摘要：

目的：睡眠呼吸暂停综合症（SDB）患者中约30%存在隐匿性高血压，主要表现为夜间血压升高。本研究旨在开发一种高血压预测模型，帮助基层医生通过简单且易于获取的指标进行筛查，从而评估患者患高血压的风险，并实现对SDB的有效筛查。

方法：本研究于2021年5月至6月在广东省汕头市和梅州市的社区中招募了1,081名参与者。通过最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归分析筛选出预测因子，并基于这些因子构建高血压预测模型。使用曲线下面积（AUC）评估模型的判别能力，采用校准图检验模型的拟合度，并通过决策曲线分析（DCA）评估模型的临床应用价值。

结果：参与者中，建模组（汕头市680人）和验证组（梅州市401人）通过LASSO回归分析确定了六个关键预测因子：腰围、年龄、氧减指数（ODI）、糖尿病、家族高血压史和看见的呼吸暂停。构建的预测模型在验证集中AUC为0.775（95% CI：0.730–0.820）。校准图显示模型预测结果与实际情况高度一致，DCA分析表明该模型在高血压筛查中的临床效益显著。

结论：本研究开发了一种基于六个易于获取的指标（包括IV型睡眠监测仪记录的ODI值）的高血压预测模型，为社区筛查SDB过程中识别高风险高血压患者提供了一个简便且高效的工具。该模型具备广泛的临床应用前景，可用于早期干预和制定个性化治疗策略，为临床实践提供重要支持。