孫彩杰，占婷婷，王麗麗，王 燕

（1.安徽中醫(yī)藥大學護理學院，安徽合肥 230000 ；2.安徽中醫(yī)藥大學第一附屬醫(yī)院腦病三科）

腦卒中是當今世界最主要的死亡原因[1]，在中低收入的發(fā)展中國家有85%以上的死亡是由腦卒中引起的[2]。吞咽障礙是腦卒中后常見的癥狀，發(fā)生率大約為29%～81%[3]，而吞咽障礙又會伴隨吸入性肺炎、誤吸、窒息、營養(yǎng)不良等嚴重并發(fā)癥[4,5]；這些并發(fā)癥是導致腦卒中患者住院時間延長、生活質(zhì)量下降、康復(fù)進程緩慢乃至死亡的直接原因，因此對腦卒中患者進行危險因素的早期篩查可能有助于識別并保護有吞咽障礙隱形風險的患者，從而減少腦卒中患者不良預(yù)后結(jié)局的發(fā)生。然而目前現(xiàn)存的臨床研究大多聚焦于腦卒中后吞咽障礙的治療與護理角度，關(guān)于危險因素的探討較少且結(jié)果不一致[6,7]；周南香[8]學者僅僅針對缺血性腦卒中建立了預(yù)測模型且預(yù)測因子的納入不夠全面。因此本研究旨在收集、完善腦卒中后吞咽障礙的危險因素，利用Logistic回歸分析構(gòu)建列線圖預(yù)測模型并驗證其預(yù)測效能，以期為臨床決策提供參考。

1 對象與方法

1.1 研究對象

選取2021年5月～2022年5月在安徽省中醫(yī)院腦病中心住院的腦卒中患者，樣本量的確定是根據(jù)每個自變量所需要的事件數(shù)（events per variable，EPV）原則計算的。一般認為，Logistic回歸分析的樣本量應(yīng)為自變量個數(shù)的5～10倍[9]。本研究初步擬定自變量個數(shù)為14個，樣本量為70～140個；為防止數(shù)據(jù)丟失及其他意外情況，故本研究共納入研究對象個數(shù)為160個。研究對象的納入標準：（1）符合中華醫(yī)學會第四屆全國腦血管學術(shù)會議修訂的《各類腦血管疾病診斷要點》中關(guān)于腦卒中的診斷標準[10]，且經(jīng)影像學證實為腦卒中；（2）吞咽功能障礙出現(xiàn)在腦卒中發(fā)生后；（3）年齡≥18周歲。排除標準：（1）患有影響吞咽功能的口腔、咽部等其它疾病；（2）嚴重心、肺、肝、腎等臟器功能損害者；（3）腦卒中發(fā)生前就存在吞咽功能不良者；（4）智力障礙者。

1.2 研究方法

通過對既往的研究進行文獻整理分析出可能的預(yù)測因子，包括基本資料：年齡、性別、職業(yè)、受教育程度；疾病相關(guān)資料：美國國立衛(wèi)生研究院卒中量表（national institute of health stroke scale，NIHSS）評分、肌力、日常生活活動能力評定（activities of daily living，ADL）評分、病變部位、病灶大小、卒中類型、氣管插管、復(fù)發(fā)、構(gòu)音障礙和低蛋白血癥。所有患者均經(jīng)洼田飲水試驗和容積-粘度吞咽試驗評估為吞咽功能障礙，隨后根據(jù)預(yù)測因子收集患者入院時的各項評分、檢查報告結(jié)果和病歷信息。

1.3 統(tǒng)計分析方法

運用SPSS 26.0軟件進行統(tǒng)計分析。計量資料用均數(shù)±標準差表示，滿足正態(tài)分布的用t檢驗，不滿足的用非參數(shù)檢驗；計數(shù)資料用率表示，采用χ2檢驗或Fisher精確概率法。根據(jù)單因素分析結(jié)果進行二元Logistic回歸分析，篩選出有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）的獨立危險因素；隨后使用R軟件中“rms軟件包”（http://www.r-project.org/）繪制列線圖實現(xiàn)對預(yù)測模型的可視化呈現(xiàn)。通過計算建模組和驗證組的受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）下面積（area under curve，AUC）來評估預(yù)測模型的準區(qū)分度。使用協(xié)調(diào)指數(shù)和自舉樣本的校準曲線圖來評估列線圖的性能，繪制臨床決策曲線（decision curve analysis，DCA）分析評價預(yù)測模型的臨床有效性。

1.4 倫理學考慮

本研究已經(jīng)過安徽省中醫(yī)院倫理委員會審查批準（2022MCZQ11）。

2 結(jié)果

2.1 研究對象的基本特征

納入的160例腦卒中患者中，男性94例，女性66例，平均年齡為61.86±13.44歲，發(fā)生吞咽障礙的有51例，發(fā)生率為31.9%。

2.2 單因素分析結(jié)果

與非吞咽障礙組相比，吞咽障礙組年齡、NIHSS評分、肌力、ADL評分、病變部位、合并氣管插管、多發(fā)病灶、合并低蛋白血癥比例較高，具有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）；而性別、職業(yè)、受教育程度、卒中類型、是否復(fù)發(fā)、合并構(gòu)音障礙相比無統(tǒng)計學意義（P＞0.05），見表1。

表1 腦卒中患者發(fā)生吞咽障礙風險的單因素分析

2.3 二元Logistic回歸分析結(jié)果

以是否發(fā)生吞咽障礙做為因變量，單因素分析中有統(tǒng)計學意義的（年齡、NIHSS評分、肌力、ADL評分、病變部位、合并氣管插管、多發(fā)病灶、合并低蛋白血癥）因子作為自變量，進行Logistic回歸分析，具體賦值記錄見表2。結(jié)果顯示，年齡、NIHSS評分、肌力、ADL評分、病變部位、合并低蛋白血癥是腦卒中后發(fā)生吞咽障礙的獨立危險因素（P＜0.05），見圖1。

表2 賦值記錄

圖1 Logistic回歸分析結(jié)果的可視化

2.4 列線圖預(yù)測模型的建立

基于Logistic回歸分析結(jié)果，開發(fā)了包含年齡、NIHSS評分、肌力、ADL評分、病變部位、低蛋白血癥6個預(yù)測因子的列線圖預(yù)測模型，見圖2。

圖2 預(yù)測腦卒中后發(fā)生吞咽障礙風險的列線圖模型

2.5 模型的驗證

為進一步驗證模型的性能，采用 Bootstrap 法將建模集原始數(shù)據(jù)重復(fù)抽祥1000次，隨機抽取各組樣本量的70%構(gòu)建模型內(nèi)部驗證集，對建模集和內(nèi)部驗證集進行驗證。結(jié)果表明，建模集和內(nèi)部驗證集的 ROC 曲線下面積分別為0.924和0.838（圖3、4）。2組數(shù)據(jù)模型校準曲線與實際曲線重合良好（圖5、6）。臨床決策（decision curve analysis，DCA）曲線（圖7）中有兩條參考線，一條是無任何治療下的參考線（斜率為0），其凈收益為0；另一條是所有患者均接受治療的參考線（切線斜率為負值的長線），凈收益隨著閾值概率的增加而減??；本預(yù)測模型幾乎在所有閾值概率下都有較高的凈受益率，說明該模型臨床效益較好。

圖3

圖4

圖5

圖6

圖7

3 討論

Logistic回歸分析屬于廣義線性回歸分析模型的范疇，它有助于疾病的診斷和數(shù)據(jù)挖掘[11]，能預(yù)見出現(xiàn)不良預(yù)后的風險并予以警示作用，從而使醫(yī)務(wù)人員及早采取干預(yù)措施。列線圖是預(yù)測模型的簡單圖形表現(xiàn)形式，用于計算未來發(fā)生某種疾病或事件的概率[12]，目前已有較多研究將Logistic回歸分析與列線圖相結(jié)合建立用于預(yù)測疾病走向的臨床模型[13-15]。本研究Logistic回歸分析結(jié)果顯示：高齡[OR=2.23，95%CI（1.35，7.73）]、NIHSS評分[OR=11.40，95%CI（2.63，17.04）]、肌力[OR=9.39，95%CI（7.51，12.93）]、ADL評分[OR=3.28，95%CI（2.60，5.58）]、以腦干為主要受累的病變部位[OR=5.98，95%CI（3.58，8.23）]、合并低蛋白血癥[OR=7.48，95%CI（3.29，18.99）]是腦卒中患者發(fā)生吞咽障礙的獨立危險因素。隨后以危險因素為依據(jù)構(gòu)建腦卒中后吞咽功能障礙的列線圖預(yù)測模型，經(jīng)過驗證顯示建模集的AUC值為0.924，驗證集的AUC值為0.838，說明模型的判別能力較好；同時建模集和驗證集的校準曲線均顯示模型具有良好的擬合度。

研究指出[16]，隨著年齡的增長，人體的吞咽功能會經(jīng)歷生理和解剖學上的變化，具體表現(xiàn)為食管上括約肌和咽部的協(xié)調(diào)性減弱、口面部肌肉收縮強度下降；加之腦卒中會造成病人的腦細胞量減少，對外界的刺激反應(yīng)不敏感從而帶來咽部感覺受損、咽反射障礙，加速了吞咽相關(guān)感覺功能的退化；這與之前學者所報道的吞咽困難的發(fā)病率隨著年齡而上升的結(jié)果一致[17]。另外年齡的增長也會導致全身肌力下降，而口咽力量與全身肌肉的力量密切相關(guān)；腦卒中病人存在運動神經(jīng)和周圍神經(jīng)的損害，原動肌活化減少，使隨意運動能力明顯減退；吞咽活動受周圍神經(jīng)支配，因此較難實現(xiàn)正常的吞咽和吸收攝取功能[18]。Wakabayashi H學者[19]使用相同的吞咽困難評估方法調(diào)查了237名社區(qū)和住院的老年人，發(fā)現(xiàn)ADL與吞咽困難獨立相關(guān)。ADL分值越低表示患者的自理能力越差，說明腦卒中對患者的神經(jīng)系統(tǒng)功能損傷越嚴重，干擾了腦細胞的重塑和分化，使代償能力變差[20]，加速了吞咽功能的惡化。NIHSS評分是目前信效度較高的腦卒中量表，本研究結(jié)果顯示NIHSS評分≥15分可預(yù)測腦卒中后吞咽障礙的發(fā)生可能，這與先前Paciaroni[21]的研究結(jié)果一致；也有學者指出NIHSS評分≥12分即可有效預(yù)測腦卒中后吞咽障礙[22]，但與本研究結(jié)果差異不大，均屬于中重度腦卒中患者；因此可見腦卒中的嚴重程度與吞咽障礙的發(fā)生可能呈正相關(guān)。吞咽反應(yīng)產(chǎn)生于腦干吞咽中樞，而且腦干周圍傳導神經(jīng)纖維密集，顱神經(jīng)核團容易受損，因此腦干病變會減弱舌及兩頰的敏感性，引發(fā)吞咽和喉肌功能障礙，導致腦干病變后吞咽障礙的發(fā)病率較高[23]。低蛋白血癥指的是血漿白蛋白水平低于35g/L,表示患者存在營養(yǎng)不良狀態(tài)；腦卒中因影響患者的食物攝入會增加營養(yǎng)風險，既往研究表明有16%～49%的急性腦卒中患者在入院時存在營養(yǎng)不良[24]；營養(yǎng)不良除了會影響機體的炎癥反應(yīng)以外還會導致肌肉量減少，繼而出現(xiàn)肌力下降的惡性循環(huán)，不利于吞咽功能的恢復(fù)。

4 總結(jié)與展望

綜上所述，高齡、合并低蛋白血癥、高NIHSS評分、低肌力、以腦干為主要受累的病變部位和低ADL評分是腦卒中后發(fā)生吞咽障礙的獨立危險因素。本研究構(gòu)建的列線圖模型有較好的預(yù)測效能，可為臨床醫(yī)護人員在腦卒中患者的早期康復(fù)進程中提供思路借鑒。此外，本研究沒有將高血壓、糖尿病列為危險因素進行探討，這與先前學者的研究結(jié)果一致[25]，原因是高血壓、糖尿病只是腦卒中的危險因素，目前并沒有足夠的證據(jù)證明其可單獨造成吞咽障礙，故未來還需對這兩項合并癥進行更深一步的探討。本研究存在的一些局限性，例如樣本量較少且僅來自安徽省一所三級甲等中醫(yī)院，模型的驗證也僅采用了內(nèi)部驗證的方式；故未來還需進行多中心、大樣本、外部驗證的方式來進行模型的優(yōu)化。