Sleep-disordered breathing is prevalent in the general population and has been linked to chronically elevated blood pressure in cross-sectional epidemiologic studies. We performed a prospective, population-based study of the association between objectively measured sleep-disordered breathing and hypertension (defined as a laboratory-measured blood pressure of at least 140/90 mm Hg or the use of antihypertensive medications).

ContextExcess body weight is positively associated with sleep-disordered breathing (SDB), a prevalent condition in the US general population. No large study has been conducted of the longitudinal association between SDB and change in weight.ObjectiveTo measure the independent longitudinal association between weight change and change in SDB severity.DesignPopulation-based, prospective cohort study conducted from July 1989 to January 2000.Setting and ParticipantsSix hundred ninety randomly selected employed Wisconsin residents (mean age at baseline, 46 years; 56% male) who were evaluated twice at 4-year intervals for SDB.Main Outcome MeasuresPercentage change in the apnea-hypopnea index (AHI; apnea events + hypopnea events per hour of sleep) and odds of developing moderate-to-severe SDB (defined by an AHI ≥15 events per hour of sleep), with respect to change in weight.ResultsRelative to stable weight, a 10% weight gain predicted an approximate 32% (95% confidence interval [CI], 20%-45%) increase in the AHI. A 10% weight loss predicted a 26% (95% CI, 18%-34%) decrease in the AHI. A 10% increase in weight predicted a 6-fold (95% CI, 2.2-17.0) increase in the odds of developing moderate-to-severe SDB.ConclusionsOur data indicate that clinical and public health programs that result in even modest weight control are likely to be effective in managing SDB and reducing new occurrence of SDB.

Excess weight is a well-established predictor of sleep-disordered breathing (SDB). Clinical observations and population studies throughout the United States, Europe, Asia, and Australia have consistently shown a graded increase in the prevalence of SDB as body mass index, neck girth, or other measures of body habitus increases. Clinical studies of weight loss and longitudinal population studies provide strong support for a causal association. The role of excess body weight, a modifiable risk factor, with SDB raises many questions relevant to clinical practice and public health. The topic takes on added importance with the alarming rate of weight gain in children as well as adults in industrialized nations. Among adults ages 30-69 yr, averaging over the estimated United States 2003 age, sex, and BMI distributions, we estimate that approximately 17% of adults have mild or worse SDB (apnea-hypopnea index > or = 5) and that 41% of those adults have SDB "attributable" to having a body mass index of > or =25 kg/m(2). Similarly, we estimate that approximately 5.7% of adults have moderate or worse SDB (apnea-hypopnea index > or = 15) and that 58% of those adults have SDB attributable to excess weight. Clearly, if the expanding epidemic of obesity seen in the United States continues, the prevalence of SDB will almost certainly increase, along with the proportion of SDB attributable to obesity.

Narcolepsy with cataplexy, characterized by sleepiness and rapid onset into REM sleep, affects 1 in 2,000 individuals. Narcolepsy was first shown to be tightly associated with HLA-DR2 (ref. 3) and later sublocalized to DQB1*0602 (ref. 4). Following studies in dogs and mice, a 95% loss of hypocretin-producing cells in postmortem hypothalami from narcoleptic individuals was reported. Using genome-wide association (GWA) in Caucasians with replication in three ethnic groups, we found association between narcolepsy and polymorphisms in the TRA@ (T-cell receptor alpha) locus, with highest significance at rs1154155 (average allelic odds ratio 1.69, genotypic odds ratios 1.94 and 2.55, P < 10(-21), 1,830 cases, 2,164 controls). This is the first documented genetic involvement of the TRA@ locus, encoding the major receptor for HLA-peptide presentation, in any disease. It is still unclear how specific HLA alleles confer susceptibility to over 100 HLA-associated disorders; thus, narcolepsy will provide new insights on how HLA-TCR interactions contribute to organ-specific autoimmune targeting and may serve as a model for over 100 other HLA-associated disorders.

Rationale: Sleep-disordered breathing (SDB) has been associated with total and cardiovascular mortality, but an association with cancer mortality has not been studied. Results from in vitro and animal studies suggest that intermittent hypoxia promotes cancer tumor growth.Objectives: The goal of the present study was to examine whether SDB is associated with cancer mortality in a community-based sample.Methods: We used 22-year mortality follow-up data from the Wisconsin Sleep Cohort sample (n = 1,522). SDB was assessed at baseline with full polysomnography. SDB was categorized using the apnea-hypopnea index (AHI) and the hypoxemia index (percent sleep time below 90% oxyhemoglobin saturation). The hazards of cancer mortality across levels of SDB severity were compared using crude and multivariate analyses.Measurements and Main Results: Adjusting for age, sex, body mass index, and smoking, SDB was associated with total and cancer mortality in a dose–response fashion. Compared with normal subjects, the adjusted relative hazards of cancer mortality were 1.1 (95% confidence interval [CI], 0.5–2.7) for mild SDB (AHI, 5–14.9), 2.0 (95% CI, 0.7–5.5) for moderate SDB (AHI, 15–29.9), and 4.8 (95% CI, 1.7–13.2) for severe SDB (AHI ≥ 30) (P-trend = 0.0052). For categories of increasing severity of the hypoxemia index, the corresponding relative hazards were 1.6 (95% CI, 0.6–4.4), 2.9 (95% CI, 0.9–9.8), and 8.6 (95% CI, 2.6–28.7).Conclusions: Our study suggests that baseline SDB is associated with increased cancer mortality in a community-based sample. Future studies that replicate our findings and look at the association between sleep apnea and survival after cancer diagnosis are needed.

Background

 Sleep-related breathing disorder (SRBD) and depression have each been independently associated with substantial morbidity, impairment, and disability. The development of clinical strategies for screening and managing depression in patients with SRBD requires elucidation of the association between the 2 conditions. This population-based epidemiological study assesses SRBD as a longitudinal predictor of depression. 

Methods

 Men (n = 788) and women (n = 620) randomly selected from a working population were evaluated for SRBD by in-laboratory polysomnography and for depression by the Zung depression scale. Results of multiple studies, performed at 4-year intervals, were available for most participants. Sleep-related breathing disorder was characterized by the apnea-hypopnea index (AHI; events per hour) categories: AHI = 0, no SRBD; 0<AHI<5, minimal SRBD; 5≤AHI<15, mild SRBD; and AHI≥15, moderate or worse SRBD. Depression was defined as a score of 50 or higher on the Zung scale or use of antidepressants. Potential confounding, interacting, and mediating factors were assessed by clinical measurements and questionnaires. 

Results

 In purely longitudinal models, an increase of 1 SRBD category (eg, from minimal to mild SRBD) was associated with a 1.8-fold (95% confidence interval, 1.3-2.6) increased adjusted odds for development of depression. In adjusted models combining longitudinal and cross-sectional associations, compared with participants with no SRBD, the odds for development of depression were increased by 1.6-fold (95% confidence interval, 1.2-2.1) in participants with minimal SRBD, by 2.0-fold (95% confidence interval, 1.4-2.9) in participants with mild SRBD, and by 2.6-fold (95% confidence interval, 1.7-3.9) in those with moderate or worse SRBD. 

Conclusion

 Our longitudinal findings of a dose-response association between SRBD and depression provide evidence consistent with a causal link between these conditions and should heighten clinical suspicion of depression in patients with SRBD.

Sleep spindles are discrete, intermittent patterns of brain activity observed in human electroencephalographic data. Increasingly, these oscillations are of biological and clinical interest because of their role in development, learning and neurological disorders. We used an Internet interface to crowdsource spindle identification by human experts and non-experts, and we compared their performance with that of automated detection algorithms in data from middle- to older-aged subjects from the general population. We also refined methods for forming group consensus and evaluating the performance of event detectors in physiological data such as electroencephalographic recordings from polysomnography. Compared to the expert group consensus gold standard, the highest performance was by individual experts and the non-expert group consensus, followed by automated spindle detectors. This analysis showed that crowdsourcing the scoring of sleep data is an efficient method to collect large data sets, even for difficult tasks such as spindle identification. Further refinements to spindle detection algorithms are needed for middle- to older-aged subjects.

Abstract Analysis of sleep for the diagnosis of sleep disorders such as Type-1 Narcolepsy (T1N) currently requires visual inspection of polysomnography records by trained scoring technicians. Here, we used neural networks in approximately 3,000 normal and abnormal sleep recordings to automate sleep stage scoring, producing a hypnodensity graph—a probability distribution conveying more information than classical hypnograms. Accuracy of sleep stage scoring was validated in 70 subjects assessed by six scorers. The best model performed better than any individual scorer (87% versus consensus). It also reliably scores sleep down to 5 s instead of 30 s scoring epochs. A T1N marker based on unusual sleep stage overlaps achieved a specificity of 96% and a sensitivity of 91%, validated in independent datasets. Addition of HLA-DQB1*06:02 typing increased specificity to 99%. Our method can reduce time spent in sleep clinics and automates T1N diagnosis. It also opens the possibility of diagnosing T1N using home sleep studies.

Obstructive sleep apnea (OSA) is associated with hypertension.We aimed to quantify the independent association of OSA during REM sleep with prevalent and incident hypertension.We included adults enrolled in the longitudinal community-based Wisconsin Sleep Cohort Study with at least 30 minutes of REM sleep obtained from overnight in-laboratory polysomnography. Studies were repeated at 4-year intervals to quantify OSA. Repeated measures logistic regression models were fitted to explore the association between REM sleep OSA and prevalent hypertension in the entire cohort (n = 4,385 sleep studies on 1,451 individuals) and additionally in a subset with ambulatory blood pressure data (n = 1,085 sleep studies on 742 individuals). Conditional logistic regression models were fitted to longitudinally explore the association between REM OSA and development of hypertension. All models controlled for OSA events during non-REM sleep, either by statistical adjustment or by stratification.Fully adjusted models demonstrated significant dose-relationships between REM apnea-hypopnea index (AHI) and prevalent hypertension. The higher relative odds of prevalent hypertension were most evident with REM AHI greater than or equal to 15. In individuals with non-REM AHI less than or equal to 5, a twofold increase in REM AHI was associated with 24% higher odds of hypertension (odds ratio, 1.24; 95% confidence interval, 1.08-1.41). Longitudinal analysis revealed a significant association between REM AHI categories and the development of hypertension (P trend = 0.017). Non-REM AHI was not a significant predictor of hypertension in any of the models.Our findings indicate that REM OSA is cross-sectionally and longitudinally associated with hypertension. This is clinically relevant because treatment of OSA is often limited to the first half of the sleep period leaving most of REM sleep untreated.