康慶云,宋 治,鄭 文,賀國華,薛 俐

1 腦動脈硬化量化評分系統(tǒng)對腦卒中預警的意義

腦血管疾病的發(fā)病率、病死率及致殘率均較高,它與心臟病、惡性腫瘤構成人類的三大致死病因。我國每年因本病支出人民幣近 200億元,給國家和眾多家庭帶來了沉重的經(jīng)濟負擔[1]。如果能對腦卒中在未來時間里的發(fā)生進行個體或群體的預測或預報,評估患腦卒中的危險度,篩檢出高危人群,并將他們作為特別干預對象進行重點干預預防,及時采取行之有效的防治措施,那么對于避免或推遲腦卒中的發(fā)生有重大意義。這也符合我國衛(wèi)生部對于慢性非傳染性疾病預防的主導思想——針對發(fā)病率和病死率高的疾病,篩選高危人群進行重點預防。然而,如何對腦卒中發(fā)病做出準確的預測,是腦血管病預防研究領域里一個難點問題。此前,國內(nèi)外學者針對卒中預測和高危人群識別(腦卒中預警)曾進行過許多有益的嘗試與探索[2],形成了多個腦卒中的預警模型。如盧啟秀等[3]對彩色多普勒超聲檢測頸動脈硬化斑塊預測缺血性腦卒中的效能進行了評價,形成了頸動脈斑塊檢測預警模型;韋貴珠等[4]利用綜合指標法對394例中老年人的腦卒中預測結果進行了報道,形成了以血液流變學檢測構建的腦卒中預警模型;曹奕豐等[5]根據(jù)隊列基線的危險因素調(diào)查和腦血管血流動力學指標 (CVHI)檢測結果,建立了 CVHI腦卒中預測模型。此外,國內(nèi)伍期專等[6]提出了溶血磷脂酸 (LPA)在缺血性腦卒中的預警作用。陳新軍等[7]提出溶血磷脂酸和氧化低密度脂蛋白 (Ox-LDL)可作為腦卒中早期預警的可靠指標。國外學者 Moons等[8]對男性隊列人群基線調(diào)查資料與隨訪結果進行了多因素 Logistic回歸分析,發(fā)現(xiàn)病史、體檢、血脂、纖維蛋白原和心電圖等是腦卒中的獨立預測因子。但目前仍無一種預測模型得到學術界的廣泛認同。

通過對上述各類模型分析發(fā)現(xiàn),上述預測模型的構建主要基于卒中事件中的某一指標。眾所周知,醫(yī)學事件是一個多因素共同作用的結果,雖有其必然性,但偶然性也同樣在發(fā)病中扮演重要角色,顯然以上預測模型難以反映事物的全貌,因而其預測結果將大打折扣。

因此,針對上述不足,將系統(tǒng)論理論運用于腦卒中預警系統(tǒng)的構建,我們提出“點線面體”系統(tǒng)預測觀[9]。如果將腦卒中發(fā)病預測問題視為一個 “體”問題,那么完整的 “體”預測應該建立在由“點 ” 及 “線 ”, 由 “線 ” 及 “面 ”,再由 “面 ”及 “體 ” 3個層次組成 (類似樹狀結構,稱之 “預測樹”)的預測體系基礎之上?；诠J的醫(yī)學模型,腦卒中發(fā)病預測的 “體”問題,應從 “生物面”、 “心理面” 與 “社會面” 3個面上建立預測體系。而 “面”預測問題實質(zhì)上為其上的各 “線”預測問題,后者再由各 “點”預測問題組成。由此可見,“點”預測乃至 “線”預測可謂之方法,都以 “體”預測為最終目的。

腦動脈硬化是各種危險因素長期作用于腦血管導致血管結構改變的客觀體現(xiàn),對腦動脈硬化進行量化評分,建立科學的腦動脈硬化評分體系,雖然只能視為一個“線預測”問題,但腦動脈硬化作為腦卒中發(fā)病的生物學基礎 (結構線)是核心問題,因而,基于該結構線構建的預測系統(tǒng),可望獲得重要的預測信息,如能較好地結合腦血管儲備能力 (功能線)預測,可望建立較完整的預測模型。

2 腦動脈硬化量化的評定方法

基于腦部供血動脈解剖學特點,按供血動脈直徑的大小,大致上可將腦供血動脈分為 3個等級,即大口徑動脈 (4.0～8.0 mm)、中等口徑動脈 (2.0～4.0 mm)與小口徑動脈 (＜2.0 mm)。依據(jù)解剖學資料,內(nèi)徑在 4.0～8.0 mm的大口徑動脈包括頸總動脈 (CCA)、頸內(nèi)動脈 (ICA)、雙側椎動脈和基底動脈。內(nèi)徑為 2.0～4.0 mm的動脈包括大腦中動脈、大腦前動脈和大腦后動脈等。而內(nèi)徑＜2.0 mm的動脈很多,如眼底視網(wǎng)膜動脈 (內(nèi)徑 1.0 mm左右)、脈絡膜前動脈及大腦中、大腦前和大腦后的各二級以上分支等。因而通過檢測上述 3種口徑的腦部供血動脈粥樣硬化的相關參數(shù),可望在“結構線”的水平上實現(xiàn)腦卒中發(fā)病預測系統(tǒng)的構建。

2.1 大口徑腦動脈粥樣硬化的量化評定方法 國外學者 Sutton等[10]應用多普勒超聲法對頸動脈等大口徑動脈進行檢測,依據(jù)檢測結果獲得斑塊指數(shù)和 ICA/CCA血流速度比值這兩個參數(shù),并把其分別作為評價頸動脈硬化范圍及頸動脈硬化病變程度的指數(shù)。國外學者 Handa等[11-12]用斑塊積分及動脈管腔狹窄百分比兩個指標來衡量頸動脈硬化的程度。頸動脈狹窄的評價是腦動脈硬化量化評定的熱點,目前常用的計算大口徑腦動脈狹窄程度的方法有 4種[12-13],分別是北美癥狀性頸動脈內(nèi)膜切除試驗法 (NASCET)、歐洲頸動脈外科試驗法 (ECST)、頸總動脈法(CC)和頸動脈狹窄指數(shù)法 (CSI),其中 CSI是測量頸動脈狹窄最可靠的方法。依據(jù)計算的結果,將狹窄程度 ＜50%劃為輕度狹窄,狹窄程度 50%～70%劃為中度狹窄,狹窄程度 71%～90%劃為重度狹窄,狹窄程度為 100%者視為閉塞[14]。同時,內(nèi)中膜厚度、斑塊性質(zhì)等亦是評定動脈硬化的指標[10,15]。上述結果表明應用多普勒超聲法可為等級評價大口徑腦供血動脈提供重要的信息。

2.2 中等口徑腦動脈硬化的量化評定方法 磁共振血管造影 (MRA),CT血管成像 (CTA)及數(shù)字減影血管造影(DSA)是評估顱內(nèi)中等口徑血管的良好手段。依據(jù)此類檢查結果,可為中等大小口徑的腦供血動脈提供重要的評價方法。雖然 DSA被視為血管評價的金標準,但因其系有創(chuàng)性檢查,難于廣泛使用,因而,MRA與 CTA可望成為評價顱內(nèi)中等大小口徑供血動脈的重要方法。

同時,經(jīng)顱多普勒 (TCD)通過對顱內(nèi)中等口徑動脈血流速度、搏動指數(shù)及阻力指數(shù)等指標的無創(chuàng)檢測,間接地反映顱內(nèi)中等口徑動脈的功能狀態(tài),從而成為評價腦動脈硬化的理想工具。Baumgartner等[16]把:(1)狹窄處彩色血流顯像呈異常色彩,即有混疊現(xiàn)象;(2)色彩異常部位收縮期最大流速大于正常值 2個標準差以上;(3)色彩異常中心部位 Vs高于狹窄前后部位 30 cm/s以上;(4)多普勒信號顯示湍流征象,如頻窗充填等,作為診斷大腦中動脈 (MCA)狹窄的 TCD診斷標準。北京宣武醫(yī)院把 MCA狹窄分為3級:(1)輕度狹窄:60歲以上,收縮期峰值血流速度 120～150 cm/s;60歲以下,140～170 cm/s;(2)中度狹窄:收縮期峰值血流速度 171～200 cm/s;(3)重度狹窄:收縮期峰值血流速度 ＞200 cm/s[17]。

此外,Mori等[18]于 1998年將顱內(nèi)動脈硬化性狹窄分為 3型:A型病變長度 ＜5 mm,向心性或適度偏心性狹窄;B型病變長度 5～10 mm,嚴重偏心性狹窄,或時間短于 3個月的閉塞;C型病變長度＞10 mm,嚴重成角病變伴有近端路徑明顯迂曲,或閉塞時間大于 3個月。Jiang等[19]于 2004年提出了顱內(nèi)動脈粥樣硬化性狹窄 (IAS)的部位 (Location)、形態(tài)學 (Morphology)、路徑 (Access)分型,即 LMA分型。不過,此兩種分型更常用于擬行介入手術患者的術前風險評估。

總之,無論是應用 MRA、CTA、DSA,還是 TCD,均能獲得評價內(nèi)徑在 2～4 mm的中等大小動脈的相關參數(shù),從而為構建預測系統(tǒng)提供重要的信息。

2.3 小口徑腦動脈硬化的量化評定方法

3～4級以上的顱內(nèi)各分支動脈及視網(wǎng)膜動脈,其內(nèi)徑在 2 mm以下。用于顯示顱內(nèi)分支動脈的檢查手段有 MRA、CTA和 DSA。但前二者對 2 mm以下動脈顯影不佳,難以作為評價動脈結構變化的工具。DSA不失為一種良好的工具。

另外,視網(wǎng)膜動脈可以作為小口徑顱內(nèi)供血動脈的代表。早在 1953年就建立了根據(jù)高血壓患者的視網(wǎng)膜小動脈痙攣和視網(wǎng)膜小動脈硬化程度分度的 Scheie氏分類法。該分類法把視網(wǎng)膜動脈硬化分為4度:1度,視網(wǎng)膜小動脈變窄的程度輕微,臨床上常不易看出,即使患者高血壓較重,如預先不知患者有高血壓,也常因小動脈狹窄程度輕微而漏診;2度,狹窄現(xiàn)象明顯,由于血管痙攣關系,出現(xiàn)局限性管徑粗細不等;3度,視網(wǎng)膜小動脈狹窄及管徑粗細不等現(xiàn)象顯著,視網(wǎng)膜出現(xiàn)出血和 (或)滲出,其中滲出物是診斷的要點,出血的分布與視網(wǎng)膜靜脈血栓不同,呈散在性分布;4度,除 3度變化外,又增加了視盤水腫。該方法至今仍不失為指導臨床評價腦動脈硬化的重要參數(shù)。

2.4 國人腦動脈硬化量化評分表的制訂

擬收集目標人群相關資料,基于上述對腦動脈硬化量化評定方法的闡述,確立評價指標條目,通過對 3種不同大小口徑的腦動脈的各個評價指標進行等級評定(半定量),并依據(jù)等級評定給予賦值評分,形成目標人群腦動脈粥樣硬化量化初始評分,同時應用相關的統(tǒng)計學方法,對指標的賦值評分進行修改,最終形成科學的腦動脈硬化的量化評分體系。從而實現(xiàn)科學的腦動脈粥樣硬化量化評分,并把其作為結構線上反映腦血管病變程度的指標。

3 腦卒中預警模型的構建

3.1 腦動脈硬化級別的 Ordinal Regression預測模型 擬采取的研究方法:擬收集腦供血動脈處于不同狀態(tài)的 3組大樣本人群,即以 “20歲以下無心肝腎疾病的人群”代表無動脈硬化的群體 (A群體)、以 “初診的高血壓病人群”代表輕度動脈硬化的群體 (B群體)、以 “高血壓病已患腦卒中人群”代表中至重度動脈硬化的群體 (C群體),依據(jù)上述腦動脈硬化量化評分體系,通過完成規(guī)定的檢測項目并評分,把評分值納入 Ordinal Regression回歸模型行回歸分析,建立 “量化評分與腦動脈硬化級別的回歸方程”,同時應用相應的統(tǒng)計學方法評價上述硬化級別的科學性,并對上述硬化級別的劃分進行必要的修訂。

3.2 預測腦卒中發(fā)病概率的 Logsitic模型

擬采取的研究方法同上。通過收集腦供血動脈處于不同狀態(tài)的 3組大樣本人群,把評分值納入 Logsitic回歸模型做回歸分析,通過 “B”與 “C”之間的回歸分析,建立 “量化評分與腦動脈粥樣硬化并繼發(fā)腦卒中的回歸數(shù)學方程”,可預測已患腦動脈粥樣硬化者將患腦卒中風險的概率,同時應用相應的統(tǒng)計學方法評價該預測模型的科學性。

4 展望

以 “點線體面”系統(tǒng)預測觀為指導,收集目標人群的相關信息,構建腦動脈硬化量化評分及腦動脈硬化量化評分預警卒中模型的數(shù)據(jù)庫,從而建立腦卒中發(fā)病的預測模型,為篩檢出腦卒中發(fā)病高危人群、明確高危級別及制定不同高危級別人群的預防策略提供了理論依據(jù)。

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