急性脑梗死合并2型糖尿病患者CISS分型与血脂、红细胞分布宽度的关系

陈海林　刘宁　陈军　谷有全　陈江君　赵俊杰

【摘要】 目的 探討急性脑梗死合并2型糖尿病患者的中国缺血性脑卒中分型（China Ischemic Stroke Subclassification，CISS）与血脂、红细胞分布宽度（Red Blood Cell Volume Distribution Width，RDW）的相关性。方法 选择收入我院神经内科发病72小时内且合并2型糖尿病的急性脑梗死患者376例，并进行CISS分型，抽取空腹静脉血检测血总胆固醇（Total Cholesterol，TC）、甘油三酯（Triglycerides，TG）、红细胞分布宽度（RDW）值，并分析其与CISS分型的相关性。结果 CISS分型中，大动脉粥样硬化性卒中（Large Artery Atherosclerosis，LAA）191例（50.70%），病因不确定（Undetermined Etiology，UE）103例（27.60%），其次分别为穿支动脉疾病（Penetrating Artery Disease，PAD）51例（13.50%），心源性脑卒中（Cardiogenic Stroke，CS）30例（8.00%）、其他原因所致缺血性卒中（Other Etiology，OE）1例（1.00%）。比较 5 种亚型TC水平，CS均低于其他4类亚型（P<0.05），其余亚型两两比较无差异（P>0.05），存在“胆固醇悖论”现象。年龄比较，CS均高于其他4种亚型（P<0.05）；RDW水平比较，CS均高于其他四种类型（P<0.05）。总胆固醇可作为CS的保护因素存在（OR=0.39，P<0.01），而年龄、RDW是CS的独立危险因素（OR=1.10，2.83，均P<0.01）。结论 急性脑梗死合并2型糖尿病患者中以LAA及UE为主，心源性脑卒中存在“胆固醇悖论”现象，检测TC、年龄、RDW值对进行病因分型具有重要临床意义。

【关键词】急性脑梗死； 2 型糖尿病；CISS分型；胆固醇悖论；红细胞分布宽度

【中图分类号】 R541.4 【文献标识码】 B

Abstract： Objective To analyze the association between blood lipid， RDW and CISS Subtypes of Ischemic Stroke with type 2 diabetes.Methods Collecting 376 patients of acute cerebral infarction with type 2 diabetes as the sample of observation.CISS classification into the subcategories was determined via predefined specific clinical and imaging criteria.All of them being detected blood lipid and RDW level by extracting of fasting venous blood.To analyze correlation between blood lipid， RDW and CISS Subtypes.Results 5 major categories of the CISS classification are were as follows： Large-Artery Atherosclerosis（LAA）； Cardiogenic Stroke（CS）； Penetrating Artery Disease （PAD）； Other Etiology（OE）； And Undetermined Etiology（UE）.The LAA has had the highest proportion（50.70%）， the UE ranked second（27.60%）， followed by which is PAD（13.50%）； The rest of them are were respectively 8% and 1.00%.The TC level of CS is lower than the other four subtypes（P<0.05）， and the rest of them have had no difference（P>0.05）.The age distribution of CS is higher than the other four subtypes（P<0.05）.RDW level of CS is was higher than the other four subtypes（P<0.05）， and the rest of them have had no difference（P>0.05）； Levels of cholesterol were protective factors for the CS.Conclusion LAA and UE is the most common types in acute cerebral infarction patients with type 2 diabetes，"Cholesterol paradox" phenomenon exists in cardio embolic stroke， and testing TC（OR= OR=0.39， 95% CI 0.20～0.78， P=0.007）， age（OR=1.10， 95%CI 1.04～1.16， P=0.001）， RDW（OR=2.83，95%CI 1.30～6.16，P=0.009） values have important clinical significance to CISS classification.

Key words： Acute cerebral infarction； Type 2 diabetes； Cholesterol paradox； RDW

糖尿病（Diabetes Mellitus）是脑梗死的重要危险因素。近年来，在急性缺血性脑梗死患者中合并2型糖尿病的人数逐年上升。深入了解脑梗死的危险因素有助于对该疾病进行一、二级预防。血脂异常是动脉粥样硬化的危险因素，动脉粥样硬化是脑血管病的重要危险因素。有研究显示，红细胞分布宽度（RDW）增大是脑梗死的独立危险因素，RDW增高可能反映了动脉粥样硬化疾病的共同病理过程[1]。CISS分型是我国专家提出的中国缺血性脑卒中亚型[2]，与世界上广泛使用的TOAST分型相比，该分型首次将病因和发病机制列入其中。目前国内外有关CISS分型各亚型与缺血性脑卒中危险因素相关性的研究较少。本研究的目的在于探讨急性脑梗死合并2型糖尿病患者的病因分型及与血脂水平及红细胞分布宽度的关系。

1 资料与方法

1.1 一般资料：选取2014年10月至2016年4月兰州大学第一医院神经内科收治的首次发病并在72h内入院的合并有2型糖尿病的急性脑梗死患者376例进行回顾性研究，男性203例，女性173例。年龄36～88岁，平均（68.58±9.91）。纳入标准：（1）符合中华神经科学会2010制定的脑梗死诊断标准[3]；（2）根据分型分析的需要，能配合完成相关检查：血常规、生化、凝血、颈动脉彩超及经颅多普勒（Transcranial Doppler，TCD）、颈动脉及椎动脉超声、经胸骨心脏超声、心电图及颅脑MRI及MRA。如患者不能完成脑MRA（假牙、心脏起搏器植入等原因）或脑MRA结果未能提供充分的参考信息，则进一步完成颅脑CTA和（或）DSA血管成像检查。（3）2型糖尿病诊断符合1999年WHO标准。排除标准：（1）心肝肾等重要脏器衰竭；（2）外伤、恶性肿瘤、慢性消耗性疾病；（3）服用炎性抑制剂、免疫抑制剂、激素等药物；（4）自身免疫病、痛风；（5）近1个月服用降脂药、抗癫痫药、叶酸、维生素B2和维生素B12等药物。

1.2 方法：收集研究对象性别、年龄、既往史（高血压、冠心病、脑梗死）、吸烟史、饮酒

史、TCD检查结果。所有患者均于住院次日清晨空腹抽血，采用自动生化分析仪测定总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白（HDL-C）、低密度脂蛋白（LDL-C）、红细胞分布宽度（RDW）、尿酸（SUA）、同型半胱氨酸（Hcy）、纤维蛋白原（FIB）、糖化血红蛋白等生化指标。由两位有经验的神经内科医师依据以上各项临床资料和血管评估结果，按照CISS分型标准分为：①大动脉粥样硬化（LAA）a：主动脉弓粥样硬化，b：颅内外大动脉粥样硬化；②心源性脑卒中（CS）；③穿支动脉疾病（PAD）；④其他病因（OE）；⑤病因不确定（UE），包括多病因、无确定病因、检查欠缺。并进一步将颅内外大动脉粥样硬化性脑梗死进行病理机制分型：载体动脉（斑块或血栓）阻塞穿支动脉、动脉—动脉栓塞、低灌注/栓子清除下降、混合机制。如遇两位医师分型结果不一致或疑难病例提交至全科讨论最终决定。

1.3 统计学处理：采用SPSS 19.0版统计软件处理分析，计量资料以（）表示，多组

资料比较进行方差分析，亚组比较采用LSD法；计数资料采用构成比，组间比较采用卡方检验；计量资料组间均数比较采用单因素方差分析，以是否CISS分型为因变量，组间有统计学差异的指标为自变量，采用Logistic回归分析，P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 病因及病理机制分型：见表1。

2.2 危险因素 在脑梗死的5种分型中，PAD合并高血压比例最高（88.2%），但各分型间比较差异无统计学意义（P>0.05）。5种亚型年龄分布，CS高于其他4种类型（P<0.01），LAA高于PAD（P<0.01），UE高于PAD（P<0.01）。TC比較，CS均低于其他4种亚型（P<0.01），其余两两比较无差异（均P>0.05）。RDW水平比较，CS高于其他4种亚型（P<0.01），其余两两比较无差异（均P>0.05）。在单因素分析中，与CISS分型相关的危险因素有年龄、尿酸、TC、LDL-C、HDL、FIB、RDW（均P<0.05），其余各指标组间差异均不显著（均P>0.05）。将差异具有显著性的单因素进行Logistic回归分析，结果显示总胆固醇可作为CS的保护因素存在（OR=0.39，P<0.01），年龄（OR=1.10，P<0.01）、RDW（OR=2.83，P<0.01）是CS的独立危险因素。见表2。作为发病率最高的大动脉粥样硬化及其亚型与血脂、RDW的关系，经分析差异无统计学意义。

3 讨论

CISS分型中我国学者提出了一个新的名称“穿支动脉疾病”；并且对大动脉粥样硬化型脑卒中根据病理生理机制进行了进一步分型。我国李晓蕾[4]等人首次对CISS分型进行信度检验，结果表明其Kapp a值为0.71，表明其一致性良好。

本研究结果显示，急性脑梗死合并2型糖尿病患者的CISS分型亚型中，以LAA最为多见，占50.80%，与国内相关研究结果相似。与国内相关研究[5]对比，UE比例明显升高，PAD比例下降。这可能与糖尿病患者颈动脉粥样硬化发生率明显增高有关[6]。糖尿病患者体内的高糖状态加速了蛋白质糖化终末产物的形成，导致其在组织内堆积，引起平滑肌细胞增生，血管壁增厚。脂质沉积于血管内膜形成脂纹引起内膜增厚；此后局部有复合糖类和脂质聚集，出血及血栓形成，纤维组织增生，最后形成斑块使得管腔狭窄甚至闭塞[7]。

本研究的30例心源性脑卒中皆为临床确诊的房颤患者，并排除了引起缺血性脑卒中的其他原因。认为房颤是导致本组研究心源性脑卒中的主要原因。房颤是心源性脑卒中的独立危险因素[8]，Ferro[9]研究表明非瓣膜病心房颤动是心源性脑卒中最常见的原因。本研究结果显示总胆固醇可作为CS的保护因素存在，即胆固醇水平越低发生房颤的几率越大，该现象被称之为“胆固醇悖论”（“Cholesterol paradox”）[10]，而这一现象在老年房颤患者中常见。但目前关于“胆固醇悖论”的发生机制尚未明确，可能与以下几项有关：①胆固醇水平在60～70岁以后出现下降，在男性中更明显。因此认为与“胆固醇悖论”相关。本研究中心源性脑卒中年龄分布75.50±8.70岁，高于其他4种类型（P<0.01），与此说法一致。②有人认为此现象与炎症有关，一项研究[11]表明在女性患者中 LDL-C / TC与炎症的标志物（CRP、IL-6）呈负相关，且有研究显示房颤的发生与炎症密切相关[12]，慢性炎症病程可能增加房颤发生的风险。③可能与甲状腺功能异常有关，甲状腺激素可刺激LDL-C / TC合成，同时也可以促进其在肝脏的分解而最终使LDL-C降低，故LDL-C / TC水平与甲状腺激素负相关[13]，而甲亢是房颤发生的危险因素之一，因而认为可解释这一现象。但目前尚缺乏临床大型研究的证实。因此年龄及总胆固醇水平对CISS分型有重要临床意义。

红细胞分布宽度（RDW）是反映外周血红细胞体积异质性的参数，临床上多用于贫血的诊断和鉴别诊断。红细胞生成障碍患者、红细胞破坏过多者及输血后患者RDW明顯增高。有研究显示RDW增高是急性脑梗死预后的独立危险因素，其病理生理机制考虑与炎性因子的释放以及氧化应激有关。炎性反应通过削弱铁代谢、抑制促红细胞生成素的生成和缩短红细胞的寿命来使RDW增高[14]。脑梗死患者氧化应激水平增高会导致红细胞膜破坏和红细胞脆性增加，从而降低红细胞生成和缩短红细胞的寿命，导致RDW升高。心源性脑卒中RDW水平升高，与房颤发病有关，因此RDW作为生化指标在心源性脑卒中分型及预后评估方面可能有一定价值，协助急性脑梗死合并2型糖尿病的病因诊断。

本研究存在一定的局限性，要系统、全面地探讨急性脑梗死合并 2 型糖尿病患者人群的病因学特点及相关危险因素，仍需大样本多中心研究，提高代表性及进一步研究。

参考文献

[1] Ani C， Ovbiagele B. Elevated red blood cell distribution width predicts mortality in persons with known stroke[J]. Journal of the neurological sciences， 2009， 277（1）： 103-108.

[2] Liu M， Wu B， Wang W Z， et al. Stroke in China： epidemiology， prevention， and management strategies[J]. The Lancet Neurology， 2007， 6（5）： 456-464.

[3]中华医学会神经病学分会脑血管病学组急性缺血性脑卒中诊治指南撰写组. 中国急性缺血性脑卒中诊治指南2010[J]. 中国全科医学， 2011， 35： 4013-4017.

[4]李晓蕾， 李菁晶， 李轶， 王拥军. 缺血性卒中A-S-C-O分型、TOAST分型及CISS分型的信度检验[J]. 中国卒中杂志， 2011， 05： 359-365.

[5]蔡霞. 基于CISS分型的缺血性卒中危险因素及临床特点的分析[D]. 山西医科大学， 2011.

[6] Wagenknecht L E， Zaccaro D， Espeland M A， et al. Diabetes and progression of carotid atherosclerosis the insulin resistance atherosclerosis study[J]. Arteriosclerosis， thrombosis， and vascular biology， 2003， 23（6）： 1035-1041.

[7] Uluduz D， Ince B， Bozluolcay M. Stroke patterns， etiology， and prognosis in patients with diabetes mellitus[J]. Neurology， 2004， 62（9）：1558-1562.

[8] Dinh N H T， Crijns H J G M. Stroke and bleeding as an endpoint in atrial fibrillation studies[J]. Heart Rhythm， 2004， 1（2）： 27-30.

[9]Ferro J M. Cardioembolic stroke： an update[J]. The lancet neurology， 2003， 2（3）： 177-188.

[10] Watanabe H， Tanabe N， Yagihara N， et al. Association Between Lipid Profile and Risk of Atrial Fibrillation-Niigata Preventive Medicine Study[J]. Circulation Journal，2011，75（12）： 2767-2774.

[11] Folsom A R， Pankow J S， Tracy R P， et al. Association of C-reactive protein with markers of prevalent atherosclerotic disease[J]. The American journal of cardiology， 2001， 88（2）： 112-117.

[12]Ederhy S， Di Angelantonio E， Dufaitre G， et al. C-reactive protein and transesophageal echocardiographic markers of thromboembolism in patients with atrial fibrillation[J]. International journal of cardiology， 2012， 159（1）： 40-46.

[13]？svold B O， Vatten L J， Nilsen T I L， et al. The association between TSH within the reference range and serum lipid concentrations in a population-based study. The HUNT Study[J]. European Journal of Endocrinology， 2007， 156（2）： 181-186.

[14] Ye Z， Smith C， Kullo I J. Usefulness of red cell distribution width to predict mortality in patients with peripheral artery disease[J]. The American journal of cardiology， 2011， 107（8）： 1241-1245.

[15] Semba R D， Patel K V， Ferrucci L， et al. Serum antioxidants and inflammation predict red cell distribution width in older women： the Women's Health and Aging Study I[J]. Clinical Nutrition， 2010， 29（5）： 600-604.

（收稿日期：2016-10-26）

作者单位：730000兰州大学（1.第一临床医学院；2.第一附属医院神经内科）

作者简介：陈海林（1986），研究生在读

通讯作者：刘宁，教授，主任医师，硕士研究生导师， E-mail：ln1957@sina.com