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        iScore、PLAN和ASTRAL評分對急性缺血性卒中患者不良結局風險預測價值探討

        2014-01-11 07:18:03金迪陳忠云李婧李珊珊徐志偉杜繼臣楊旭
        神經損傷與功能重建 2014年3期

        金迪,陳忠云,李婧,李珊珊,徐志偉,杜繼臣,楊旭

        iScore、PLAN和ASTRAL評分對急性缺血性卒中患者不良結局風險預測價值探討

        金迪,陳忠云,李婧,李珊珊,徐志偉,杜繼臣,楊旭

        目的:探討國外iScore、PLAN和ASTRAL評分對我國急性缺血性卒中(AIS)患者3個月的不良結局預測價值。方法:前瞻性收集2012年12月至2013年8月在我科住院的AIS患者221例,記錄有關基線資料,并使用3個量表進行評分。以卒中后3個月出現(xiàn)死亡或功能殘障(改良Rankin評分≥3分)作為不良預后事件。通過受試者工作特征曲線下面積(AUC)比較3個量表的預測價值;使用法判斷模型的擬合優(yōu)度;應用相關分析評估實際與預期結局事件的關聯(lián)程度。結果:在AIS后3個月,71例(32.1%)出現(xiàn)不良預后。iScore、PLAN和 ASTRAL評分的 AUC分別為 0.816、0.830和 0.841;法x2值分別為1.676、5.976和12.858(均>0.05);相關系數(shù)分別為0.899、0.857和0.939(均<0.05)。結論:iScore、PLAN和ASTRAL量表對AIS患者3個月發(fā)生不良事件的風險預測能力強,與預期結局事件關聯(lián)程度高。

        缺血性卒中;預后;量表;受試者工作特征曲線

        急性缺血性卒中(acute ischemic stroke,AIS)致死率、致殘率高[1],給患者及其家庭帶來沉重的生活障礙和經濟負擔。研究表明,AIS患者的預后與年齡、卒中機制、卒中嚴重程度等諸多因素有關[2,3]。若能夠早期判斷AIS患者的預后,積極干預,可有效降低不良預后的風險。國外 iScore、PLAN和ASTRAL評分是最近2年研發(fā)的AIS預后量表,對死亡風險的預測效能良好,但對不良功能結局的預測價值研究尚少[4-6]。而且,由于種族差異,這些量表在中國人群的適用價值仍需進一步驗證[7]?;诖?,本研究通過受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線下面積(area under the curve,AUC),探討iScore、PLAN和ASTRAL評分在我國AIS患者3個月時不良結局的預測價值。

        1 資料與方法

        1.1 一般資料

        連續(xù)收集2012年12月1日至2013年8月31日在我科住院治療的AIS患者,均簽署知情同意書。納入標準:①年齡≥18歲;②第一診斷為AIS;③頭顱CT/MRI證實為AIS;④有與梗死灶對應的新發(fā)癥狀;⑤起病到入院時間<14 d。排除短暫性缺血發(fā)作、出血性卒中患者。剔除基線信息不完整和失訪的患者。本研究已通過倫理委員會的審批。

        1.2 方法

        1.2.1 數(shù)據(jù)錄入 通過紙質版病例報告表登記患者的臨床資料,包括年齡、性別、美國國立衛(wèi)生院卒中量表(NIH stroke scale,NIHSS)得分、卒中病因分型、危險因素及基礎疾病等。信息來源于問詢患者和病歷記錄。使用Epidata 3.1軟件建立電子數(shù)據(jù)庫。參與病例收集和錄入的人員均經過培訓。

        1.2.2 量表評分 所有患者采用iScore、PLAN和ASTRAL評分進行評估,見表1。變量選擇、數(shù)據(jù)來源和概念定義等參考文獻[4-6]。由于iScore評分使用加拿大神經科量表(Canada neural scale,CNS)判斷卒中的嚴重程度,因此在統(tǒng)計數(shù)據(jù)時將NIHSS評分轉變?yōu)镃NS評分,NIHSS≤8分對應CNS≥8分,NIHSS 9~13分對應CNS 5~7分,NIHSS 14~22分對應CNS 1~4分,NIHSS>22分對應CNS 0分[5]。根據(jù)TOAST分型對每位患者進行病因分型[8]。

        1.3 結局事件與隨訪

        從入組時間開始計算,3個月后對患者進行隨訪,時間誤差≤7 d。由受過培訓的研究者通過電話或當面問詢對患者進行預后評價。主要結局事件定義為AIS患者3個月時出現(xiàn)不良預后。不良預后定義為:①死亡,且AIS為死亡的直接或間接原因;②中重度殘疾,生活不能完全自理,即改良 Rankin量表(modified Rankin scale,mRS)≥3分。根據(jù)患者的mRS評分將其分為預后良好組與預后不良組。

        表1 iScore、PLAN和ASTRAL量表的評分項目及分值

        1.4 統(tǒng)計學處理

        2 結果

        2.1 基線資料

        合計AIS患者249例于我科住院,其中有22例(8.8%)因未進行頭顱影像學檢查、合并其它嚴重疾病、缺乏關鍵基線特征等原因被剔除;失訪6例(2.6%)。最終納入患者221例,在3個月隨訪時出現(xiàn)不良預后71例(32.1%)為預后不良組,其中死亡9例(4.1%),預后良好組150例。221例患者中,男164例(66.1%);年齡(66.3± 12.2)歲;入院前不能自理22例(9.9%);到院時間>3 h 208例(94.1%);中位NIHSS評分為3分(1~6分),<9分180例(81.4%),9~13分24例(10.9%),14~22分8例(3.6%),>22分9例(4.1%);主要臨床癥狀為上肢力弱明顯42例(19.0%),下肢力弱明顯37例(16.7%),忽視或失語41例(18.6%),視野缺損14例(6.3%);意識水平為清醒202例(91.4%),嗜睡或昏睡12例(5.4%),昏迷7例(3.2%);卒中亞型為腔梗25例(11.3%),非腔梗142例(64.3%),病因不明54例(24.4%);危險因素為房顫30例(13.6%),充血性心衰2例(0.9%);合并癌癥6例(2.7%),合并腎透析 0例;血糖≥7.5 mmol/L 96例(43.4%),<3.7 mmol/L或>7.3 mmol/L 101例(45.7%)。①預后良好組,男106例(70.6%);年齡(64.0±12.1)歲;入院前不能自理4例(2.7%);到院時間>3 h 144例(96.0%);中位NIHSS評分為2分(1~4分),<9分141例(94.0%),9~13分8例(5.3%),14~22分 0例,>22分 1例(0.7%);主要臨床癥狀為上肢力弱明顯8例(5.3%),下肢力弱明顯5例(3.3%),忽視或失語19例(12.7%),視野缺損6例(4.0%);意識水平為清醒147例(98.0%),嗜睡或昏睡 2例(1.3%),昏迷 1例(0.7%);卒中亞型為腔梗22例(14.7%),非腔梗92例(61.3%),病因不明26例(24.0%);危險因素為房顫13例(8.6%),充血性心衰0例;合并癌癥1例(0.7%),合并腎透析0例;血糖≥7.5 mmol/L 62例(41.3%),<3.7 mmol/L或>7.3 mmol/L 67例(44.7%);②預后不良組,男40例(56.3%);年齡(71.2±10.8)歲;入院前不能自理18例(25.3%);到院時間>3 h 64例(90.1%);中位NIHSS評分為6分(3~13分),<9分39例(54.9%),9~13分16例(22.5%),14~22分8例(11.3%),>22分8例(11.3%);主要臨床癥狀為上肢力弱明顯34例(47.9%),下肢力弱明顯32例(45.1%),忽視或失語22例(30.9%),視野缺損8例(11.3%);意識水平為清醒55例(77.5%),嗜睡或昏睡10例(14.9%),昏迷6例(7.6%);卒中亞型為腔梗 3例(4.2%),非腔梗50例(70.4%),病因不明18例(25.4%);危險因素為房顫17例(23.9%),充血性心衰2例(2.8%);合并癌癥5例(7.0%),合并腎透析0例;血糖≥7.5 mmol/L 34例(47.9%),<3.7 mmol/L或>7.3 mmol/L 34例(47.9%)。與預后良好組相比,預后不良組的年齡,男性比例,入院前不能自理比例,中位NIHSS評分及NIHSS評分<9分、9~13分、14~22分、>22分比例,上、下肢力弱明顯比例,意識水平比例有顯著性差異(<0.01);腔梗、房顫、合并癌癥比例差異有統(tǒng)計學意義(<0.05)。

        2.2 量表評分

        3個量表評分均不服從正態(tài)分布。全部患者iScore、PLAN和ASTRAL評分的中位得分及四分位數(shù)分別為117(99~133)、7(5.5~8.8)和19(16~23)。根據(jù)預后對患者進行分層,預后不良組的中位得分為 140(121~178)、10(7~13)和24(21~31),預后良好組的中位得分為112(95~125)、6(5~7)和17(15~20),前者中位得分高于后者,有顯著性差異(均<0.01),見圖1~3。

        圖1 iScore量表分值與不良預后風險的關系

        圖2 PLAN量表分值與不良預后風險的關系

        圖3 ASTRAL量表分值與不良預后風險的關系

        2.3 辨識能力和預測準確度

        圖4 預測不良結局的ROC曲線

        圖5 預測死亡事件的ROC曲線

        表2 iScore、PLAN和ASTRAL評分的辨識能力和預測準確度

        預測 3個月不良預后時,iScore、PLAN和ASTRAL評分的AUC值分別為0.816、0.830和0.841,3個量表之間差異 無 統(tǒng) 計 學 意 義(>0.05);法x2值分別為1.676、 5.976和12.858(均>0.05);進一步應用相關分析,相關系數(shù)分別為0.899、0.857和0.939(均<0.05),見圖4、圖5、表2。PLAN評分原用于預測死亡和重度殘疾風險,本研究也嘗試以mRS評分≥ 5分(n=20,9.0%)作為結局事件進行分析,其AUC值為0.954[95%CI為(0.925,0.983)],此時iScore和ASTRAL評分的AUC值分別是0.954[95%CI為(0.919,0.989)]和 0.956 [95%CI為(0.923,0.989)]。另外,由于ASTRAL評分要求患者的入院前mRS評分<3分,故剔除這部分患者(n=23,10.4%)后,ASTRAL評分的AUC為0.803[95%CI為(0.731,0.874)]。

        3 討論

        近年來,許多學者嘗試制定卒中結局預測量表,但往往存在預測能力低、無外部驗證等缺陷[9-13]。iScore、PLAN和 ASTRAL評分是最新發(fā)布的卒中預后量表,主要用于預測AIS后的死亡風險,均源自于大規(guī)模隊列研究,在國外人群中預測效能良好,但在我國的應用價值仍需探討。2011年,Saposnik等根據(jù)加拿大卒中網絡注冊中心設計了iScore評分[5]。與依賴年齡和卒中程度的量表相比,iScore評分更重視全身因素(如卒中危險因素、發(fā)病機制、基礎性疾病、卒中前自理能力等),因此對于年齡和卒中程度相似而基礎病情不同的患者,iScore評分能夠更有效地判斷的預后情況。在原始隊列中,該量表對AIS患者30 d和1年死亡風險的預測效能良好(AUC分別為0.850和0.823)。Zhang等[14]對iScore評分在我國人群中進行效能評價,認為該量表可準確預測中國缺血性卒中患者病后30 d和1年時的死亡風險(AUC分別為0.825和0.822),但沒有探討其對不良結局事件的預測能力。Saposnik等[15]認為iScore評分可準確預測AIS患者出院時的不良預后風險(mRS評分≥3分,AUC=0.940)。韓國學者[16]用其預測3個月時的不良預后并取得較理想的結果(AUC=0.819)。本研究中,iScore預測AIS患者死亡風險的能力較好,AUC值為0.933,預測不良結局事件的AUC值為0.816,與國內外已有的研究結果相符,提示該量表在中國人群中具有穩(wěn)定的預測效能。

        PLAN評分發(fā)布于2012年,亦源于加拿大RCSN數(shù)據(jù)庫,其優(yōu)點在于弱化了NIHSS評分和卒中發(fā)病機制的作用,評估者無需掌握神經科理論知識,僅通過臨床表現(xiàn)即可預測AIS患者30 d(AUC=0.88)和1年(AUC=0.84)的死亡風險[6]。與其它只能預測死亡風險的量表相比,PLAN評分的另一個關鍵優(yōu)勢是能對死亡與重度殘疾事件(mRS評分≥5分)進行復合預測(AUC=0.89)。O’Donnell等[6]曾嘗試在PLAN評分的基礎上加入生命體征和實驗室結果(體溫、血壓、肌酐、血糖、白細胞及血紅蛋白),但新生成的PLAN-IT評分并未提高預測效能,提示PLAN評分足以在日常實踐中使用。PLAN評分目前還未經過外部隊列驗證。本研究中PLAN評分對AIS患者3個月的中重度(mRS≥3)功能殘障的AUC為0.830,結果與原文相近,但其預測效能比重度殘疾事件(mRS評分≥5分,AUC值0.954)稍差,這種現(xiàn)象也出現(xiàn)在iScore和ASTRAL評分中,提示這些量表在預測患者的重度功能殘障結局事件時可能更為準確。

        ASTRAL評分是首個預測卒中后3個月時mRS評分的量表[4],包括年齡、NIHSS、到院時間、視野范圍、急性期血糖和意識水平6個評分項目,預測效能良好(AUC=0.850)。ASTRAL評分的優(yōu)勢在于計算過程相對簡單,并且不需要頭顱影像學檢查結果,提升了該量表的實用性。Liu等[17]認為ASTRAL評分能有效預測中國AIS患者3個月和 1年時的預后情況(AUC分別為0.82和0.81)。本研究中ASTRAL評分在3個月不良預后的AUC值為0.841,結果與文獻相符,說明其在國內外人群中的預測效能較穩(wěn)定。本研究還進一步應用ASTRAL評分預測3個月的死亡風險,其AUC為0.931,說明該量表也可用于預測AIS患者的死亡風險。由于ASTRAL評分的推導隊列要求患者入院前mRS評分<3分,在剔除這部分患者后AUC值下降至0.803,考慮原因可能與本研究樣本量較小、病重患者較少有關。由于在ASTRAL評分中,年齡和NIHSS分值的權重最大,因此這兩個因素可能依然是AIS預后量表評分的主要依據(jù)。

        iScore評分更注重全身性的危險因素,PLAN評分可同時面向神經科和非神經科醫(yī)師,ASTRAL評分構成相對簡單、容易掌握。3個量表各具特色,且風險預測能力差異不大,存在一定的局限性:只適用于IS,并不能用于短暫性缺血發(fā)作或出血性卒中;均依賴于一定的臨床危險因素、實驗室檢查結果,如不能提供準確的病史,或未能完善某項檢查指標,評分便無法完成;由于PLAN和ASTRAL評分總分值較低,分值跨度小,準確進行鑒別不同預后風險的患者有時候存在困難。

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        External Validation of the iScore,PLAN Score and ASTRAL Score to Predict Functional Outcomes for Acute Ischemic Stroke

        Objective:To validate the significance of iScore,PLAN score and ASTRAL score in predicting the outcome of Chinese patients at 3 month after acute ischemic cerebral stroke (AIS).Methods:From December 2012 to August 2013,221 AIS patients who hospitalized in neurology department of our hospital were collected prospectively.Related baseline data were recorded and calculated by iScore,PLAN score and ASTRAL score. The outcome events were defined as death and poor functional outcome,or modified Rankin Scale(≥3).Model discrimination was quantified by calculating the area under the Receiver Operating Characteristic curve(AUC), and calibration was assessed bygoodness of fit test andcorrelation coefficient. Results:Seventy-one cases(32.1%)had 3-month an unfavorable outcome.AUC for iScore,PLAN score and ASTRAL score were 0.816,0.830 and 0.841 respectively.x2ofwere 1.676,5.976 and 12.858 (all>0.05),andcorrelation coefficient were 0.899,0.857 and 0.939 (all<0.05),respectively.Conclusion:All the three scales can predict 3-month functional outcomes in Chinese stroke patients precisely and reliably.There was a high correlation between observed and expected probability of unfavorable outcome.

        acute ischemic stroke;prognosis;score;Receiver Operating Characteristic curve

        R741;R741.04

        A DOI 10.3870/sjsscj.2014.03.011

        北京大學航天臨床醫(yī)學院神經內科北京100049

        2013-12-20

        杜繼臣djc189@tom.com楊旭xuyanghangtian@ 163.com

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