應用logistic回歸模型預測急性缺血性腦卒中發生概率的病例對照研究

王若君，陳建華，張 軍*，黃 燕，王永炎

（1.暨南大學中醫學院中醫臨床基礎教研室，廣東 廣州 510632；2.川北醫學院藥學院藥理教研室，四川 南充 637000；3.廣州中醫藥大學第二臨床醫學院，廣東 廣州 510120；4.中國中醫科學院，北京 100700）

應用logistic回歸模型預測急性缺血性腦卒中發生概率的病例對照研究

王若君1，陳建華2，張 軍1*，黃 燕3，王永炎4

（1.暨南大學中醫學院中醫臨床基礎教研室，廣東 廣州 510632；2.川北醫學院藥學院藥理教研室，四川 南充 637000；3.廣州中醫藥大學第二臨床醫學院，廣東 廣州 510120；4.中國中醫科學院，北京 100700）

目的通過分析急性缺血性腦卒中病人發病的影響因素，建立發病概率預測模型，為缺血性腦卒中提供早期防治依據。方法采用病例對照研究方法，進行統計學分析，應用logistic回歸分析建立發病概率預測模型并計算ROC曲線（受試者工作特征曲線receiver operating characteristic curve，ROC）進行評價。結果病例組超急性期血清N末端腦鈉肽前體（NT-proBNP）、星形膠質細胞特異性蛋白（S100B）、超敏C反應蛋白（Hs-CRP）、溶血磷脂酸（LPA）的水平均高于對照組，金屬基質蛋白酶-9（MMP-9）與對照組比較差異無統計學意義；眼底動脈硬化（AS）、LPA通過篩選進入logistic回歸模型，計算ROC曲線下面積達0.976 1。結論 NT-proBNP、S100B、Hs-CRP、LPA均可較好地預測急性缺血性腦卒中的發生，LPA和AS的logistic回歸模型能較為準確地預測缺血性腦卒中的發病概率。

急性缺血性卒中；logistic回歸模型；眼底動脈硬化；溶血磷脂酸

卒中為世界三大死亡病因之一，中國的卒中年死亡數幾乎相當于全部發達國家的卒中死亡數之和。缺血性卒中約占卒中總數的80%,其高致死、致殘率，給家庭和社會帶來沉重的負擔。目前，溶栓是治療急性缺血性卒中的有效方法，療效僅次于卒中單元。但因院前延誤，許多病人錯過了有效時間窗(3～6 h內)。因此，若有簡便、靈敏的方法能夠預測腦卒中的發生概率，從而達到早診斷、早發現、早預防，提高一、二級預防率，從而降低腦卒中的致死、致殘率，這將帶來很高的經濟效益和社會效益。

本研究旨在通過分析缺血性腦卒中的危險因素和超急性期血清N末端腦鈉肽前體（NT-proBNP）、星形膠質細胞特異性蛋白（S100B）、金屬基質蛋白酶-9（MMP-9）、超敏 C 反應蛋白（Hs-CRP）、溶血磷脂酸（LPA）五個生物標志物檢測，采用病例對照研究方法，建立預測發生缺血性腦卒中的統計模型，以達到對缺血性腦卒中的早期預警目的,為疾病的防治提供依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選擇2007年1月-2009年1月兩年間廣東省中醫院神經內科連續入院的腦卒中患者174例，以及同期住院病人45例作為對照，以上病例符合中華神經學會制定的腦血管病診斷標準及1996年國家中醫藥管理局腦病急癥協作組卒中病診斷標準。排除腦栓塞、小動脈閉塞性腦梗死、腦分水嶺梗死、出血性腦梗死、其他原因（真性紅細胞增多癥、高凝狀態、煙霧病和動脈夾層等）和原因未明的疾病；納入174例腦卒中患者中，男性110例，女性64例，年齡21～96（68±10.7）歲，首次發病且發病 6 h 以內；至少有1項可干預的卒中危險因素（如高血壓、糖尿病、心臟病、高脂血癥、吸煙等）；對照組中男性25例，女性20例，兩組性別、年齡等基本資料比較，差異無統計學意義（P＞0.05），具有可比性。其中對照組為同期住院病人，既往無腦血管病及其他神經系統疾病史，無肝、腎、血液病、自身免疫病及惡性腫瘤。經CT或MR或頸部血管彩色超聲和經顱多普勒檢查均正常。同時排除近期有感染癥狀和體征及近期未服用抗生素者。

1.2 方法

收集患者一般臨床資料（包括年齡、性別、生活習慣、高血壓及糖尿病病史、眼底動脈硬化、高血脂等與腦卒中相關的危險因素[1]情況及中醫辨證資料），實驗室檢查如空腹血糖、糖化血紅蛋白、總膽固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白膽固醇、低密度脂蛋白膽固醇、 血肌酐、 血 清 NT-proBNP、Hs-CRP、MMP-9、LPA、S100B 等。

1.3 統計學分析

對以上收集的病例數據進行統計學分析，使用SPSS 17.0 for Windows軟件包進行統計處理，計量資料以“±s”表示，偏態分布資料組間比較采用秩和檢驗 Mann-Whitney U檢驗方法分析；相關性采用Pearson相關分析；采用SAS 9.13軟件進行Logistic regression回歸、ROC分析。

2 結果

2.1 基線水平（0時點）病例組與對照組腦卒中超急性期血清生物標志物比較

除病例組與對照組的 MMP-9（P=0.253）比較差異無統計學意義外，病例組NT-proBNP、S100B、Hs-CRP、LPA的水平均高于對照組，差異有統計學意義(P＜0.001)。 見表 1。

表1 病例組與對照組0時點5個生物標志物的比較

2.2 眼底動脈硬化與LPA預測腦卒中概率分析

由圖1可以看出：當眼底動脈硬化取值0、1時，隨著 LPA濃度升高，患腦卒中的概率呈上升趨勢，當LPA濃度為2 μmol/L時，無眼底動脈硬化（取值為0），發病的概率約為8%，而有眼底動脈硬化（取值為1），發病概率驟然增加，約為75%。

圖1 眼底動脈硬化與LPA預測患病概率圖

2.3 logistic回歸模型預測疾病

設檢驗水平α=0.05，按照逐步回歸的思想，將年齡、性別、高血壓、糖化血紅蛋白、血脂、眼底動脈硬化、白蛋白等傳統危險因素作為協變量納入模型，對五種生物學標志物變量進行篩選，直到模型內的所有變量有統計學意義，模型外的變量都無統計學意義。結果發現AS、LPA與腦卒中高度相關，具有統計學意義，分析結果見表2。

Logistic 回歸方程：Logit(P)=-7.286 1+3.296 4 AS+2.429 1LPA

由表2可以看出，LPA、AS與腦卒中高度相關，其 OR 分別為 11.349，27.015。 即眼底動脈硬化患腦卒中的危險是無眼底動脈硬化患者的27.015倍，LPA升高患腦卒中的危險是低值的11.349倍。

表2 logistic回歸分析參數估計和假設檢驗結果

2.4 ROC 曲線

對Logistic regression模型中的2個變量做ROC曲線,從圖2可以看出模型可很好地預測個體患病與否,ROC曲線下面積達0.976 1,模型的擬合度非常高,對是否發生腦卒中預測價值很高。

圖2 ROC工作曲線

3 討論

恢復缺血半暗帶血流，促進缺血區神經元存活并恢復功能，是缺血卒中治療成功的關鍵。目前國內外專家共識為最佳處理方式是在治療最佳時間窗3～6 h內進行溶栓治療[2-3]。因此，若通過血液中生物標志物的檢測分析或結合其他輔助診斷較為準確地預測腦卒中，便可縮短院前延誤時間，提高療效，同時也可以為預防缺血性腦卒中提供簡便快捷可行的客觀依據，這是近些年來國內外學者十分關注的課題。本研究對廣州中醫藥大學第二臨床醫學院174例腦卒中患者和45例非腦卒中患者進行病例對照研究，應用logistic回歸分析缺血性卒中相關危險因素和5種生物學標志物的變化，最終只有AS、LPA成功完成logistic回歸模型的建立，計算ROC曲線下面積結果顯示此回歸模型擬合度非常高,對卒中預測具有較高的臨床應用價值。臨床上，LPA、AS檢測方式方法比較簡便易行，通過此模型的預測分析，可以建立腦卒中的早期診斷和篩查的新標準，對卒中一級預防和二級預防具有重大的臨床意義[4]。

大量研究表明，S100B、LPA、Hs-CRP 和 BNP均可不同程度反映腦損害嚴重程度，它們都與腦梗死的面積和臨床預后呈現明顯的相關性[5-7]。本統計結果顯示基線水平S100B、LPA、Hs-CRP和BNP分別高于對照組，差別有統計學意義（P＜0.001），提示這些蛋白的釋放與腦卒中造成的腦損傷有關[8-9]，早期監測這些指標有助于早期判斷缺血性腦卒中的發生，故能及早給予干預，有利于對病情發展進行動態觀察，對疾病的預后亦具有一定的預測價值。

LPA是目前發現的最小而且結構最簡單的一種水溶性甘油磷脂，是脂質代謝的重要中間產物，其通過多種信號傳導途徑引起廣泛的生物學效應，被稱為細胞間的“多功能磷酸信使”。正常人的血漿中，LPA水平低至檢測不到，而當血小板被凝血酶活化，則可產生大量LPA，產生的LPA通過激活內皮基因家族特異性G蛋白啟動血小板活化，又進一步促進血小板的聚集，形成瀑布樣反應，導致血栓形成[10]。因此，LPA在血小板活化、聚集以及血栓形成過程中發揮著正反饋的作用[11-12]。即LPA水平越高，提示血小板活化程度越高。缺血性腦卒中進展期LAP高，血小板處于高度活化狀態，刺激血小板聚集，促進血栓的形成，并進一步加劇腦組織的缺血、缺氧[13]。

有研究表明，LPA具有明顯的劑量依賴性的神經毒性作用，高濃度的LPA可以刺激星形細胞分泌多種白介素，并且通過抑制星形細胞攝取谷氨酸鹽和葡萄糖，從而導致細胞外谷氨酸鹽水平升高，神經遞質的過度堆積，傳遞興奮性神經遞質的受體過度興奮，造成Ca2+過度內流，減弱細胞的神經保護功能，促進神經細胞死亡[14-15]；而鈣超載被認為是神經元死亡的根本原因。Smyth SS等[16]認為LPA是腦毛細血管內皮細胞緊密連接滲透性的調節器，它在病理狀態下引起血腦屏障滲透性的改變，亦有研究表明LPA通過LPA1受體調節細胞氧化還原狀態，引起內皮細胞死亡進而破壞微血管的骨架結構，并通過上調MMP的表達和分泌，破壞緊密結合蛋白，血腦屏障通透性增加導致腦水腫加重神經損傷[17-19]。此外，LPA能活化單核細胞和T淋巴細胞，促進炎癥因子的釋放，從而增強單核細胞對內皮細胞的黏附聚集，參與大腦動脈粥樣硬化的形成[20]，進而引發腦卒中。因此LPA被稱為缺血性心腦血管病的預警因子,它可以用來評估卒中發生過程是否穩定或者進展，以及判定近期（3～6個月）腦卒中發生的危險系數[21]。沈珺等[22]通過觀察99例急性腦卒中患者血清LPA水平變化，與50例健康人對比，結果治療后3個月，存活85例，死亡4例，死亡患者的血清LPA水平顯著高于存活患者（P＜0.05），病例組患者的血清 LPA 高于健康對照組（P＜0.05），不同程度神經損傷急性腦卒中患者隨程度加重LPA水平依次升高，差異均有統計學意義（P＜0.05）。這便說明血清LPA與腦卒中患者神經功能缺損和預后具有密切的關系。這從我們的研究中亦可證實，從表2可看出，LPA升高患腦卒中的危險是低值的11.349倍，足以證明LPA是腦卒中發生的高危因素，檢測其水平有助于對患者的病情嚴重以及損傷程度進行判斷，同時對患者預后亦具有一定的預測價值。

眼底動脈是腦血管系統的一個小分支,也是全身唯一能在體外觀察到的小動脈。眼底動脈硬化主要表現為眼底動脈血管變細，透明度降低，顏色變淡，反光性強，血管平直，分支成銳角等情況，它基本可反映腦動脈硬化狀況，由于腦動脈硬化癥是誘發腦卒中的主要疾病之一，故伴有眼底動脈硬化者發生腦卒中的危險性顯著增加，其硬化程度越高患腦卒中的危險性越大。有臨床研究[23]表明，眼底動脈硬化的程度相比顱內其他血管具有一致性，其分級可以間接反映顱內血管病變程度，也可以通過對眼底動脈硬化的分級判斷來評估大多數中老年腔隙性腦梗塞發展的進度和嚴重程度[24]。羅晶晶等[25]人通過選擇腦梗死患者177例，進行腦梗死患者頸動脈病變與眼底動脈硬化的相關性研究，結果證明，腦梗死患者與眼底動脈硬化顯著相關。這也從側面驗證了眼底動脈硬化的發生與否是腦卒中預測模型的另外一個重要因子，由表2可知其OR值為27.015，也就是說有眼底動脈硬化發生腦卒中的概率是無眼底動脈硬化的27倍。

由于LPA和眼底動脈硬化易檢測且靈敏度高，模型的擬合度非常好，有望成為臨床上早期診斷腦卒中的輔助方法，由圖1可知，不論是否伴隨AS，隨著LAP的增高，發生腦卒中的概率均升高，而在相同LPA水平下，同時有眼底動脈硬化發生腦卒中的概率遠比無眼底動脈硬化的高。且在一定范圍內，LPA高，同時有眼底動脈硬化發生，該病人得腦卒中的機率越大，用 logit（P）=-7.286 1+3.296 4 AS+2.429 1LPA可以預測腦卒中的發生概率，且該模型預測準確率為97%，該模型的不足之處：納入病例因其是統計模型，是否具有臨床實用性，還需應用大樣本來進一步驗證和優化模型。

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（本文編輯 馬 薇）

A Case Control Study of Predicting Probability for Acute Ischemic Stroke Applying the Logistic Regression Model

WANG RuoJun1， CHEN Jianhua2， ZHANG Jun1*,HUANG Yan3， WANG Yongyan4
（1.College of Traditional Chinese Medicine,Jinan University,Guangzhou,Guangdong 510632,China;2.North Sichuan Medical College,Nanchong,Sichuan 637000,China;3.The Second Clinical Medical School,Guangzhou University of Chinese Medicine,Guangzhou,Guangdong 510120,China;4.China Academy of Chinese Medical Science,Beijing 100700,China）

ObjectiveTo analyze the influencing factorsofischemic stroke,and establish the prediction model of morbidity,so that can provide evidence for ischemic stroke prevention before disease onset.MethodsA case-control study was adopted for statistical analysis.Then the conditional logistic regression method was used to build up predictive model and ROC method was utilized to evaluate predictive effect of this model.ResultsThe main risk factors of ischemic stroke included N-terminal brain natriuretic peptide in hyperacute phase(NT-proBNP),astrocyte specific protein(S100B),high sensitive C reactive protein (Hs-CRP),lysophosphatide acid (LPA)were higher than the control group,while matrix metalloproteinase-9(MMP-9)had no significant difference.Eyeground arteriosclerosis and LPA were selected into the logistic regression model,and the ROC area under the curve reaches 0.976 1.ConclusionNT-proBNP,S100B,Hs-CRP,LPA could predict the morbidity of diseases preferably,and the logistics regression model including variables of LPA and eyeground arteriosclerosis can predict probability for acute ischemic stroke accurately.

acute ischemic stroke;logistic regression model;eyeground arteriosclerosis;lysophosphatidic acid

R743.3

A

10.3969/j.issn.1674－070X.2017.11.017

本文引用：王若君，陳建華，張 軍，黃 燕，王永炎.應用logistic回歸模型預測急性缺血性腦卒中發生概率的病例對照研究[J].湖南中醫藥大學學報，2017，37（11）：1238-1242.

2017-07-28

第43期中國博士后科學基金會基金資助項目課題“急性缺血性卒中急性期證候演變規律與細胞因子相關性研究”（20080430860）；“十一五”國家科技支撐計劃重大項目“缺血性卒中綜合防治方案和療效評價的示范研究”課題(2006BA104A02)。

王若君，女，碩士研究生，主要從事中西醫結合腦病研究。

* 張 軍，男，博士，副教授，E-mail：zhangjun@jnu.edu.cn。