NLR 联合PLR 对缺血性脑卒中后抑郁的预测作用

陈 坤，陈 韵，谭思由，罗文明，王桂斌

（1.湖南师范大学附属第二医院神经内科，长沙 410003；2.湖南师范大学附属第一医院麻醉科，长沙 410005）

卒中后抑郁（Post-Stroke Depression，PSD）是脑卒中常见的并发症之一，大约有1/3 的患者在脑卒中后5 年内会发生PSD［1］。PSD 可使脑卒中患者症状恶化，导致患者回归社会的能力降低，并增加患者自杀的风险等严重后果［2］。因此准确的预测、识别，并及时的给予干预对患者的预后至关重要。目前有大量研究表明，炎症机制是PSD 的重要发病机制之一［3］，但是炎症因子的检测需要一定的专业设备并且检测费用较为昂贵，故寻找经济、实惠的检测指标成为临床的迫切需求。NLR 和PLR是近些年来新兴起的炎症指标，经过国内外文献学习，我们发现NLR 及PLR 单独预测卒中后发生PSD 的研究时有报道，但将其联合起来对卒中后预测PSD 的发生却鲜有研究。因此，本次我们将研究入院后24 小时内血清NLR 联合PLR 对卒中后3 月时PSD 的预测作用。

1 资料与方法

1.1 研究对象 选取就诊于我院神经内科的缺血性脑卒中患者为研究对象，时间跨度为2019 年1 月～2020年12 月，共306 名，其中男性199 名，女性107 名，年龄65.84±12.33 岁。其中缺血性脑卒中的诊断符合2018版中国急性缺血性脑卒中诊治指南规定的诊断标准［4］。排除标准：①患者有抑郁症病史；②有意识障碍、失语和痴呆的患者；③有血液系统疾病病史；④患有COPD、心力衰竭、肝功能衰竭、肾功能衰竭或者存在其他严重慢性疾病的患者。

1.2 抑郁评估 患者卒中3 月时通过再次住院或者门诊等形式随访评价其抑郁状态。根据HAMD-17 抑郁量表评价结果将所有卒中患者分为PSD 组（得分＞7分）和非PSD 组（得分≤7 分）。

1.3 研究指标 收集入住我科患者的人口学资料（包括年龄、性别、婚姻）、脑血管病相关危险因素（包括吸烟史、饮酒史、脑血管病史、高血压史、糖尿病史、高脂血症等）、入院24h 内实验室检查数据（NLR、PLR、C 反应蛋白、血糖、胆固醇、甘油三酯、白蛋白、糖化血红蛋白等）以及入院时的美国国立卫生研究院卒中量表（National Institute of Health Stroke Scale，NIHSS）评分结果。

1.4 统计学方法 数据的分析采用SPSS 26.0 软件，首先对计量资料进行正态性检验，符合正态分布数据采用均数±标准差表示，同时对两组间行t 检验，否则对不符合正态分布的数据采用中位数（M）和四分位数（P25%-P75%）表示，同时对两组间行Mann-Whitney U 检验；计数资料则以例数（n）和百分比（%）表示，同时对两组间行χ2检验。对有统计学意义的因素采用多因素logistic 回归分析找出PSD 的独立危险因素，同时采用SPSS 软件绘制出ROC 曲线，将预测概率数据导入MedCalc v19.7.0 软件，得出各指标的曲线下面积（AUC），当AUC 值越接近1 时，预测作用越大，并由此分析NLR与PLR 对PSD 的预测作用。

2 结果

2.1 PSD 组与非PSD 组临床基线特征 临床基线结果提示，白蛋白、NLR、PLR、NIHSS 评分两组间差异有统计学意义（P＜0.05），其他相关危险因素两组间均无统计学意义（P＞0.05）。结果见表1。

2.2 PSD 相关危险因素的多变量logistic 分析 对具有统计学意义的PSD 危险因素进行多变量logistic 分析，结果发现：NIHSS 评分、NLR 以及PLR 为PSD 的独立危险因素。结果见表2。

表1 PSD组与非PSD组临床基线特征［n（%）］

表2 PSD相关危险因素的多变量logistic分析

2.3 NLR 和PLR 对PSD 的预测作用 将NLR 和PLR 进行多变量logistic 分析，得出联合变量的预测概率，然后根据SPSS 软件绘制关于NLR、PLR 以及NLR联合PLR 的受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic curve，ROC 曲线）。结果见表3、图1。

表3 各预测因子的ROC曲线分析

3 讨论

PSD 为脑卒中的常见并发症之一，具有“三高”特点，即高发病率、高致残率、高死亡率。目前诊断PSD 仍主要依靠相关抑郁量表，但这种诊断通常具有较大的滞后性，所以我们根据PSD 的炎症机制，通过血常规中相关简便、易得的客观检测指标来预测PSD 的发生，从而为提前识别并对其进行干预，以此降低PSD 的发病率。

缺血性脑卒中发生后，缺血再灌注损伤会产生一类蛋白水解酶，即MMPs，它是破坏血脑屏障（BBB）的重要物质之一。中性粒细胞是重要的炎性物质，当损伤产生后，中性粒细胞随即通过趋化作用到达损伤部位，而中性粒细胞是MMP-9 的重要的来源之一，而且反过来MMP-9 还可通过一系列作用增加中性粒细胞的趋化作用，增加病灶处中性粒细胞的浓度。MMP-9 可导致BBB被严重破坏，从而导致脑水肿，反过来加重卒中的严重程度。有研究表明，卒中程度越重，越易发生PSD。［5］中性粒细胞还可分泌多种炎性因子，比如IL-6［6］等，而这些炎症因子长期作用于单胺神经递质系统，会产生毒副作用，从而导致相关神经递质含量下降，引起抑郁，这也从另一面解释了卒中早期不是抑郁的发病高峰期的原因。此外中性粒细胞还可以分泌活性氧等物质，导致一系列氧化应激反应的产生，这也是导致PSD 发生的重要机制之一［7］。淋巴细胞作为白细胞的另一个重要组成成分，分为T 淋巴细胞和B 淋巴细胞，通常介导固有免疫反应，它计数的降低表明机体处于病理性应激状态，且反映了机体的生理压力增加［8］，提示机体预后不良。NLR 结合了炎症反应与应激反应两种免疫途径，反映了机体内中性粒细胞与淋巴细胞的平衡，易获取且趋于稳定。故本研究将中性粒细胞与淋巴细胞综合起来，形成NLR 值。研究结果表明：NLR 为PSD 的独立危险因素之一，且ROC 曲线提示：NLR 预测PSD 的AUC 值为0.673，Cut-Off 值为5.45，即当入院24h 小时NLR 值大于5.45时，可较好的预测卒中后3 月时PSD 的发生。

PLR 为另一种新近出现的炎症指标，在预测PSD的发生上也是一个较好的指标。本研究ROC 曲线提示：PLR 预测PSD 的AUC 值为0.790，Cut-Off 值为128.55，即当入院24h 小时PLR 值大于128.55 时，可有效的预测卒中后3 月时PSD 的发生。当急性脑卒中发生后，炎症反应在梗死区域剧烈发生，产生大量的细胞因子，5-羟色胺（5-HT）等炎性因子，而这些炎性因子在抑郁症的发生中起到重要的作用［9］。同时5-HT 可促进血小板的活化，同时还可加速血小板的聚集形成血栓，增加梗死面积及严重程度，活化的血小板还可以通过致密颗粒释放大量的5-HT，继续作用于未活化的血小板促使其活化，活化的血小板在抑郁症中发挥了重要的作用［10-11］。所以我们认为PLR 在PSD 的发生过程中具有较好的预测作用。Huang 等［12］人通过对363例急性缺血性脑卒中患者进行了1 月随访发现，PLR 为PSD 的独立危险因素，并且发现入院时高PLR 值可较好的预测PSD 的发生，这也与本研究结果一致。

图1 NLR、PLR、NLR联合PLR预测PSD的ROC曲线

综上所述，NLR 和PLR 均能独立预测PSD 的发生，而由于PSD 的病理生理过程复杂，且受个人情况、环境因素、生活方式等等因素影响，存在较大的个体化差异，导致单一指标的波动较大，故我们进一步探讨了NLR 与PLR 联合指标对PSD 的预测作用。通过ROC 曲线分析发现：两者联合指标的AUC 值为0.863，敏感性79.50%，特异性83.80%，比单独的NLR 和PLR 指标预测性更好。这为PSD 的早期预测并及时干预提供了方向。

本研究还存在一定的局限性，例如：样本量较少，且排除了失语、交流困难的患者，存在有选择偏倚的因素；同时本研究仅检验了入院24h 的血常规数据，由于PSD 患者的病程通常较长且NLR、PLR 处于变化中，今后我们还需要对其进行动态性监测；此外由于本次纳入的患者普遍处于轻度抑郁状态，无法进行抑郁严重程度的研究。因此，我们更需要进行大规模、多中心的且多时间段的研究进一步明确其对PSD 的预测作用。