Luận án Nghiên cứu mối tương quan giữa nồng độ nitơ monoxit trong hơi thở và máu với độ nặng của ngưng thở tắc nghẽn khi ngủ

 OSA 
Bảng 3.5 So sánh đặc điểm NO trong hơi thở và trong máu của nhóm nghiên 
cứu 
Thông số OSA nhẹ/trung bình 
(n=40) 
OSA nặng (n=83) p 
FENO 50, ppb 11,9 (5,6-29,2) 13,52 (6,1 – 24,7) 0,229(1) 
FENO 100, ppb 14,9 (6,7-25,7) 12,1 (4,8-24,2) 0,036(1) 
FENO 150, ppb 12,0 (4,4-24,4) 10 (4,6-20,5) 0,060(1) 
FENO 350, ppb 8,5 (5,4-14,1) 7 (2,7-14,1) 0,046(1) 
CANO, ppb 6,9 (0,8-14,0) 5,2 (1,2 – 12,7) 0,002(1) 
J’awNO, nl/phút, 19,6 (1,6-73,0) 36,2 (6,1 – 92,2) 0,001(1) 
Chú thích : (1) giá trị p dựa vào kiểm định phi tham số Mann-Whitney U ; 
ppb: đơn vị nồng độ thể tích 1 phần tỉ (10-9) hay 1 nl NO/1 lít khí thở. 
Giá trị trung vị của sản lượng NO phế quản (J’awNO) tăng rõ rệt ở phân 
nhóm OSA nặng so với phân nhóm OSA nhẹ/trung bình (19,6 so với 36,2 ; 
p=0,001). 
Trong 4 giá trị FENO đo ở mức lưu lượng 50-100-150-350 ml/giây, chỉ 
có FENO 100 (mức lưu lượng trung bình) và FENO 350 (mức lưu lượng cao 
nhất) cho thấy sự khác biệt ý nghĩa giữa 2 phân nhóm, cụ thể là các bệnh 
nhân OSA nặng có giá trị FENO 100 và FENO 350 thấp hơn (12,1 ppb so 
với 14,9 ppb cho FENO 100 và 7 ppb so với 8 ppb cho FENO 350). 
72 
Tương tự, nồng độ NO phế nang (CANO) giảm một cách có ý nghĩa 
ở phân nhóm OSA nặng so với nhóm OSA nhẹ-trung bình (5,2 ppb so với 
6,9 ppb, p = 0,002). 
3.2.2 Mối tương quan giữa NO trong hơi thở và độ nặng OSA 
Trong nghiên cứu này chúng tôi đã đo phân suất NO trong hơi thở ra 
(FENO) ở nhiều mức lưu lượng thở khác nhau. Phương pháp này cho phép 
đánh giá sự thay đổi của NO ở những vị trí khác nhau của đường hô hấp, bao 
gồm CANO, FENO 350 ml cho phần xa (Tiểu phế quản, ống phế nang, phế 
nang) và J’awNO, FENO 50-150 cho đoạn gần (phế quản và khí quản). Để 
đánh giá chất chỉ điểm sinh học tiềm năng cho OSA nặng, chúng tôi thực 
hiện tương quan cặp cho các biến số phân tích. Mạng lưới liên hệ của các 
biến số cho cái nhìn tổng quát và quan hệ giữa NO và các đặc điểm lâm sàng, 
cận lâm sàng (Hình 3.2) 
73 
Hình 3.3 Mạng lưới tương quan giữa các biến định lượng, bao gồm NO và AHI 
Ghi chú: Hình vẽ trình bày mạng lưới tương quan giữa 28 biến định lượng 
trong nghiên cứu. Mỗi một nút tròn (màu cam) đại diện cho một thông số xét 
nghiệm, kích thước của mỗi nút tròn tỷ lệ với số cặp tương quan có ý nghĩa 
của 1 biến với những biến còn lại. Đoạn thẳng nối 2 nút biểu thị cho một liên 
kết tương quan có ý nghĩa thống kê (p<0,05) giữa 2 biến này. Màu sắc của 
liên kết cho biết hướng và độ mạnh của mối tương quan đó (đo bằng hệ số 
Spearman’s ρ) : màu đậm hơn cho thấy mức độ tương quan mạnh hơn, màu 
xanh lam biểu thị tương quan nghịch (-1< ρ <0) và màu đỏ biểu thị tương 
quan thuận (0< ρ <1). 
AHI cũng như SpO2 là tiêu điểm trong mạng lưới tương quan vì chúng 
có nhiều liên hệ nhất với các biến số còn lại. Từ AHI, ta có những liên kết 
74 
tương quan thuận với độ mạnh trung bình với : BMI, chu vi vòng cổ, vòng 
bụng (rho lần lượt = 0,40; 0,42 và 0,36). AHI tương quan yếu với điểm 
Epworth (rho = 0,2). Ngoài ra, AHI tương quan nghịch với SpO2 tối thiểu và 
trung bình (rho = -0,55 và -0,62). 
Những biến số về NO trong hơi thở (FENO50,100,150, J’awNO và 
CANO) tạo thành cụm với mạng liên kết chặt chẽ lẫn nhau, tuy nhiên không 
có liên kết giữa NO hơi thở và NOx trong máu. 
Mối liên hệ duy nhất giữa AHI và cụm biến NO trong hơi thở, đó là 
thông qua 2 biến J’awNO (NO phế quản) và CANO (phế nang), cụ thể là 
AHI tương quan thuận, yếu nhưng ý nghĩa với J’awNO (rho = 0,25, p = 
0,029) và tương quan nghịch với CANO (rho = -0,18 ; p = 0,045). 
Độ bão hòa oxy trong máu khi ngủ (SpO2) có tương quan thuận yếu với 
NO trong hơi thở thông qua NO phế quản (J’awNO). 
Mức độ buồn ngủ ngày đánh giá bằng thang điểm Epworth không tương 
quan với NO trong hơi thở. 
Đặc biệt, không có mối liên hệ giữa 2 cụm biến số : NO trong hơi thở 
và NO trong máu. 
Tương quan tuyến tính giữa AHI và 8 biến số về NO được trình bày 
trong những biểu đồ hồi quy tuyến tính trong hình 3.3, 3.4 và 3.5 dưới đây : 
75 
FENO50/ AHI: rho = 0,16 ; p = 0,213 
FENO 100/AHI: rho = 0,10 ; p = 0,227
FENO 150 /AHI : rho = 0,12 ; p = 0,226 
FENO 350/AHI : rho = 0,13 ; p = 0,143 
Hình 3.4 Tương quan tuyến tính giữa AHI và FENO 
 Hình ảnh trực quan cho thấy FENO ở các mức lưu lượng khác nhau 
không tương quan với AHI (p>0,05). 
y = 29,46 + 0,764 * x y = 41,17 – 0,077 * x 
y = 40,14 – 0,465 * x y = 43,95 - 0.460 * x 
76 
J’awNO/AHI : rho =0,25 ; p = 0,029
CANO/AHI ; rho = -0,18 ; p = 0,045 
Hình 3.5 Tương quan tuyến tính giữa AHI và NO phế quản, NO phế nang 
Chú thích : Hình 3.4 và 3.5 trình bày biểu đồ tán xạ (scatter dot plot) và hồi 
quy tuyến tính, cho phép khảo sát quan hệ tuyến tính giữa giá trị AHI (biến 
phụ thuộc, trục tung) và một thông số về nitơ monoxit (biến độc lập, trục 
hoành), mỗi điểm tròn là một cá thể, đường thẳng biểu thị cho đồ thị hàm 
tuyến tính AHI = b0 + b*X, với X là thông số nitơ monoxit, vùng tô màu biểu 
thị cho khoảng tin cậy 95% của hàm này. 
NO phế quản (J’awNO) và NO phế nang (CANO) lần lượt có tương 
quan thuận yếu và tương quan nghịch yếu với AHI (rho =0,25 ; p = 0,029 và 
rho = -0,18 ; p = 0,045). 
y = 31,35 + 0,096 * x 
y = 44,32 – 0,660 * x 
77 
Bảng 3.6 Tóm tắt kết quả phân tích tương quan giữa 6 thông số NO trong 
hơi thở và độ nặng OSA, thông qua kết quả đa ký hô hấp và điểm buồn ngủ 
ngày Epworth 
 Tương quan với AHI 
Tương quan với SpO2 
tối thiểu 
Tương quan với điểm 
buồn ngủ Epworth 
FENO 50 rho = 0,16 ; p = 0,213 rho = -0,13 ; p = 0,227 rho = 0,09 ; p = 0,425 
FENO 100 rho = 0,10 ; p = 0,227 rho = 0,07 ; p = 0,363 rho = 0,06 ; p = 0,751 
FENO 150 rho = 0,12 ; p = 0,226 rho = 0,02 ; p = 0,644 rho = -0,01; p = 0,692 
FENO 350 rho = 0,13 ; p = 0,143 rho = 0,06 ; p = 0,639 rho = -0,01 ; p = 0,937 
J’awNO rho =0,25 ; p = 0,029 rho = -0,22 ; p=0,023 rho =0,15; p=0,373 
CANO rho = -0,18 ; p = 0,045 rho = 0,06 ; p=0,329 rho = -0,05; p=0,543 
Tóm lại, chỉ có J’awNO vừa tương quan với chỉ số độ nặng OSA vừa 
tương quan với giảm độ bão hòa oxy máu khi ngủ. Riêng CANO chỉ tương 
quan với chỉ số độ nặng OSA 
3.2.3 Mối liên hệ của NO trong hơi thở với OSA nặng 
 Từ những phân tích tương quan trên chúng tôi nhân diện được 2 thông 
số NO trong hơi thở là J’awNO và CANO, cùng với nồng độ NOx trong máu 
có thể là những chất chỉ điểm sinh học tiềm năng và độc lập góp phần chẩn 
đoán OSA nặng trên lâm sàng. 
Sau đây, chúng tôi tiến hành phân tích đơn biến và đa biến để đánh giá 
mối quan hệ độc lập của chúng với OSA nặng. 
3.2.3.1 Đường cong ROC đơn biến chẩn đoán OSA nặng 
Phân tích đơn biến là cách tiếp cận cổ điển, đơn giản thường được sử 
dụng trong y văn, khi ta giới thiệu một chất chỉ thị (marker) mới. Quy trình 
này thường gắn liền với phân tích đường cong ROC. Tuy nhiên, trong trường 
hợp nghiên cứu này, khi thử áp dụng cách tiếp cận đơn biến cho các biến số 
mục tiêu như FENO, J’awNO, CANO; tất cả kết quả đều cho thấy một hiệu 
năng chẩn đoán không tốt, không cân bằng tối ưu giữa độ nhạy và độ đặc 
hiệu (Bảng 3.7). 
78 
Bảng 3.7 So sánh hiệu quả chẩn đoán OSA nặng của từng thông số NO trong 
hơi thở 
Biến số Ngưỡng cắt 
tối ưu 
Độ nhạy Độ đặc hiệu Diện tích 
dưới ROC 
(AUC) 
FENO 50 14,26 0,469 0,735 0,598 
FENO 100 11,59 0,542 0,536 0,483 
FENO 150 8,59 0,663 0,591 0,506 
FENO 350 10,13 0,253 0,843 0,483 
J’awNO 20,79 0,747 0,494 0,634* 
CANO 4,45 0,626 0,458 0,492 
Chú thích : * : Diện tích dưới ROC lớn hơn 0,5 có ý nghĩa thống kê (dựa vào 
kiểm định Hanley-McNeil). 
J’awNO với ngưỡng cắt 20,79 nl/phút là biến số có độ nhạy cao nhất 
(0,75), tuy nhiên nó có độ đặc hiệu kém (0,49), tương ứng với ROC AUC = 
0,63. 
Ngay cả biến ESS, vốn có liên hệ trực tiếp với độ nặng OSA, cũng 
không đạt hiệu quả tối ưu, nó có độ nhạy thấp = 0,51, độ đặc hiệu = 0,76 và 
ROC AUC = 0.65. 
Kết quả này cho thấy phân loại độ nặng OSA dựa vào một thông số xét 
nghiệm duy nhất là khó khả thi, vì không có một đại lượng đơn độc nào cho 
phép phân định hiệu quả giữa OSA nhẹ/trung bình và OSA nặng. Như vậy, 
ta cần phải tiếp cận vấn đề theo một hướng khác, đó là kết hợp nhiều thông 
tin với nhau để tạo ra một quy luật chẩn đoán mạnh hơn. 
79 
3.2.3.2 Hồi quy logistic về mối liên hệ của NO trong hơi thở và đặc điểm 
lâm sàng 
Hồi quy logistic đa biến cho phép phối hợp nhiều biến số để tiên đoán 
OSA nặng thay vì dùng đơn biến với kết quả tiên đoán không tốt. Ở đầu vào, 
chúng tôi có 18 biến số độc lập tiềm năng dùng để tiên đoán OSA nặng trên 
lâm sàng; để xác định tổ hợp biến độc lập tối giản đảm bảo độ chính xác cao 
nhất, chúng tôi sử dụng kỹ thuật chọn lọc biến số mô hình Bayes trung bình 
(Bayesian Model averaging- BMA). Kết quả phân tích này được trình bày 
trong hình 3.6, theo đó tổ hợp biến số tối ưu gồm có : Tuổi, chu vi vòng bụng, 
điểm ESS, FENO100 và J’awNO. 
Hình 3.6 Chọn lọc mô hình và tổ hợp biến tối ưu bằng kỹ thuật mô hình 
Bayes trung bình 
Chú thích : Biểu đồ trên tóm tắt kết quả của phân tích chọn lọc mô hình và 
tổ hợp biến tối ưu bằng kỹ thuật mô hình Bayes trung bình (Bayesian Model 
averaging – BMA). Trục tung trình bày tập hợp tất cả những biến độc lập 
được khảo sát, trục hoành biểu thị cho 80 mô hình logistic sử dụng nhiều tổ 
hợp biến khác nhau, các mô hình này được xếp thứ tự theo độ chính xác từ 
cao nhất đến thấp nhất, như vậy vị trí số 1 chính là mô hình tối ưu. 
80 
Bảng 3.8 Nội dung mô hình hồi quy logistic đa biến tối ưu (5 biến) tiên đoán 
OSA nặng: 
Biến số Hệ số hồi 
quy 
Odds-ratio KTC 95% Giá trị p 
Tuổi -0,058 0,944 0,914 – 0,975 0,0006 
Vòng bụng 0,115 1,122 1,072 – 1,175 <10-13 
ESS 0,221 1,247 1,022 – 1,238 0,018 
FENO 100 -0,108 0,898 0,817 – 0,987 0,027 
J’awNO 0,036 1,037 1,012 – 1,063 0,004 
Chú thích : Odds-ratio được ước tính = exp(hệ số hồi quy); giá trị p dựa vào 
kiểm định t nhằm phủ nhận giả thuyết vô hiệu là hệ số hồi quy = 0 (Odds-
ratio = 1). 
Kết quả hồi quy đa biến với tập hợp biến tối ưu này cho thấy : tuổi và 
FENO ở 100ml tỉ lệ nghịch với nguy cơ mắc OSA nặng, ngược lại, sự gia 
tăng của chu vi vòng bụng, điểm Epworth và J’awNO làm tăng nguy cơ mắc 
OSA nặng. Hình ảnh trực quan của hiệu ứng 5 biến (Odds-ratio) được mô tả 
ở hình 3.6. 
81 
Hình 3.7 Giá trị trung bình và khoảng tin cậy 95% của tỉ số chênh (Odds-
ratio) của 5 thông số trong mô hình hồi quy 
Chú thích : Biểu đồ mô tả trực quan giá trị trung bình, ngưỡng trên và dưới 
khoảng tin cậy 95% của Odds-ratio cho 5 biến độc lập trong mô hình 
logistic, so với ngưỡng vô hiệu (Odds-ratio = 1, đường thẳng đứng không 
liên tục màu đỏ). Odds-ratio > 1 (phần bên phải) tương ứng với tương quan 
thuận giữa nguy cơ bị OSA nặng và biến độc lập đang được khảo sát, ngược 
lại Odds-ratio < 1 (phần bên trái) là tương quan nghịch. 
Kết quả phân tích hồi quy đa biến cho thấy các biến trên có nguy cơ độc 
lập với OSA nặng. Nguy cơ hiện diện hội chứng OSA nặng tỉ lệ thuận với 
điểm số Epworth, chu vi vòng bụng và sản lượng NO phế quản (J’awNO), 
đồng thời tỉ lệ nghịch với FENO 100 và tuổi. Tất cả hiệu ứng này có ý nghĩa 
thống kê. 
Một cách cụ thể, ở một độ tuổi và chu vi vòng bụng xác định, mỗi đơn 
vị gia tăng của J’awNO sẽ làm tăng nguy cơ OSA nặng lên trung bình 1,04 
82 
lần ; trong khi đó 1 ppb FENO 100 giảm sẽ làm giảm nguy cơ này trung bình 
0,9 lần. 
Tương tự, mỗi điểm tăng thêm trong bảng câu hỏi Epworth sẽ làm tăng 
nguy cơ lên 1,25 lần, và chu vi vòng bụng tăng thêm 1 cm sẽ làm tăng nguy 
cơ này lên 1,12 lần. 
3.3 Mối tương quan của các thông số NO trong máu và độ nặng OSA 
3.3.1 So sánh đặc điểm NO trong máu theo phân nhóm độ nặng OSA 
Tiếp theo, chúng tôi sẽ khảo sát mối liên hệ giữa 3 thông số NO trong 
máu và độ nặng của OSA, dựa vào 2 phân tích: kiểm định phi tham số Mann-
Whitney U nhằm so sánh trung vị các biến số giữa 2 phân nhóm (bảng 3.3); 
và phân tích tương quan bắt cặp tuần tự bằng hệ số tương quan rho theo 
Spearman. 
Cả 2 chất nitrite và nitrate đều cho thấy có sự khác biệt ý nghĩa giữa hai 
phân nhóm độ nặng OSA. Nitrite và Nitrate của nhóm OSA nặng đều tăng 
cao hơn so với nhóm OSA nhẹ/trung bình (18 so với 16,1 và p= 0,037; 17,1 
so với 15,5 và p=0,028). Vì vậy, tổng của 2 chất này (NOx) cũng gia tăng có 
ý nghĩa ở nhóm OSA nặng (35,5 so với 34 và p= 0,006). 
Bảng 3.9 So sánh đặc điểm NOx trong máu giữa 2 phân nhóm độ nặng 
Thông số OSA nhẹ/trung 
bình (n=40) 
OSA nặng 
(n=83) 
p 
Nitrate (NO3
-) μmol/L 15,5 (9,8-19,7) 17,1 (10,9-20,9) 0,028(1) 
Nitrite (NO2-) μmol/L 16,1 (13,6-20,4) 18,0 (12,9-27,1) 0,037(1) 
NOx(=NO2-+NO3
-), 
μmol/L 
34,0 (27,0-37,8) 35,5 (26,3-43,5) 0,006(1) 
Ghi chú: Tất cả các biến số được trình bày dưới dạng trung vị (KTC 95%). 
(1) giá trị p dựa vào kiểm định phi tham số Mann Whitney U, 
3.3.2 Mối tương quan giữa NO trong máu và độ nặng OSA 
Ta cũng quan sát được liên kết tương quan thuận giữa AHI và nitrite 
(rho = 0,22 ; p = 0,002) và nitrate (rho = 0,25; p = 0,018) ở hình 3.2. Cũng ở 
83 
hình này cho thấy độ bão hòa oxy trong máu khi ngủ (SpO2) không tương 
quan thuận với NO trong máu thông qua nitrate máu. Mức độ buồn ngủ ngày 
đánh giá bằng thang điểm Epworth không tương quan với NO trong máu 
Nitrite/AHI : rho = 0,22 ; p = 0,002 
Nitrate/AHI ; rho = 0,25; p = 0,018 
Hình 3.8 Tương quan tuyến tính giữa Nitrate, Nitrite và AHI 
Chú thích : Hình 3.3, 3.4 và 3.5 trình bày biểu đồ tán xạ (scatter dot plot) và 
hồi quy tuyến tính, cho phép khảo sát quan hệ tuyến tính giữa giá trị AHI 
(biến phụ thuộc, trục tung) và một thông số về nitơ monoxit (biến độc lập, 
trục hoành), mỗi điểm tròn là một cá thể, đường thẳng biểu thị cho đồ thị 
hàm tuyến tính AHI = b0 + b*X, với X là thông số nitơ monoxit , vùng tô 
màu biểu thị cho khoảng tin cậy 95% của hàm này. 
Nồng độ Nitrite và Nitrate trong máu có tương quan thuận yếu với AHI 
(rho = 0,22 ; p = 0,002 và rho = 0,25 ; p = 0,018). 
y = 3,59 + 2,535 * x y = 3,62 + 2.732 * x 
84 
Bảng 3.10 Tóm tắt giá trị tương quan tuyến tính của NO trong hơi thở và độ 
nặng OSA : thông qua kết quả đa ký hô hấp và điểm buồn ngủ ngày Epworth 
 Tương quan với AHI Tương quan với SpO2 
tối thiểu 
Tương quan với điểm 
buồn ngủ Epworth 
Nitrite rho = 0,22 ; p = 0,002 rho = -0,17 ; p = 0,064 rho = 0,202 ; p=0,050 
Nitrate rho = 0,25; p = 0,018 rho = - 0,17 ; p=0,064 rho =0,203 ; p= 0,053 
NO trong máu tương quan với chỉ số độ nặng - AHI nhưng không 
tương quan quan với độ bão hòa oxy máu khi ngủ và mức độ buồn ngủ ngày 
3.3.3 Liên hệ của NO trong máu với OSA nặng 
Từ những phân tích tương quan trên chúng tôi nhân thấy NO trong máu 
có thể chất chỉ điểm sinh học tiềm năng góp phần gợi ý chẩn đoán OSA nặng 
trên lâm sàng. Sau đây, chúng tôi tiến hành phân tích đơn biến và đa biến để 
đánh giá mối quan hệ độc lập của chúng với OSA nặng. 
Bảng 3.11 So sánh độ nhạy và độ đặc hiệu của các đường cong ROC phân 
biệt OSA nặng bằng NO trong máu 
Biến số Ngưỡng cắt tối 
ưu (μmol/L) 
Độ 
nhạy 
Độ đặc 
hiệu 
Diện tích dưới 
ROC (AUC) 
NOx 36,01 0,337 0,940 0,629* 
Nitrite 18,79 0,337 0,952 0,637* 
Nitrate 14,92 0,651 0,614 0,634* 
Chú thích : * : Diện tích dưới ROC lớn hơn 0,5 một cách có ý nghĩa thống 
kê (dựa vào kiểm định Hanley-McNeil). 
Nitrite và nitrate máu (NOx) với điểm cắt 36,29 μmol/L cho độ nhạy là 
0,31 và độ đặt hiệu là 0,93. 
85 
3.4 Ứng dụng thực tế của mối quan hệ giữa NO và OSA nặng 
Từ những phân tích tương quan và mối quan hệ đơn độc hay phối hợp 
của các thông số NO trong hơi thở và trong máu, chúng tôi đặt câu hỏi về 
ứng dụng lâm sàng của các mối liên hệ này. 
Chúng tôi cần xây dựng một quy luật chẩn đoán cho phép sàng lọc OSA 
nặng (trước khi bệnh nhân được thực hiện một đa ký hô hấp hay đa ký giấc 
ngủ), đảm bảo 3 tiêu chí như sau: 
+ Tính khách quan: Ưu tiên sử dụng những phép đo lường khách quan, thí 
dụ chỉ số nhân trắc hay FENO. 
+ Tính đơn giản, hiệu quả kinh tế: dùng càng ít xét nghiệm càng tốt, ưu 
tiên các xét nghiệm không xâm lấn, dễ thực hiện, nhanh chóng thu được kết 
quả, chi phí thấp. 
+ Hiệu quả chẩn đoán: tối ưu hóa độ chính xác, độ nhạy và đặc hiệu của 
mô hình chẩn đoán. 
Những thông số tiềm năng có thể được sử dụng trong quy luật chẩn 
đoán, vì chúng có mối tương quan trực tiếp với AHI và/hoặc có thay đổi ý 
nghĩa giữa 2 phân nhóm độ nặng. Các thông số này bao gồm: 
+ Nhóm chỉ số nhân trắc học: gồm 4 biến Tuổi, BMI, chu vi vòng 
bụng, vòng cổ. 
+ Nhóm thông số về nitơ monoxit trong khí thở ra: FENO 100, 
FENO 150, J’awNO và CANO 
+ Điểm số bảng câu hỏi Epworth (ESS): đây là đại lượng duy nhất có 
liên hệ một cách trực tiếp với rối loạn chức năng giấc ngủ, tuy có tính chất 
chủ quan và tương quan yếu với chỉ số AHI. 
86 
Như đã trình bày ở mục 3.2.3.1, việc ứng dụng đơn độc NO là chất chỉ 
điểm sinh học phân biệt OSA nặng khó khả thi do độ nhạy và độ đặc hiệu 
không cân bằng. 
Vì vậy tiếp theo, chúng tôi đã lần lượt thử nghiệm 2 giải pháp: 
+ Mô hình hồi quy đa biến: sử dụng một mô hình hồi quy tuyến tính 
nhằm ước lượng xác suất của chẩn đoán OSA nặng theo phân bố nhị phân 
(Binomial), từ giá trị của tổ hợp nhiều biến độc lập, thông qua hàm logistic. 
+ Sơ đồ chẩn đoán hình cây, sử dụng thuật toán cây quyết định. 
3.4.1 Đặc điểm lâm sàng của dân số dùng để dựng mô hình và nhóm 
kiểm định 
Mô hình logistic và cây quyết định sẽ được xây dựng trên cùng tập dữ 
liệu gồm 123 bệnh nhân (40 trường hợp âm tính và 83 dương tính), sau đó 
sẽ được kiểm định một cách độc lập trên tập dữ liệu 30 bệnh nhân (tỉ lệ 
âm/dương tính đều nhau = 50%). 
Đặc tính phân bố của những thông số quan trọng giữa 2 tập dữ liệu được 
trình bày trong bảng : 
87 
Bảng 3.12 Đặc tính phân bố của 2 nhóm dân số 
 Dân số dựng mô hình 
(n = 123 ; 
OSA nặng n= 83) 
Nhóm kiểm định 
(n = 30 ; 
OSA nặng : n=15 
Giá trị 
p 
Tuổi 53,5 (30,1 – 79) 53 (29 – 73) 0,95 
BMI 27,6 (21,7 - 38,62) 18,5 (15,15 – 26,28) 0.01 
Vòng cổ 40 (35 - 47) 39,5 (32 – 44,73) 0,35 
Vòng bụng 102 (84 – 121,47) 98,0 (78 – 120) 0,07 
FEV1 78 (73,23 – 100,9) 80,9 (50,55 – 96,15) 0,35 
FVC 80 (50,0 – 102,0) 83,5 (48,1 – 102,2) 0,29 
FEV1/FVC 82 (55,1 - 93,9) 82,3 (58,5 – 91,15) 0,43 
ESS 9 (8,6-10,3) 9 (2 – 17,4) 0,11 
AHI 47 (42,8-52,5) 30 (4,75 – 79,3) 0,14 
SpO2 trung bình 92 (77 - 95) 92,0 (82,25 – 96,0) 0,98 
SpO2 tối thiểu 69 (51 - 86) 70,5 (52,7 – 93,15) 0,49 
FENO 50 13,2 (5,9 – 25,78) 12,8 (6,34 – 23,06) 0,69 
FENO 100 12,2 (5,08 – 24,98) 12,0 (5,18 – 22,59) 0,05 
FENO 150 10,6 (4,49 – 20,59) 10,8 (4,98 – 22,15) 0,05 
FENO 350 7,7 (3,16 – 14,08) 7,4 (4,42 – 12,86) 0,77 
J’awNO 32,7 (2,11 – 84,86) 32,9 (1,8 – 76,4) 0,43 
CANO 5,63 (1,21 – 13,53) 5,99 (3,11 – 12,11) 0,10 
Chú thích : 2 nhóm dân số được phân chia một cách ngẫu nhiên, giá trị p 
dựa vào kiểm định U của Mann-Whitney. 
Ngoại trừ biến BMI, đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng và kết quả đa ký 
hô hấp của hai nhóm dân số dùng để xây dựng và kiểm định mô hình không 
có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê. 
3.4.2 Đường cong ROC đa biến của phương trình hồi quy đa biến 
Tiếp theo chúng tôi sẽ phân tích giá trị của đường cong ROC của mô 
hình hồi quy logistic đa biến khi phối hợp các biến tối ưu trong khả năng 
phân biệt OSA nặng trên lâm sàng. 
Hình 3.8 trình bày đường cong ROC khảo sát hiệu năng tổng quát của 
mô hình hồi quy đa biến tối ưu của 5 thông số : tuổi, chu vi vòng bụng, điểm 
ESS, FENO100 và J’awNO như một quy luật giúp phân biệt OSA nặng. Như 
88 
ta thấy, khi kiểm định trên một mẫu độc lập 30 bệnh nhân, mô hình có hiệu 
quả phân biệt rất khả quan, với diện tích dưới đường cong (ROC AUC) = 
0,865, với sự cân bằng tốt giữa độ nhạy và độ đặc hiệu ; lần lượt là 84% và 
73% và độ chính xác là 0,78. 
 Hình 3.9 Đường cong ROC đa biến dựa trên phân tích hồi quy logistic 
Chú thích : Đường cong ROC kiểm định của mô hình logistic đa biến trên 
30 bệnh nhân độc lập 
Mặc dù phương trình hồi quy đa biến cho thấy độ nhạy và độ đặc hiệu 
không phải là thấp và cũng có giá trị ứng d