Correlation Analysis between Body Roundness Index and Obstructive Sleep Apnea and Its Predictive Value Evaluation

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0275

Abstract

Abstract:

Background

The body roundness index (BRI) is an emerging anthropometric indicator that has been increasingly associated with various cardiometabolic conditions, including hypertension and diabetes. However, its association with obstructive sleep apnea (OSA) and its potential as a predictive tool remain poorly understood.

Objective

This study aimed to investigate the association between BRI and OSA risk and to evaluate its predictive performance for OSA in adults.

Methods

A cross-sectional analysis was conducted among 638 outpatients suspected of OSA at Shenzhen University Affiliated South China Hospital between January 2024 and March 2025. All participants underwent overnight polysomnography, and OSA was defined as an apnea-hypopnea index (AHI) ≥ 5 events per hour. Anthropometric measurements—including height, weight, waist circumference, and neck circumference were collected to calculate BRI, BMI, a body shape index (ABSI), and weight-adjusted waist index (WWI). Multivariable Logistic regression models were used to assess the association between BRI and OSA after adjusting for potential confounders. Receiver operating characteristic (ROC) curves were constructed to compare the diagnostic accuracy of each index, with subgroup analyses performed by sex.

Results

Of the 638 participants, 552 (86.5%) were diagnosed with OSA. The multivariable Logistic regression revealed a significant dose-response relationship between BRI and OSA risk (P_trend<0.001). After adjusting for confounding factors, the risk of OSA in the highest quartile group of BRI (Q4: >5.744) was 6.955 times (95%CI=2.960-16.344) that of the lowest group (Q1: ≤3.931). The ROC analysis demonstrated that BRI achieved an area under the curve (AUC) of 0.740 (95%CI=0.682-0.799) for OSA detection, with an optimal cut-off value of 4.199 yielding 73.4% sensitivity and 68.6% specificity. In comparison, the AUC for ABSI, WWI, and BMI were 0.633, 0.676, and 0.717, respectively. DeLong test results confirmed that BRI's AUC was greater than those of ABSI and WWI (P<0.05). In men, the AUC of BRI in diagnosing OSA was 0.774. In women, the AUC of BRI in diagnosing OSA was 0.654.

Conclusion

BRI serves as a significant influencing factor for the prevalence of OSA among Chinese adults, demonstrating good predictive efficacy. Consequently, BRI can be utilized as an economical and effective tool for the early screening of OSA.

Key words: Obstructive sleep apnea, Body roundness index, Predictive value

摘要： 背景身体圆度指数（BRI）是一种新兴的人体测量指标，近年来被认为与多种疾病如高血压、糖尿病相关，但其与阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患病的关系及预测价值目前尚不明确。目的探讨BRI与OSA患病风险的相关性及其预测价值。方法采用横断面研究设计，纳入2024年1月—2025年3月深圳大学附属华南医院门诊疑似OSA患者638例，通过整夜睡眠监测确诊OSA（呼吸暂停低通气指数≥5次/h）。采集人体测量指标（身高、体质量、腰围、颈围）等，计算BRI、BMI、身材指数（ABSI）及体质量校正腰围指数（WWI）。采用多因素Logistic回归分析探究BRI与OSA的关联性，通过受试者工作特征（ROC）曲线比较各指标对OSA的预测效能，并分性别进行亚组分析。结果 638例研究对象中，确诊OSA 552例，非OSA 86例。多因素Logistic回归分析结果显示，随BRI四分位数升高，OSA患病风险显著递增（P_趋势<0.001）；调整混杂因素后，BRI最高分位数组（Q4：>5.744）的OSA风险为最低组（Q1：≤3.931）的6.955倍（95%CI=2.960~16.344）。ROC曲线显示，BRI诊断OSA的ROC曲线下面积（AUC）为0.740（95%CI=0.682~0.799），最佳截断值为4.199（灵敏度为73.4%，特异度为68.6%），ABSI、WWI、BMI诊断OSA的AUC值分别为0.633、0.676、0.717，DeLong检验结果显示，BRI预测OSA的AUC大于ABSI、WWI（P<0.05）。在男性中，BRI诊断OSA的AUC为0.774；在女性中，BRI诊断OSA的AUC为0.654。结论 BRI是中国成人OSA的患病影响因素，其预测效能较好，BRI可作为OSA早期筛查的经济、有效工具。

关键词: 阻塞性睡眠呼吸暂停, 身体圆度指数, 预测价值

ZHANG Meihong,YANG Jing,ZHONG Wenqian, et al. Correlation Analysis between Body Roundness Index and Obstructive Sleep Apnea and Its Predictive Value Evaluation[J]. Chinese General Practice, 2026, 29(08): 1013-1019. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0275.
张美红,杨晶,钟文倩等. 身体圆度指数与阻塞性睡眠呼吸暂停相关性分析及其预测价值评估研究[J]. 中国全科医学, 2026, 29(08): 1013-1019. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2025.0275.

Figures/Tables 6

References 32

[1]	BENJAFIELD A V, AYAS N T, EASTWOOD P R, et al. Estimation of the global prevalence and burden of obstructive sleep apnoea: a literature-based analysis[J]. Lancet Respir Med, 2019, 7(8): 687-698. DOI: 10.1016/S2213-2600(19)30198-5.
[2]	ABBASI A, GUPTA S S, SABHARWAL N, et al. A comprehensive review of obstructive sleep apnea[J]. Sleep Sci, 2021, 14(2): 142-154. DOI: 10.5935/1984-0063.20200056.
[3]	MARTINEAU-DUSSAULT M È, ANDRÉ C, DANEAULT V, et al. Medial temporal lobe and obstructive sleep apnea: Effect of sex, age, cognitive status and free-water[J]. Neuroimage Clin, 2022, 36: 103235. DOI: 10.1016/j.nicl.2022.103235.
[4]	STEVENS D, BARR C, BASSETT K, et al. Reduction in fall risk markers following CPAP treatment of obstructive sleep apnoea in people over 65 years[J]. Sleep Med, 2022, 100: 448-453. DOI: 10.1016/j.sleep.2022.09.019.
[5]	LECHAT B, LOFFLER K A, WALLACE D M, et al. All-cause mortality in people with co-occurring insomnia symptoms and sleep apnea: analysis of the Wisconsin sleep cohort[J]. Nat Sci Sleep, 2022, 14: 1817-1828. DOI: 10.2147/NSS.S379252.
[6]	SANCHEZ O, ADRA N, CHUPREVICH S, et al. Screening for OSA in stroke patients: the role of a sleep educator[J]. Sleep Med, 2022, 100: 196-197. DOI: 10.1016/j.sleep.2022.08.024.
[7]	ÇETIN N, TATAR İ G, YÜCEEGE M, et al. Ultrasonographic evaluation of abdominal wall fat index, carotid intima-media thickness and plaque score in obstructive sleep apnea syndrome[J]. Med Ultrason, 2019, 21(4): 422-426. DOI: 10.11152/mu-1949.
[8]	DONG L Q, LIN M Z, WANG W G, et al. Lipid accumulation product(LAP)was independently associatedwith obstructive sleep apnea in patients with type 2 diabetes mellitus[J]. BMC Endocr Disord, 2020, 20(1): 179. DOI: 10.1186/s12902-020-00661-x.
[9]	VGONTZAS A N, PAPANICOLAOU D A, BIXLER E O, et al. Sleep apnea and daytime sleepiness and fatigue: relation to visceral obesity, insulin resistance, and hypercytokinemia[J]. J Clin Endocrinol Metab, 2000, 85(3): 1151-1158. DOI: 10.1210/jcem.85.3.6484.
[10]	ANTONOPOULOS A S, OIKONOMOU E K, ANTONIADES C, et al. From the BMI paradox to the obesity paradox: the obesity-mortality association in coronary heart disease[J]. Obes Rev, 2016, 17(10): 989-1000. DOI: 10.1111/obr.12440.
[11]	ZHANG M Y, WENG X L, XU J, et al. Correlation between obstructive sleep apnea and weight-adjusted-waist index: a cross-sectional study[J]. Front Med, 2024, 11: 1463184. DOI: 10.3389/fmed.2024.1463184.
[12]	THOMAS D M, BREDLAU C, BOSY-WESTPHAL A, et al. Relationships between body roundness with body fat and visceral adipose tissue emerging from a new geometrical model[J]. Obesity, 2013, 21(11): 2264-2271. DOI: 10.1002/oby.20408.
[13]	ZHANG J, FANG L Z, QIU L F, et al. Comparison of the ability to identify arterial stiffness between two new anthropometric indices and classical obesity indices in Chinese adults[J]. Atherosclerosis, 2017, 263: 263-271. DOI: 10.1016/j.atherosclerosis.2017.06.031.
[14]	ZHANG J, LIANG D P, XU L D, et al. Associations between novel anthropometric indices and the prevalence of gallstones among 6, 848 adults: a cross-sectional study[J]. Front Nutr, 2024, 11: 1428488. DOI: 10.3389/fnut.2024.1428488.
[15]	WU L D, KONG C H, SHI Y, et al. Associations between novel anthropometric measures and the prevalence of hypertension among 45, 853 adults: a cross-sectional study[J]. Front Cardiovasc Med, 2022, 9: 1050654. DOI: 10.3389/fcvm.2022.1050654.
[16]	ZHANG X Q, MA N, LIN Q S, et al. Body roundness index and all-cause mortality among US adults[J]. JAMA Netw Open, 2024, 7(6): e2415051. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2024.15051.
[17]	ZHANG Q, ZHAI Y, WANG J, et al. Association between body roundness index and obstructive sleep apnea among US adults: data from the 2005-2008 and 2015-2018 National Health and Nutrition Examination Survey[J]. Sleep Biol Rhythms, 2025, 23(2): 171-179. DOI: 10.1007/s41105-024-00566-5.
[18]	WANG H Y, YANG B W, ZENG X Y, et al. Association between the weight-adjusted waist index and OSA risk: insights from the NHANES 2017-2020 and mendelian randomization analyses[J]. Nat Sci Sleep, 2024, 16: 1779-1795. DOI: 10.2147/NSS.S489433.
[19]	BAILLIEUL S, DEKKERS M, BRILL A K, et al. Sleep apnoea and ischaemic stroke: current knowledge and future directions[J]. Lancet Respir Med, 2022, 21(1): 78-88. DOI: 10.1016/S1474-4422(21)00321-5.
[20]	YOUNG T, PALTA M, DEMPSEY J, et al. Burden of sleep apnea: rationale, design, and major findings of the Wisconsin Sleep Cohort study[J]. WMJ, 2009, 108(5): 246-249.
[21]	ZHAO X L, XU H J, QIAN Y J, et al. Abdominal obesity is more strongly correlated with obstructive sleep apnea than general obesity in China: results from two separated observational and longitudinal studies[J]. Obes Surg, 2019, 29(8): 2535-2547. DOI: 10.1007/s11695-019-03870-z.
[22]	BRAY G A. Beyond BMI[J]. Nutrients, 2023, 15(10): 2254. DOI: 10.3390/nu15102254.
[23]	QIN B, SHU M, CAI S, et al. Association between body roundness index and obstructive sleep apnea: a cross-sectional study from the NHANES(2005-2008 to 2015-2020)[J]. BMC Oral Health, 2025, 25(1): 666. DOI: 10.1186/s12903-025-05957-9.
[24]	刘平川, 梅岚幸子, 罗钰鼎, 等. 身体圆度指数与睡眠障碍之间的关系——基于2015—2018年全国健康与营养状况调查的分析[J]. 现代预防医学, 2025, 52(5): 801-806.
[25]	PAN X, LIU F, FAN J Y, et al. Association of body roundness index and A body shape index with obstructive sleep apnea: insights from NHANES 2015-2018 data[J]. Front Nutr, 2024, 11: 1492673. DOI: 10.3389/fnut.2024.1492673.
[26]	GAO H Y, ZHANG R D, WANG P P, et al. Relationship between body roundness index and obstructive sleep apnea: a population-based study[J]. Front Nutr, 2025, 12: 1531006. DOI: 10.3389/fnut.2025.1531006.
[27]	LI L P, UMBACH D M, LI Y Y, et al. Sleep apnoea and hypoventilation in patients with five major types of muscular dystrophy[J]. BMJ Open Respir Res, 2023, 10(1): e001506. DOI: 10.1136/bmjresp-2022-001506.
[28]	ZHENG C Y, ZHENG X L, LIN X Y, et al. Visceral adipose tissue indices independently correlated with obstructive sleep apnea in patients with type 2 diabetes[J]. J Diabetes Res, 2022, 2022: 4950528. DOI: 10.1155/2022/4950528.
[29]	严婉铭, 季文, 孙业秀, 等. 苏州市成年人身体形态指数和身体圆度指数与糖尿病的关系研究[J]. 中国实用内科杂志, 2021, 41(5): 401-406. DOI: 10.19538/j.nk2021050112.
[30]	CHUNG W, PARK J H, CHUNG H S, et al. Utility of the Z-score of log-transformed A Body Shape Index(LBSIZ)in the assessment for sarcopenic obesity and cardiovascular disease risk in the United States[J]. Sci Rep, 2019, 9(1): 9292. DOI: 10.1038/s41598-019-45717-8.
[31]	YEŞILDAĞ M, ŞENTÜRK Z, BEKCI T T, et al. The usefulness of new body indices in determining the risk of cardiovascular disease in cases with obstructive sleep apnea syndrome[J]. Int J Gen Med, 2024, 17: 5523-5534. DOI: 10.2147/IJGM.S489904.
[32]	李明哲, 杜娟, 王晶晶. 身体形态指数ABSI和身体圆度指数BRI的发展与应用[J]. 现代预防医学, 2022, 49(21): 3968-3973, 3985. DOI: 10.20043/j.cnki.MPM.202204641.

组别	例数	年龄[M（P₂₅，P₇₅），岁]	性别[例（%）]		吸烟史[例（%）]		饮酒史[例（%）]		高血压[例（%）]		糖尿病[例（%）]
组别	例数	年龄[M（P₂₅，P₇₅），岁]	男	女	无	有	无	有	无	有	无	有
Q1组	159	40.0（34.0，48.0）	117（73.58）	42（26.42）	141（88.68）	18（11.32）	143（89.94）	16（10.06）	145（91.19）	14（8.81）	156（98.11）	3（1.89）
Q2组	160	44.0（36.3，52.0）	139（86.88）	21（13.13）	146（91.25）	14（8.75）	144（90.00）	16（10.00）	128（80.00）	32（20.00）	153（95.63）	7（4.38）
Q3组	159	45.0（36.0，52.0）	135（84.91）	24（15.09）	135（84.91）	24（15.09）	141（88.68）	18（11.32）	124（77.99）	35（22.01）	149（93.71）	10（6.29）
Q4组	160	46.0（37.0，54.0）	135（84.38）	25（15.63）	139（86.88）	21（13.13）	142（88.75）	18（11.25）	115（71.88）	45（28.13）	152（95.00）	8（5.00）
χ²（Z）值		18.003^a	11.871		3.284		0.264		19.619		3.883
P值		<0.001	0.008		0.350		0.967		<0.001		0.274
组别	身高[M（P₂₅，P₇₅），m]	体质量[M（P₂₅，P₇₅），kg]	颈围[M（P₂₅，P₇₅），cm]	腰围[M（P₂₅，P₇₅），m]	AHI[M（P₂₅，P₇₅），次/h]	最低血氧饱和度[M（P₂₅，P₇₅），%]	平均血氧饱和度[M（P₂₅，P₇₅），%]
Q1组	1.7（1.6，1.8）	69.0（60.0，73.0）	36.5（34.0，38.0）	0.85（0.80，0.90）	9.9（4.1，23.8）	85.0（79.0，90.0）	95.6（94.5，96.6）
Q2组	1.7（1.6，1.7）	75.0（68.6，82.5）	39.0（37.0，40.5）	0.94（0.90，1.00）	18.8（7.6，39.8）	81.0（73.0，86.8）	95.0（93.9，96.0）
Q3组	1.7（1.6，1.7）	80.0（72.0，88.0）	40.0（39.0，42.0）	1.00（1.00，1.00）	24.1（10.5，41.0）	80.0（70.0，85.0）	94.6（93.3，95.7）
Q4组	1.7（1.6，1.7）	89.5（80.0，97.9）	42.0（40.0，44.0）	1.10（1.10，1.10）	33.8（16.2，58.5）	75.0（64.3，82.0）	94.0（92.1，95.0）
χ²（Z）值	6.985^a	212.528^a	233.858^a	501.444^a	83.708^a	67.801^a	67.483^a
P值	0.072	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001

组别	例数	年龄[M（P₂₅，P₇₅），岁]	性别[例（%）]		吸烟史[例（%）]		饮酒史[例（%）]		高血压[例（%）]		糖尿病[例（%）]
组别	例数	年龄[M（P₂₅，P₇₅），岁]	男	女	无	有	无	有	无	有	无	有
Q1组	159	40.0（34.0，48.0）	117（73.58）	42（26.42）	141（88.68）	18（11.32）	143（89.94）	16（10.06）	145（91.19）	14（8.81）	156（98.11）	3（1.89）
Q2组	160	44.0（36.3，52.0）	139（86.88）	21（13.13）	146（91.25）	14（8.75）	144（90.00）	16（10.00）	128（80.00）	32（20.00）	153（95.63）	7（4.38）
Q3组	159	45.0（36.0，52.0）	135（84.91）	24（15.09）	135（84.91）	24（15.09）	141（88.68）	18（11.32）	124（77.99）	35（22.01）	149（93.71）	10（6.29）
Q4组	160	46.0（37.0，54.0）	135（84.38）	25（15.63）	139（86.88）	21（13.13）	142（88.75）	18（11.25）	115（71.88）	45（28.13）	152（95.00）	8（5.00）
χ²（Z）值		18.003^a	11.871		3.284		0.264		19.619		3.883
P值		<0.001	0.008		0.350		0.967		<0.001		0.274
组别	身高[M（P₂₅，P₇₅），m]	体质量[M（P₂₅，P₇₅），kg]	颈围[M（P₂₅，P₇₅），cm]	腰围[M（P₂₅，P₇₅），m]	AHI[M（P₂₅，P₇₅），次/h]	最低血氧饱和度[M（P₂₅，P₇₅），%]	平均血氧饱和度[M（P₂₅，P₇₅），%]
Q1组	1.7（1.6，1.8）	69.0（60.0，73.0）	36.5（34.0，38.0）	0.85（0.80，0.90）	9.9（4.1，23.8）	85.0（79.0，90.0）	95.6（94.5，96.6）
Q2组	1.7（1.6，1.7）	75.0（68.6，82.5）	39.0（37.0，40.5）	0.94（0.90，1.00）	18.8（7.6，39.8）	81.0（73.0，86.8）	95.0（93.9，96.0）
Q3组	1.7（1.6，1.7）	80.0（72.0，88.0）	40.0（39.0，42.0）	1.00（1.00，1.00）	24.1（10.5，41.0）	80.0（70.0，85.0）	94.6（93.3，95.7）
Q4组	1.7（1.6，1.7）	89.5（80.0，97.9）	42.0（40.0，44.0）	1.10（1.10，1.10）	33.8（16.2，58.5）	75.0（64.3，82.0）	94.0（92.1，95.0）
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P值	0.072	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001	<0.001

指标	模型1		模型2		模型3
指标	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
BRI（连续变量）	2.017（1.624~2.506）	<0.001	1.800（1.452~2.231）	<0.001	1.748（1.408~2.172）	<0.001
BRI（四分位数）
Q1	1.000		1.000		1.000
Q2	2.938（1.646~5.243）	<0.001	2.273（1.244~4.150）	<0.001	2.155（1.170~3.968）	<0.001
Q3	5.141（2.605~10.146）	<0.001	4.275（2.129~8.584）	<0.001	3.998（1.979~8.077）	<0.001
Q4	9.172（3.997~21.048）	<0.001	7.577（3.249~17.669）	<0.001	6.955（2.960~16.344）	<0.001
P_趋势值	<0.001		<0.001		<0.001

指标	模型1		模型2		模型3
指标	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值	OR（95%CI）	P值
BRI（连续变量）	2.017（1.624~2.506）	<0.001	1.800（1.452~2.231）	<0.001	1.748（1.408~2.172）	<0.001
BRI（四分位数）
Q1	1.000		1.000		1.000
Q2	2.938（1.646~5.243）	<0.001	2.273（1.244~4.150）	<0.001	2.155（1.170~3.968）	<0.001
Q3	5.141（2.605~10.146）	<0.001	4.275（2.129~8.584）	<0.001	3.998（1.979~8.077）	<0.001
Q4	9.172（3.997~21.048）	<0.001	7.577（3.249~17.669）	<0.001	6.955（2.960~16.344）	<0.001
P_趋势值	<0.001		<0.001		<0.001

预测变量	AUC	95%CI	截断值	灵敏度	特异度
男性
ABSI	0.648	0.577~0.720	0.08 m^11/6/kg^2/3	0.693	0.537
WWI	0.732	0.668~0.796	10.8 cm/kg^1/2	0.627	0.759
BMI	0.723	0.655~0.791	25.766 kg/m²	0.712	0.667
BRI	0.774	0.710~0.837	4.141	0.771	0.685
女性
ABSI	0.553	0.434~0.671	0.079 m^11/6/kg^2/3	0.613	0.563
WWI	0.594	0.475~0.713	10.817 cm/kg^1/2	0.600	0.625
BMI	0.653	0.543~0.763	24.35 kg/m²	0.688	0.625
BRI	0.654	0.542~0.767	4.185	0.625	0.656