張軍 張紅偉 朱藝 范承啟 韓瑞璋

目前全球范圍內(nèi)每年發(fā)生顱腦損傷（traumatic brain injury，TBI）例數(shù)近5 000 萬(wàn)，其中重度顱腦損傷（severe traumatic brain injury，sTBI）約占TBI 患者總數(shù)的23%，其預(yù)后不良率達(dá)53%[1-2]。有研究表明，基于影像學(xué)特征建立的CT 評(píng)分不受外界因素影響，能夠客觀評(píng)估TBI 嚴(yán)重程度及預(yù)后[3]。較其他CT 評(píng)分，赫爾辛基（Helsinki）CT 評(píng)分更側(cè)重統(tǒng)計(jì)TBI 類(lèi)型，納入分析的頭顱影像學(xué)特征更為全面、詳細(xì)，且操作簡(jiǎn)單，易獲取。Thelin 等[4]研究顯示，Helsinki CT 評(píng)分是影響TBI患者預(yù)后的獨(dú)立預(yù)測(cè)因素，用于判斷患者預(yù)后的能力優(yōu)于Marshall 評(píng)分、Rotterdam 評(píng)分。但國(guó)內(nèi)外此類(lèi)研究較少，其結(jié)論的可靠性尚需驗(yàn)證。控制營(yíng)養(yǎng)狀況（controlling nutritional status，CONUT）評(píng)分是一種基于白蛋白、TC、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)3 項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)成的營(yíng)養(yǎng)評(píng)分系統(tǒng)，有研究發(fā)現(xiàn)，早期營(yíng)養(yǎng)狀況也是影響TBI 患者預(yù)后的重要因素[5]，但CONUT 評(píng)分與TBI 關(guān)系的研究鮮有報(bào)道。鑒于此，本研究回顧sTBI 患者的臨床資料，同時(shí)計(jì)算Helsinki CT 評(píng)分、CONUT 評(píng)分，并通過(guò)傾向性評(píng)分匹配（propensity score matching，PSM），分析Helsinki CT評(píng)分、CONUT 評(píng)分以及兩種評(píng)分聯(lián)合使用與sTBI 患者28 d預(yù)后的相關(guān)性，旨在為改善sTBI預(yù)后提供參考。

1 對(duì)象和方法

1.1 對(duì)象選取2018 年1 月1 日 至2021 年12 月31 日中國(guó)人民解放軍陸軍第七十二集團(tuán)軍醫(yī)院收治的sTBI 患者196 例，其中男123 例，女73 例，年齡39～73（52.97±7.66）歲；合并多發(fā)傷56 例，糖尿病32 例，高血壓50 例，肺部疾病19 例，低氧血癥41 例，低血壓37例；受傷至入院時(shí)間1～9（4.63±1.83）h。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）有明確顱腦外傷史，頭顱CT 檢查異常；（2）年齡≥18 歲；（3）受傷至入院時(shí)間≤12 h；（4）入院格拉斯哥昏迷評(píng)分（Glasgow coma scale，GCS）≤8 分。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）既往患有腦部疾?。唬?）合并嚴(yán)重的肝、腎等重要器官疾??；（3）基線資料缺失。本研究經(jīng)本院醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)審查通過(guò)（批準(zhǔn)文號(hào)：2022020）。

1.2 方法

1.2.1 資料收集 收集患者入院基線資料，主要包括性別、年齡、受傷至入院時(shí)間、有無(wú)多發(fā)傷、有無(wú)基礎(chǔ)疾?。ㄌ悄虿?、高血壓、肺部疾?。?、有無(wú)低氧血癥、有無(wú)低血壓、GCS 評(píng)分、CT 檢查結(jié)果以及血乳酸、D-二聚體、白蛋白、TC、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)檢測(cè)水平。根據(jù)患者28 d 預(yù)后情況分為死亡組和存活組。

1.2.2 Helsinki CT 評(píng)分 采用2014 年Raj 等[6]制定的Helsinki CT 評(píng)分系統(tǒng)對(duì)患者頭顱CT 檢查結(jié)果進(jìn)行評(píng)分。評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)如下：硬膜下血腫（2 分）、顱內(nèi)血腫（2分）、硬膜外血腫（-3 分）、出血體積超過(guò)25 cm3（2 分）、腦室出血（3 分）、鞍上池正常/受壓/消失（0、1、5 分），總分-3～14 分。由2 位中級(jí)職稱(chēng)及以上的放射科醫(yī)師獨(dú)立計(jì)算，當(dāng)分?jǐn)?shù)不一致時(shí)，由第3 位副主任醫(yī)師指導(dǎo)并協(xié)商確定。

1.2.3 CONUT 評(píng)分 該評(píng)分系統(tǒng)由血清白蛋白、TC、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)3項(xiàng)指標(biāo)組成[7]。評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)為：血清白蛋白≥35.0、30.0～34.9、25.0～29.9、＜25 g/L 分別記0、2、4、6分；TC＞1 800、1 400～1 800、1 000～1 390、＜1 000 mg/L分別記0、1、2、3 分。淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)＞1 600、1 200～1 599、800～1 199、＜800 個(gè)/mL 分別記0、1、2、3 分。總分0～12 分，評(píng)分越高，提示患者營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)越差。

1.2.4 PSM 采用SPSS 26.0 統(tǒng)計(jì)軟件中的PSM 擴(kuò)展程序?qū)崿F(xiàn)，采用1∶1 匹配法，以納入單因素分析的指標(biāo)作為協(xié)變量，卡鉗值取0.02，如果有多個(gè)個(gè)體在卡鉗值0.02 范圍內(nèi)，則采用隨機(jī)抽樣法，選取一個(gè)樣本作為匹配，基于PSM 原則，本研究共計(jì)匹配成功48 對(duì)。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 采用SPSS 26.0 統(tǒng)計(jì)軟件。正態(tài)分布的計(jì)量資料以表示，組間比較采用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；非正態(tài)分布的計(jì)量資料以M（P25，P75）表示，組間比較采用非參數(shù)檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料以例（%）表示，組間比較采用χ2檢驗(yàn)。采用多因素logistic 回歸分析影響sTBI患者預(yù)后的危險(xiǎn)因素。利用MedCalc 軟件繪制ROC 曲線，基于logistic 回歸分析建立回歸方程，采用Z檢驗(yàn)比較兩種評(píng)分單獨(dú)及聯(lián)合使用預(yù)測(cè)sTBI 患者預(yù)后不良的AUC。P＜0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 PSM 前兩組患者基線資料比較 死亡68 例，存活128 例。PSM 前，死亡組年齡、乳酸水平高于存活組，GCS 評(píng)分低于存活組，合并多發(fā)傷、蛛網(wǎng)膜下腔出血、糖尿病的比例高于存活組，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＜0.05），其余指標(biāo)兩組間比較差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＞0.05），見(jiàn)表1。

表1 PSM 前兩組患者基線資料比較

2.2 PSM 后兩組患者基線資料比較 經(jīng)1∶1 PSM 后，兩組患者共48 對(duì)匹配成功。兩組患者基線資料比較差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＞0.05），見(jiàn)表2。

表2 PSM 后兩組患者基線資料比較

2.3 影響sTBI 患者預(yù)后的危險(xiǎn)因素分析 經(jīng)PSM 后，死亡組患者Helsinki CT 評(píng)分為7.00（6.00，8.00）分，CONUT 評(píng)分為5.00（4.00，6.00）分，均明顯高于存活組的5.00（4.00，6.00）分、4.00（3.00，5.00）分，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=1.837、1.633，均P＜0.05）。多因素logistic回歸分析顯示，Helsinki CT評(píng)分升高（OR=1.930，95%CI：1.355～2.750，P＜0.01）和CONUT 評(píng)分升高（OR=1.781，95%CI：1.287～2.464，P＜0.01）是影響sTBI 患者預(yù)后的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。設(shè)X1=Helsinki CT 評(píng)分，X2=CONUT評(píng)分，計(jì)算兩種評(píng)分聯(lián)合使用回歸方程：Y=1/[1+EXP（0.658X1+0.577X2-6.595）]。

2.4 兩種評(píng)分預(yù)測(cè)sTBI 患者預(yù)后不良的效能分析ROC 曲線分析顯示，Helsinki CT 評(píng)分判斷預(yù)后不良的AUC為0.735（95%CI：0.636～0.820），最佳截?cái)嘀禐?分，靈敏度、特異度分別為0.604、0.771，約登指數(shù)為0.375；CONUT 評(píng)分判斷預(yù)后不良的AUC 為0.721（95%CI：0.621～0.808），最佳截?cái)嘀禐? 分，靈敏度、特異度分別為0.688、0.646，約登指數(shù)為0.333。兩種評(píng)分聯(lián)合使用判斷預(yù)后不良的AUC 為0.814（0.721～0.886），最佳截?cái)嘀禐?.523，靈敏度、特異度均為0.750，約登指數(shù)為0.500。兩種評(píng)分聯(lián)合使用預(yù)測(cè)sTBI 患者預(yù)后不良的AUC 大于Helsinki CT 評(píng)分和CONUT 評(píng)分（Z=2.152、2.087，均P＜0.05），而Helsinki CT 評(píng)分與CONUT 評(píng)分比較差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=0.190，P＞0.05）。見(jiàn)圖1。

圖1 Helsinki CT 評(píng)分、CONUT 評(píng)分及其聯(lián)合使用判斷預(yù)后不良的ROC 曲線

3 討論

每年我國(guó)約60 萬(wàn)人發(fā)生TBI，病死率約為13/10萬(wàn)，造成的經(jīng)濟(jì)損失超過(guò)5 億美元[8]。sTBI 患者病情危急、進(jìn)展迅速，預(yù)后更差，病死率高達(dá)30%～50%。目前臨床評(píng)估TBI 預(yù)后主要使用GCS 評(píng)分、顱內(nèi)壓監(jiān)測(cè)等，但GCS 評(píng)分易受外界因素干擾；顱內(nèi)壓監(jiān)測(cè)屬于有創(chuàng)操作，易增加患者感染風(fēng)險(xiǎn)，且入院早期無(wú)法直接使用[9-10]。因此，尋找適合早期判斷sTBI 患者預(yù)后不良的預(yù)測(cè)指標(biāo)，對(duì)于改善患者臨床結(jié)局至關(guān)重要。

有研究發(fā)現(xiàn)，頭顱CT 影像學(xué)異常表現(xiàn)與TBI 發(fā)生呈正相關(guān)，其陽(yáng)性預(yù)測(cè)率可達(dá)70%，且基于異常影像學(xué)特征建立的CT 評(píng)分與TBI 發(fā)生、腦組織損傷程度存在相關(guān)性[6]。對(duì)比GCS 評(píng)分，CT 評(píng)分不受患者鎮(zhèn)靜、插管等因素影響；對(duì)比顱內(nèi)壓監(jiān)測(cè)，CT 評(píng)分屬于無(wú)創(chuàng)評(píng)估，對(duì)患者無(wú)潛在危害。Helsinki CT 評(píng)分是基于Marshall CT 評(píng)分和Rotterdam CT 評(píng)分的進(jìn)一步完善，更側(cè)重觀察TBI 類(lèi)型，包括硬膜下/外血腫、腦內(nèi)血腫、血腫體積、腦室內(nèi)出血以及鞍上池狀態(tài)。Raj 等[6]研究顯示，Helsinki CT 評(píng)分預(yù)測(cè)TBI 患者6 個(gè)月預(yù)后的價(jià)值優(yōu)于Marshall CT 評(píng)分和Rotterdam CT 評(píng)分。范國(guó)鋒等[11]調(diào)查顯示，Helsinki CT 評(píng)分納入的6 項(xiàng)影像學(xué)特征均與TBI 患者6 個(gè)月病死率存在關(guān)聯(lián)性，其中鞍上池消失與預(yù)后的關(guān)聯(lián)性最強(qiáng)。本研究基于PSM 法，將年齡、蛛網(wǎng)膜下腔出血等可能影響預(yù)后的因素量化為傾向性評(píng)分，降低組間混雜偏倚和選擇偏倚[12]，客觀評(píng)價(jià)Helsinki CT 評(píng)分與sTBI 患者預(yù)后的關(guān)系。結(jié)果顯示，死亡組患者Helsinki CT 評(píng)分明顯高于存活組，Helsinki CT 評(píng)分是影響sTBI 患者預(yù)后的獨(dú)立預(yù)測(cè)因素。ROC 曲線分析顯示，Helsinki CT 評(píng)分判斷預(yù)后不良的AUC 為0.735，最佳截?cái)嘀禐? 分，靈敏度為0.604，特異度為0.771，提示Helsinki CT 評(píng)分判斷sTBI 患者預(yù)后不良的準(zhǔn)確度較高，但該方法靈敏度相對(duì)較低，臨床運(yùn)用時(shí)應(yīng)注意假陰性問(wèn)題。

目前臨床上常用BMI、白蛋白評(píng)估患者營(yíng)養(yǎng)狀況，但危重癥患者營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)異常并不會(huì)即刻引起B(yǎng)MI 變化，單一的白蛋白水平易受其他因素影響，波動(dòng)較大。CONUT 評(píng)分是國(guó)外常用的復(fù)合型營(yíng)養(yǎng)評(píng)估工具，該評(píng)分通過(guò)檢測(cè)患者血清白蛋白、TC 及淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)水平，將其量化為免疫營(yíng)養(yǎng)評(píng)分，從而客觀、準(zhǔn)確的反映機(jī)體免疫營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)。有研究顯示，術(shù)前CONUT 評(píng)分是髖部骨折患者術(shù)后1 個(gè)月、1 年預(yù)后不良的獨(dú)立預(yù)測(cè)指標(biāo)[13-14]。此外，CONUT 評(píng)分與腫瘤、心肌梗死患者預(yù)后也存在相關(guān)性[15-16]。目前國(guó)內(nèi)CONUT 評(píng)分與TBI患者預(yù)后研究鮮有報(bào)道。有調(diào)查發(fā)現(xiàn)，CONUT 評(píng)分納入分析的白蛋白、TC 及淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)均與TBI 患者預(yù)后存在關(guān)聯(lián)性。Brenard 等[17]研究發(fā)現(xiàn)，sTBI 患者極早期白蛋白水平低于正常值，低蛋白血癥是影響預(yù)后的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。此外，有研究發(fā)現(xiàn)，血清TC 水平下降、T 淋巴細(xì)胞亞群線粒體損傷程度可作為判斷TBI嚴(yán)重程度及預(yù)后的預(yù)測(cè)指標(biāo)[18-19]。以此推測(cè)，CONUT評(píng)分可能對(duì)sTBI 患者預(yù)后具備一定的預(yù)測(cè)價(jià)值。本研究結(jié)果顯示，經(jīng)PSM 后，死亡組患者CONUT 評(píng)分明顯高于存活組，CONUT 評(píng)分是影響預(yù)后的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。ROC 曲線分析顯示，CONUT 評(píng)分判斷sTBI 患者預(yù)后不良的AUC 為0.721，最佳截?cái)嘀禐? 分，靈敏度為0.688，特異度為0.646，提示CONUT 評(píng)分判斷sTBI 患者預(yù)后不良準(zhǔn)確度較高。

臨床上認(rèn)為，當(dāng)AUC 高于0.700 時(shí)，提示篩選試驗(yàn)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較好。近年來(lái)，研究發(fā)現(xiàn)多指標(biāo)聯(lián)合使用能夠明顯改善篩選試驗(yàn)預(yù)測(cè)效能。本研究利用logistic模型構(gòu)建聯(lián)合使用回歸方程，分析兩種評(píng)分聯(lián)合使用判斷預(yù)后不良的預(yù)測(cè)效能。結(jié)果顯示，兩種評(píng)分聯(lián)合使用判斷sTBI 患者預(yù)后不良的AUC 為0.814，靈敏度、特異度均為0.750。聯(lián)合使用判斷sTBI 患者預(yù)后不良的AUC 大于Helsinki CT 評(píng)分、CONUT 評(píng)分，Helsinki CT評(píng)分與CONUT 評(píng)分AUC 的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，提示聯(lián)合使用的預(yù)測(cè)效能優(yōu)于單獨(dú)評(píng)分。此外，與單獨(dú)評(píng)分比較，兩種評(píng)分聯(lián)合使用將靈敏度提升至0.750，特異度與Helsinki CT 評(píng)分接近，聯(lián)合使用靈敏度、特異度均處于較高水平。

綜上所述，Helsinki CT 評(píng)分和CONUT 評(píng)分是影響sTBI 患者28 d 預(yù)后的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，兩種評(píng)分系統(tǒng)聯(lián)合使用預(yù)測(cè)效能更高。但本研究屬于單中心、小樣本、回顧性研究，今后需要進(jìn)一步開(kāi)展多中心、大樣本、隊(duì)列研究來(lái)驗(yàn)證本研究結(jié)論的可靠性。