急性缺血性卒中相关肺炎评分临床应用价值分析

目的 验证急性缺血性卒中相关肺炎评分（Acute Ischemic Stroke-Associated Pneumonia Score，AISAPS）
对缺血性卒中相关肺炎的预测效果，为临床早期发现卒中相关性肺炎提供适合的筛查工具。
方法 从任丘康济新图医院缺血性卒中急性期干预、二级预防相关登记研究数据库中选取2014年
1月20日-2016年8月31日住院治疗的急性缺血性卒中患者，采用AIS-APS评分量表进行评分，应用ROC
曲线下面积确定AIS-APS对缺血性卒中相关肺炎预测的灵敏度与特异度，验证该量表的有效性，同时
验证ISAN[prestroke Independence（mRS），sex，age，NIHSS]、A2DS2（age，atrial fibrillation，dysphagia，sex，
stroke severity）、Kwon等评分量表对缺血性卒中患者发生卒中相关性肺炎的预测作用。
结果 共纳入3104例急性缺血性卒中患者，其中有100例（3.2%）发生肺炎；AIS-APS的ROC曲线下面
积为0.737（95%CI 0.721～0.753），敏感度0.800，特异度0.611，Youden指数0.411，最佳界值为5分。与
其他评分量表相比，AI S-APS量表ROC曲线下面积、灵敏度最高，但ISAN量表特异度最高（0.759）。
结论 AIS-APS量表对于卒中相关性肺炎的预测有一定价值，可指导临床早期筛查卒中相关性肺炎。     

PLAN评分预测中国缺血性卒中相关性肺炎

目的 探讨院前合并症、意识水平、年龄、神经功能缺损（preadmission c omorbidities,l evel o f consciousness,age,and focal neurologic deficit,PLAN）评分对中国缺血性卒中相关性肺炎发生风险的 预测能力。 方法 从中国国家卒中登记研究（China National Stroke Registry,CNSR）中筛选符合入组条件的缺血 性卒中患者,采集临床信息并应用PLAN评分法对其评分,分析PLAN评分对缺血性卒中相关性肺炎的 预测能力。应用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）及曲线下面积（area under curve,AUC）评价PLAN评分的辨别能力,应用Hosmer-Lemeshow法评价其校准能力。 结果 共纳入8909例缺血性卒中患者,平均年龄（65.4±12.3）岁,女性3410例（38.3%）,合并肺炎 患者共1069例（12.0%）。随着PLAN评分增高,卒中相关性肺炎的发生风险也逐渐增高。PLAN评分预 测缺血性卒中相关性肺炎的ROC曲线下面积为0.78[95%可信区间（confidence interval,CI）0.77～0.80], Hosmer-Lemeshow检验显示预测卒中后肺炎的显著性水平为0.001（P =0.001）。在男性中,ROC曲线下面 积为0.79（95%CI 0.77～0.81）,在女性中,ROC曲线下面积为0.77（95%CI 0.75～0.80）;在70岁以下缺 血性卒中患者中,ROC曲线下面积为0.77（95%CI 0.75～0.80）,在70岁及以上患者中,ROC曲线下面积为 0.73（95%CI 0.71～0.75）。     

急性缺血性脑卒中相关性肺炎的危险因素分析 及预测评分模型构建

目的 探讨急性缺血性脑卒中相关性肺炎（SAP）的危险因素并构建其预测评分模型。 方法 回顾性连续纳入2020 年1—5 月徐州医科大学附属医院神经内科收治的急性缺血性脑卒中患 者212 例（均为发病后24 h 内入院）,其中SAP 36 例,非SAP 176 例,SAP 发生率17.0%。通过医院病案 系统收集其临床资料及数据。采用单因素分析和多因素Logistic 回归分析得到各项独立危险因素,根 据其各自的回归系数分别给予赋值,建立急性缺血性脑卒中的患者预测其SAP发生的评分模型（新 SAP评分模型）。使用建立的新SAP评分模型对入组的所有病例进行评分,并将发生急性缺血性脑卒 中并发SAP的患者作为终点,利用SPSS 软件绘制受试者工作特征（ROC）曲线评价该预测评分模型的 敏感度与特异度。结果 （1）单因素分析结果显示,SAP组与非SAP组患者年龄、牛津郡社区脑卒中计 划（OCSP）分型、卒中前改良Rankin 量表（mRS）评分、Glasgow 昏迷量表（GCS）评分、美国国立卫生研究 院卒中量表（NIHSS）评分、心房颤动、心力衰竭、吞咽困难以及白蛋白、空腹血糖、白细胞计数、中性粒 细胞计数、淋巴细胞计数、中性粒细胞/ 淋巴细胞计数比值（NLR）差异均有统计学意义（均P ＜ 0.05）。 （2）多因素Logistic 回归分析结果显示, NIHSS 评分≥ 16 分（OR=18.380,95%CI：1.066～317.057）、心力衰 竭（OR=24.371,95%CI：2.358～251.878）、吞咽困难（OR=54.383,95%CI：6.503～454.760）及NLR ＞ 6.82 （OR=310.779,95%CI：37.176～2 598.024）为急性缺血性脑卒中患者发生SAP 的危险因素（均P ＜ 0.05）。 （3）构建的新SAP评分模型,该模型包括4个项目,即NIHSS评分（≥16分=1分;＜16分=0分）、心力衰竭（是= 1分;否=0 分）、吞咽困难（是=1.5 分;否=0分）和NLR（＞ 6.82=2 分;≤ 6.82=0 分）。ROC 曲线下面积（AUC） 为0.966（95%CI：0.921～1.000,P＜ 0.05）,该ROC 曲线所对应的最佳诊断界值为1.25 分,对应的敏感度 为 91.7%,特异度为99.6%。结论 NIHSS 评分≥ 16 分、心力衰竭、吞咽困难及NLR ＞ 6.82 是急性缺血 性脑卒中患者（发病24 h 之内）发生SAP的独立危险因素。构建的新SAP评分模型预测急性缺血性脑卒 中患者（发病24 h 之内）的SAP发生有较高准确性。当评分≥1.25 分时,需警惕SAP发生的可能性较大。     

改良CPSSS量表对急性前循环大血管闭塞性脑梗死的预测价值分析

目的 在辛辛那提院前卒中严重程度量表（Cincinnati prehospital stroke severity scale，CPSSS）基础 上加入心房颤动项目构建改良CPSSS（modified CPSSS，mCPSSS），评估mCPSSS对急性前循环大血管闭塞 （large vessel occlusion，LVO）的预测能力。 方法 回顾性分析2019年5月-2020年4月在重庆医科大学附属永川医院国家高级卒中中心就诊的急 性前循环脑梗死患者的临床资料，运用单因素和二元logistic回归分析检验CPSSS量表项目及心房颤动 与LVO的相关性，构建加入心房颤动指标的mCPSSS。通过ROC曲线及曲线下面积（areas under the curve， AUC）评估mCPSSS及CPSSS，视野、失语、忽视量表（vision，aphasia，neglect，VAN），三项内容卒中量表 （3 item stroke scale，3I-SS）和快速动脉闭塞量表（rapid arterial occlusion evaluation，RACE）等卒中量 表对前循环LVO的预测价值。 结果 共纳入263例患者。凝视、意识水平及提问、上肢无力、心房颤动是前循环LVO的独立预测因 素。将心房颤动纳入CPSSS，并根据ROC曲线分析结果将其取值为1分（心房颤动取值1分，AUC=0.955； 心房颤动取值2分，AUC=0.950）。mCPSSS总分≥2分预测前循环LVO的灵敏度为90.16%，特异度为 94.33%。mCPSSS的预测价值高于CPSSS、VAN、3I-SS和RACE量表（均P＜0.05，DeLong's检验）。 结论 mCPSSS量表对前循环LVO的预测价值优于其他常用卒中量表，可能有助于急性前循环LVO患 者的院前识别、急救及院内分诊。     

STAF及LADS评分筛查急性缺血性脑卒中患者合并心房颤动的临床研究

目的 探讨STAF评分(score for the targeting of atrial fibrillation)及LADS评分(1eft atrial diameter, age, diagnosis of stroke or TIA, smoking)对急性缺血性脑卒中患者合并心房颤动(AF)的筛查价值。方法 纳入2013年12月～2014年12月就诊于本科且临床诊断为急性缺血性脑卒中的患者,记录人口学信息、入院后首次美国国立卫生研究院卒中量表评分(NIHSS),以及普通和/或长程心电图、心脏彩超、头颈部血管评估等检查结果。分别对所有患者进行STAF及LADS评分,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,以确定STAF和LADS评分诊断AF的最佳截断点,计算出各自的灵敏度与特异度。结果 共纳入331例患者,其中男211例,女120例,年龄31～92岁,平均年龄(64±3.5)岁。STAF评分诊断AF的ROC曲线下面积为0.940,以STAF评分≥5分作为最佳截断点,STAF评分的灵敏度与特异度分别为91.89%、87.16%。LADS评分诊断AF的ROC曲线下面积为0.844,以LADS评分≥4分作为最佳截断点,LADS评分的灵敏度与特异度分别为71.62%、87.16%。ROC曲线下面积STAF评分大于LADS评分,二者间有明显差异(P<0.005)。结论 STAF评分及LADS评分对急性缺血性脑卒中患者是否合并AF具有较好的预测价值,且STAF较LADS评分准确性更高。     

缺血性卒中相关性肺炎危险因素分析

目的 分析缺血性卒中相关性肺炎危险因素。 方法 连续入组2014年5月-2016年5月收治的急性缺血性卒中患者为研究对象,根据是否在卒中发 病7 d内新发生肺炎将患者分为无卒中相关性肺炎组与卒中相关性肺炎组,比较两组患者的血管危险 因素、入院NIHSS等指标的差异,并采用多因素logistic回归分析卒中相关性肺炎的独立影响因素。 结果 研究共入组1129例急性缺血性卒中患者,无卒中相关性肺炎组1043例,卒中相关性肺炎组86 例。多因素分析显示,年龄增高（OR 1.084,95%CI 1.047～1.122,P <0.0001）、入院NIHSS评分增加（OR 1.192,95%CI 1.133～1.254,P <0.0001）、白细胞计数升高（OR 1.269,95%CI 1.134～1.420,P <0.0001） 及住院天数延长（OR 1.146,95%CI 1.087～1.208,P <0.0001）是卒中相关性肺炎的独立危险因素。 结论 缺血性卒中后卒中相关性肺炎的发生与高龄、神经功能缺损程度重、白细胞增高、住院时间 长有关。     

基于机器学习算法构建缺血性卒中3个月死亡预测模型研究

目的 探讨基于机器学习算法XGBoost构建缺血性卒中发病3个月死亡预测模型的应用价值。 方法 选择中国国家卒中登记（China National Stoke Registry，CNSR）数据库中缺血性卒中患者为研 究对象。按照7∶3比例随机分为训练集和测试集，训练集用于构建预测模型，测试集用于评价模型效 果。分别采用XGBoost和Logistic回归方法构建缺血性卒中发病3个月死亡预测模型，通过ROC曲线下面 积（area under the curve，AUC）评价两种模型的预测价值。 结果 共纳入10 645例缺血性卒中患者，平均年龄65.18±12.23岁，女性4045例（38.0%），入院 NIHSS评分4（2～9）分,3个月死亡患者447例（4.48%）。XGBoost和Logistic回归预测模型的AUC分别为 0.8539、0.8278（P =0.0835），灵敏度分别为0.7413、0.7133，特异度分别为0.8286、0.8040。 结论 基于机器学习算法XGBoost构建的缺血性卒中死亡预测模型表现良好且稳定。     

红细胞分布宽度与急性缺血性卒中静脉溶栓患者发病严重程度及预后的关系研究

目的 探讨红细胞分布宽度（red blood cell distribution width，RDW）与急性缺血性卒中（acute ischemic stroke，AIS）静脉溶栓患者发病严重程度及预后的关系。 方法 回顾性分析2016年1月-2019年5月于同济大学附属杨浦医院神经内科接受阿替普酶静脉溶 栓治疗的急性缺血性卒中患者的临床资料。将发病后3个月的mRS评分≥2分定义为预后不良。根据 RDW四分位数将患者分为四组，分析RDW与患者入院时NIHSS评分的相关性，多因素Logistic回归分析预 后不良的独立影响因素，绘制ROC曲线分析RDW对溶栓患者预后不良的预测价值。 结果 最终共纳入363例患者，男性232例（63.9%），年龄34～95岁，平均71.15±12.42岁。207 例（57.0%）预后良好，156例（43.0%）预后不良。①RDW与入院时NI HSS评分呈正相关（ρ=0.224， P <0.001）；②多因素Logi sti c回归分析显示既往卒中史（OR 2.257，95%CI 1.302～3.914，P =0.004）， 入院时NI HSS评分较高（OR 1.145，95%CI 1.084～1.209，P ＜0.001），基线收缩压高（OR 1.015， 95%CI 1.005～1.024，P =0.002），高龄（OR 1.023，95%CI 1.002～1.044，P =0.030）和RDW较高（OR 1.308，95%CI 1.072～1.694，P =0.011）是溶栓患者3个月预后不良的独立危险因素；③RDW预测溶栓 患者预后不良的ROC曲线下面积是0.618（95%CI 0.561～0.676，P＜0.001），最佳界值为12.75%，敏感 度为65.4%，特异度为55.1%。 结论 RDW与AIS溶栓患者入院时的卒中严重程度呈正相关，是3个月预后不良的独立危险因素，对 预后具有一定的预测价值。     

外周血炎症标志物对急性缺血性脑卒中相关性肺炎的预测价值

目的 探讨外周血炎症标志物对急性缺血性脑卒中(AIS)患者发生脑卒中相关性肺炎(SAP)的预测价值。方法回顾性纳入郑州市中心医院收治的50例AIS合并SAP患者(SAP组)和同期收治的50例无合并SAP的AIS患者(非SAP组)进行病例对照研究。收集患者的临床资料及外周血炎症指标：全身免疫炎症指数(SII)、中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)、衍生中性粒细胞/淋巴细胞比值(dNLR)、淋巴细胞/单核细胞比值(LMR)和血小板/淋巴细胞比值(PLR)。应用Pearson相关分析上述指标与AIS-APS评分的相关性；多因素Logistic回归分析筛选发生SAP的独立危险因素；ROC曲线评价炎症标志物对SAP的预测价值；Kaplan-Meier曲线评价炎症指标对SAP发生的影响。结果 SAP组SII、NLR、dNLR、PLR水平均明显高于非SAP组，而LMR水平低于非SAP组(均P<0.05)；外周血炎症指标与AIS-APS评分密切相关(P<0.05)。高龄、NIHSS量表评分高，SII和PLR高水平是AIS发生SAP的独立危险因素。SII和PLR对SAP发生的预测能力与AIS-...     

区域软脑膜侧支循环评分与Tan侧支循环评分预测前循环缺血性卒中静脉溶栓预后

目的筛查急性前循环缺血性卒中静脉溶栓预后相关影响因素,并探讨基于CTA的两种侧支循环评价量表对急性前循环缺血性卒中静脉溶栓预后的预测能力。方法连续纳入136例急性缺血性卒中患者,均予重组组织型纤溶酶原激活物静脉溶栓,采用基于CTA的区域软脑膜侧支循环评分(r LMC)和Tan侧支循环评分(Tan)评价侧支循环,发病后3个月采用改良Rankin量表评价预后(以病残或病死为主要结局指标)。单因素和多因素逐步法Logistic回归分析筛查急性前循环缺血性卒中静脉溶栓预后不良相关危险因素,受试者工作特征(ROC)曲线评价Tan评分对急性前循环缺血性卒中静脉溶栓预后的预测能力。结果最终纳入122例行静脉溶栓治疗的急性前循环缺血性卒中患者,Logistic回归分析显示,发病至静脉溶栓时间180~270 min(OR=0.309,95%CI:0.134~0.713;P=0.006)和Tan评分0~1分(OR=7.339,95%CI:2.072~25.994;P=0.002)是急性前循环缺血性卒中静脉溶栓预后不良的独立危险因素。Tan评分预测急性前循环缺血性卒中静脉溶栓预后的ROC曲线显示,曲线下面积为0.753(P=0.021)。结论发病至静脉溶栓时间180~270 min和Tan评分0~1分是急性前循环缺血性卒中静脉溶栓预后不良的独立危险因素。与rLMC评分相比,Tan评分是一种相对简单且预测能力较好的侧支循环评价量表。     

A2DS2评分诊断中国缺血性脑卒中相关性肺炎准确性的Meta分析

目的评价A2DS2评分诊断中国缺血性脑卒中相关性肺炎患者的准确性及临床适应性。方法通过检索Medline、PubMed、Embase、Cochrane、Web of Science、万方、中国知网、维普、中国生物医学数据库自建库至2020年2月发表的文献,筛选应用A2DS2评分预测中国缺血性脑卒中患者发生肺炎的相关文献,采用QUADAS-2风险评估标准对纳入文献进行质量评价,采用Meta分析评价A2DS2评分诊断中国缺血性脑卒中相关性肺炎患者的准确性,采用Deek检验评价文献发表偏倚,采用范根图评价A2DS2评分的临床适用性。结果最终纳入12篇文献,共7719例患者。Meta分析显示A2DS2评分的诊断比值比(DOR)为18(95%CI:12~27),合并灵敏度为0.76(95%CI:0.68~0.82),合并特异度为0.85(95%CI:0.80~0.88),合并阳性似然比为5.02(95%CI:3.91~6.44),合并阴性似然比为0.29(95%CI:0.22~0.38)。A2DS2评分诊断中国缺血性脑卒中相关性肺炎的综合受试者工作特征(SROC)曲线的曲线下面积(AUC)为0.88(95%CI:0.85~0.91)。Deek检验结果显示各纳入文献无明显发表偏倚(P>0.05)。范根图显示A2DS2评分的临床适用性较好。结论A2DS2评分对中国缺血性脑卒中相关性肺炎具有较好的诊断价值,可用于临床初步筛查缺血性脑卒中相关性肺炎患者。     

ASTRAL评分预测急性缺血性卒中患者3个月预后的价值

目的 探讨洛桑卒中量表（Acute Stroke R egistry and Analysis of Lausanne,ASTRAL）评分预测不同 性别、不同梗死部位、不同病情严重程度急性缺血性卒中（acute i schemi c stroke,AI S）患者3个月预后 的价值,并与PLAN（Preadmission Comorbidities,Level of Consciousness,Age,Neurologic Deficit,PLAN）评 分、血管事件总体健康风险（Totaled Health Risks in Vascular Events,THRIVE）评分对急性缺血性卒中 3个月预测价值进行比较。 方法 记录符合纳入标准的急性缺血性卒中患者的基线资料,按照性别、梗死部位、病情严重程度 进行分组,然后记录并分别使用ASTRAL评分、PLAN评分与THRIVE评分预测患者3个月预后。通过受 试者工作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve,AUC）进行Z 检验来比 较它们的预测价值。 结果 ①本研究共纳入513例AIS患者,男性309例、女性204例;梗死部位：前循环305例,后循环153 例,混合型55例;病情轻重程度：轻型卒中260例,非轻型卒中253例;②ASTRAL预测所有入组AIS患 者的AUC为0.845,预测男性组AUC为0.804,女性组AUC为0.878,两者比较Z 值为1.86（P ＞0.05）;预 测前循环组AUC为0.843、后循环组AUC分别为0.857、混合组AUC为0.814,三者比较Z 值均＜1.98（P ＞0.05）;预测轻型卒中AUC为0.714、非轻型卒中AUC为0.855,两者比较Z 值为4.03,其值＞1.98（P值 为0.000）。ASTRAL评分、PLAN评分、THRIVE评分预测所有入组AIS患者的AUC分别为0.845、0.783和 0.740,三者比较Z值均＞1.98（P值分别为0.000、0.010和0.000）。 结论 ASTRAL评分可对AIS患者3个月预后进行预测,更适合非轻型AIS患者,预测价值高于PLAN评分、 THRIVE评分。     

血浆miR-424,FGF2水平与急性缺血性脑卒中患者血管介入术后出血转化的相关性分析

目的 探讨血浆微小RNA-424(MicroRNA,miR-424)、成纤维细胞生长因子2(Fibroblast growth factor 2,FGF2)水平与急性缺血性脑卒中(Acute ischemic stroke,AIS)患者血管介入术后出血转化(Hemorrhagic transformation,HT)的相关性。方法 选取2018年12月-2020年3月本院收治的AIS患者104例为研究对象,均行脑部血管机械取栓,根据术后患者头颅计算机X线断层扫描(Computed tomography,CT)复查表现将其分为HT组28例,非HT组76例,收集患者一般资料及入院时美国国立卫生研究院卒中量表(National institutes of health stroke scale,NIHSS)评分,采集患者术前及术后血浆样本,利用荧光定量聚合酶链反应(Polymerase chain reaction,PCR)技术检测血浆miR-424,FGF2 mRNA水平; Pearson法分析AIS发生HT患者血浆miR-424,FGF2水平的相关性; 利用多因素Logistic回归分析AIS患者血管介入术后HT的危险因素; 利用受试者工作特征曲线(Receiver operator characteristic curve,ROC)评价血浆miR-424,FGF2水平对AIS患者血管介入术后HT的预测价值。结果 HT组入院时NIHSS评分高于非HT组(P<0.05)。与非HT组相比较,术前HT组患者miR-424水平呈低表达(P<0.05),FGF2 mRNA水平呈高表达(P<0.05); 与术前比较,术后HT组和非HT组血浆miR-424水平均升高,且HT组低于非HT组; FGF2 mRNA水平均降低,且HT组高于非HT组(P均<0.05)。HT组血浆miR-424与FGF2水平呈负相关(r=-0.629,P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,入院NIHSS评分高、miR-424水平低、FGF2水平高是AIS患者血管介入术后HT的独立危险因素(P<0.05)。ROC显示,术前血浆miR-424,FGF2水平预测AIS患者发生HT的曲线下面积(Area of the under curve,AUC)分别为0.796、0.820,二者联合预测的AUC为0.905,敏感性和特异性分别为71.43%、94.74%。结论 血管介入术后发生HT的AIS患者血浆miR-424水平低、FGF2水平高,对AIS患者术后HT有一定的预测价值,有助于预后评估。     

无基础代谢性疾病急性缺血性卒中患者短期营养不良预测模型构建与验证

目的 分析无基础代谢性疾病急性缺血性卒中（acute ischemic stroke,AIS）患者短期营养不良的影响因素,并构建AIS短期营养不良的临床预测模型。方法 回顾性选取2019年3月—2021年6月在苏州市第九人民医院神经内科治疗的无基础代谢性疾病AIS患者作为建模队列,以患者入院2周时微型营养评定简表（mini-nutritional assessment short-form,MNA-SF）、BMI和白蛋白（albumin,Alb）指标作为综合评估,即MNA-SF评分＜8分且BMI＜18.5 kg/m2、Alb＜35.0 g/L为营养不良,以此为依据划分营养不良组和无营养不良组。比较两组的人口学特征及入院时临床资料,将单因素分析具有统计学意义的变量纳入多因素logistic回归分析,基于多因素分析出的影响指标构建预测模型。用ROC曲线评价其区分度,用拟合优度检验评价其校准度。以2021年8月—2022年6月在苏州市第九人民医院神经内科治疗的无基础代谢性疾病AIS患者作为验证队列验证模型的效能。 结果 建模队列共纳入924例无基础代谢性疾病AIS患者,平均（55.0±14.3）岁,男性544例（58.9%）。入院2周时的营养评估发现72例（7.8%）营养不良。多因素分析显示,高龄（OR 2.059,95%CI 1.132～3.743,P=0.018）、饮酒史（OR 1.747,95%CI 1.076～2.835,P=0.024）、入院时有营养风险（OR 2.951,95%CI 1.485～5.859,P=0.002）、院内无营养支持（OR 1.870,95%CI 1.065～3.284,P=0.029）、入院才藤氏分级低（OR 0.226,95%CI 0.079～0.652,P=0.006）、入院NIHSS评分高（OR 1.556,95%CI 1.057～2.289,P=0.025）均为无基础代谢性疾病AIS患者短期营养不良的独立影响因素。根据影响因素得出预测模型方程：logit（P）=0.722×年龄+0.558×饮酒史+1.082×入院时营养风险+0.626×院内无营养支持-1.483×才藤氏分级+0.442×NIHSS评分+0.479-31.187。该模型预测患者短期营养不良的AUC为0.863（95%CI 0.811～0.914）,最大约登指数（0.703）对应的灵敏度和特异度分别为87.50%、83.90%;拟合优度检验χ2=2.754,P=0.498。验证队列共纳入126例无基础代谢性疾病AIS患者,采用模型对其营养不良进行预测得出的灵敏度为86.96%、特异度为83.50%、准确率为84.13%。结论 高龄、饮酒史、入院时有营养风险、院内无营养支持、才藤氏分级低和入院NIHSS评分高是无基础代谢性疾病AIS患者短期营养不良的影响因素,经验证基于上述指标构建临床预测模型具有良好的预测效能。     

血清SDF-1、Ang-1与急性缺血性脑卒中预后的关系及其预测价值

目的 探讨急性缺血性脑卒中(AIS)患者血清基质细胞衍生因子-1(SDF-1)、血管生成素-1(Ang-1)水平变化的临床意义。方法 选取2017年2月-2019年2月本院收治的AIS患者107例作为观察组,并根据mRS评分将观察组分为预后良好组(n=72, mRS评分≤2分)和预后不良组(n=35, mRS评分>2分); 另选取同期来本院行体检的健康志愿者50例为对照组; 比较对照组、观察组不同预后的血清SDF-1、Ang-1水平的动态变化; 采用多元 Logistic回归分析预后的影响因素; 采用ROC曲线评估SDF-1、Ang-1水平对患者预后的预测价值。结果 与对照组比较,观察组入院第1、7、14、21 d的SDF-1、Ang-1水平均存在一定的波动性变化(P<0.05)。预后良好组入院第1、7、14、21 d的SDF-1水平低于预后不良组,Ang-1水平高于预后不良组(P<0.05)。单因素分析显示,房颤、大面积脑梗死、血尿酸、血肌酐、血浆脑钠肽水平、NIHSS评分与AIS预后有关(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,血清SDF-1水平升高、Ang-1水平降低、大面积脑梗死、房颤、血浆脑钠肽水平≥280 ng/L、NIHSS评分≥13分是AIS预后的独立危险因素(P<0.05)。ROC分析显示,SDF-1、Ang-1水平用于预测AIS患者预后的AUC、敏感度、特异度均高于0.7,二者联合检测的敏感度和特异度分别为0.857(30/35),0.819(59/72),均高于两指标单独检测。结论 AIS患者血清SDF-1、Ang-1水平呈异常波动,且其表达水平与患者的预后密切相关,二者联合检测对患者预后有较高的预测价值     

The Prognostic Value of the THRIVE Score,the iScore Score and the ASTRAL Score in Chinese Patients With Acute Ischemic Stroke

Background

Acute ischemic stroke (AIS) has a higher morbidity and mortality rate. Many prediction tools have been developed to predict the risk of poor outcomes in patients after AIS, such as the THRIVE score, the iScore score, and the ASTRAL score. However, the predictive value of above 3 prediction tools in Chinese patients with AIS need to be further verified. So, this study aimed to determine the ability of the THRIVE score, the iScore score, and the ASTRAL score in predicting clinical poor outcomes in Chinese patients with AIS at 1 year.

急性缺血性脑卒中患者血清miR-103,miR-29b的表达水平变化及其临床意义

目的 探讨急性缺血性脑卒中(AIS)患者血清miR-103,miR-29b的表达水平变化及其临床意义。方法 收集2016年1月-2019年12月本院神经内科收治的126例AIS患者(AIS组),根据美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分将其分为轻度组(45例)、中度组(57例)和重度组(24例),根据改良Rankin量表(mRS)评分将其分为预后良好组(78例)和预后不良组(48例),另选择56例同期于本院门诊体检健康者为对照组,检测血清miR-103,miR-29b表达水平,Spearman秩相关性分析miR-103,miR-29b表达水平与NIHSS,mRS评分的相关性,受试者工作特征曲线(ROC)分析miR-103,miR-29b表达水平对神经功能预后的预测价值。结果 AIS组血清miR-103表达水平高于对照组(P<0.05),miR-29b表达水平低于对照组(P<0.05),血清miR-103表达水平随着AIS患者神经缺损程度加重而升高(P<0.05),miR-29b表达水平则降低(P<0.05)。预后不良组血清miR-103表达水平高于预后良好组(P<0.05),miR-29b表达水平低于预后良好组(P<0.05)。Spearman秩相关性分析显示AIS患者血清miR-103表达水平与NIHSS评分、mRS评分呈正相关(r₂=0.636、0.794,P<0.05),miR-29b表达水平与NIHSS评分、mRS评分呈负相关(r₂=-0.664、-0.659,P<0.05)。ROC分析显示miR-103,miR-29b表达水平预测AIS患者神经功能预后的曲线下面积(AUC)为0.713、0.741,联合miR-103,miR-29b表达水平预测AIS患者神经功能预后的AUC为0.918,高于单独miR-103,miR-29b表达水平(P<0.05)。结论 AIS患者血清miR-103表达水平升高,miR-29b表达水平降低,miR-103表达上调、miR-29b表达缺失均与AIS患者神经功能缺损程度和神经功能恶化有关,可以为患者神经功能预后评估提供参考。     

ESRS和SPI-Ⅱ评分对急性缺血性脑卒中患者复发风险的评估作用

目的 探讨Essen卒中风险分层量表(Essen Stroke Risk Score,ESRS)和卒中预测工具-Ⅱ(Stroke Prognostic Instrument-Ⅱ,SPI-Ⅱ)对急性缺血性脑卒中(Acute Ischemic Stroke,AIS)1 y复发风险的评估作用。方法 前瞻性的连续收集2012年12月~2016年6月北京大学航天临床医学院神经内科住院的AIS患者820例。详细记录入选患者的临床基线资料并完成ESRS及SPI-Ⅱ评分。于发病后1 y进行随访,以复发作为金标准,收集患者的复发情况等资料。通过描绘AIS患者ESRS和SPI-Ⅱ的受试者工作特征曲线(Receive Operating Characteristic curve,ROC),计算曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)来比较2个量表预测作用。应用Hosmer-Lemeshow法评价预测模型和实际模型的拟合优度。结果 符合纳入标准的患者共790例,失访30例(3.95%),最终纳入760例。随访1 y时,复发84例(11.05%);死亡67例,死亡率(8.82%)。2个量表ROC曲线下面积AUC值分别为0.576(P0.05,95%CI:0.540~0.611)、0.583(P0.05,95%CI:0.547~0.618),2个量表AUC值差异无统计学意义(P0.05);Hosmer-Lemeshow法检验,χ~2值分别为3.391、5.797(均P0.05)表明预测模型与实际模型拟合良好。结论 ESRS和SPI-Ⅱ评分对AIS患者1 y复发评估作用基本一致。