楊佳蕾,陳思玎,孟霞,姜勇,王擁軍
缺血性卒中是威脅我國居民健康的重大非傳染性疾病[1],早期預測缺血性卒中預后對于患者分層、治療康復方案的選擇具有重要意義。目前臨床上主要通過預后量表對患者的預后進行預測,如洛桑急性卒中登記分析(acute stroke registry and analysis of Lausanne,ASTRAL)量表、血管事件總體健康風險(totaled health risks in vascular events,THRIVE)量表和THRIVE的優化量表(THRIVE-C)等[2-4]。這些量表主要基于歐美人群的卒中臨床資料,通過回歸分析等統計方法綜合評價患者的臨床特點并進行賦值評分。對于急性缺血性卒中患者,根據受累血管供血區域的不同可以分為前循環、后循環、前循環合并后循環缺血性卒中,不同類型缺血性卒中的臨床特點與預后有很大差異。卒中量表預測預后的效力會因國家地域、人群種族、醫療質量、卒中類型的不同發生變化。本研究基于中國國家卒中登記研究Ⅲ(China national stroke registration study Ⅲ,CNSR-Ⅲ),探討ASTRAL、THRIVE及THRIVE-C對不同類型缺血性卒中3個月預后不良的預測價值。
1.1 研究對象 本研究納入的急性缺血性卒中患者來自于CNSR-Ⅲ研究,該研究是全國多中心的前瞻性隊列,覆蓋全國26個省、自治區、直轄市的201家二級、三級醫院,連續納入2015年8月-2018年3月的急性缺血性卒中或TIA患者共計15 166例。CNSR-Ⅲ研究的入排標準、臨床信息收集方法等方法學信息已發表[5]。本研究納入的研究對象是CNSR-Ⅲ中進行了頭顱MRI檢查,明確DWI序列有高信號改變的患者。
根據DWI 高信號所示急性梗死分布,將患者分為前循環缺血性卒中(anterior circulation ischemic stroke,ACIS)、后循環缺血性卒中(posterior circulation ischemic stroke,PCIS)和前循環合并后循環缺血性卒中(anterior and posterior circulation ischemic stroke,APCIS)3個亞組人群。
1.2 資料收集
1.2.1 基線資料 收集年齡、性別、BMI、發病前mRS、血管危險因素、入院及出院時的NIHSS、顱內外動脈狹窄、是否多發性梗死、梗死位置(前循環、后循環、前循環合并后循環)、TOAST分型、入院后治療藥物等臨床資料。血管危險因素包括吸煙、重度飲酒、卒中(缺血性卒中和出血性卒中)、TIA、高血壓、糖尿病、脂代謝紊亂、冠心病、心房顫動、偏頭痛。入院后治療藥物包括抗血小板、抗凝、降壓、降脂、降糖等治療用藥。
1.2.2 預后量表 本研究采用ASTRAL、THRIVE及THRIVE-C量表分別預測ACIS、PCIS和APCIS人群發病3個月的臨床結局。ASTRAL量表包括年齡、入院時NIHSS、發病至就診時間、視野缺損、入院時血糖和意識水平共6個項目。THRIVE量表包括年齡、入院時NIHSS、高血壓、糖尿病、心房顫動共5個項目。THRIVE-C是將THRIVE量表中的年齡和入院時NIHSS作為連續變量進行計分。
1.2.3 結局變量 通過數據庫中隨訪信息獲取患者發病3個月的mRS,mRS 0~2分為預后良好,3~6分為預后不良。比較預后良好和預后不良組基線資料的差異,比較ACIS、PCIS和APCIS 3組間基線資料和3個月預后的差異。分析ASTRAL、THRIVE和THRIVE-C量表預測3個月預后的效力。
1.3 統計學處理 使用SAS 9.4軟件進行統計學分析。符合正態分布的連續變量以表示,組間比較采用t檢驗或單因素方差分析;非正態分布的連續變量以M(P25~P75)表示,組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗或Kruskal-Wallis秩和檢驗;分類變量以頻數和率表示,組間比較采用χ2檢驗或Fisher確切概率法。繪制ROC并計算AUC,以C值(95%CI)評估效度,C值越接近1,量表對結局的預測效度越高,利用SAS軟件logistic步驟中ROCCONTRAST語句實現不同評分量表的C值比較。以P<0.05為差異具有統計學差異。
2.1 基線信息和隨訪情況 本研究最終納入11 286例急性缺血性卒中患者,3個月預后良好9605例(85.1%),預后不良1681例(14.9%),預后不良組年齡、既往卒中病史比例、冠心病比例、心房顫動比例、≥50%責任血管狹窄比例、多發梗死比例、入院和出院時NIHSS高于預后良好組,住院期間抗凝和降糖治療的比例也高于預后良好組,男性比例、BMI、吸煙史比例、重度飲酒史比例、抗血小板治療和降脂治療比例低于預后良好組,上述差異均有統計學意義,另外,2組的發病前mRS分布、前后循環分布和TOAST分型差異也有統計學意義,2組其他基線資料差異無統計學意義(表1)。ACIS 6981例,其中預后不良1134例(16.2%);PCIS 3537例,預后不良392例(11.1%);APCIS 768例,預后不良155例(20.2%)。ACIS、PCIS和APCIS組間年齡、性別分布、BMI、發病前mRS、吸煙史、既往缺血性卒中病史、高血壓、糖尿病、脂代謝紊亂、冠心病、心房顫動、入院和出院時NIHSS、≥50%責任血管狹窄、多發梗死、TOAST分型、住院期間的抗血小板、抗凝、降脂和降糖治療以及3個月預后等指標的差異均有統計學意義(表2)。

表1 不同臨床結局患者臨床特征比較

表2 不同類型缺血性卒中患者臨床特征比較
2.2 不同預后量表的預測價值比較 ASTRAL、THRIVE和THRIVE-C量表在整體患者中預測3個月預后不良的C值(95%CI)分別為0.790(0.779~0.802)、0.682(0.668~0.696)和0.706(0.692~0.720),在ACIS患者中預測的C值(95%CI)分別為0.796(0.781~0.811)、0.689(0.672~0.706)和0.707(0.690~0.724),在PCIS 患者中預測的C 值分別為0.767(0.741~0.793)、0.668(0.640~0.696)和0.701(0.672~0.730),在APCIS患者中預測的C值分別為0.790(0.750~0.829)、0.668(0.621~0.715)和0.696(0.648~0.743)(圖1)。ASTRAL在各卒中類型人群中的預測效力均高于THRIVE和THRIVE-C(均P<0.001)量表,3種預后量表對ACIS亞組預后的預測效力高于對PCIS和APCIS亞組的預測效力(均P<0.001)。

圖1 3種量表預測不同類型缺血性卒中患者預后不良ROC曲線
盡管早期預測缺血性卒中患者的預后對臨床診療有重要意義,但目前尚無統一推薦的預后評價工具。國內外研究者基于不同卒中隊列或臨床試驗,研發并驗證了多種卒中預后量表[6]。ASTRAL是目前應用較廣泛的量表之一,在歐洲人群進行了多次外部驗證,AUC分別為0.931和0.771[2]。針對我國缺血性卒中人群的研究顯示,ASTRAL預測發病1個月、1年、2年預后不良(mRS≥3分)的AUC分別為0.82、0.81和0.79,具有良好的預測效度[7-8]。THRIVE基于國外多中心臨床研究開發,THRIVE-C量表則在THRIVE的基礎上對年齡和NIHSS的計分規則進行了優化[3-4],這2個量表均進行了多次外部驗證,對臨床結局(預后不良或死亡)預測的AUC在0.70~0.81[9-10]。ASTRAL、THRIVE和THRIVE-C量表的評分項目均未納入影像指標,僅ASTRAL需要進行血糖的快速檢測,其他信息僅需臨床醫師通過詢問或查體即可獲得,實用性較高。本研究基于CNSR-Ⅲ數據庫中的11 286例缺血性卒中患者對上述量表進行驗證,研究結果與既往報道較為一致,為上述3個量表的有效性和實用性提供了有力支持。
既往有研究在我國卒中人群中驗證ASTRAL量表對預后不良的預測效力,該研究最終納入513例患者,結果顯示ASTRAL量表預測ACIS、PCIS和APCIS患者預后不良的AUC分別為0.843、0.857和0.814,提示其對后循環卒中的預測效力更優[11]。在本研究中,3種預后量表在不同卒中類型人群中的預測效力也有顯著差異,均對ACIS的預測效力優于PCIS和APCIS。本研究的樣本量較前述研究顯著增加,并且所有納入患者均經過頭顱MRI檢查確診,相較于CT檢測后循環梗死有更高的準確性。分析預后量表對ACIS預后不良的預測效力更優的原因,可能是因為上述3種量表均納入了NIHSS用于評價患者發病的嚴重程度,而NIHSS中量化后循環受累的項目較少,并不能有效反映后循環卒中的嚴重程度。既往有研究在NIHSS的基礎上通過拓展后循環相關評分項目設計了e-NIHSS,評分項目中增加了眼球震顫、Horner征、舌下神經/舌咽神經麻痹、軀干共濟失調等,并在1組病例研究中證實其可以提升患者的評分,但是該量表未經廣泛驗證[12]。
本研究的局限性在于納入患者的NIHSS評分中位數較小,與既往報道相比重癥患者比例較低,可能對判斷預后量表的預測效力產生一定的偏倚影響。另外,本研究基于臨床便利,對評估量表進行了效力檢驗,但隨著大數據和互聯網技術的發展,機器學習預測模型迅速發展,未來采用便于臨床應用的人工智能預測模型或許是趨勢,故后續應利用臨床數據庫進行機器預測模型的探索。
【點睛】本研究通過覆蓋全國多數地區的大樣本缺血性卒中數據庫,分析了臨床常用的預后預測量表對我國ACIS、PCIS和APCIS患者3個月預后的預測價值,結果顯示ASTRAL、THRIVE和THRIVE-C量表均能較可靠地預測不同類型缺血性卒中患者的3個月預后,其中對ACIS患者預后的預測效果最佳。