孫國(guó)章 蔣鳳玲 李英

[摘要]目的 分析創(chuàng)傷性顱腦損傷患者預(yù)后的影響因素，為臨床決策提供科學(xué)依據(jù)。方法 回顧性分析2018年4～7月黑龍江省醫(yī)院收治的67例創(chuàng)傷性顱腦損傷患者的臨床資料，根據(jù)出院后3個(gè)月的預(yù)后情況，并按照格拉斯哥預(yù)后分級(jí)（GOS）的不同分為預(yù)后良好組（37例）和預(yù)后不良組（30例）。對(duì)創(chuàng)傷性顱腦損傷患者預(yù)后的臨床影響因素進(jìn)行單因素和多因素分析;采用受試者特征（ROC）曲線、曲線下面積（AUC）、靈敏度及特異性評(píng)價(jià)Logistic回歸模型的預(yù)測(cè)能力。結(jié)果 單因素分析顯示，預(yù)后不良組的年齡、血腫量、血糖、白細(xì)胞和中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)高于預(yù)后良好組，首診格拉斯哥昏迷評(píng)分（GCS）和血鈣水平低于預(yù)后良好組，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）。多因素Logistic回歸分析顯示，首診GCS（β=-0.367，OR=0.693，95%CI=0.554～0.867）評(píng)分是創(chuàng)傷性顱腦損傷患者預(yù)后不良的保護(hù)因素，白細(xì)胞計(jì)數(shù)（β=0.249，OR=1.283，95%CI=1.053～1.562）為創(chuàng)傷性顱腦損傷患者預(yù)后不良的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（P<0.05）?；貧w模型的AUC為0.906，靈敏度和特異性分別為93.3%和83.8%。結(jié)論 首診GCS評(píng)分和白細(xì)胞計(jì)數(shù)是影響創(chuàng)傷性顱腦損傷患者預(yù)后的獨(dú)立相關(guān)因素，臨床可檢測(cè)二者的水平，對(duì)顱腦損傷患者的預(yù)后具有重要意義。

[關(guān)鍵詞]創(chuàng)傷性顱腦損傷;影響因素;預(yù)后;格拉斯哥預(yù)后評(píng)分

[中圖分類號(hào)] R651.1+5? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A? ? ? ? ? [文章編號(hào)] 1674-4721（2020）2（b）-0050-04

[Abstract] Objective To analyze the influential factors of prognosis in patients with traumatic brain injury and provide scientific basis for clinical decision-making. Methods The clinical data of 67 patients with traumatic brain injury admitted to Heilongjiang Provincial Hospital from April to July 2018 were retrospectively analyzed， they were divided into good prognosis groups （37 cases） and poor prognosis group （30 cases） according to the prognosis of 3 months after discharge and different Glasgow prognosis grade （GOS）. Univariate and multivariate of clinical influencing factors of prognosis in patients with traumatic brain injury were analysed. The prediction ability of Logistic regression model was evaluated by receiver operating characteristic （ROC） curve， area under the curve （AUC）， sensitivity and specificity. Results Univariate analysis showed that the age， hematoma volume， blood glucose， white blood cell and neutrophil counts of the poor prognosis group were higher than those of the good prognosis group， and the Glasgow coma score （GCS） and blood calcium level at the first diagnosis were lower than those of the good prognosis group， the differences were statistically significant （P<0.05）. Multivariate Logistic regression analysis showed that the first diagnosis of GCS （β=-0.367， OR=0.693， 95%CI=0.554-0.867） score was a protective factor for poor prognosis in patients with traumatic brain injury. White blood cell count （β=0.249， OR=1.283， 95%CI=1.053-1.562） was an independent risk factor for poor prognosis in patients with traumatic brain injury （P<0.05）. Regression model AUC was 0.906， sensitivity and specificity were 93.3% and 83.8%， respectively. Conclusion The first diagnosis of GCS score and white blood cell count are independent related factors that affect the prognosis of patients with traumatic brain injury. Clinically detectable levels of the two have important significance for the prognosis of patients with brain injury.

[Key words] Traumatic brain injury; Influencing factors; Prognosis; Glasgow prognosis scale

創(chuàng)傷性顱腦損傷（traumatic brain injury，TBI）是常見(jiàn)的神經(jīng)外科危急重癥，治療過(guò)程中極易出現(xiàn)并發(fā)癥，具有病情危重、致殘率和致死率高等特點(diǎn)[1-3]。在美國(guó)，因TBI致死的人數(shù)每年超過(guò)50 000人，致殘率為20%～30%[4]，給社會(huì)和家庭帶來(lái)了沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[5-6]。近年來(lái)，隨著科技的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)和醫(yī)療水平的提高[7]，TBI的病死率和致殘率呈逐年下降的趨勢(shì)，如何制定更好的治療方案、改善預(yù)后以提高治療后患者的生存質(zhì)量是目前TBI臨床治療需要解決的問(wèn)題。因此，TBI患者預(yù)后相關(guān)影響因素的研究越來(lái)越受到重視[8-9]。本研究對(duì)黑龍江省醫(yī)院收治的TBI患者的臨床資料進(jìn)行了回顧性分析，旨在探討TBI患者預(yù)后的影響因素，為臨床決策提供科學(xué)依據(jù)，現(xiàn)報(bào)道如下。

1資料與方法

1.1一般資料

回顧性分析2018年4～7月黑龍江省醫(yī)院收治的67例TBI患者的臨床資料，根據(jù)出院后3個(gè)月的預(yù)后情況，按照格拉斯哥預(yù)后分級(jí)（GOS）的不同分為預(yù)后良好組（37例）和預(yù)后不良組（30例）。納入標(biāo)準(zhǔn)：經(jīng)CT明確診斷為單純性TBI者[10]。排除標(biāo)準(zhǔn)：肝炎、糖尿病、血液疾病患者。本研究經(jīng)醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)審核批準(zhǔn)。

1.2方法

入院時(shí)，兩組患者分別對(duì)性別、年齡、收縮壓、首診格拉斯哥昏迷分級(jí)（GCS）、血腫量及出院3個(gè)月的GOS評(píng)分等指標(biāo)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì);所有患者清晨空腹抽取靜脈血10 ml，檢測(cè)血清中的血鈣、二氧化碳、尿素氮、血糖、血漿中凝血酶原時(shí)間、纖維蛋白原、凝血酶時(shí)間、D-二聚體和全血中的白細(xì)胞計(jì)數(shù)、中性粒細(xì)胞百分比及中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)。

1.3觀察指標(biāo)及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

對(duì)TBI患者預(yù)后的臨床影響因素進(jìn)行單因素和多因素分析;采用受試者特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線、曲線下面積（area under the curve，AUC）、靈敏度及特異性評(píng)價(jià)Logistic回歸模型的預(yù)測(cè)能力。①其中單因素包括性別、年齡、收縮壓、首診GCS評(píng)分、血腫量，血清中的血鈣、二氧化碳、尿素氮、血糖，血漿中的凝血酶原時(shí)間、纖維蛋白原、凝血酶時(shí)間、D-二聚體及全血中的白細(xì)胞計(jì)數(shù)、中性粒細(xì)胞百分比、中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)。②首診GCS評(píng)分分為輕、中和重度：輕度為13～15分;中度為9～12分;重度為3～8分。③采用汞柱式血壓計(jì)測(cè)量收縮壓;采用64排螺旋CT（日本東芝）檢測(cè)血腫量、ADVIA2400型全自動(dòng)生化分析儀（美國(guó)西門子公司）測(cè)定血清中的血鈣、二氧化碳、尿素氮、血糖水平;采用XE-5000型全自動(dòng)血細(xì)胞分析儀（美國(guó)希森美康）檢測(cè)全血中的白細(xì)胞計(jì)數(shù)、中性粒細(xì)胞百分比及中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)。

1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS 13.0分析數(shù)據(jù)，符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示，采用t檢驗(yàn);不符合正態(tài)分布者，以中位數(shù)（四分位數(shù)間距）[M（P25，P75）]表示，采用秩和檢驗(yàn);計(jì)數(shù)資料以率表示，采用χ2檢驗(yàn);采用多因素Logistic回歸對(duì)TBI預(yù)后相關(guān)因素進(jìn)行分析，建立預(yù)測(cè)模型，并利用ROC和AUC評(píng)估模型的預(yù)測(cè)能力，以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2結(jié)果

2.1影響TBI患者的預(yù)后單因素分析

預(yù)后不良組患者的年齡、血腫量、血糖、白細(xì)胞和中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)高于預(yù)后良好組，首診GCS評(píng)分和血鈣水平低于預(yù)后良好組，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）;兩組患者的男性占比、收縮壓、二氧化碳、尿素氮、纖維蛋白原、凝血酶時(shí)間、D-二聚體和中性粒細(xì)胞百分比比較，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）（表1）。

2.2影響TBI患者預(yù)后的多因素分析

以TBI患者預(yù)后情況為因變量，以年齡、血腫量、血糖、白細(xì)胞和中性粒細(xì)胞計(jì)數(shù)、首診GCS評(píng)分和血鈣含量為自變量，最優(yōu)的預(yù)后模型方程為L(zhǎng)n[P/（1-P）]=0.919-0.367×首診GCS評(píng)分+0.249×白細(xì)胞計(jì)數(shù)（其中P為預(yù)后不良的概率）。多因素分析顯示，首診GCS評(píng)分是TBI患者預(yù)后不良的保護(hù)因素，白細(xì)胞計(jì)數(shù)為TBI患者預(yù)后不良的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（P<0.05）（表2）。

2.3影響TBI患者預(yù)后影響因子的ROC曲線分析

首診GCS評(píng)分和白細(xì)胞計(jì)數(shù)建立的回歸模型AUC為0.906，根據(jù)Youden指數(shù)的最大值，確定截?cái)嘀禐?.2893，靈敏度和特異性分別為93.3%和83.8%（圖1）。

3討論

TBI屬于神經(jīng)外科的急危重癥，且進(jìn)展較快，需要針對(duì)病情快速做出評(píng)估以制定治療方案及評(píng)估預(yù)后。因此，明確TBI患者預(yù)后的影響因素，探討有臨床意義的預(yù)測(cè)因子是非常必要的。本研究結(jié)果顯示，首診GCS評(píng)分是TBI患者預(yù)后不良的保護(hù)因素，白細(xì)胞計(jì)數(shù)為TBI患者預(yù)后不良的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（P<0.05）。在此基礎(chǔ)上，本研究采用ROC曲線對(duì)以首診GCS評(píng)分和白細(xì)胞計(jì)數(shù)建立模型的靈敏度和特異性進(jìn)行了分析。ROC曲線是反映靈敏度和特異性連續(xù)變量的綜合指標(biāo)。AUC越大，診斷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性越高[11]。本研究結(jié)果顯示，通過(guò)首診GCS評(píng)分和白細(xì)胞計(jì)數(shù)建立模型對(duì)TBI預(yù)后有很好的預(yù)測(cè)能力，且截?cái)嘀蹈哂?.2893時(shí)，發(fā)生預(yù)后不良的危險(xiǎn)顯著增加。

本研究結(jié)果顯示，預(yù)后不良組的首診GCS評(píng)分低于預(yù)后良好組（P<0.05），數(shù)值相差近1倍。Logistic回歸分析顯示，首診GCS評(píng)分的OR值為0.693，提示該因素為影響TBI患者預(yù)后的較關(guān)鍵因子。首診GCS評(píng)分通過(guò)對(duì)TBI患者的睜眼、語(yǔ)言和運(yùn)動(dòng)反應(yīng)等3個(gè)方面進(jìn)行評(píng)估，每個(gè)方面有不同的等級(jí)和分?jǐn)?shù)，分?jǐn)?shù)加權(quán)即為昏迷指數(shù)，用以評(píng)估患者的昏迷程度，昏迷指數(shù)分?jǐn)?shù)越低，病情越嚴(yán)重[12]。因此，入院時(shí)首診GCS評(píng)分越低，患者的病情越重，對(duì)TBI預(yù)后的影響越顯著。本研究單因素分析顯示，TBI預(yù)后不良組患者的血糖水平顯著高于預(yù)后良好組（P<0.05），但多元回歸時(shí)沒(méi)有納入回歸模型。有研究顯示，TBI后高血糖與死亡風(fēng)險(xiǎn)增加和預(yù)后不良密切相關(guān)[13]。高血糖對(duì)TBI預(yù)后不良有一定的影響，但并不是單純的因果關(guān)系，不是TBI患者預(yù)后的獨(dú)立相關(guān)因素。

本研究Logistic回歸分析顯示，白細(xì)胞計(jì)數(shù)為顱腦損傷患者預(yù)后不良的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（P<0.05）。預(yù)后不良組的白細(xì)胞計(jì)數(shù)高于預(yù)后良好組（P<0.05）。TBI后，機(jī)體處于應(yīng)激狀態(tài)，皮質(zhì)醇分泌增加，而血腦屏障通透性增加會(huì)導(dǎo)致皮質(zhì)醇過(guò)量入血，導(dǎo)致骨髓釋放更多的白細(xì)胞，導(dǎo)致血液中的白細(xì)胞增加，白細(xì)胞增多會(huì)使受損腦組織及其周圍白細(xì)胞聚集，導(dǎo)致局部微循環(huán)障礙[14-15]，導(dǎo)致缺血和缺氧從而加重TBI，導(dǎo)致預(yù)后不良。因此，需要對(duì)TBI患者積極進(jìn)行抗炎治療改善預(yù)后。

綜上所述，首診GCS評(píng)分和白細(xì)胞計(jì)數(shù)是影響TBI患者預(yù)后的獨(dú)立相關(guān)因素，臨床可檢測(cè)二者的水平，為病情的評(píng)估、預(yù)后及制定正確的治療方案提供科學(xué)依據(jù)。

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（收稿日期：2019-06-27? 本文編輯：劉克明）