胡曉華 楊偉偉 毛俊燕

作者簡介?胡曉華，副主任護師，本科，E-mail：hbpsxwiz@163.com

引用信息?胡曉華，楊偉偉，毛俊燕.急診腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化風險預測模型的構建及驗證［J］.循證護理，2024，10（11）：2002-2007.

摘要?目的：構建急診腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化風險預測模型，并進行效果檢驗。方法：采用便利抽樣法，將2022年1月—2023年1月110例急診腦梗死病人作為研究對象，按照溶栓后是否出現(xiàn)神經(jīng)功能惡化分為惡化組與未惡化組，采用單因素分析、多因素Logistic回歸分析篩選急診腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化的相關危險因素，據(jù)此擬合風險預測模型的回歸方程，檢驗模型預測效果。結果：急診腦梗死病人溶栓后發(fā)生神經(jīng)功能惡化共29例（26.36%）；Logistic回歸分析結果顯示，溶栓前美國國立衛(wèi)生院卒中量表評分、入院時收縮壓、發(fā)病至溶栓時間、TOAST分型、血小板與淋巴細胞的比值（PLR）和血小板與中性粒細胞比值（PNR）為急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化的獨立影響因素（P<0.05）；預測模型Hosmer-Lemeshow檢驗結果顯示，χ2=6.941，P=0.297；C指數(shù)為0.838；受試者工作特征曲線下面積（AUC）值為0.814，95%CI（0.789，0.839），約登指數(shù)為0.683，最佳截斷值為0.378，敏感度為93.5%，特異度為71.3%，模型預測準確率為81.81%。結論：在急診腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化的危險因素基礎上，建立的風險預測模型具有良好擬合程度和區(qū)分能力，且準確度較高，能為臨床早期預防、早期篩選、早期治療和管理神經(jīng)功能惡化提供一定依據(jù)。

關鍵詞?急診腦梗死；溶栓后神經(jīng)功能惡化；危險因素；預測模型；護理

doi：10.12102/j.issn.2095-8668.2024.11.020

急性腦梗死是由腦動脈血管病變或多種病因引起腦動脈閉塞后，導致腦部功能血液供應不足，造成周圍腦細胞功能和神經(jīng)元缺血、缺氧，而引發(fā)的各功能性障礙綜合征，靜脈溶栓治療是該病循證醫(yī)學證明的理想治療手段，可減小梗死體積，減輕早期神經(jīng)功能缺損，促進腦部血氧供給恢復［1］。然而部分研究表明，靜脈溶栓治療后仍有10%～40%的病人在后續(xù)治療中發(fā)生神經(jīng)功能惡化程度呈階梯式加重的事件，導致病人預后轉(zhuǎn)歸受到不可逆的負面影響，且死亡率較高［2］。Zhai等［3］調(diào)查顯示，神經(jīng)功能惡化的發(fā)生是腦梗死病人預后不良的重要預測因子。腦梗死病人神經(jīng)功能惡化是多種因素與發(fā)病機制共同作用的復雜病理生理變化過程，盡早識別和掌握其發(fā)生指征及危險因素能明顯降低其發(fā)生率。既往研究對神經(jīng)功能惡化的危險因素進行了探究，但各項研究結論缺乏一致性，且尚缺乏可靠的工具預測神經(jīng)功能惡化的可能性［4］。為此，本研究通過匹配控制混雜因素，在Logistic回歸分析結果基礎上構建列線圖預測模型，用于評估預測其風險，并驗證該列線圖的預測性能，以期為臨床提供更前瞻性、便利且直觀的個體化預測評估工具，提高早期干預率。現(xiàn)報道如下。

1?資料與方法

1.1?臨床資料

采用便利抽樣法，將2022年1月—2023年1月110例急診腦梗死病人作為研究對象，按照溶栓后是否出現(xiàn)神經(jīng)功能惡化分為惡化組與未惡化組，納入標準：1）年齡≥18歲；2）符合急性腦梗死診斷標準［5］，并經(jīng)CT或磁共振成像（MRI）確診；3）均實施靜脈內(nèi)組織纖溶酶原激活劑（rt-PA）靜脈溶栓治療；4）病人與家屬自愿參與并簽署知情同意書。排除標準：1）既往有腦卒中病史者；2）合并嚴重肝、腎損害等并發(fā)癥；3）有藥物過敏史；4）中途退出或拒絕配合調(diào)查者。本研究經(jīng)醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會批準，審批號為2023-004。樣本量計算：根據(jù)Logistic回歸分析樣本量計算準則，樣本量為自變量數(shù)目的5～10倍，本研究通過文獻檢索、篩選、分析，得到急診腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化的可能危險因素有22個，代入計算顯示最小樣本量為110例。

1.2?研究工具

1.2.1?神經(jīng)功能惡化診斷標準

采用美國國立衛(wèi)生研究院卒中量表（National Institutes of Health Stroke Scale，NIHSS）［6］進行神經(jīng)功能缺損程度與惡化情況的判定，該評分包含意識、眼球運動、視野缺失、感覺、面癱、語言、上肢運動、下肢運動、構音障礙、協(xié)調(diào)性及忽視11個維度，總分為0～42分。神經(jīng)功能的惡化判定方法為：病人接受靜脈溶栓治療后1周內(nèi)，NIHSS評分比治療前增加≥4分即可診斷。

1.2.2?資料收集

1）人口學資料：性別、年齡、婚姻狀況、吸煙史、高血壓病史、糖尿病病史、冠心病史；2）臨床資料：梗死部位、入院時收縮壓及舒張壓，溶栓前血糖、發(fā)病至溶栓時間、溶栓前NIHSS評分、TOAST分型；3）實驗室指標：D-二聚體，纖維蛋白原，C-反應蛋白，白細胞計數(shù)、血清同型半胱氨酸，中性粒細胞與淋巴細胞比值（NLR）、血小板與中性粒細胞比值（PNR）、血小板與淋巴細胞比值（PLR）、淋巴細胞與單核細胞比值（LMR）。

1.2.3?收集方法

本研究人口學資料與臨床資料收集主要通過醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)統(tǒng)一完成調(diào)查和收集；人口學資料與臨床資料均以入院時記錄作為標準，實驗室檢查結果均為入院首次檢查結果。神經(jīng)功能惡化的判斷由研究者每日查看NIHSS評分變化進行評定。資料收集完畢后采用雙人法對數(shù)據(jù)進行核查、統(tǒng)計分析，本次共發(fā)放問卷110份，收回有效問卷110份，有效回收率為100%。

1.3?統(tǒng)計學方法

選用SPSS 26.0軟件進行統(tǒng)計分析，符合正態(tài)分布的定量資料用均數(shù)±標準差（x±s）表示，行t檢驗或方差分析；定性資料采用例數(shù)、百分比（%）表示，行χ2檢驗。等級資料行秩和檢驗，多因素分析采用Logistic回歸分析，結合回歸分析結果構建風險預測模型，采用Hosmer-Lemeshow檢驗、受試者工作特征曲線（ROC）下面積（AUC）及應用檢驗評價模型預測效果。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2?結果

2.1?急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化發(fā)生情況

本研究共納入研究對象110例，溶栓后出現(xiàn)神經(jīng)功能惡化現(xiàn)象共29例（26.36%），列為惡化組，未出現(xiàn)神經(jīng)功能惡化的共81例（73.64%），列為未惡化組。

2.2?急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化的單因素分析

結果顯示，年齡、高血壓病史、糖尿病病史、入院時收縮壓及舒張壓，溶栓前血糖、溶栓前NIHSS評分、發(fā)病至溶栓時間、TOAST分型、C-反應蛋白、白細胞計數(shù)、NLR、PNR、PLR、LMR均為急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化的相關因素（P<0.05），見表1。

2.3?急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化的多因素分析

以溶栓后是否出現(xiàn)神經(jīng)功能惡化作為因變量（無=0，有=1），將單因素分析中差異有統(tǒng)計學意義的因素（P<0.05）作為自變量，據(jù)此構建Logistic回歸分析方程，自變量賦值方式如下。年齡：＜30歲=0，30～65歲=1，＞65歲=2；高血壓病史：無=0，有=1；糖尿病史：無=0，有=1；TOAST分型：小動脈閉塞=0，大動脈粥樣硬化型或心源性栓塞=1，入院時收縮壓、入院時舒張壓、溶栓前血糖、發(fā)病至溶栓時間、溶栓前NIHSSS評分、D-二聚體、C-反應蛋白、白細胞計數(shù)、NLR、PNR、PLR、LMR為原值輸入。Logistic回歸分析結果顯示，NIHSS評分、入院時收縮壓、發(fā)病至溶栓時間、TOAST分型、PLR、PNR為急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化的獨立影響因素（P<0.05），見表2。

2.4?急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化風險預測模型的構建

將Logistic回歸分析篩選出的相關因素提取各預測因子的偏回歸系數(shù)，擬合急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化風險預測模型的回歸方程：Logit（P）=ln［P/（1-P）］=-9.539+1.879×溶栓前NIHSS評分+1.688×入院時收縮壓+1.852×發(fā)病至溶栓時間+1.975×TOAST分型+1.184×PLR-2.010×PNR。

2.5?風險預測模型檢驗

根據(jù)機器學習訓練集、驗證集樣本比例8∶2，計算得到驗證集樣本量為22例，采用便利抽樣法從2021年1月—12月收治的急性腦梗死病人中選取符合納入與排除標準的22例形成驗證集，并該模型進行評價，1）區(qū)分準確度：結果顯示，預測模型的AUC為0.814，95%CI（0.789，0.839），約登指數(shù)為0.683，最佳截斷值為0.378，敏感度為93.5%，特異性為71.3%，表明模型具有良好區(qū)分準確度，見圖1。2）校準度檢驗：C-index范圍為0.5～1.0，值越大表明區(qū)分度越好，結果顯示，C-index為0.838，校準曲線斜率接近1，表明預測模型診斷急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化的能力與實際發(fā)生的誤差較小，一致性較高，見圖2。同時采用Hosmer-Lemeshow檢驗反映模型的擬合優(yōu)度，結果顯示，χ2=6.941，P=0.297，預測模型具有良好校準能力。3）模型臨床應用：結果顯示，模型預測急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化的5例實際發(fā)生人數(shù)為3例，預測未出現(xiàn)神經(jīng)功能惡化的17例中實際未出現(xiàn)15例，計算得到預測準確率為（15+3）/22×100%=81.81%。

3?討論

3.1?急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化發(fā)生情況

神經(jīng)功能惡化對急性腦血管病病人的預后結局具有重要影響，發(fā)生后導致病人死亡率與致殘率上升2倍或3倍。本研究現(xiàn)狀調(diào)查發(fā)現(xiàn)，急性腦梗死病人溶栓后發(fā)生神經(jīng)功能惡化共29例（26.36%），與Tanaka等［7］的研究在244例病人中有64例（26.2%）入院3 d內(nèi)發(fā)生神經(jīng)功能惡化的結論一致。

3.2?急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化相關因素

3.2.1?溶栓前NIHSS評分

既往研究對NIHSS評分與病人神經(jīng)功能缺損程度的相關性進行分析，發(fā)現(xiàn)二者呈正相關，評估越高預示著繼發(fā)性顱內(nèi)出血的風險更大［8］。王偉偉等［9］發(fā)現(xiàn)NIHSS評分每增加1分，神經(jīng)功能惡化的發(fā)生率就增加7%。本研究也顯示，溶栓前NIHSS評分是病人神經(jīng)功能惡化的重要影響因素。NIHSS評分是評估急性腦梗死病人的神經(jīng)功能量表，得分越高，表明病人神經(jīng)功能損害程度越嚴重，且NIHSS評分還能有效預測血管閉塞。胡挺等［10］研究顯示，NIHSS評分是靜脈溶栓后腦水腫風險的重要預測指標。因此，提示臨床應重點觀察入院時高NIHSS評分的病人，并加強其病情變化的關注。

3.2.2?入院時收縮壓

本研究顯示，神經(jīng)功能惡化組與未惡化組的收縮壓水平差異有統(tǒng)計學意義，且多因素分析結果顯示，入院時收縮壓對病人神經(jīng)功能惡化有影響，與Thatikonda等［11］研究顯示的血壓水平較高與早期神經(jīng)功能惡化密切相關相一致。Wan等［12］發(fā)現(xiàn)，溶栓治療病人腦血管再通程度與收縮壓水平相關，其每升高10 mmHg，病人血管完全再通率將下降15%。分析原因為：血壓水平與血管狹窄程度密切相關，血壓水平升高或劇烈波動會損傷血腦屏障，增加顱內(nèi)壓，預示著責任血管將在此發(fā)生狹窄或病情加重，繼而放大腦細胞死亡和繼發(fā)性損傷，導致梗死區(qū)處于高灌注狀態(tài)，引起腦梗死出血轉(zhuǎn)化，加重腦實質(zhì)水腫情況，致使神經(jīng)功能缺損程度加重［13］。與Duan等［14］證實的收縮壓短期連續(xù)變化可引起出血性轉(zhuǎn)化結論相符，因此，穩(wěn)定血壓水平可作為預防出血轉(zhuǎn)化的重要舉措。

3.2.3?發(fā)病至溶栓時間

有研究顯示，發(fā)病至溶栓時間分別為≤120.0 min與120.1～179.9 min的病人早期神經(jīng)功能惡化的風險為5.4%和15.6%，而當發(fā)病至溶栓時間>180 min時，神經(jīng)功能惡化發(fā)生率將上升至18.5%［15］。本研究也顯示，發(fā)病至溶栓時間能明顯影響病人神經(jīng)功能惡化的發(fā)生，即隨著時間的增加，神經(jīng)功能惡化發(fā)生風險將明顯上升。原因為急性腦梗死起病急驟，發(fā)生后其局部腦組織將出現(xiàn)缺血、缺氧，導致閉塞血管供血區(qū)域神經(jīng)細胞壞死，形成缺血半暗帶，盡早實施溶栓治療能有效促進腦血管再通，幫助恢復腦部血流供應，而給藥延遲現(xiàn)象將對其腦細胞造成不可逆的損傷，增加腦細胞死亡速度［16］。相關研究表明，靜脈溶栓治療具有高度時間依賴性，溶栓距離發(fā)病時間越短，病人神經(jīng)功能損害程度就越?。?7］。因此，提示臨床應改善和優(yōu)化溶栓流程，減少院內(nèi)延誤時間，提高病人的疾病轉(zhuǎn)歸。

3.2.4?TOAST分型

本研究顯示，大動脈粥樣硬化是急性腦梗死病人發(fā)生神經(jīng)功能惡化的危險因素，與王娟娟等［18］的研究結論一致。分析可能的影響機制分為幾點，其一，大動脈病變會導致更多的血栓負荷，同時造成的灌注損傷更大，側支循環(huán)更難建立；其二，在血栓溶解期間，會引起動脈粥樣硬化斑塊面暴露，其高度致栓性特點是造成血栓擴大和二次形成的基礎，當大板塊溶解后形成的小栓子隨血流會引起遠端分支動脈的堵塞，最終增加腦組織二次缺血、缺氧現(xiàn)象［19］。

3.2.5?PLR

張祥欽［20］的研究發(fā)現(xiàn)，溶栓前PLR與溶栓后早期神經(jīng)功能惡化相關。本研究也發(fā)現(xiàn)，高水平的PLR對急性腦梗死病人神經(jīng)功能惡化具有重要預測作用，原因為血小板的升高或淋巴細胞的減少會導致PLR的水平上升，而腦梗死病人淋巴細胞減少將預示著持續(xù)性腦損傷、應激反應和更大感染的可能性發(fā)生，其主要作用的機制為：腦梗死后的中樞神經(jīng)系統(tǒng)自身炎癥反應會加重繼發(fā)性腦損傷，其次發(fā)病后腦缺血會引起免疫功能抑制，導致淋巴細胞減少癥，繼而引發(fā)感染［21］。此外，發(fā)病后應激反應導致的交感神經(jīng)系統(tǒng)過度激活、腎上腺糖皮質(zhì)激素釋放增加等均會加速淋巴細胞數(shù)量與活性減少，最終增加病人不良預后。

3.2.6?PNR

本研究顯示，PNR為急性腦梗死溶栓后神經(jīng)功能惡化的影響因素。中性粒細胞被認為是腦梗死發(fā)生后第一個快速遷移到損傷腦組織的外周免疫細胞，其水平變化可一定程度反映病人病情和預后，已被證明與缺血性卒中后的腦組織損傷有關。其作用機制為：中性粒細胞可通過觸發(fā)血小板凝聚、活化凝血酶、損傷血管內(nèi)皮細胞等多種途徑參與血栓形成，其水平過高預示著腦組織損傷越嚴重，同時可破壞血腦屏障不僅可直接預測溶栓效果，還會增加顱內(nèi)出血風險［22］。而PNR是反映血小板與中性粒細胞平衡的指標，不管是血栓形成導致的血小板減少，還是炎癥導致的中性粒細胞升高都會導致PNR降低，PNR降低后代表更嚴重的梗死與出血性轉(zhuǎn)化等不良事件的發(fā)生［23］。Ferro等［24］研究發(fā)現(xiàn)溶栓前PNR與3個月預后不良獨立相關。

3.3?急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化風險預測模型的驗證效果良好

谷鴻秋等［25］的研究表明，采用疾病預測模型以多種相關因素為基礎，通過多因素的統(tǒng)計學分析方法來預測或評估個體疾病發(fā)生現(xiàn)狀或潛在發(fā)生風險，能為臨床人員提供預防和管理策略的依據(jù)，有效降低臨床疾病發(fā)生率。本研究基于多因素Logistic回歸分析結果中納入的6項變量構建急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化風險預測模型，并采用Hosmer-Lemeshow卡方檢驗、ROC曲線下面積、臨床應用驗證評價模型的預測能力，其中Hosmer-Lemeshow檢驗結果顯示，χ2=6.941，P=0.297，表明該模型具有良好校準能力，C-index為0.838，表明預測模型觀察到的搶救性氣管插管發(fā)生率與實際發(fā)生情況誤差小。同時構建模型的AUC值為0.814，95%CI（0.789，0.839），約登指數(shù)為0.683，最佳截斷值0.378，敏感度為93.5%，特異性為71.3%，提示模型有較好的預測能力。最后以驗證集樣本計算模型預測準確率為81.81%，表明該模型預測準確率較高，能為醫(yī)護人員提供更為便捷的評估方式及準確的風險評估依據(jù)。

4?小結

急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化的各危險因素間往往互為因果，相互影響與惡性循環(huán)，本研究基于多因素Logistic回歸分析結果明確急性腦梗死病人溶栓后神經(jīng)功能惡化的獨立危險因素，并構建風險預測模型，利用多項指標對模型進行驗證，均表明該模型具有較高應用價值。然而本研究類型較為單一，僅做了橫斷面調(diào)查，且研究范圍較為集中、樣本量有限，導致該模型的推廣受限，本研究擬合的風險預測模型雖能判定病人神經(jīng)功能惡化的發(fā)生風險，但并未據(jù)此形成風險評估量表，難以實現(xiàn)分級管理，不利于結論推廣應用。今后還將豐富研究對象并增加研究范圍，進行多中心、大樣本的縱向研究，使該模型進一步優(yōu)化和完善，提高預測模型的準確度和可適度。

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（收稿日期：2023-06-02；修回日期：2024-05-17）

（本文編輯薛佳）