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        腦小血管病總負(fù)荷的影響因素探索及臨床預(yù)測(cè)模型建立

        2022-06-11 01:46:26馬佳麗王玉青王愷聞東晶晶李永秋
        中國(guó)卒中雜志 2022年5期
        關(guān)鍵詞:高血壓因素模型

        馬佳麗,王玉青,王愷聞,東晶晶,李永秋

        腦小血管?。╟erebral small vessel disease,CSVD)是指各種病因影響腦內(nèi)小動(dòng)脈及其遠(yuǎn)端分支、微動(dòng)脈、毛細(xì)血管、微靜脈和小靜脈所導(dǎo)致的一系列臨床、影像、病理綜合征[1]。其主要影像學(xué)特征包括近期皮質(zhì)下小梗死(recent small subcortical infarcts,RSSI)、推測(cè)為血管源性的腔隙、推測(cè)為血管源性的腦白質(zhì)高信號(hào)(white matter hyperintensities,WMH)、血管周圍間隙擴(kuò)大(enlarged perivascular spaces,EPVS)、腦微出血(cerebral microbleeds,CMB)和腦萎縮[2]。目前研究認(rèn)為,對(duì)比獨(dú)立的CSVD影像學(xué)特征,采用CSVD總負(fù)荷對(duì)全腦進(jìn)行評(píng)價(jià)具有更重要的臨床意義[3]。CSVD的臨床癥狀多樣且隨著CSVD總負(fù)荷的增高而加重,對(duì)患者生活造成負(fù)面影響[4]。探討并發(fā)現(xiàn)影響CSVD總負(fù)荷的危險(xiǎn)因素并早期控制可干預(yù)因素,對(duì)改善患者的遠(yuǎn)期預(yù)后具有重要意義。臨床預(yù)測(cè)模型的建立能夠準(zhǔn)確地評(píng)估疾病的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn),為制訂醫(yī)療決策提供指導(dǎo)。本研究基于臨床數(shù)據(jù)構(gòu)建CSVD總負(fù)荷的預(yù)測(cè)模型,為CSVD的防治和病因探索提供方向。

        1 對(duì)象與方法

        1.1 研究對(duì)象 回顧性連續(xù)收集2020年1月-2021年6月于唐山市工人醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科就診患者或健康查體人群中符合以下納入和排除標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)象。入組標(biāo)準(zhǔn):①年齡18~90歲;②健康體檢者、輕型缺血性卒中(NIHSS≤5分)、TIA或后循環(huán)供血不足患者;③進(jìn)行了頭顱MRI檢查,包括DWI、SWI序列和MRA;④確診存在CSVD,CSVD診斷標(biāo)準(zhǔn)參照《中國(guó)腦小血管病診治專家共識(shí)2021》[5];⑤進(jìn)行了血漿Hcy檢測(cè)。排除標(biāo)準(zhǔn):①未行頭顱MRI檢查或MRI資料不完善、無(wú)法獲得;②未行血漿Hcy檢測(cè)或無(wú)法獲取檢測(cè)結(jié)果;③腦腫瘤、腦外傷史,其他系統(tǒng)嚴(yán)重疾病、多臟器功能衰竭;④精神系統(tǒng)疾?。虎菅合到y(tǒng)疾?。虎廾庖吖δ艿拖?。

        1.2 資料收集 通過(guò)查閱唐山市工人醫(yī)院門診及住院醫(yī)師工作系統(tǒng),回顧性收集研究對(duì)象的以下資料:①人口學(xué)信息,包括年齡、性別;②目前研究已知的可能與CSVD發(fā)病相關(guān)的危險(xiǎn)因素[6-7],包括高血壓、糖尿病、高同型半胱氨酸血癥、吸煙和飲酒史;③是否有新發(fā)或既往卒中(包括缺血性卒中和出血性卒中),是否合并大血管病變、顱內(nèi)大動(dòng)脈狹窄(定義為MRA顯示顱內(nèi)大動(dòng)脈存在≥50%的動(dòng)脈粥樣硬化性狹窄[8])。

        1.3 CSVD總負(fù)荷評(píng)分標(biāo)準(zhǔn) 頭顱MRI結(jié)果由3位神經(jīng)影像科專家獨(dú)立再評(píng)估,如初次評(píng)估結(jié)果不一致則會(huì)商后確定。CSVD總負(fù)荷評(píng)估參照4分制標(biāo)準(zhǔn)[5,9],存在以下任一表現(xiàn)記為1分:①≥1個(gè)腔隙;②Fazekas評(píng)分中深部WMH評(píng)分≥2分和(或)腦室旁WMH評(píng)分為3分;③≥1個(gè)深部或幕下CMB;④基底節(jié)區(qū)中重度(2~4級(jí))EPVS。根據(jù)最終評(píng)估的CSVD總負(fù)荷,將患者分為0分組、1分組、2分組、3分組和4分組。

        1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 25.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。計(jì)數(shù)資料以頻數(shù)和率(%)描述,計(jì)量資料符合正態(tài)分布,以表示。以CSVD總負(fù)荷為因變量,進(jìn)行單因素logistic回歸分析,將單因素分析中有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)納入多因素有序logistic回歸分析,判斷其對(duì)CSVD負(fù)荷是否有獨(dú)立影響。根據(jù)多因素分析結(jié)果建立CSVD總負(fù)荷的臨床預(yù)測(cè)模型,采用Pearson、Deviance檢驗(yàn)?zāi)P蛿M合優(yōu)度,計(jì)算模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度判定模型效能。

        2 結(jié)果

        2.1 基線資料 共納入812例CSVD患者,其中0分組19例,1分組68例,2分組221例,3分組231例,4分組273例。各組基線數(shù)據(jù)見(jiàn)表1,各組CSVD構(gòu)成情況見(jiàn)圖1。

        圖1 不同腦小血管病總負(fù)荷組構(gòu)成情況

        表1 不同腦小血管病總負(fù)荷組的基線資料比較

        2.2 CSVD總負(fù)荷影響因素 單因素logistic回歸分析結(jié)果顯示,年齡、高血壓、糖尿病、高同型半胱氨酸血癥、合并新發(fā)或既往卒中、顱內(nèi)大動(dòng)脈狹窄均對(duì)CSVD總負(fù)荷有影響;性別、吸煙、飲酒對(duì)CSVD總負(fù)荷無(wú)影響(表2)。

        表2 單因素logistic回歸結(jié)果

        2.3 CSVD總負(fù)荷臨床預(yù)測(cè)模型 多因素有序logistic回歸分析結(jié)果顯示,年齡、高血壓、合并新發(fā)或既往卒中是CSVD總負(fù)荷的獨(dú)立危險(xiǎn)因素;年齡每增長(zhǎng)1歲,CSVD總負(fù)荷增高6.8%;高血壓、合并新發(fā)或既往卒中患者,CSVD總負(fù)荷分別是無(wú)高血壓、無(wú)新發(fā)或既往卒中患者的2.056、2.303和3.251倍。因有序logistic回歸模型以因變量最高等級(jí)為參照,因此提取系數(shù),建立CSVD總負(fù)荷臨床預(yù)測(cè)模型為:Ln(CSVD總負(fù)荷≤n)=C-(0.066×年齡+0.721×高血壓+0.816×新發(fā)卒中+1.155×既往卒中),總負(fù)荷n=0、1、2、3時(shí),所對(duì)應(yīng)的常量C分別為1.028、2.887、4.866和6.321(表3)。

        表3 多因素有序logistic回歸結(jié)果

        2.4 CSVD總負(fù)荷臨床預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效能評(píng)價(jià) 采用Pearson檢驗(yàn)擬合優(yōu)度,χ2=2204.357,P=0.897;Deviance檢驗(yàn)擬合優(yōu)度,χ2’=1596.575,P’=0.967。兩種檢測(cè)結(jié)果均顯示模型擬合優(yōu)度較高。預(yù)測(cè)模型診斷與實(shí)際CSVD情況符合者共677例(0分18例,1分57例,2分183例,3分190例,4分229例),預(yù)測(cè)模型的總準(zhǔn)確度為83.4%(表4)。

        表4 預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)CSVD總負(fù)荷情況[單位:例]

        3 討論

        CSVD多為隱匿發(fā)病,但累積增加的全腦負(fù)荷可直接或間接對(duì)患者的生活質(zhì)量造成負(fù)面影響[10]。臨床實(shí)踐發(fā)現(xiàn),CSVD在卒中、TIA或后循環(huán)供血不足患者中具有較高的患病率,此外,由于其癥狀隱襲,較多CSVD患者是在健康體檢中明確診斷,因此有必要基于上述人群開(kāi)展關(guān)于CSVD的調(diào)查。由于中重度缺血性卒中、出血性卒中患者的頭顱影像學(xué)檢查中有大范圍的出血或缺血病灶,干擾CSVD總負(fù)荷的評(píng)估,因此本研究排除了上述情況的患者。

        目前,國(guó)內(nèi)外研究已證實(shí)CSVD的發(fā)病率與年齡呈正相關(guān)[11]。本研究也發(fā)現(xiàn)年齡是CSVD總負(fù)荷的獨(dú)立影響因素,隨著年齡的增長(zhǎng),CSVD總負(fù)荷呈增高趨勢(shì)。分析其機(jī)制可能有以下方面:隨著年齡的增長(zhǎng),中樞神經(jīng)系統(tǒng)(central nervous system,CNS)中小膠質(zhì)細(xì)胞的趨化作用降低,導(dǎo)致衰老、凋亡細(xì)胞的清除障礙[12];CNS中小膠質(zhì)細(xì)胞炎癥基因表達(dá)失調(diào),導(dǎo)致炎癥因子等細(xì)胞毒性物質(zhì)堆積,而炎癥抑制因子的表達(dá)衰退,慢性炎癥狀態(tài)使血腦屏障(blood brain barrier,BBB)通透性逐漸破壞,導(dǎo)致CSVD患者的全腦負(fù)荷加重[13];老年患者多合并全身多系統(tǒng)疾病,顱內(nèi)動(dòng)脈可能存在不同程度的玻璃樣變、脂質(zhì)沉積,在血管狹窄導(dǎo)致的慢性腦低灌注的基礎(chǔ)上逐漸出現(xiàn)神經(jīng)血管單元功能異常,直接或間接加重了CSVD負(fù)荷[14]。

        本研究發(fā)現(xiàn),高血壓是CSVD總負(fù)荷增高的獨(dú)立危險(xiǎn)因素,與既往研究結(jié)果相似[15-16]。高血壓可造成多種CSVD影像學(xué)上的特征性損害,一項(xiàng)納入2091例研究對(duì)象的前瞻性研究發(fā)現(xiàn),血壓的晝夜節(jié)律異常對(duì)WMH有顯著影響[17];還有研究發(fā)現(xiàn),較高的收縮壓是深部或幕下區(qū)域CMB的獨(dú)立危險(xiǎn)因素[18]。長(zhǎng)期血壓控制不良引起血流動(dòng)力學(xué)異常,破壞血管內(nèi)皮細(xì)胞,小血管壁增厚或破裂,BBB功能受損從而引起微循環(huán)功能障礙,組織間液滲出,導(dǎo)致WMH、小梗死或CMB的發(fā)生[19]。高血壓可通過(guò)多種途徑加重CSVD,但由血壓異常導(dǎo)致的腦組織結(jié)構(gòu)改變是否存在一定的發(fā)展規(guī)律尚不明確,仍有待更深入的臨床研究。

        近年來(lái),有關(guān)卒中與CSVD的研究亦備受關(guān)注。CSVD是一組動(dòng)態(tài)進(jìn)展的臨床病理綜合征,其病程中如合并卒中,往往會(huì)加重患者的全腦功能衰退[20]。本研究發(fā)現(xiàn)合并新發(fā)或既往卒中對(duì)CSVD總負(fù)荷存在負(fù)面影響,但CSVD總負(fù)荷對(duì)卒中嚴(yán)重程度及預(yù)后的影響尚不明確。未來(lái)研究應(yīng)繼續(xù)探索CSVD與卒中的發(fā)生、發(fā)展和轉(zhuǎn)歸的關(guān)系,為CSVD和卒中的防治提供思路和依據(jù)。

        臨床預(yù)測(cè)模型具有重要的臨床意義和科研價(jià)值。本研究所建立的臨床預(yù)測(cè)模型為診斷性模型。本研究中預(yù)測(cè)結(jié)局為有序資料,因此所建立的模型可用來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)CSVD總負(fù)荷不高于特定分?jǐn)?shù)時(shí)的發(fā)生概率。通過(guò)比較所預(yù)測(cè)的CSVD總負(fù)荷不高于各個(gè)分?jǐn)?shù)時(shí)的發(fā)生概率,選取概率最高的分?jǐn)?shù)界值,即為所預(yù)測(cè)評(píng)分。經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)驗(yàn)證,該模型具有較好的預(yù)測(cè)效能,可為臨床工作提供指導(dǎo)。

        綜上,本研究發(fā)現(xiàn),年齡、高血壓、合并新發(fā)或既往卒中為CSVD患者CSVD總負(fù)荷增加的獨(dú)立影響因素,基于上述危險(xiǎn)因素建立的臨床預(yù)測(cè)模型具有較好的預(yù)測(cè)效能。但本研究為單中心、回顧性分析,存在一定局限性。其中,所納入對(duì)象均為來(lái)院就診或健康查體人群,存在無(wú)法避免的納入偏倚,可能無(wú)法全面反映CSVD的社會(huì)人口學(xué)特征;此外,因回顧性研究無(wú)法對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行干預(yù),可能存在部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失、精確度不足等問(wèn)題。因此,未來(lái)還需繼續(xù)開(kāi)展多中心、大樣本的隊(duì)列研究,探索其他潛在的CSVD危險(xiǎn)因素并在臨床實(shí)踐中驗(yàn)證。

        【點(diǎn)睛】CSVD發(fā)病隱匿,早期對(duì)其危險(xiǎn)因素進(jìn)行預(yù)估及干預(yù)有助于減緩或阻斷病程發(fā)展,減少疾病后期造成的嚴(yán)重腦功能損傷。本文建立的針對(duì)CSVD患者CSVD總負(fù)荷的預(yù)測(cè)模型,有助于臨床上對(duì)不同危險(xiǎn)因素進(jìn)行綜合判斷,從而制訂針對(duì)患者的個(gè)體化干預(yù)方案。

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