2020国际卒中大会亮点解读（二）——缺血性卒中神经保护的大门再次开启了吗？

缺血性卒中发生后,会迅速出现神经细胞能量缺乏、兴奋性氨基酸毒性作用、细胞去极化和坏死等病理现象。如果此时对损伤的病理生理过程进行针对性的阻断,从理论上会延缓神经细胞的死亡,减轻损伤。但是多年来缺血性卒中后神经保护治疗却一直无法成功从基础研究转化到临床实践。     

泰勒斯的思索

正2020年7月16日,《新英格兰医学杂志》(NEJM)发表了替格瑞洛和阿司匹林治疗急性缺血性卒中或TIA预防卒中和死亡(Acute Stroke or Transient Ischaemic Attack Treated With Ticagrelor and ASA for Prevention of Stroke and Death,THALES)试验的结果(图1)。作为氯吡格雷用于急性非致残性脑血管事件高危人群(Clopidogrel in High-risk Patients with Acute Non-     

机器学习在脑血管病诊疗应用中的研究进展

正脑血管病以其高死亡率、高复发率和高致残率成为我国乃至全球最严重的疾病负担之一~([1-2])。快速评估、诊断和干预对改善脑血管病患者的结局至关重要,并高度依赖于特征性的神经影像表现,比如应用头颅CT快速鉴别缺血和出血性脑血管病、大血管闭塞和缺血半暗带的快速评估等~([3])。脑血管病神经影像特征的快速评估高度依赖经验丰富的血管神经病学医师和神经放射医师。然而,不断增加的脑血管病疾病负担和不断攀升的就诊量对医院尤其是基层医院的专业医师带来巨大的需求,但是     

酒后脑梗死的溶栓治疗

目的探讨酒后脑梗死患者的特点、溶栓决策及结局。方法选取2012年9月~2013年6月期间首都医科大学附属北京天坛医院神经内科急诊溶栓绿色通道的酒后脑梗死患者11例,收集患者的临床表现、影像特征、溶栓情况及结局进行回顾性分析。结果 11例酒后脑梗死患者发病0.5~8 h进入急诊溶栓绿色通道,皆为男性,中位数年龄59岁(四分位数间距53.5~60),到达医院时平均中位数发病时间为120 min(四分位数间距45~250)。就诊时主要症状:9例为偏身无力,1例为偏身不自主运动,1例为单肢麻木。小卒中患者8例(73%)。临床过程及转归:2例接受静脉溶栓后明显改善,1例接受动脉溶栓后明显改善,2例拒绝溶栓后自发缓解,3例因症状轻微而未溶栓且自发缓解,2例发病超过3 h的患者因磁共振灌注成像正常而未溶栓,1例发病超过3 h的患者因磁共振弥散加权成像和灌注成像均正常而未溶栓。最终5例在影像上有明确的新发梗死灶。根据急性卒中治疗低分子肝素试验病因分型法(Trial of Org 10172 in Acute Stroke Treatment,TOAST)的分型标准,接受溶栓的3例患者中,2例为大动脉粥样硬化性闭塞,1例为小动脉闭塞;拒绝和未接受溶栓的8例患者均为小动脉闭塞。结论酒后脑梗死多数预后好,有可能从溶栓中获益。酒后脑梗死病因多为小动脉闭塞,少部分是大动脉粥样硬化性闭塞。     

人工智能临床决策支持系统在脑血管病中的应用

随着科学技术的发展，人工智能（artificial intelligence，AI）应用于脑血管医疗领域将有助于 减轻中国不断加剧的脑血管病疾病负担。临床决策支持系统（clinical decision support system，CDSS）是AI 在医疗领域的一项重要实践应用。利用AI和医疗大数据开发临床决策支持工具，并通过将临床信息与 知识库相匹配，提供基于循证证据的优化诊疗方案。在脑血管病的临床诊疗过程中，CDSS可以辅助高 危人群识别、急性期再灌注治疗决策支持、实现自动化病因分型以及二级预防策略的制定等，在提高 脑血管病的医疗质量、改善患者结局方面发挥重要作用，可能成为未来脑血管病疾病管理的一项重要 辅助工具。     

急性缺血性卒中患者早期抗栓治疗影响因素的多水平模型分析

目的 探索影响急性缺血性卒中（AIS）患者早期抗栓治疗实施的影响因素，为促进早期抗栓治疗提供参考。方法 选取中国国家卒中登记Ⅱ（CNSR Ⅱ）研究中符合早期抗栓治疗条件的≥50岁AIS患者，收集患者及医院信息。对医院和患者因素与是否进行早期抗栓治疗进行单因素分析。以患者水平为水平1，医院水平为水平2，建立两水平logistic回归模型，分析医院和患者因素对是否进行早期抗栓治疗的影响。结果 共纳入16 910例患者，其中有14 332例（84.75%）接受了早期抗栓治疗。单因素分析结果显示，早期抗栓治疗的患者相关因素包括年龄、医保类型、家庭人均月收入、血脂异常病史；医院相关因素包括医院级别、医院所在地区、是否为教学医院、是否有卒中单元、实行单病种质量控制、神经科床位数比例（P<0.05）。多水平模型显示，早期抗栓治疗的患者相关因素包括性别、年龄、家庭人均月收入、高血压病史、入院美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分；医院相关因素包括神经科床位数比例和医院所在地区（P<0.05）。结论 早期抗栓治疗实施与医院医疗水平相关，应对高龄和入院NIHSS评分高的AIS患者进行重点关注。     

基于机器学习算法的脑出血相关肺炎预测模型研究

目的 建立基于机器学习的脑出血相关肺炎预测模型。 方法 选择中国国家卒中登记Ⅱ（China National Stoke Registry Ⅱ，CNSRⅡ）数据库中发病7 d内的急 性脑出血住院患者为研究对象，登记时间为2012年5月-2013年1月，研究覆盖我国219家医院。研究对 象按照8∶2比例随机分为训练集和测试集。采用多因素Logistic回归分析，筛选出候选预测因子。应用 基于机器学习的Logistic回归、CatBoost、XGBoost和LightGBM算法构建诊断预测模型，比较4种方法构建 的模型对脑出血相关肺炎的预测诊断价值。 结果 本研究共筛选2303例患者，平均年龄62.1±12.7岁，其中男性占62.1%。患者随机分为训 练集（n =1841）和测试集（n =462），两组脑出血相关肺炎发生率分别为15.6%和15.8%（χ 2=0.007， P =0.934）。根据多因素Logistic回归分析，候选预测因子为年龄（OR 1.03，95%CI 1.02～1.04）、NIHSS 评分（OR 1.02，95%CI 1.00～1.04）、白细胞计数（OR 1.11，95%CI 1.07～1.16）和吞咽功能障碍（OR 6.85，95%CI 5.01～9.39）。Logistic回归、CatBoost、XGBoost和LightGBM四种模型灵敏度分别为75.34%、 50.68%、80.82%和80.82%；特异度分别为68.64%、86.12%、52.96%和57.33%；ROC曲线下面积分别 为0.776、0.692、0.736和0.767。Logistic回归和LightGBM模型诊断效果显著高于CatBoost和XGBoost模型 （DeLong test，P <0.05）。 结论 基于机器学习建立的脑出血相关肺炎风险预测模型有较高的诊断价值，年龄、NIHSS评分、白 细胞计数和吞咽功能障碍为模型的候选预测因子，可将模型纳入脑出血相关肺炎诊断决策。本研究 结果的临床应用价值有待于更大样本的外部队列进行验证。     

前列腺切除术后排尿困难15例分析

1990-01～2006-10我院共行前列腺切除357例，其中15例出现排尿困难，现分析如下。     

急性缺血性脑卒中及短暂性脑缺血发作二级预防药物依从性的社会学因素研究

目的探寻影响急性缺血性脑卒中(AIS)和短暂性脑缺血发作(TIA)二级预防药物依从性的现状社会学的相关因素,以期为提高我国缺血性脑卒中患者二级预防药物依从性提供建设性意见。方法在全国219家医疗机构,2012年6月至2013年1月连续入组急性缺血性卒中和短暂性脑缺血发作的住院患者25 018例,对患者发病后3个月、6个月及12个月药物依从性进行随访。从2010年第六次全国人口普查数据及2013年各省市自治区统计公报数据中选取国内生产总值(GDP)、人均国内生产总值、城镇化率、非文盲率作为研究指标。分析缺血性卒中二级预防药物的药物依从性与上述指标之间的相关性。结果最终16 489名AIS和TIA患者完成12个月的随访。中国缺血性脑卒中二级预防药物总体依从性3个月、6个月、12个月分别为47.0%、44.5%和34.9%。缺血性卒中二级预防药物总体依从性与区县的GDP、人均GDP与无显著差异;而与城镇化率呈正相关(P 0.001);与非文盲率呈负相关(P 0.05)。结论城镇化建设有利于急性缺血性卒中二级预防药物依从性的提高。