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急性自发性脑出血增大的预测模型

2018-09-28 王承斌

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【Ref: Al-Shahi Salman R , et al. Lancet Neurol.  2018 Aug 14. pii: S1474-4422(18)30253-9. doi: 10.1016/S1474-4422(18)30253-9. [Epub ahead of print]】急性

【Ref: Al-Shahi Salman R , et al. Lancet Neurol.  2018 Aug 14. pii: S1474-4422(18)30253-9. doi: 10.1016/S1474-4422(18)30253-9. [Epub ahead of print]】


急性自发性脑出血增大往往预示临床转归不良,控制和减少脑内血肿体积是改善患者预后的治疗目标。英国爱丁堡大学临床脑科学中心的Rustam Al-Shahi Salman等对脑出血患者数据作荟萃分析,确定脑内出血增大的绝对风险和预测因子,建立和验证预测模型,同时评估CTA的价值。结果发表于2018年8月的《Lancet Neurology》在线。


作者通过OVID MEDLINE数据库选取1970年1月1日至2015年12月31日之间的相关文献进行系统性回顾分析。患者入组条件包括:年龄≥18岁;在发病0.5-24小时内进行首次CT检查;有发病6天内的CT随访资料;脑出血量<150ml;未接受任何可能导致血肿量减少的急救治疗措施等。通过严格的筛选流程,最终锁定36个研究队列,含具有完整数据资料的5435例患者。36个队列经作者分层,分为4个亚组:起病时未接受抗凝治疗组;起病时正在接受抗凝治疗组;起病时部分患者接受抗凝治疗、另外部分未接受抗凝治疗组;急性期CTA显示斑点征(spot sign)组。将影像学重复检查发现血肿体积增大>6ml,定义为脑出血增大。


作者采用多变量Logistic回归模型分析,发现脑出血体积增大具有某些绝对风险因素和预测因子。其中,最有预测价值的4个变量分别为:从起病至首次影像学检查时间(OR=0.50;95% CI,0.36-0.70;p<0.0001);首次影像学检查所得脑内血肿体积(OR=7.18;95% CI,4.46–11.60;p<0.0001);抗血小板治疗(OR=1.68;95% CI,1.06–2.66;p=0.026);抗凝治疗(OR=3.48;95% CI,1.96–6.16;p<0.0001)。


将预测脑内血肿扩大的4项独立预测因子结合,得出预测模型为:

PI=-4.426-0.230time-0.0776volume+1.196√volume+0.310antiplatelet+1.065anticoagulant


当预测一致性指数(C-index)高达0.78(95% CI;0.75–0.82)时;附加CTA斑点征变量模型可将 C-index提升5个百分点。


CTA斑点征变量模型:

PI=-4.954-0.138time-0.0769volume+1.139√volume+0.370antiplatelet+1.028anticoagulant+1.496spot


ROC曲线提示上述模型对预测脑内血肿增大有良好的应用价值。


作者最后指出,在临床实践中,接受脑出血患者的医疗机构水准和入院后临床、影像学观察频率与患者预后密切相关。该研究设计的脑出血增大预测模型有助于决定患者留观和治疗的策略。


(上海市第十人民医院王承斌编译,江苏省常熟市第一人民医院刘创宏审校,《神外资讯》主编、复旦大学附属华山医院陈衔城教授终审)


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