成年脊髓损伤患者功能结局的预测模型研究

崔尧，丛芳，李建军,3，高峰，杜良杰，杨明亮

1.首都医科大学康复医学院，北京市 100068；2.中国康复研究中心北京博爱医院，北京市 100068；3.中国康复科学所，北京市 100068

脊髓损伤是指由各种原因导致椎管内神经结构及其功能的损害，出现损伤水平及以下脊髓功能(运动、感觉、括约肌和自主神经功能)障碍[1‑3]。对于此类严重致残性疾病，如何精准评估并预测患者的功能预后或康复结局十分重要，有助于设定康复目标，制定康复计划，评价康复疗效，指导康复治疗[4‑6]。目前，关于脊髓损伤功能预后的研究多为有关完全性脊髓损伤的定性描述，定量分析相对较少[7‑14]。

本文通过对脊髓损伤患者的人口学、神经学、功能学等方面的主要量化指标进行单因素相关性分析和多元线性回归分析，初步构建了一种预测模型。其中，神经学数据取自脊髓损伤神经学分类国际标准(International Standards for Neurological Classification of Spinal Cord Injury,ISNCSCI)，功能学数据取自改良Barthel 指数(modified Barthel Index,MBI)[1]。ISNCSCI是国际通用的评价神经学损伤的标准量表，MBI是国内常用的日常生活活动能力评定量表。两个量表的信度和效度良好，利用其评价与预测患者的神经学和功能学状态，可信度较高，实用性较好，可推广性较强[7,10,13]。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2016年9月至2018年12月在中国康复研究中心北京博爱医院住院治疗的脊髓损伤截瘫患者作为研究对象。

诊断标准：①符合ISNCSCI临床诊断标准[1]；②经MRI检查证实为脊髓损伤。

纳入标准：①临床资料齐全，住院病历首页信息齐全，ISNCSCI、MBI两个量表评价记录完整(3 次以上)，且出入院时或1周内的评价记录齐全；②年龄18岁以上；③截瘫，损伤水平在胸段、腰段和骶段脊髓；④发病到入院＜365 d；⑤首次入住本院进行康复治疗；⑥住院期间持续进行综合康复治疗；⑦入院后生命体征平稳，意识清楚；⑧住院期间未出现需要手术治疗的情况。

排除标准：①ISNCSCI评分中包括“NT”；②量表得分存在逻辑问题或计算错误；③多次评价结果间存在不一致或逻辑冲突；④住院天数＜30 d；⑤伴有脑外伤、截肢、多发性创伤等其他严重损伤；⑥存在认知障碍或言语障碍；⑦依赖呼吸机；⑧因各种原因(如严重并发症等)未进行康复治疗或中途间断2周以上；⑨住院期间接受手术治疗。

最终纳入110例，其中男性84例(76.4%)，女性26例(23.6%)；年龄18～68岁，平均(38.55±12.13)岁；病程(73.68±86.37)d；住院(75.77±33.58)d；创伤性脊髓损伤93例(84.5%)，非创伤性脊髓损伤17例(15.5%)；交通事故23例(20.9%)，高处坠落42例(38.2%)，跌倒摔伤4例(3.6%)，疾病18例(16.4%)，重物砸伤19例(17.3%)，刀刺伤1例(0.9%)，磕碰撞伤1例(0.9%)，医疗事故1例(0.9%)，枪击伤1例(0.9%)；上胸髓(T1～T4)13例(11.8%)，中胸髓(T5～T8)26例(23.6%)，下胸髓(T9～T12)55例(50.0%)，腰髓16例(14.5%)；完全性脊髓损伤70例(63.6%)，不完全性脊髓损伤40例(36.4%)；AISA残损分级(AISA Impair‑ment Scale,AIS)A级70例(63.6%)，B级10 例(9.1%)，C级8例(7.3%)，D级22例(20.0%)。

本研究经中国康复研究中心北京博爱医院伦理委员会审核批准。

1.2 资料收集

在中国康复研究中心北京博爱医院病案室查阅临床资料，按照上述标准摘录以下变量：性别，年龄，病程，住院天数，其他诊断数量，并发症数量，合并症数量，手术次数，发病到康复治疗介入的天数，致伤原因，出院和入院时的ISNCSCI神经损伤平面(Neurological Level of Injury,NLI)、损伤完全性、AIS、下肢运动总分(Lower Extremity Motor Sub‑scores,LEMS)、轻触觉(light touch,LT)总分和针刺觉(Pin Prick,PP)总分以及MBI总分。同时，查看病程记录和治疗记录，确定患者接受包括药物治疗、物理治疗、作业治疗、文体治疗、康复工程等综合康复治疗。

1.3 数据质量控制

①原始资料收集阶段，排除信息不全的记录，检查分值范围，排除逻辑问题，核查分值计算结果；②数据录入阶段，首先在将纸质信息录入康复信息系统时进行人工核对，录入完成后由另一人进行再次核对；③数据抽检阶段，待全部录入完成后，采用计算机随机抽样法，随机选取1/3 数据进行抽检，以保证数据质量。

1.4 统计学分析

计量资料以(xˉ±s)表示，组间比较采用t检验[15]。计数资料以[n(%)]表示，组间比较采用χ2检验[15]。正态性检验采用Shapiro‑Wilk 法[15]。相关性分析使用Pearson相关系数[15‑16]。显著性水平α=0.05[15]。所有计算均由第一作者采用R 3.5.0 版软件和R Studio1.1.453版集成开发环境(Integrated Development Environment,IDE)完成[17‑18]。

2 结果

2.1 神经学和功能学

2.1.1出入院时的神经学和功能学评分变化

与入院时相比，出院时所有患者ISNCSCI的LEMS、LT 总分、PP 总分和MBI总分的平均值均有所提高，但只有MBI总分有非常高度显著性差异(P＜0.001)。见表1。

表1 出入院时的神经学和功能学评分比较(n=110)

2.1.2出入院MBI总分变化值及变化率的分布

MBI提高15 分者最多，提高35 分以上者均为创伤性脊髓损伤。见图1。

无论是创伤性损伤还是非创伤性损伤，MBI变化率在0.2 处的分布概率最大。其中，变化率0.75 以上者非创伤性患者较多。计算公式为：MBI变化率=MBI变化值/住院天数。见图2。

图1 出入院MBI总分变化值分布的直方图

2.2 单因素相关性分析

2.2.1出院时MBI总分的影响因素

影响脊髓损伤患者出院MBI总分有统计学意义的因素包括入院MBI总分、入院LEMS、入院PP 总分、入院LT 总分、发病到康复治疗介入的天数、手术次数和合并症数量，共7个因素。见表2、图3。

2.2.2出入院MBI总分变化值的影响因素

影响脊髓损伤患者出入院MBI总分变化值的有统计学意义的因素包括入院MBI总分、发病到康复治疗介入的天数和住院天数，共3个因素。见表2、图3。

图2 出入院MBI总分变化率分布的核密度图

2.3 多元线性回归分析

2.3.1影响出院MBI总分的多因素分析

2.3.1.1参数估计与显著性检验

对脊髓损伤患者出院MBI总分的7 个影响因素进行多元线性回归分析，根据AIC 准则(Akaike Informa‑tion Criterion,C)拟合出最优回归方程：MBI出院=28.24+0.52 × MBI入院+0.24 × LEMS入院-1.23×合并症数量(R2=0.64,P＜0.001)。见表3。

表2 出院MBI总分和出入院MBI总分变化值与其他量化指标的相关性分析及显著性检验

图3 相关系数矩阵图

表3 出院MBI总分的多元线性逐步回归分析参数估计及显著性检验

2.3.1.2模型诊断

残差与拟合值分布图(图4a)可见数据点随机分布在水平线(y=0)两侧，无明显趋势，表明模型符合线性假设。正态Q‑Q 图(图4b)可见数据点的分布趋于呈45°角的直线，说明标准化残差的概率分布为正态分布，模型符合正态性假设。位置尺度图(图4c)可见数据点表现为在水平线周围的随机变化，表明模型符合同方差性假设。残差与杠杆图(图4d)可见各个数据点的影响。D‑W 统计量=1.689，P=0.092，误差项之间独立。方差膨胀因子(variance inflation factor,VIF)平方根均小于2，说明不存在自相关性，模型通过共线性诊断。

2.3.2影响出入院MBI总分变化值的多因素分析

对影响脊髓损伤患者出入院MBI总分变化值的3个影响因素做多元线性逐步回归分析，拟合的最优预测模型为：MBI变化值=18.44-0.29×MBI入院+0.06×住院天数(R2=0.29,P＜0.001)。见表4。通过诊断图及相关统计量计算，确定模型满足正态性、线性及同方差性假设。见图5。

图4 出院MBI总分的多元线性回归模型标准诊断图

表4 出入院MBI总分变化值的多元线性逐步回归分析参数估计及显著性检验

3 讨论

3.1 脊髓损伤后的神经学及功能学康复结局

一般认为，脊髓损伤神经学恢复的关键期为伤后1～2 个月，超过6 个月后改善的概率极低，在治疗技术取得突破性进展之前，这一基本现状不会改变[19]。本研究显示，与入院时相比，出院时ISNCSCI的LEMS、LT 总分、PP 总分无显著性增加，出院时的MBI总分与入院时对比有显著性差异。由此可见，通过康复治疗，即使没有神经学上的显著恢复，患者的日常生活能力也会有所改善，在一定程度上证明康复治疗在改善患者功能状态、提高独立性方面的价值和意义。Gunes等[20]对118例脊髓损伤患者进行的研究也得出类似的结果，他们发现，与入院时相比，出院时的神经学评分无统计学意义上的显著增加，而功能独立性测量(Functional Independence Measure,FIM)评分显著提高。

3.2 影响脊髓损伤出院功能状态的因素分析

本研究得出的两个多元线性回归模型显示，入院MBI总分是影响患者出院时功能状态的最大影响因素，入院MBI总分越高，出院时功能状态越好，不过，因为基础分值较高，此时出入院MBI变化值相对较小。一般认为，运动功能残存较多，功能恢复潜力较大。

图5 出入院MBI总分变化值的多元线性回归模型标准诊断图

本研究显示，入院下肢运动得分越高，出院时功能状态越好；合并症越少，出院时的MBI总分越高。国外学者的研究也支持这一观点[13]。MBI变化值与住院天数呈正相关，说明住院时间越长，日常生活能力提高越大。但是，也有研究显示，对于脊髓损伤患者，并非住院天数越长，功能改善越多，经过一段时间的治疗，功能恢复也会进入平台期，这种不一致可能与本次研究选择的患者均为首次入住本院进行康复治疗的患者有关[6,13]。

本研究中，从住院到康复治疗开始介入的天数这一变量没有被纳入最终的回归模型，这与其他学者的研究结果类似。Zhang 等[21]对95 例脊髓损伤患者的研究发现，对于所有节段的脊髓损伤，出院MBI总分与手术干预时间、康复介入时间、平均住院时长之间不相关(P＞0.05)。单因素分析显示，从住院到康复治疗开始介入的天数对功能状态有一定影响，这在一定程度上反映早期康复的重要性。本次没能进入多元回归模型的原因可能在于，本研究为回顾性研究，相关参数取自病历内容，对于入住本院之前的康复治疗细节了解不多，因此，仍需进一步研究。

本研究中，年龄对出院功能状态的影响不显著，未纳入回归模型，这可能跟本次纳入的患者年龄组成以50 岁以下为主有关。国外研究大都以50 岁为切分点，对患者的功能预后进行分类评估，许多国家级的数据库也以50 岁为年龄的切分点进行患者人群分类，下一步应加强研究。相关研究表明，性别对神经学及功能学的影响不大，此次建模时未纳入[6,22]。

本研究未对创伤性和非创伤性脊髓损伤分别建模，相关研究表明，两者的神经学及功能学改善情况类似。Scivoletto 等[13]比较380 例受伤后首次住院康复脊髓损伤患者的神经学和功能学康复结局，结果发现，虽然创伤性脊髓损伤患者在入院时的MBI总分较低，但出院时提高较多，两种人群出院时的功能结局相似。在进一步的研究中，可以增大样本量进行对比研究。

3.3 预测模型的评价

脊髓损伤病情复杂，几乎涉及身体各个系统，很难精准预测患者出院时的功能状态。本研究发现，对于出院MBI总分，单因素相关分析得出有统计学意义的影响因素较多，多因素分析减少了影响因素和预测指标的数量，有助于简化模型，提高其实用性。同时，相比于出院MBI总分的预测模型，出入院MBI变化值模型的决定系数(R2)较小，说明影响MBI变化值的混杂因素较多，模型的拟合度有待提高，需要进一步研究。此外，日常生活和功能活动能力测量工具较多，国外常用FIM、加拿大作业表现测量表(Canadian Occupational Performance Measure,COPM)；国内常用MBI[23‑26]。一些研究表明，相比于FIM 和MBI，专为脊髓损伤患者设计的脊髓独立性评价(Spinal Cord In‑dependence Measure Version III,SCIM III)、脊髓损伤步行指数(Walking Index for Spinal Cord Injury VersionII,WISCIII)等量表更为敏感，能够更好地评估脊髓损伤的功能状态，下一步可以开展相关研究，拟合出更好的预测模型[3,26‑27]。

3.4 不足之处与展望

本研究为单中心研究，远期应该进行多中心研究，增加纳入患者的数量及类型，扩大样本的代表性，拟合出更好的预测模型。另外，本研究在建模时未纳入性别、致伤原因、损伤平面、损伤程度等类别型变量，而是通过量化评分间接反映这些因素。再者，模型未考虑自主神经功能、心理情绪和社会经济等因素的影响。此外，因为从纸质康复治疗记录中难以获得具体的治疗参数，未能对综合康复治疗方案进行细化分析，下一步可借助信息系统记录详细的康复治疗参数，探索基于大数据的预后预测和疗效分析。

综上所述，康复治疗可以提高脊髓损伤患者的日常生活自理能力。多因素分析显示，影响脊髓损伤患者出院功能状态最有意义的因素包括入院MBI总分、入院LEMS、发病到康复治疗介入的天数和住院天数。根据多元线性回归模型可以初步量化预测患者出院时的功能状态，评估康复结局，指导康复治疗。