epidemiologia e Bioestatística Niterói RJ Brazil Departamento de Epidemiologia e Bioestatística - Universidade Federal Fluminense, Niterói, RJ - Brazil Universidade Federal Fluminense Universidade Federal Fluminense Departamento de Medicina Clínica Niterói RJ Brazil Departamento de Medicina Clínica - Universidade Federal Fluminense, Niterói, RJ - Brazil Universidade Federal Fluminense Universidade Federal Fluminense Departamento de Fundamentos de Enfermagem e Administração Niterói RJ Brazil Departamento de Fundamentos de Enfermagem e Administração - Universidade Federal Fluminense, Niterói, RJ - Brazil Universidade Federal Fluminense Mailing Address: Antônio Jose Lagoeiro Jorge, Rua Coronel Bittencourt, 66. Postal Code 24900-000, Boa Vista, Maricá, RJ – Brazil

Author contributions

Conception and design of the research: Silva KV, Rosa MLG, Jorge AJL. Acquisition of data: Rosa MLG, Jorge AJL, Leite AR, Correia DMS, Silva DS, Cetto DB, Brum AP, Silveira Netto P, Rodrigues GD. Analysis and interpretation of the data: Silva KV, Rosa MLG, Jorge AJL, Leite AR, Correia DMS. Statistical analysis: Rosa MLG. Writing of the manuscript: Silva KV, Rosa MLG, Jorge AJL. Critical revision of the manuscript for intellectual content: Silva KV, Rosa MLG, Jorge AJL, Leite AR, Correia DMS, Silva DS, Cetto DB, Brum AP, Silveira Netto P, Rodrigues GD.

Potential Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

 03 05 2016 6 2016 106 6 474 480 06 04 2015 19 10 2015 04 02 2016 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Abstract Background:

Obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) is a chronic, progressive disease with high morbidity and mortality. It is underdiagnosed, especially among women.

 Objective:

To study the prevalence of high risk for OSAS globally and for the Berlin Questionnaire (BQ) categories, and to evaluate the reliability of the BQ use in the population studied.

 Methods:

Observational, cross-sectional study with individuals from the Niterói Family Doctor Program, randomly selected, aged between 45 and 99 years. The visits occurred between August/2011 and December/2012. Variables associated with each BQ category and with high risk for OSAS (global) were included in logistic regression models (p < 0.05).

 Results:

Of the total (616), 403 individuals (65.4%) reported snoring. The prevalence of high risk for OSA was 42.4%, being 49.7% for category I, 10.2% for category II and 77.6% for category III.

 Conclusion:

BQ showed an acceptable reliability after excluding the questions Has anyone noticed that you stop breathing during your sleep? and Have you ever dozed off or fallen asleep while driving?. This should be tested in further studies with samples mostly comprised of women and low educational level individuals. Given the burden of OSAS-related diseases and risks, studies should be conducted to validate new tools and to adapt BQ to better screen OSAS.

 Keywords: Sleep Apnea Obstructive Risk Factors Prevalence Surveys and Questionnaires Introduction

Obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) is a chronic and progressive disease of increasing importance, because of its neurocognitive and cardiovascular sequelae, such as systemic arterial hypertension (SAH).1 It is underdiagnosed, mainly among women.2

Obstructive sleep apnea syndrome is characterized by repeated episodes of complete or partial airflow cessation in the upper airways (apnea and hypopnea, respectively). Such changes are due to complete or partial airflow obstruction at the pharynx level, often resulting in oxygen desaturation and brief awakenings from sleep (arousals).2

In addition to polysomnography, considered gold standard for the diagnosis of OSAS, some tools, such as scales, despite not diagnosing the disorder, indicate the risk for OSAS. Berlin Questionnaire (BQ) is one of them. It comprises three categories of questions, which include snoring, daytime sleepiness and diagnosis of hypertension and obesity.3

In Brazil, we identified only one study estimating the prevalence of high risk for OSAS in the general population, conducted in the city of São Paulo.4 Considering the high prevalence of hypertension and the need to better understand the behavior of the BQ in our population, a more careful investigation is certainly extremely useful.

The present study was aimed at estimating the prevalence of high risk for OSAS per BQ category and globally, in addition to assessing the reliability of BQ in a population cared for by the Niterói Family Doctor Program (FDP), Rio de Janeiro state, Brazil.

 Methods

The present study is part of the DIGITALIS Trial,5 a cross-sectional study of a random population sample registered in the Niterói FDP, including individuals of both sexes, aged from 45 to 99 years. Medical and nurse visits were appointed at selected FDP healthcare units from August 2011 to November 2012, where blood and urine samples were collected, electrocardiography and echocardiography performed, and a questionnaire specifically elaborated for the study with validated tools, such as the BQ, was applied. The researchers were trained in the procedures elaborated and tested in the pilot-study, carried out in a FDP healthcare unit not included in this study.

Initially, 942 individuals were invited, and 616 attended the appointments, completed the questionnaire, underwent anthropometric and clinical examinations, being included in this study (35% missed the appointment). Table 1 shows sex and age differences of those attending and completing the investigation and those who did not.

Characteristics of the individuals invited to participate in the study (assessed and not assessed)
Participants with complete information Individuals who refused to participate or those with incomplete information
N (%) N (%)
Sex
Female 381 (61.9) 174 (53.4)
Male 235 (38.1) 152 (46.6)
Age group
45-49 years 110 (17.9) 70 (23.0)
50-59 years 246 (39.9) 105 (34.5)
60-69 years 150 (24.4) 65 (21.4)
70-79 years 86 (14.0) 47 (15.5)
80-99 years 24 (3.9) 17 (5.6)
Diabetes 151 (24.8)
Hypertension 448 (72.7)
Obesity (BMI≥30) 189 (30.7)

BMI: body mass index.

Endpoint: High risk for OSAS measured via BQ. The BQ comprises 10 items, organized into three categories concerning snoring and apnea (5 items), daytime sleepiness (4 items) with a subquestion about sleepiness while driving (nodding off while driving a motor vehicle) and history of SAH or obesity (1 item). Risk classification (high risk versus non high risk) was based on the responses in each category, as follows: category I - persistent symptoms (>3-4 times/week) in at least 2 questions; category II - persistent symptoms (>3-4 times/week) with report of excessive daytime sleepiness or sleepiness while driving a motor vehicle, or both; category III - history of SAH or body mass index (BMI) ≥30 kg/m2. Individuals at high risk for OSAS were those with positive scoring in at least two BQ categories.4,6

Exposure. Age: was recorded in complete years at the time of the appointment and categorized into 10-year age ranges. Type 2 diabetes mellitus (DM): report of previous medical diagnosis of DM, fasting blood glucose ≥ 126 mg/dL measured at the time of the appointment, or use of antidiabetic medications. Arterial hypertension: previous diagnosis of SAH, systolic blood pressure (SBP) ≥ 140 mm Hg and/or diastolic blood pressure (DBP) ≥ 90 mm Hg measured at the time of the appointment, or regular use of anti-hypertensive drugs. Body mass index ≥30 kg/m2 was used to define obesity.

Statistical analysis

We calculated the absolute and relative frequencies of the participants' characteristics, of the responses considered positive according to the BQ score, of the risk categories and of high risk for OSAS (global). Differences were tested as follows: between the proportions, by using Pearson chi-square test, with continuity correction for dichotomous risk variables; and between the means, by using non-paired Student t test. Variables associated with each category and conveying high risk for OSAS (global), with 0.20 significance in the difference between proportions or means, were included in logistic regression models, when statistical significance was established as <0.05. Because the presence of SAH or obesity (BMI) defines category III, those two variables were not assessed on raw and adjusted analysis of category III. All analyses were performed with the SPSS program, version 21 (IBM Corp. Released 2012. IBM SPSS Statistics for Windows, Version 21.0. Armonk, NY: IBM Corp).

 Ethical considerations

This study was conducted according to the principles established in CONEP Resolution 466/2012.

This study protocol was submitted to the Research Ethics Committee of the Medical School of the Antônio Pedro University-affiliated Hospital, and approved (CAAE:0077.0.258.000-10).

 Results

The sample of 616 individuals included in this study had the following characteristics: female sex, 61.9%; mean age, 59.1±10.20 years; elementary educational level, 68%; hypertensive, 72.7%; obese, 30.7%; and diabetic, 24.8%. Individuals of the two extreme age groups assessed comprised most of those excluded from the analysis.

Table 2 shows the scores of BQ responses and the prevalence of high risk for OSAS per BQ category and globally. Of all individuals assessed, 403 individuals (65.4%) reported snoring. Three of four responses of category I scored between 22% and 38.5%, while for the question Has anyone noticed that you stop breathing during your sleep?, only 1.8% of the responses scored. In category II, two of the three questions scored approximately 12%, but only 3.4% scored the question Have you ever nodded off or fallen asleep while driving a vehicle?. The global prevalence of high risk for OSAS was 42.4%, with 49.7% prevalence in category I, 10.2% in category II, and 77.6% in category III. The prevalence of high risk for OSAS in category I, according to age groups, had a bell shape curve (p<0.01) and was higher among obese individuals (p<0.01). Only sex associated with high risk for OSAS in category II (p<0.1 and >0.05). The characteristics 'female sex', 'advanced age' and 'DM' showed statistically significant association with high risk for OSAS in category III (hypertension and obesity). Age and DM (p<0.1 and >0.05) associated with global prevalence of high risk for OSAS (Table 3).

Scores of the Berlin Questionnaire (BQ) responses and prevalence of high risk for OSAS per BQ categories and globally
Questions in the scoring categories N (%)
Do you snore?
Yes 403 (65.4)
You snoring is...
Louder than talking or much louder than talking 138 (22.4)
How often do you snore?
3-4 times per week or almost every day 136 (22.1)
Has your snoring ever bothered other people?
Yes 219 (35.6)
Has anyone noticed that you stop breathing during your sleep?
3-4 times per week or almost every day 11 (1.8)
How often do you feel tired or fatigued after your sleep?
3-4 times per week or almost every day 96 (15.6)
During your waking time, do you feel tired or not up to par?
3-4 times per week or almost every day 96 (15.6)
Have you ever nodded off or fallen asleep while driving a vehicle?
Yes 21 (3.4)
Risk for OSAS
Category I 306 (49.7)
Category II 63 (10.2)
Category III 478 (77.6)
Global 261 (42.4)

OSAS: obstructive sleep apnea syndrome.

 Prevalence of risk for OSAS<sup><xref ref-type="table-fn" rid="TFN3">1</xref></sup> defined via the Berlin Questionnaire per category and globally, according to risk variables
Risk for OSAS
Category I Category II Category III Global
N (%) N (%) p value N (%) N (%) p value N (%) N (%) p value N (%) N (%) p value*(3
Yes No Yes No Yes No Yes No
Sex 0.339 0.074 0.001 0.308
Female 183 (48.0) 198 (52.0) 46 (12.1) 335 (87.9) 313 (82.2) 68 (17.8) 168 (44.1) 213 (55.9)
Male 123 (52.3) 112 (47.7) 17 (7.2) 218 (92.8) 165 (70.2) 70 (29.8) 93 (39.6) 142 (60.4)
Age group <0.001 0.156 <0.001 <0.001
45-49 49 (44.5) 61 (55.5) 9 (8.2) 101 (91.8) 68 (61.8) 42 (38.2) 32 (29.1) 78 (70.9)
50-59 139 (56.5) 107 (43.5) 32 (13.0) 214 (87.0) 195 (79.3) 51 (20.7) 124 (50.4) 122 (49.6)
60-69 81 (54.0) 69 (46.0) 17 (11.3) 133 (88.7) 116 (77.3) 34 (22.7) 68 (45.3) 82 (54.7)
70-79 33 (38.4) 53 (61.6) 4 (4.7) 82 (95.3) 77 (89.5) 9 (10.5) 33 (38.4) 53 (61.6)
80-99 4 (16.7) 20 (83.3) 1 (4.2) 23 (95.8) 22 (91.7) 2 (8.3) 4 (16.7) 20 (83.3)
Diabetes 0.412 0.516 <0.001 0.105
Yes 80 (53.0) 71 (47.0) 13 (8.6) 138 (91.4) 131 (86.8) 20 (13.2) 73 (48.3) 78 (51.7)
No 223 (48.7) 235 (51.3) 49 (10.7) 409 (89.3) 340 (74.2) 118 (25.8) 185 (40.4) 273 (59.6)
Hypertension 1.00 1.000
Yes 223 (49.8) 225 (50.2) 43 (9.6) 405 (90.4)
No 83 (49.4) 85 (50.6) 20 (11.9) 148 (88.1)
(2BMI <0.001 0.498
BMI≥30 116 (61.4) 73 (38.6) 22 (11.6) 167 (88.4)
BMI<30 190 (44.5) 237 (55.5) 41 (9.6) 386 (90.4)

OSAS: obstructive sleep apnea syndrome;

BMI: body mass index.

Pearson chi-square test, with continuity correction for dichotomous risk variables.

Table 4 shows the difference of the means of age, SBP, DBP and BMI according to the presence of high risk for OSAS. In category I, there was association with age, BMI (p<0.01) and DBP (p<0.1 and >0.05). In category II, none of the four variables associated with high risk for OSAS. In category III, the elderly showed higher prevalence of high risk for OSAS. No statistically significant association was observed with global prevalence of high risk for OSAS. In categories III and global, SBP, DBP and BMI were not assessed.

Difference of the means according to the presence of high risk for OSAS defined via the Berlin Questionnaire per category and globally
Risk for sleep apnea via Berlin Questionnaire
Category I p value Category II p value Category III p value Global p value
Yes No Yes No Yes No Yes No
Mean±SE Mean±SE Mean±SE Mean±SE Mean±SE Mean±SE Mean±SE Mean±SE
Age 57.94±0.50 60.45±0.65 <0.002 57.90±1.02 59.36±0.44 0.201 60.18±0.48 55.85±0.75 <0.001 58.77±0.55 59.53±0.59 0.347
SBP 137.55±1.23 137.78±1.35 0.899 136.53±3.13 137.80±0.95 0.676
DBP 83.60±0.71 81.843±0.69 0.078 82.47±1.61 82.75±0.52 0.865
BMI 28.92±0.32 27.21±0.29 <0.001 28.91±0.77 27.97±0.23 0.200

OSAS: obstructive sleep apnea syndrome; SBP: systolic blood pressure; SE: standard error; DBP: diastolic blood pressure; BMI: body mass index. Student t test.

Table 5 shows the results of logistic regressions including the variables with p <0.2 in bivariate analyses. After adjusting, BMI (positive association) and age (negative association) maintained a statistically significant association with high risk for OSAS in category I. Considering that only sex showed association in category II, no adjustment was necessary. In category III, sex (female), age (positive) and DM remained statistically significant at level 0.05. Regarding global prevalence of high risk for OSAS, DM lost statistical significance.

Adjusted OR by logistic regression of risk for OSAS defined via the Berlin Questionnaire per category and globally
Variables Category I Category III Global risk category
ORa (95%CI) ORa (95%CI) ORa (95%CI)
Age (continuous) 0.99 (0.98-0.99) 1.00 (1.00-1.01)
Age group
45-49 1
50-59 2.3 (1.30-3.50)
60-69 1.04 (0.53-2.04)
70-79 1.70 (0.98-2.94)
80-99 0.49 (0.10-2.41)
Sex (Female) 1.17 (1.06-1.29)
Diabetes 0.87 (0.81-0.95) 1.33(0.88-2.00)
PAD continuous 1.00 (0.98-1.00)
BMI≥30 1.02 (1.01-1.03)

OSAS: obstructive sleep apnea syndrome; DBP: diastolic blood pressure; BMI: body mass index; ORa: adjusted OR.

 Discussion

In the present study, the BQ use showed a 42.4% global prevalence of high risk for OSAS, slightly higher than that found in two studies conducted in the city of São Paulo. In the first study, Tufik et al.,4 assessing the general population, have reported a 32.8% prevalence. The second study, assessing railroad workers, has reported a 35.03% prevalence.7 The diagnosis of OSAS in both studies was based on polysomnography. The prevalence of OSAS in different scenarios varies according to the distribution of sex, age groups, socioeconomic levels and obesity in the population.4,8 Lemos et al.,9 assessing truck drivers in São Paulo, have reported an 11.5% prevalence of high risk for OSAS, estimated using the BQ. Their study involved young and slim patients, mostly men. Another study conducted in 40 primary care units, 8 in Germany, 6 in Spain and 26 in the United States, using the BQ, has reported prevalences of high risk for OSAS varying from 19.9% in Springfield, USA, to 66.7% in Louisville, USA.6

The calculation of global high risk for OSAS via BQ combines the risks of three categories, and all hypertensive and/or obese individuals are classified as at risk in category III. Obesity has been strongly associated with OSAS. Tufik et al.4 have found an OR of 10.5 (95%CI: 7.1-15.7). Association with SAH seems to be less intense, even considering patients whose blood pressure does not drop during sleep (non-dipper), or those with resistant hypertension [odds ratio (OR) of 2.27 (95%CI: 1.76-2.92),10 4.4 (95%CI: 1.2-16.31)11 and 7.74 (95%CI: 2.43-24.64),12 respectively]. The authors of the BQ do not justify the inclusion of that category and have not measured its impact on the calculation of high risk for OSAS.3

In our study population, 72.7% of the individuals were classified as hypertensive, and 30.7%, as obese, increasing the prevalence of high risk for OSAS in category III, and, consequently, of global prevalence. In the study by Tufik et al.,4 with OSAS prevalence slightly lower than that of high risk for OSAS found in this study, mean age was smaller, as was the prevalence of obesity (21.5%). Those authors have provided no data on blood pressure. A North American study,13 in which mean age and prevalence of obesity (25%) and of SAH (29%) were lower than those found in our study, has reported a 27% prevalence of high risk for OSAS. High prevalence of risk for OSAS in category III has also been reported by Netzer et al.6 in Stuart, Florida (68.8%), closer to the prevalence in category III found in the present study (77.6%).

Considering that, an overestimated prevalence of SAH and obesity could be suspected, and consequently, of OSAS. According to the 2011 and 2012 Brazilian surveillance system of risk factors and protection against chronic diseases via telephone Vigitel (2011 and 2012), the prevalence of self-reported diagnosis of hypertension in the city of Rio de Janeiro was 59.7%, the highest among all Brazilian capitals and the highest mean prevalence of all cities investigated for the age group ≥65 years. These figures are smaller than the 77.6% found in this study for the population cared for by the Niterói FDP. Regarding obesity, the Brazilian prevalence for the age groups of 45 years and older was higher (20% versus 30.7%). It is worth noting, however, that the prevalence of obesity recorded in Vigitel (2011 and 2012) was higher among women and less educated individuals, major groups in the present study.14,15

Primary snoring is believed to be the first stage of severe OSAS, and its intensity is known to associate with the severity of OSAS.16 Snoring has 82.6% sensitivity and 43% specificity to diagnose OSAS,17 thus the need to be associated with other elements to define high risk for that syndrome. In our study, the frequency of snoring was higher (65.4%) than in two other studies using the BQ (52.2% and 59%).3,13 Considering the higher percentage of obese individuals in our study, that discrepancy was expected. Our prevalences were lower than those of the two studies, differing in the responses to the questions How often do you snore?, Has your snoring ever bothered other people? and mainly Has anyone noticed that you stop breathing during your sleep?. However, the prevalence of high risk for OSAS in category I (49.7%) was similar to those estimated in most North American and European primary care clinics assessed by Netzer et al.6

Non-restoring sleep and fatigue are common in adults with OSAS.17 The frequencies of those conditions vary in different populations. In the article by Netzer et al.,6 the only question relates to dozing off or sleeping while driving, and the responses varied from 4% to 32%; in our study, we observed 3.4%, similar to the smallest value reported by Netzer et al.6 In the population cared for by the FDP, few individuals drive a motor vehicle. However, in places where women predominate, a lower prevalence of risk for OSAS in category II is expected, because they complain less than men do.18

The comparison of the prevalence of high risk for OSAS in the United States and Europe shows similar results in category I (43.1% and 43.5%). However, the prevalence of high risk for OSAS in category II (daytime sleepiness/fatigue) differed in those areas, being three-times higher in the United States than in Europe (32.4% and 11.8%).6 In our study, the prevalence of high risk for OSAS in category II was closer to the European one (10.2%).

Hypertension has been associated with OSAS, in studies both using polysomnography19 and estimating the high risk for OSAS via questionnaires, regardless of other risk factors.20 The OR found in such studies were greater than 2. In a critical review, Mohsenin21 states that daytime hypertension is present in up to 60% of patients with OSAS. In the present study, only the difference of mean DBP associated with high risk for OSAS in category I, and such association disappeared (ORa=1) after adjusting for age and BMI. Margallo et al.22 have estimated the association of blood pressure changes with high risk for OSAS according to the modified BQ, with risk exclusion in category III. Their results are comparable to those observed in our study with statistically significant difference only for mean DBP.

The interruptions in airflow lead to brief awakenings that cause daytime sleepiness and fatigue.17 The BQ is aimed at capturing those changes by using questions grouped into categories I and II. However, the frequency of positive responses to those questions varies culturally, as observed from the prevalence differences between North American and European communities.6

In our study, the BQ reliability, tested with Cronbach alpha, was 0.586 (weak) for category I. Cronbach alpha increased to 0.618 (acceptable) by withdrawing the question Has anyone noticed that you stop breathing during your sleep?. For category II, Cronbach alpha was 0.521 (weak). By withdrawing the question Have you ever nodded off or fallen asleep while driving a vehicle?, Cronbach alpha increased to 0.705 (acceptable). Assessing BQ validation, Cronbach alpha reached higher levels: 0.92 for category I and 0.86 for category II, when excluding the question Have you ever nodded off or fallen asleep while driving a vehicle?. This can be attributed to the low educational level of most individuals assessed, as well as to the higher percentage of women in the study sample, which might have yield false negative responses, mainly in category II.

The present study has some limitations worth noting. First, due to its cross-sectional nature, we could not establish whether SAH or obesity preceded the occurrence of OSAS. Second, there were 35% of losses (individuals who refused to participate in the study), mainly among men and individuals of the two extreme age groups (45 to 49 years and 80 to 99 years). The participation of a larger number of ill individuals, such as hypertensives, might have led to overestimation of the prevalence of OSAS.

 Conclusion

The global prevalence of high risk for OSAS, estimated via BQ, in the population cared for by the FDP was 42.4%. However, because of the losses, that prevalence might have been overestimated. In addition, the high frequency of SAH and obesity increased the prevalence of risk for OSAS. The prevalences in the three BQ categories were very different, but comparable to those reported in the literature. The BQ reliability was lower in this study population, whose educational level is lower than that of other populations studied. Our data show that the BQ reliability in populations mainly formed by female and low-educational-level individuals increases when excluding from the analysis the questions Has anyone noticed that you stop breathing during your sleep? and Have you ever nodded off or fallen asleep while driving a vehicle?, indicating the importance of performing new studies to validate that tool for that group.

Sources of Funding

There were no external funding sources for this study.

Study Association

This article is part of the thesis of master submitted by Kenia Vieira da Silv, from Universidade Federal Fluminense, Instituto de Saúde Coletiva, Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva.

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Netzer NC Hoegel JJ Loube D Netzer CM Hay B Alvarez-Sala R Prevalence of symptoms and risk of sleep apnea in primary care. Sleep in Primary Care International Study Group Chest 2003 124 4 1406 1414 7 Koyama RG, Esteves AM, Oliveira e Silva L, Lira FS, Bittencourt LR, Tufik S, et al. Prevalence of and risk factors for obstructive sleep apnea syndrome in Brazilian railroad workers. Sleep Med. 2012;13(8):1028-32. Koyama RG Esteves AM Oliveira e Silva L Lira FS Bittencourt LR Tufik S Prevalence of and risk factors for obstructive sleep apnea syndrome in Brazilian railroad workers Sleep Med 2012 13 8 1028 1032 8 Udwadia ZF, Doshi AV, Lonkar SG, Singh CI. Prevalence of sleep-disordered breathing and sleep apnea in middle-aged urban Indian men. Am J Respir Crit Care Med. 2004;169(2):168-73. Udwadia ZF Doshi AV Lonkar SG Singh CI Prevalence of sleep-disordered breathing and sleep apnea in middle-aged urban Indian men Am J Respir Crit Care Med 2004 169 2 168 173 9 Lemos LC, Marqueze EC, Sachi F, Lorenzi-Filho G, Moreno CR. Obstructive sleep apnea syndrome in truck drivers. J Bras Pneumol. 2009;35(6):500-6. Lemos LC Marqueze EC Sachi F Lorenzi-Filho G Moreno CR Obstructive sleep apnea syndrome in truck drivers J Bras Pneumol 2009 35 6 500 506 10 Nieto FJ, Young TB, Lind BK, Shahar E, Samet JM, Redline S, et al; Pickering TG. Association of sleep-disordered breathing, sleep apnea, and hypertension in a large community-based study. Sleep Heart Health Study. JAMA. 2000;283(14):1829-36. Erratum in: JAMA 2002;288(16):1985. Nieto FJ Young TB Lind BK Shahar E Samet JM Redline S Pickering TG Association of sleep-disordered breathing, sleep apnea, and hypertension in a large community-based study. Sleep Heart Health Study JAMA 2000 283 14 1829 1836 Erratum in JAMA. 2002;288(16):1985. 11 Hla KM, Young T, Finn L, Peppard PE, Szklo-Coxe M, Stubbs M. Longitudinal association of sleep-disordered breathing and nondipping of nocturnal blood pressure in the Wisconsin Sleep Cohort Study. Sleep. 2008;31(6):795-800. Hla KM Young T Finn L Peppard PE Szklo-Coxe M Stubbs M Longitudinal association of sleep-disordered breathing and nondipping of nocturnal blood pressure in the Wisconsin Sleep Cohort Study Sleep 2008 31 6 795 800 12 Drager LF, Genta PR, Pedrosa RP, Nerbass FB, Gonzaga CC, Krieger EM, et al. Characteristics and predictors of obstructive sleep apnea in patients with systemic hypertension. Am J Cardiol. 2010;105(8):1135-9. Drager LF Genta PR Pedrosa RP Nerbass FB Gonzaga CC Krieger EM Characteristics and predictors of obstructive sleep apnea in patients with systemic hypertension Am J Cardiol 2010 105 8 1135 1139 13 Hiestand DM, Britz P, Goldman M, Phillips B. 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Estatística e Informação em Saúde) 2015 mar 30 Disponível em: http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/vigitel_brasil_2011_fatores_risco_doencas_cronicas.pdf 15 Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Vigitel. Departamento de Vigilância de Doenças e Agravos não Transmissíveis e Promoção de Saúde. 2012. Brasília; 2013. [Acesso em 2015 mar 30]. Disponível em: http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/vigitel_brasil_2012.pdf Ministério da Saúde Secretaria de Vigilância em Saúde Vigitel. Departamento de Vigilância de Doenças e Agravos não Transmissíveis e Promoção de Saúde 2012 Brasília 2013 2015 mar 30 Disponível em: http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/vigitel_brasil_2012.pdf 16 Maimon N, Hanly PJ. Does snoring intensity correlate with the severity of obstructive sleep apnea? J Clin Sleep Med. 2010;6(5):475-8. 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Kapsimalis F Kryger MH Gender and obstructive apnea syndrome. Part 1: clinical features Sleep 2002 25 4 412 419 19 Young T, Peppard P, Palta M, Hla KM, Finn L, Morgan B, et al. Population-based study of sleep-disordered breathing as a risk factor for hypertension. Arch Intern Med. 1997;157:1746-52. Young T Peppard P Palta M Hla KM Finn L Morgan B Population-based study of sleep-disordered breathing as a risk factor for hypertension Arch Intern Med 1997 157 1746 1752 20 Lavie P, Herer P, Hoffstein V. Obstructive sleep apnoea syndrome as a risk factor for hypertension: population study. BMJ. 2000;320:479-82. Lavie P Herer P Hoffstein V Obstructive sleep apnoea syndrome as a risk factor for hypertension: population study BMJ 2000 320 479 482 21 Mohsenin V. Obstructive sleep apnea and hypertension: a critical review. Curr Hypertens Rep. 2014 doi: 10.1007/s11906-014-0482-4 Mohsenin V Obstructive sleep apnea and hypertension: a critical review Curr Hypertens Rep 2014 10.1007/s11906-014-0482-4 22 Margallo VS, Muxfeldt ES, Guimarães GM, Salles GF. Diagnostic accuracy of the Berlin questionnaire in detecting obstructive sleep apnea in patients with resistant hypertension. Journal of Hypertension. 2014;32:2030-37. Margallo VS Muxfeldt ES Guimarães GM Salles GF Diagnostic accuracy of the Berlin questionnaire in detecting obstructive sleep apnea in patients with resistant hypertension Journal of Hypertension 2014 32 2030 2037 Prevalência de Risco para Síndrome de Apneia Obstrutiva do Sono e Associação com Fatores de Risco na Atenção Primária Silva Kenia Vieira da 1 Rosa Maria Luiza Garcia 1 Jorge Antônio José Lagoeiro 2 Leite Adson Renato 2 Correia Dayse Mary Silva 3 Silva Davi de Sá 1 Cetto Diego Bragatto 1 Brum Andreia da Paz 1 Netto Pedro Silveira 1 Rodrigues Gustavo Domingos 1 Departamento de Epidemiologia e Bioestatística - Universidade Federal Fluminense, Niterói, RJ - Brasil Departamento de Medicina Clínica - Universidade Federal Fluminense, Niterói, RJ - Brasil Departamento de Fundamentos de Enfermagem e Administração - Universidade Federal Fluminense, Niterói, RJ - Brasil Correspondência: Antônio Jose Lagoeiro Jorge, Rua Coronel Bittencourt, 66. CEP 24900-000, Boa Vista, Maricá, RJ - Brasil. E-mail: lagoeiro@cardiol.br; lagoeiro@globo.com

Contribuição dos autores

Concepção e desenho da pesquisa: Silva KV, Rosa MLG, Jorge AJL. Obtenção de dados: Rosa MLG, Jorge AJL, Leite AR, Correia DMS, Silva DS, Cetto DB, Brum AP, Silveira Netto P, Rodrigues GD. Análise e interpretação dos dados: Silva KV, Rosa MLG, Jorge AJL, Leite AR, Correia DMS. Análise estatística: Rosa MLG. Redação do manuscrito: Silva KV, Rosa MLG, Jorge AJL. Revisão crítica do manuscrito quanto ao conteúdo intelectual importante: Silva KV, Rosa MLG, Jorge AJL, Leite AR, Correia DMS, Silva DS, Cetto DB, Brum AP, Silveira Netto P, Rodrigues GD.

Potencial Conflito de Interesse

Declaro não haver conflito de interesses pertinentes.

 Resumo Fundamento:

A síndrome da apneia obstrutiva do sono (SAOS) é uma doença crônica, progressiva, com alta morbimortalidade. Encontra-se subdiagnosticada, principalmente entre mulheres.

 Objetivo:

Estudar a prevalência de alto risco para SAOS globalmente e para as categorias do Questionário de Berlim (QB), e avaliar a confiabilidade do uso do QB na população estudada.

 Métodos:

Estudo observacional, transversal de indivíduos cadastrados no Programa Médico de Família de Niterói, selecionados aleatoriamente, com idade entre 45 e 99 anos, com coleta entre agosto/2011 e dezembro/2012. Variáveis associadas com cada uma das categorias do QB e com o alto risco para SAOS (global) (valor p<0,20) foram incluídas em modelos de regressão logística (valor p<0,05).

 Resultados:

Do total (616), 403 (65,4%) indivíduos disseram roncar. A prevalência de alto risco para SAOS foi de 42,4%, sendo de 49,7% para a categoria I, 10,2% para a categoria II e 77,6% para a categoria III.

 Conclusão:

O QB apresentou uma confiabilidade aceitável quando retiradas as perguntas 'alguém notou que você para de respirar quando está dormindo' e 'cochilar/dormir ao volante', o que deve ser testado em estudos com populações com maioria de mulheres e de baixa escolaridade. Dado o peso das doenças e riscos associados à SAOS, seria importante realizar futuras investigações para validar novos instrumentos ou adaptar o QB para melhor rastreamento da SAOS.

 Palavras-chave: Apneia do Sono Tipo Obstrutiva Fatores de Risco Prevalência Atenção Primária à Saúde Inquéritos e Questionários Introdução

A síndrome da apneia obstrutiva do sono (SAOS) é uma doença crônica e progressiva de importância crescente devido a sequelas neurocognitivas e cardiovasculares, entre elas a hipertensão arterial (HAS).1 É uma síndrome subdiagnosticada, principalmente entre mulheres.2

A SAOS caracteriza-se por episódios repetidos de cessação completa e/ou redução do fluxo de ar nas vias aéreas superiores (apneia e hipopneia, respectivamente). Tais alterações ocorrem devido a uma obstrução completa ou parcial em geral ao nível da faringe e resultam, frequentemente, em dessaturação de oxigênio e microdespertares do sono.2

Além da polissonografia, considerada como padrão-ouro para diagnóstico de SAOS, há escalas que não diagnosticam o transtorno, mas indicam o risco. Entre elas está o Questionário de Berlim (QB), composto por três categorias de perguntas que incluem ronco, sonolência diurna e diagnóstico de hipertensão ou obesidade.3

No Brasil, localizamos somente um estudo que estimou a prevalência de alto risco de SAOS em população geral, realizado na cidade de São Paulo.4 Por outro lado, dado a alta prevalência de hipertensão em nosso meio, e a necessidade de melhor compreender o comportamento do QB entre nós, seu estudo mais detalhado se mostra de grande utilidade.

O presente estudo tem o objetivo de estimar a prevalência de alto risco para SAOS globalmente e para as categorias do QB, assim como avaliar a confiabilidade do QB na população atendida pelo Programa Médico de Família de Niterói (PMF).

 Métodos

O presente trabalho é parte do Estudo DIGITALIS,5 estudo seccional com amostra aleatória de população cadastrada no PMF, estado do Rio de Janeiro, Brasil, de ambos os sexos, com idades de 45 a 99 anos, desenvolvido no período de agosto de 2011 a novembro de 2012. Foram realizadas visitas nas unidades selecionadas, quando houve coleta de sangue e urina, consulta médica e de enfermagem, eletrocardiograma e ecocardiograma, consulta com nutricionista e resposta a um questionário especialmente elaborado para a pesquisa com instrumentos validados, entre eles o QB. Os pesquisadores foram treinados com base nos procedimentos elaborados para a pesquisa e testados no estudo-piloto, realizado em uma unidade do PMF não incluída no estudo.

Foram convidados inicialmente 942 moradores e, desses, 616 compareceram à visita, completaram o questionário, realizaram exame antropométrico e exame clínico, sendo incluídos na presente análise (35% de não comparecimento). As diferenças de sexo e idade entre os que compareceram e completaram a investigação e os demais são apresentadas na Tabela 1.

Características dos indivíduos convidados (pesquisados e não pesquisados)
Indivíduos que compareceram e tinham informações completas Indivíduos que não compareceram ou não tinham informações completas
N (%) N (%)
Sexo
Feminino 381 (61,9) 174 (53,4)
Masculino 235 (38,1) 152 (46,6)
Faixa etária
45-49 anos 110 (17,9) 70 (23,0)
50-59 anos 246 (39,9) 105 (34,5)
60-69 anos 150 (24,4) 65 (21,4)
70-79 anos 86 (14,0) 47 (15,5)
80-99 anos 24 (3,9) 17 (5,6)
Diabetes 151 (24,8)
Hipertensão 448 (72,7)
Obesidade (IMC≥30) 189 (30,7)

IMC: índice de massa corporal.

Desfecho: Alto risco de SAOS mensurada pelo QB que inclui 10 itens, organizados em três categorias referentes a roncopatia e apneias presenciadas (5 itens), sonolência diurna (4 itens) com uma subquestão sobre sonolência ao volante (episódios de cochilo ao volante de veículo a motor) e hipertensão arterial ou obesidade (1 item). A classificação segundo o risco (alto risco versus não alto risco) foi baseada nas respostas em cada categoria. Na categoria I - sintomas persistentes (>3-4 vezes/semana) em duas ou mais perguntas. Na categoria II - sintomas persistentes (>3-4 vezes/semana) quando houve relato de sonolência excessiva diurna, sonolência durante condução de carro motorizado, ou ambos. Na categoria III - presença de história de pressão alta ou um índice de massa corporal (IMC) superior a 30 kg/m2. Foram considerados como de alto risco aqueles que pontuaram em pelo menos duas categorias de sintomas.4,6

Exposições. Idade: a idade foi coletada em anos completos no momento da entrevista e categorizada de 10 em 10 anos. Diabetes mellitus tipo 2 (DM): relato de diagnóstico médico anterior de DM, valor de glicemia de jejum ≥ 126 mg/dl mensurada na visita, ou uso de medicação antidiabetogênica. Hipertensão arterial: relato de diagnóstico anterior de HAS, pressão arterial sistólica (PAS) ≥ 140 mmHg e/ou pressão arterial diastólica (PAD) ≥ 90 mmHg mensurada na visita, ou uso regular de anti-hipertensivos. Índice de massa corpórea ≥ 30 kg/m2 foi utilizado para definir obesidade.

Análise estatística

Foram apresentadas as frequências absolutas e relativas das características dos indivíduos pesquisados e de respostas consideradas positivas pela pontuação do QB, assim como das categorias de risco e o alto risco para SAOS (global). As diferenças entre proporções foram testadas com o teste do qui-quadrado de Pearson, com correção de continuidade para variáveis de risco dicotômicas, e as diferenças de médias, com o teste t de Student não pareado. Variáveis com associações com cada uma das categorias e com o alto risco para SAOS (global) com a significância de 0,20, seja na diferença de proporção ou na diferença de média, foram incluídas em modelos de regressão logística, quando a significância estatística foi estabelecida a <0,05. Uma vez que a presença de HAS ou obesidade (IMC) define a categoria III, essas duas variáveis não foram avaliadas na análise bruta e ajustada da categoria. Todas as análises foram feitas com o pacote estatístico SPSS, versão 21 (IBM Corp. Released 2012. IBM SPSS Statistics for Windows, Version 21.0. Armonk, NY: IBM Corp).

 Considerações éticas

Este estudo foi conduzido de acordo com os princípios estabelecidos na resolução 466/2012 do CONEP.

O protocolo do estudo foi submetido ao Comitê de Ética em Pesquisa Médica da Faculdade de Medicina/ Hospital Universitário Antônio Pedro e aprovado na reunião plenária de 11 junho 2010 sob o nº CAAE:0077.0.258.000-10.

 Resultados

Foram investigados 616 indivíduos, com 61,9% de mulheres, idade média de 59,1±10,20 anos, 68% com ensino fundamental, 72,7% de hipertensos, 30,7% de obesos e 24,8% de diabéticos. Indivíduos nos dois extremos das faixas etárias pesquisadas foram a maioria entre os excluídos da análise.

Os porcentuais de respostas que pontuaram e a prevalência de alto risco para SAOS por categoria e geral estão na Tabela 2. Do total de indivíduos investigados, 403 (65,4%) disseram que roncavam. Três das quatro respostas da categoria I apresentaram um percentual de respostas que pontuaram entre 22% e 38,5%, e para a pergunta Alguém notou que você para de respirar enquanto está dormindo?, somente 1,8% das respostas pontuaram. Na categoria II, em duas das três perguntas o porcentual de respostas que pontuaram foi de aproximadamente 12%, mas cerca de apenas 3,4% pontuaram na pergunta Alguma vez você já cochilou ou caiu no sono enquanto dirigia?. A prevalência de alto risco para SAOS foi de 42,4%, com 49,7% de prevalência da categoria I, 10,2% da categoria II e 77,6% da categoria III. A prevalência de alto risco para SAOS na categoria I, segundo faixas etárias, apresentou forma de sino (p<0,01) e foi maior entre aqueles com obesidade (p<0,01). Somente o sexo apresentou associação com o alto risco para SAOS na categoria II (p<0,1 e >0,05). O sexo feminino, mais idosos e diabéticos apresentaram associação estatisticamente significativa com a categoria III (hipertensão e obesidade). Idade e DM (p<0,1 e >0,05) associaram-se a SAOS, considerada globalmente (Tabela 3).

Prevalência de pontuação nas questões do Questionário de Berlim, de risco de SAOS nas categorias e global
Perguntas com categorias que pontuaram N (%)
Você ronca?
Sim 403 (65,4)
Seu ronco é?
Mais alto que a fala ou muito mais alto do que fala 138 (22,4)
Com que frequência você ronca?
3 a 4 vezes por semana ou quase todos os dias 136 (22,1)
O seu ronco alguma vez já incomodou alguém?
Sim 219 (35,6)
Alguém notou que você para de respirar enquanto está dormindo?
3 a 4 vezes por semana ou quase todos os dias 11 (1,8)
Quantas vezes você se sente cansado ou com fadiga depois de acordar?
3 a 4 vezes por semana ou quase todos os dias 96 (15,6)
Quando você está acordado, você se sente cansado, fadigado ou não se sente bem?
3 a 4 vezes por semana ou quase todos os dias 96 (15,6)
Alguma vez você já cochilou ou caiu no sono enquanto dirigia?
Sim 21 (3,4)
Risco de SAOS
Categoria I 306 (49,7)
Categoria II 63 (10,2)
Categoria III 478 (77,6)
Global 261 (42,4)

SAOS: síndrome da apneia obstrutiva do sono

 Prevalência de risco de SAOS<xref ref-type="table-fn" rid="TFN10">1</xref> definida pelo Questionário de Berlim por categorias e global segundo variáveis de risco
Risco de SAOS
Categoria I Categoria II Categoria III Global
N (%) N (%) Valor de p N (%) N (%) Valor de p N (%) N (%) Valor de p N (%) N (%) Valor de p *(3
Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não
Sexo 0,339 0,074 0,001 0,308
Feminino 183 (48,0) 198 (52,0) 46 (12,1) 335 (87,9) 313 (82,2) 68 (17,8) 168 (44,1) 213 (55,9)
Masculino 123 (52,3) 112 (47,7) 17 (7,2) 218 (92,8) 165 (70,2) 70 (29,8) 93 (39,6) 142 (60,4)
Faixa etária <0,001 0,156 <0,001 <0,001
45-49 49 (44,5) 61 (55,5) 9 (8,2) 101 (91,8) 68 (61,8) 42 (38,2) 32 (29,1) 78 (70,9)
50-59 139 (56,5) 107 (43,5) 32 (13,0) 214 (87,0) 195 (79,3) 51 (20,7) 124 (50,4) 122 (49,6)
60-69 81 (54,0) 69 (46,0) 17 (11,3) 133 (88,7) 116 (77,3) 34 (22,7) 68 (45,3) 82 (54,7)
70-79 33 (38,4) 53 (61,6) 4 (4,7) 82 (95,3) 77 (89,5) 9 (10,5) 33 (38,4) 53 (61,6)
80-99 4 (16,7) 20 (83,3) 1 (4,2) 23 (95,8) 22 (91,7) 2 (8,3) 4 (16,7) 20 (83,3)
Diabetes 0,412 0,516 <0,001 0,105
Sim 80 (53,0) 71 (47,0) 13 (8,6) 138 (91,4) 131 (86,8) 20 (13,2) 73 (48,3) 78 (51,7)
Não 223 (48,7) 235 (51,3) 49 (10,7) 409 (89,3) 340 (74,2) 118 (25,8) 185 (40,4) 273 (59,6)
Hipertensão 1,00 1,000
Sim 223 (49,8) 225 (50,2) 43 (9,6) 405 (90,4)
Não 83 (49,4) 85 (50,6) 20 (11,9) 148 (88,1)
(2IMC <0,001 0,498
IMC≥30 116 (61,4) 73 (38,6) 22 (11,6) 167 (88,4)
IMC<30 190 (44,5) 237 (55,5) 41 (9,6) 386 (90,4)

SAOS: síndrome da apneia obstrutiva do sono;

IMC: índice de massa corporal.

Qui-quadrado de Pearson, correção de continuidade aplicada nos testes com variáveis de exposição dicotômicas.

A Tabela 4 apresenta a diferença de médias para idade, PAS, PAD e IMC. Para categoria I, houve associação com idade, IMC (p<0,01) e PAD (p<0,1 e >0,05). Nenhuma das quatro variáveis associou-se com a categoria II. Os mais velhos apresentaram maior prevalência de alto risco para SAOS na categoria III e não houve associação estatisticamente significativa para o risco na categoria global. PAS, PAD e IMC não foram analisados na categoria III e global.

Diferença de médias segundo a presença de alto risco de SAOS definida pelo Questionário de Berlim por categorias e global
Risco de apneia do sono pelo Questionário de Berlim
Categoria I Valor de p Categoria II Valor de p Categoria III Valor de p Global Valor de p
Sim Não Sim Não Sim Não Sim Não
Média±EP Média±EP Média±EP Média±EP Média±EP Média±EP Média±EP Média±EP
Idade 57,94±0,50 60,45±0,65 <0,002 57,90±1,02 59,36±0,44 0,201 60,18±0,48 55,85±0,75 <0,001 58,77±0,55 59,53±0,59 0,347
PAS 137,55±1,23 137,78±1,35 0,899 136,53±3,13 137,80±0,95 0,676
PAD 83,60±0,71 81,843±0,69 0,078 82,47±1,61 82,75±0,52 0,865
IMC 28,92±0,32 27,21±0,29 <0,001 28,91±0,77 27,97±0,23 0,200

SAOS: síndrome da apneia obstrutiva do sono; PAS: pressão arterial sistólica; EP: erro padrão; PAD: pressão arterial diastólica; IMC: índice de massa corporal. Teste t de Student.

A Tabela 5 apresenta os resultados das regressões logísticas em que foram incluídas as variáveis com valor p<0,2 nas análises bivariadas. Após o ajuste, IMC (associação positiva) e idade (associação negativa) mantiveram associação estatisticamente significativa com o alto risco para SAOS na categoria I. Na medida em que, somente sexo apresentou associação com a categoria II, não houve necessidade de ajuste. Para a categoria III, sexo (feminino), idade (positiva) e DM permaneceram estatisticamente significativas a nível 0,05. Na categoria de alto risco para SAOS (global), DM perdeu a significância estatística.

OR ajustado por regressão logística de risco de SAOS definida pelo Questionário de Berlim por categorias e global
Variáveis Categoria I Categoria III Categoria Risco global
ORa (IC 95%) ORa (IC 95%) ORa (IC 95%)
Idade (contínua) 0,99 (0,98-0,99) 1,00 (1,00-1,01)
Faixa etária
45-49 1
50-59 2,3 (1,30-3,50)
60-69 1,04 (0,53-2,04)
70-79 1,70 (0,98-2,94)
80-99 0,49 (0,10-2,41)
Sexo (Feminino) 1,17 (1,06-1,29)
Diabetes 0,87 (0,81-0,95) 1,33(0,88-2,00)
PAD contínua 1,00 (0,98-1,00)
IMC≥30 1,02 (1,01-1,03)

SAOS: síndrome da apneia obstrutiva do sono; PAD: pressão arterial diastólica; IMC: índice de massa corporal; ORa: OR ajustado.

 Discussão

No presente estudo, utilizando o QB, encontramos uma prevalência de alto risco para SAOS de 42,4%, um pouco maior que a prevalência de dois estudos realizados em São Paulo. No primeiro deles, com população geral, Tufik et al.4 encontraram a prevalência de 32,8%. No segundo, com trabalhadores ferroviários, a prevalência foi de 35,03%.7 O diagnóstico de SAOS em ambos os estudos foi por meio da polissonografia. A prevalência de SAOS em diferentes cenários varia de acordo com a distribuição por sexo, faixa etária, condições socioeconômicas e obesidade na população.4,8 No estudo de Lemos et al.,9 com motoristas de caminhão de São Paulo, a prevalência de alto risco para SAOS, estimada com o QB, foi de 11,5%. O estudo envolveu pacientes jovens, magros e, em sua maioria, homens. Em outro estudo em 40 unidades de atenção primária, 8 na Alemanha, 6 na Espanha e 26 nos Estados Unidos, as prevalências de alto risco para SAOS, utilizando o QB, variaram de 19,9% em Springfield, EUA, a 66,7% em Louisville, EUA.6

No cálculo do alto risco global para SAOS pelo QB, são combinados os riscos de três categorias, e todos os hipertensos e/ou obesos são classificados como de risco na categoria III. A obesidade tem sido fortemente associada à SAOS. Tufik et al.,4 por exemplo, encontraram um OR de 10,5 (IC 95% 7,1-15,7). A associação com a HAS parece ser menos intensa, mesmo considerando aqueles pacientes cuja pressão não diminui durante o sono (non-dipper), ou aqueles com hipertensão resistente, com ORs de 2,27 (IC 95% 1,76-2,92),10 4,4 (IC 95% 1,2-16,31)11 e 7,74 (IC 95% 2,43-24,64),12 respectivamente. Os autores do QB não justificam a inclusão dessa categoria e não dimensionam seu impacto no cálculo do alto risco para SAOS.3

Na nossa população, 72,7% dos indivíduos foram classificados como hipertensos e 30,7%, como obesos, o que elevou a prevalência de alto risco para SAOS na categoria III e, consequentemente, para o risco global. No estudo de Tufik et al.,4 com prevalência de SAOS um pouco inferior à prevalência de alto risco para SAOS por nós encontrada, a média de idade foi menor, assim como a prevalência de obesidade (21,5%). O autor não apresentou informações sobre a pressão arterial. Já um estudo americano,13 em que a média de idade, assim como a prevalência de obesidade (25%) e de HAS (29%) foram inferiores às do nosso estudo, encontrou uma prevalência de alto risco para SAOS de 27%. Uma alta prevalência de risco para SAOS na categoria III foi também relatada por Netzer et al.6 para a localidade de Stuart, Flórida (68,8%), mais próxima da prevalência para a categoria III encontrada no presente estudo (77,6%).

Diante das informações acima, poderíamos suspeitar de uma prevalência superestimada de HAS e de obesidade e, consequentemente, da SAOS. Segundo as informações do Vigitel (2011 e 2012), a prevalência de diagnóstico autorreferido de hipertensão na cidade do Rio de Janeiro foi de 59,7%, a maior dentre as capitais brasileiras e a maior média da prevalência, para todas as cidades investigadas, na faixa ≥65 anos. Esses valores são inferiores aos 77,6% por nós encontrados para a população coberta pelo PMF de Niterói. Quanto à obesidade, a prevalência nacional para as faixas etárias de 45 e mais também foi maior (20% versus 30,7%). Ressalta-se, no entanto, que a prevalência de obesidade registrada pelo Vigitel (2011 e 2012) foi maior nas mulheres e em pessoas com menor instrução, grupos majoritários no presente estudo.14,15

Supõe-se que o ronco primário seja o primeiro estágio da SAOS grave, e sabe-se que sua intensidade está associada à gravidade da SAOS.16 O ronco tem uma sensibilidade de 82,6% e uma especificidade de 43% para diagnosticar a SAOS,17 daí a necessidade de associar-se com outros elementos para a definição do alto risco para síndrome. Em nosso estudo, a frequência do ronco foi maior (65,4%) que em dois outros estudos que utilizaram o QB (52,2% e 59%).3,13 Diante do maior porcentual de obesos no estudo aqui apresentado, essa discrepância era esperada. Nossas prevalências foram menores do que as dos dois estudos acima citados, com diferenças nas respostas às perguntas sobre a frequência do ronco, se o ronco incomodou alguém e principalmente se alguém notou se houve interrupção da respiração durante o sono. No entanto, a prevalência de alto risco para SAOS na categoria I (49,7%) foi semelhante às estimadas na maioria das clínicas de atenção primária americanas e europeias pesquisadas por Netzer et al.6

O sono não reparador e a fadiga são sintomas comuns nos pacientes adultos com SAOS.17 Essas condições ocorrem em frequências distintas em diferentes populações. No artigo de Netzer et al.,6 a única pergunta apresentada é a relativa a cochilar ou dormir ao volante e as respostas variaram de 4% a 32% e em nosso estudo observamos um valor de 3,4%, semelhante ao menor valor observado por Netzer et al.6. Na população atendida pelo PMF, são poucas as pessoas que dirigem. Por outro lado, em locais com maioria de mulheres, espera-se uma menor prevalência de risco de SAOS na categoria II, uma vez que elas se queixam menos que os homens.18

Os resultados que comparam a prevalência de alto risco para SAOS nos Estados Unidos e Europa mostram haver semelhança para a categoria I (43,1% e 43,5%). Já a prevalência de risco para a categoria II (sonolência/ fadiga diurna) foi diferente, observando-se um valor três vezes maior nos Estados Unidos em relação à Europa (32,4% e 11,8%).6 No nosso estudo, a prevalência de alto risco para SAOS na categoria II foi mais próxima à europeia (10,2%).

A HAS tem sido associada à SAOS, tanto em estudos utilizando polissonografia19 quanto em estudos estimando o alto risco para SAOS por questionários, independentemente de outros fatores de risco.20 Os ORs encontrados nos estudos acima citados foram superiores a 2. Em uma revisão crítica, Mohsenin21 afirma que a hipertensão diurna está presente em até 60% dos pacientes com SAOS. No presente estudo, somente a diferença de média da PAD esteve associada ao alto risco para SAOS na categoria I, e essa associação desapareceu (ORa=1) depois do ajuste para idade e IMC. Margallo et al.22 estimaram a associação de alterações da pressão arterial com o alto risco para SAOS pelo QB modificado com exclusão do risco pela categoria III. Seus resultados são comparáveis aos observados em nosso estudo com diferença estatisticamente significativa apenas na média da PAD.

As interrupções do fluxo aéreo levam a microdespertares que causam sonolência e fadiga diurna.17 O QB visa captar essas alterações nas perguntas agrupadas nas categorias I e II. No entanto, a frequência de respostas positivas a essas questões varia culturalmente como observado a partir das diferenças nas prevalências em comunidades norte-americanas e europeias.6

A confiabilidade do QB em nosso estudo, testada com o alfa de Cronbach, foi de 0,586 (fraca) para a categoria I. O alfa subiu para 0,618 (aceitável) com a retirada da questão se alguém notou que você para de respirar quando está dormindo. Para a categoria II, o alfa foi de 0,521 (fraca). Sem a questão sobre cochilar/dormir ao volante, o alfa subiu para 0,705 (aceitável). No estudo de validação do QB, o alfa de Cronbach alcançou níveis mais elevados: 0,92 para a categoria I e 0,86 para a categoria II, excluída a questão sobre dormir ao volante. Esse resultado pode ser atribuído à baixa escolaridade de grande parte dos indivíduos investigados, assim como ao alto porcentual de mulheres, o que pode ter ocasionado respostas falsamente negativas, principalmente na categoria II.

O presente estudo tem algumas limitações que devem ser ressaltadas. Em primeiro lugar, por ser transversal, não se pode estabelecer que a HAS ou a obesidade antecedeu a ocorrência da SAOS. Em segundo lugar, houve 35% de perdas (indivíduos que convidados não compareceram a pesquisa), mais concentradas em homens e em indivíduos nas duas faixas etárias extremas (45 a 49 anos e 80 a 99 anos). Se houve maior comparecimento de indivíduos doentes, por exemplo, hipertensos, pode ter havido uma superestimação da prevalência de SAOS estimada.

 Conclusão

A prevalência de alto risco para SAOS, estimada pelo QB, na população atendida pelo PMF foi de 42,4%. No entanto, devido às perdas, essa prevalência pode estar superestimada. A alta frequência de HAS e obesidade também elevou a prevalência de risco de SAOS. As prevalências nas três categorias foram muito diferentes, mas comparáveis com resultados descritos na literatura. O QB apresentou uma confiabilidade mais baixa nessa população que tem menor nível de instrução que as populações investigadas em outros estudos. Nossos dados mostraram que a confiabilidade do QB em populações com maioria de mulheres e de baixa escolaridade aumenta quando as questões alguém notou que você para de respirar quando está dormindo e cochilar/dormir ao volante são excluídas, indicando a importância da realização de novos estudos de validação dessa escala para esse grupo.

Fontes de Financiamento

O presente estudo não teve fontes de financiamento externas.

Vinculação Acadêmica

Este artigo é parte de dissertação de Mestrado de Kenia Vieira da Silva pela Universidade Federal Fluminense, Instituto de Saúde Coletiva, Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva.