臂踝脉搏波传导速度在缺血性脑卒中高危风险人群早期筛查中的应用

辛志芳 李晓杰 程晓趁 李 波 李佳佳 李素芳

焦作市第二人民医院，河南 焦作 454000

脑卒中是全球第二大死亡原因，且患病率正在逐年增加［1］。据2019年公布的2016年全球疾病负担［2］数据显示，平均每4 个人中就有1 人一生中会发生1 次脑卒中。据估计［3］，全球每年有960万例缺血性脑卒中和410万例出血性脑卒中（包括脑内出血和蛛网膜下腔出血），高收入国家的发病率相对稳定，但在低收入和中等收入国家的发病率却在增加，特别是在亚洲和黑人群体中［4］。缺血性脑卒中是一种具有多种病理生理机制的异质性疾病［5-9］。动脉粥样硬化是导致缺血性脑卒中和心血管疾病的机制之一，颈动脉内膜中层厚度、脉搏波速度和踝臂指数广泛用于评价动脉粥样硬化的程度［10-11］。

臂踝脉搏波传导速度（brachial-ankle pulse wave velocity，BaPWV）是临床普遍使用的大动脉顺应性指标，也是衡量动脉僵硬度的指标［10］。动脉僵硬度可反映血压变化时血管容积的变化［11］，并通过测量不同动脉部位之间的BaPWV值评估，数值越高表明动脉越硬［12］。动脉僵硬度增加在脑血管病的病理生理学中极为重要［13］，多项研究表明主动脉僵硬度是心血管事件的预测因子［12］。最近的一项研究发现，BaPWV是血管损伤的预后因素，也是动脉僵硬的标志［14］。研究表明，BaPWV 可用于评估大动脉损伤和外周动脉僵硬度［15］。一项研究通过导管和顶端压力计测得的主动脉脉搏波速度与BaPWV进行比较发现，BaPWV具有极好的有效性和重复性，是可接受的血管损伤标志物［16］。此外，研究发现BaPWV 与无症状性脑梗死和颅内狭窄有关［17］。由于BaPWV的测量不需要专门的技术技能，且具有容易获得的优点，因此已成为一种新的脑血管风险标记物。目前脑卒中与动脉硬化的研究大部分针对不同亚型的脑卒中患者，而脑卒中高危人群动脉硬化程度的研究少有报道。本研究通过横断面调查，对脑卒中高危人群进行BaPWV检测，探讨BaPWV与脑卒中的相关性，为脑卒中的一级预防提供参考与临床依据。

1 资料与方法

1.1 研究对象 选取2018-01—2020-12 在焦作市第二人民医院脑卒中筛查门诊进行卒中筛查且包含BaPWV 检测的人群，共5 000例，其中男3 045 例，女1 955 例，年龄20～93（47.06±10.986）岁。

1.2 纳入标准 （1）门诊筛查进行BaPWV 检测的人群；（2）受教育水平在初中以上能有效沟通且知情同意的人群。

1.3 排除标准 （1）既往有动脉粥样硬化、心血管或脑血管病的人群；（2）妊娠期妇女；（3）有严重的肝肾功能疾病或恶性肿瘤患者；（4）有精神疾病不能配合者。

1.4 方法

1.4.1 一般资料调查：收集研究对象的身高、性别、年龄、体质量、既往史以及受教育程度等一般资料。

1.4.2 脑卒中风险指标检测：提前告知参与脑卒中风险筛查人群在抽血前一天清淡饮食，并于22：00 至抽血结束前的时间段内禁饮、禁食。检测项目：①空腹血糖（fasting blood glucose，FBG）；②糖化血红蛋白（glycosylated hemoglobin A1c，HbA1c）；③血脂：三酰甘油（triglyceride，TG）、总胆固醇（total cholesterol，TC）、低密度脂蛋白胆固醇（low-density lipoprotein cholesterol，LDL-C）、高密度脂蛋白胆 固 醇（high-density lipoprotein cholesterol，HDL-C）；④尿酸（uric acid，UA）；⑤同型半胱氨酸（homocysteine，Hcy）。

1.4.3 动脉硬化检测：BaPWV是一种简单、无创的评估全身动脉硬化的方法，可以综合反映动脉血管壁的弹性状态。当动脉狭窄到一定程度时，远端灌注压明显降低，其降低程度越严重导致病变也越严重，因此BaPWV 是预测血管硬化程度的有效指标，可以有效评估动脉僵硬度和扩张性［10］。研究［18-19］表明，BaPWV数值越大，测得的动脉血管壁硬度越高、顺应性越差，因此BaPWV 值可作为评估脑血管病程度、反映血管壁损伤的参数指标，为脑卒中的一级预防及预后评估提供早期、有效、可靠的参考依据。本研究使用的动脉硬化全自动检测仪产自日本OMRON-COLIN公司，在检测前要求受检者仰卧平躺于床上，静息15 min，随后检查人员在受试者心前区放上心脏传感器，最后将袖带捆绑于受试者双上臂和双侧脚踝动脉搏动明显处，四肢同时测量。动脉硬化全自动检测仪会根据传递时间和传递距离自动输出数据并分析BaPWV数值。

1.4.4 脑卒中高危因素判断标准

1.4.4.1 高血压：参考《2019 中国家庭血压监测指南》：未使用降压药且在安静状态下重复测量血压3 次，正常血压：120/80 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）；1 级高血压140～159/90～99 mmHg；2 级 高 血 压160～179/100～109 mmHg；3 级高血压：收缩压≥180 mmHg，舒张压≥110 mmHg。符合上述其中一条即为高血压。

1.4.4.2 高脂血症：参照《2016年中国成人血脂异常防治指南》，血清检测TC≥6.22 mmol/L；TG≥2.26 mmol/L；LDL-C≥4.14 mmol/L 和HDL-C＜1.04 mmol/L。

1.4.4.3 糖尿病：参考《中国2 型糖尿病防治指南（2020年版）上》：满足糖尿病症状加以下任意条件就可以诊断为糖尿病：①典型的糖尿病症状+随机血糖≥11.1 mmol/L；②典型的糖尿病症状+空腹血糖≥7.0 mmol/L；③典型的糖尿病症状+葡萄糖负荷后2 h 血糖≥11.1 mmol/L；④典型的糖尿病症状+HBAIC＞6.5%。

1.4.4.4 肥胖：参考《中国超重/肥胖医学营养治疗指南（2021）》：体重指数（BMI）：实际体质量（kg）/［身高（m）］2。中国成年人BMI范围为18.5～22.9 kg/m2，≥23.0 kg/m2为超重；23.1～24.9 kg/m2为肥胖前期；25.0～29.9 kg/m2为一级肥胖；≥30.0 kg/m2为二级肥胖。

1.4.5 质量控制：所有参与该课题研究的成员均为神经专科护理人员，2名是国家脑心健康管理师，从事国家脑卒中筛查项目工作，项目开始前项目负责人对组员进行多次线上、线下针对项目研究方案及数据材料收集整理的培训，考核合格后方可参与项目研究。

1.4.6 伦理要求：开展研究前该项目已经通过医院伦理委员会的审查批准，项目研究中向研究对象认真履行告知义务，在征求许可后签署知情同意书，再继续后续的调查研究，研究过程中严格保护研究对象的隐私权，所得数据一律保密于课题组内。

1.5 统计学方法 本研究共收集到5 000例研究对象的临床资料，采用SPSS 24.0 统计学软件进行整理与分析，满足正态分布的计量资料用均数±标准差（±s）描述，不满足正态分布的计量资料用四分位间距描述。2 组间数据的比较和多组间均数间比较采用方差分析，多组间率的比较、定性资料用卡方检验。临床指标发生脑卒中的风险程度用二元多因素logistic回归模型进行分析，因变量以BaPWV值=1 750 cm/s为分界线，判断研究对象是否存在脑卒脑卒中险，脑卒中各相关风险因素指标为自变量，检验水准α=0.05。

2 结果

2.1 不同组别研究对象年龄与性别分布分析 参照KAWAI等［20］研究，根据BaPWV检测结果将研究对象分为脑血管健康人群组（BaPWV＜1 750 cm/s）和脑卒中高危风险组（BaPWV≥1 750 cm/s），2 组性别和年龄比较差异均有统计学意义（P＜0.001）。见表1。

表1 2组年龄、性别比较Table 1 Comparison of age and gender of the two groups

2.2 将臂踝脉搏波传导速度四分位分组后各项临床指标比较 根据四分位法将测量BaPWV的卒脑卒中险筛查人群分成4组，即将BaPWV≤1 263 cm/s 设 为Q1 组，1 263＜BaPWV≤1 410 cm/s 为Q2 组，1 410＜BaPWV ≤1 600 cm/s 为Q3 组，BaPWV ＞1 600 cm/s为Q4组。比较Q1～Q4 4组人群的一般资料及临床基础指标，结果显示，临床指标中性别、年龄、身高、体质量、收缩压、舒张压、BMI、TC、TG、LDL-C、HDL-C、FBG、HbA1c、Hcy、UA、和BaPWV 在Q1～Q4 组间比较差异有统计学意义（P＜0.001）。见表2。

表2 BaPWV四分位分组后各项临床指标比较Table 2 Comparison of clinical indexes after BaPWV quartile grouping

2.3 各临床指标与动脉硬化指标BaPWV 的logistic回归分析 以参加脑卒中筛查的人群是否存在脑卒中发病风险（BaPWV值≥1 750 cm/s或＜1 750 cm/s）为二分类因变量，赋值以0=无脑卒中发病风险，1=有脑卒中发病风险。将BaPWV值作为因变量，Q1～Q4组间比较差异有统计学意义的临床指标作为自变量，建立二元多因素logistic 回归模型，分析临床指标发生脑卒中的风险程度，结果显示性别、年龄、收缩压、FBG、Hcy、UA与脑卒中风险指标存在明显相关性。见表3。

表3 脑卒中相关危险因素logistic回归分析Table 3 logistic regression analysis of risk factors related to stroke

3 讨论

动脉硬化是目前全球心脑血管疾病人群患病和死亡的主要因素，当起源于主动脉弓、颈或颅内血管的溃烂以及典型狭窄的动脉粥样硬化斑块的脂质核心暴露在血流中时，就会形成血栓，这可能是由于斑块纤维帽的炎症和溃疡引起的。动脉血管硬化是反映脑卒中患者大动脉血管健康状况的重要依据，KI 等［21］研究表明，动脉硬化是血管老化的早期表现之一，从组织病理学的角度来看，动脉中膜变性伴弹性纤维破裂会促进动脉粥样硬化的形成，进而增加脑卒中的发病风险，可见动脉硬化通常先于结构壁的改变，对动脉硬化进行早期检测并进行早期干预，有利于维护动脉管壁的正常结构，改善动脉管壁弹性，降低动脉粥样硬化形成概率，减少脑卒中发病的因素。

有学者对日本社区居民进行了长达7.1 a的观察与随访［22］，纳入的研究对象为40岁以上无心脑血管疾病史的受试者，用Cox比例风险模型对2 916名受试者的BaPWV值与心脑血管发病风险之间的关系进行预测，结果表明随着BaPWV 数值的升高，脑血管疾病的发病率呈线性增加（P＜0.001）。在缺血性脑卒中的预防与治疗中，BaPWV数值的高低能够直观地反映脑血管动脉硬化的病理生理程度，表明BaPWV是预测脑卒中的一个有价值的标志物［23］。

根据文献［24］资料，将BaPWV=1 750 cm/s作为预测脑卒中的截断值，将脑卒中筛查人群分为健康组和风险组，分析入组人群年龄和性别分布情况，发现风险组人群平均年龄远高于健康组人群，表明年龄可能是BaPWV 的影响因素。在性别分布中，3 045 例男性中515 例（16.91%）属于脑卒中高危风险组，1 955 例女性中193例（9.9%）属于高危风险组，表明男性比女性更容易发生动脉硬化。KI等［21］研究表明，随着年龄的增长男性血管僵硬度比女性快，当女性绝经后动脉硬化会快速发展。关于性别在BaPWV 中的差异性，不同的研究者有不同的说法，有研究［25］认为，BaPWV在性别中的差异仅存在于80岁之前。

本研究根据四分位法将研究对象BaPWV值进行分组，横向比较Q1～Q4 各组临床指标，从表1～2 可以看出，在BaPWV 四分位分组中，各临床指标，如性别、年龄、身高、体质量、收缩压、舒张压、BMI、TC、TG、LDL-C、HDL-C、FBG、HbA1c、Hcy及UA差异均有统计学意义（P＜0.001），脑卒中相关风险因素的二元多因素logistic 回归分析显示，性别、年龄、收缩压、FBG、Hcy、UA与脑卒脑卒中险指标存在明显相关性，提示性别、年龄、收缩压、FBG、Hcy、UA 是脑卒中发病风险的独立危险因素。从操作层面分析，BaPWV 值是通过传感器采集肱动脉和胫后动脉收缩压，压力探头在一段血管上记录两个脉搏波的时间差以及两个压力探头的距离，以获得反映生理和病理状态下动脉血管的僵硬度和扩张性，可以更直观地反映出患脑卒中的危险性［26］。

本研究运用动脉硬化检测仪筛选出脑卒中险筛查人群中患脑卒中高危风险人群，并对临床指标进行统计，分析临床指标与脑卒中高危风险的相关性，为后续临床干预试验的开展奠定基础。