Objetivo: Evaluar la relación entre el Síndrome de Apneas-Hipopneas del Sueño (SAHS) e hipertensión arterial (HTA). Material y métodos: Estudio en población clínica de 367 pacientes con sospecha de trastornos respiratorios del sueño. Se realizó historia clínica completa y polisomnografía (PSG) o poligrafía respiratoria (PR). Fueron excluidos 85 pacientes. Se implementaron medidas de resumen, análisis de diferencia de medias, relación entre variables y análisis de regresión logística univariada y multivariada. Resultados: Edad 49,6 ± 12,7 [18-90) años, 247 pacientes (84%) varones, Índice de Masa Corporal (IMC) 29,6 ± 4,7 (20,1-47,6) kg/m2. La tasa de HTA en esta población fue 67%. Se realizaron 229 PSGs (78%) y 65 PRs (22%). Los resultados fueron: índice apnea-hipopnea (IAH) 34,8 ± 27,4 (0-125), desaturación máxima (DesatMax) 81,5 ± 9,5 (38-95) % y porcentaje del tiempo total del estudio con SatO2 < 90% (T90) 8,8 ± 15,2 (0-72) %. Diagnósticos principales: 253 (86%) SAHS, 34 (12%) ronquido primario y 7 (2%) sin trastorno respiratorio del sueño. De los pacientes con SAHS, 45 (18%) fueron de grado leve (IAH de 5 a <15), 57 (22%) moderado (IAH de 15 a <30) y 151 (60%) severo (IAH ≥ 30). Realizamos un modelo de regresión logística univariada de algunas variables del SAHS en relación a HTA. Al analizar el IAH se obtuvo OR 1,029 (IC95% 1,017-1,041 p<0,001), con DesatMax OR 1,072 (IC95% 1,037-1,109 p<0,001) y con T90 OR 1,062 (IC95% 1,029-1,095 p<0,001). Al introducir al modelo la edad, género e IMC el OR ajustado del IAH fue 1,205 (IC95% 1,064 - 1,363 p=0,003), DesatMax 1,693 (IC95% 1,208 - 2,374 p=0,002) y T90 1,517 (IC95% 1,163 - 1,979 p=0,002). Conclusiones: El SAHS esta asociado a la hipertensión arterial independientemente de la edad, género e IMC. Se requiere realizar estudios con mayor tamaño muestral para evaluar el efecto de otras variables en esta asociación. (Rev Med Hered 2009;20:123-132).

Objective: To evaluate the relation between Obstructive Sleep Apnea (OSA) and hypertension (HP). Material and methods: Clinical population-based study in 367 patients with suspected breathing sleep disorder. A complete clinical history and polysomnography (PSG) or respiratory polygraphy (RP) were done. Eighty-five patients were excluded. We did summary measures, median difference analysis, relations between variables, univariate and multivariate logistic regression. Results: Age 49.6 ± 12.7 (18-90) years, 247 patients (84%) males, body mass index (BMI) 29.6 ± 4.7 (20.1-47.6) kg/m2. HP rate was 67%. We made 229 (78%) PSGs and 65 (22%) RPs. Apnea-Hipopnea Index (AHI) 34.8 ± 27.4 (0-125), Maximum Oxygen Desaturation (MaxDesat) 81.5 ± 9.5 (38-95) % and percentage of registry time with SatO2 below 90% (T90) 8.8 ± 15.2 (0-72) %. The main diagnoses were: OSA 253 (86%), primary snoring 34 (12%) and without breathing sleep disorder 7 (2%). From OSA patients, 45 (18%) were mild (AHI 5 to <15), 57 (22%) moderate (AHI 15 to <30) and 151 (60%) severe. We did a univariate logistic regression model of some OSA variables in relation to HP. When analyzing AHI we obtained OR 1.029 (CI 95% 1.017-1.041 p<0.001), with MaxDesat OR 1.072 (CI 95% 1.037-1.109 p<0.001) and T90 OR 1.062 (CI 95% 1.029-1.095 p<0.001). When we introduced to the model age, sex and BMI; the AHI adjusted OR was 1.205 (CI95% 1.064 - 1.363 p=0.003), DesatMax adjusted OR 1.693 (CI95% 1.208 - 2.374 p=0.002) and T90 adjusted OR 1.517 (CI95% 1.163 - 1.979 p=0.002). Conclusions: We concluded that OSA is associated to HP independently of age, sex and BMI. It is required to make studies with greater sample to evaluate the effect of other variables in this association. (Rev Med Hered 2009;20:123-132).