基于Logistic回归构建脑卒中后吞咽障碍的预测模型

孙彩杰，占婷婷，王丽丽，王 燕

（1.安徽中医药大学护理学院，安徽合肥 230000 ；2.安徽中医药大学第一附属医院脑病三科）

脑卒中是当今世界最主要的死亡原因[1]，在中低收入的发展中国家有85%以上的死亡是由脑卒中引起的[2]。吞咽障碍是脑卒中后常见的症状，发生率大约为29%～81%[3]，而吞咽障碍又会伴随吸入性肺炎、误吸、窒息、营养不良等严重并发症[4,5]；这些并发症是导致脑卒中患者住院时间延长、生活质量下降、康复进程缓慢乃至死亡的直接原因，因此对脑卒中患者进行危险因素的早期筛查可能有助于识别并保护有吞咽障碍隐形风险的患者，从而减少脑卒中患者不良预后结局的发生。然而目前现存的临床研究大多聚焦于脑卒中后吞咽障碍的治疗与护理角度，关于危险因素的探讨较少且结果不一致[6,7]；周南香[8]学者仅仅针对缺血性脑卒中建立了预测模型且预测因子的纳入不够全面。因此本研究旨在收集、完善脑卒中后吞咽障碍的危险因素，利用Logistic回归分析构建列线图预测模型并验证其预测效能，以期为临床决策提供参考。

1 对象与方法

1.1 研究对象

选取2021年5月～2022年5月在安徽省中医院脑病中心住院的脑卒中患者，样本量的确定是根据每个自变量所需要的事件数（events per variable，EPV）原则计算的。一般认为，Logistic回归分析的样本量应为自变量个数的5～10倍[9]。本研究初步拟定自变量个数为14个，样本量为70～140个；为防止数据丢失及其他意外情况，故本研究共纳入研究对象个数为160个。研究对象的纳入标准：（1）符合中华医学会第四届全国脑血管学术会议修订的《各类脑血管疾病诊断要点》中关于脑卒中的诊断标准[10]，且经影像学证实为脑卒中；（2）吞咽功能障碍出现在脑卒中发生后；（3）年龄≥18周岁。排除标准：（1）患有影响吞咽功能的口腔、咽部等其它疾病；（2）严重心、肺、肝、肾等脏器功能损害者；（3）脑卒中发生前就存在吞咽功能不良者；（4）智力障碍者。

1.2 研究方法

通过对既往的研究进行文献整理分析出可能的预测因子，包括基本资料：年龄、性别、职业、受教育程度；疾病相关资料：美国国立卫生研究院卒中量表（national institute of health stroke scale，NIHSS）评分、肌力、日常生活活动能力评定（activities of daily living，ADL）评分、病变部位、病灶大小、卒中类型、气管插管、复发、构音障碍和低蛋白血症。所有患者均经洼田饮水试验和容积-粘度吞咽试验评估为吞咽功能障碍，随后根据预测因子收集患者入院时的各项评分、检查报告结果和病历信息。

1.3 统计分析方法

运用SPSS 26.0软件进行统计分析。计量资料用均数±标准差表示，满足正态分布的用t检验，不满足的用非参数检验；计数资料用率表示，采用χ2检验或Fisher精确概率法。根据单因素分析结果进行二元Logistic回归分析，筛选出有统计学意义（P＜0.05）的独立危险因素；随后使用R软件中“rms软件包”（http://www.r-project.org/）绘制列线图实现对预测模型的可视化呈现。通过计算建模组和验证组的受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）下面积（area under curve，AUC）来评估预测模型的准区分度。使用协调指数和自举样本的校准曲线图来评估列线图的性能，绘制临床决策曲线（decision curve analysis，DCA）分析评价预测模型的临床有效性。

1.4 伦理学考虑

本研究已经过安徽省中医院伦理委员会审查批准（2022MCZQ11）。

2 结果

2.1 研究对象的基本特征

纳入的160例脑卒中患者中，男性94例，女性66例，平均年龄为61.86±13.44岁，发生吞咽障碍的有51例，发生率为31.9%。

2.2 单因素分析结果

与非吞咽障碍组相比，吞咽障碍组年龄、NIHSS评分、肌力、ADL评分、病变部位、合并气管插管、多发病灶、合并低蛋白血症比例较高，具有统计学意义（P＜0.05）；而性别、职业、受教育程度、卒中类型、是否复发、合并构音障碍相比无统计学意义（P＞0.05），见表1。

表1 脑卒中患者发生吞咽障碍风险的单因素分析

2.3 二元Logistic回归分析结果

以是否发生吞咽障碍做为因变量，单因素分析中有统计学意义的（年龄、NIHSS评分、肌力、ADL评分、病变部位、合并气管插管、多发病灶、合并低蛋白血症）因子作为自变量，进行Logistic回归分析，具体赋值记录见表2。结果显示，年龄、NIHSS评分、肌力、ADL评分、病变部位、合并低蛋白血症是脑卒中后发生吞咽障碍的独立危险因素（P＜0.05），见图1。

表2 赋值记录

图1 Logistic回归分析结果的可视化

2.4 列线图预测模型的建立

基于Logistic回归分析结果，开发了包含年龄、NIHSS评分、肌力、ADL评分、病变部位、低蛋白血症6个预测因子的列线图预测模型，见图2。

图2 预测脑卒中后发生吞咽障碍风险的列线图模型

2.5 模型的验证

为进一步验证模型的性能，采用 Bootstrap 法将建模集原始数据重复抽祥1000次，随机抽取各组样本量的70%构建模型内部验证集，对建模集和内部验证集进行验证。结果表明，建模集和内部验证集的 ROC 曲线下面积分别为0.924和0.838（图3、4）。2组数据模型校准曲线与实际曲线重合良好（图5、6）。临床决策（decision curve analysis，DCA）曲线（图7）中有两条参考线，一条是无任何治疗下的参考线（斜率为0），其净收益为0；另一条是所有患者均接受治疗的参考线（切线斜率为负值的长线），净收益随着阈值概率的增加而减小；本预测模型几乎在所有阈值概率下都有较高的净受益率，说明该模型临床效益较好。

图3

图4

图5

图6

图7

3 讨论

Logistic回归分析属于广义线性回归分析模型的范畴，它有助于疾病的诊断和数据挖掘[11]，能预见出现不良预后的风险并予以警示作用，从而使医务人员及早采取干预措施。列线图是预测模型的简单图形表现形式，用于计算未来发生某种疾病或事件的概率[12]，目前已有较多研究将Logistic回归分析与列线图相结合建立用于预测疾病走向的临床模型[13-15]。本研究Logistic回归分析结果显示：高龄[OR=2.23，95%CI（1.35，7.73）]、NIHSS评分[OR=11.40，95%CI（2.63，17.04）]、肌力[OR=9.39，95%CI（7.51，12.93）]、ADL评分[OR=3.28，95%CI（2.60，5.58）]、以脑干为主要受累的病变部位[OR=5.98，95%CI（3.58，8.23）]、合并低蛋白血症[OR=7.48，95%CI（3.29，18.99）]是脑卒中患者发生吞咽障碍的独立危险因素。随后以危险因素为依据构建脑卒中后吞咽功能障碍的列线图预测模型，经过验证显示建模集的AUC值为0.924，验证集的AUC值为0.838，说明模型的判别能力较好；同时建模集和验证集的校准曲线均显示模型具有良好的拟合度。

研究指出[16]，随着年龄的增长，人体的吞咽功能会经历生理和解剖学上的变化，具体表现为食管上括约肌和咽部的协调性减弱、口面部肌肉收缩强度下降；加之脑卒中会造成病人的脑细胞量减少，对外界的刺激反应不敏感从而带来咽部感觉受损、咽反射障碍，加速了吞咽相关感觉功能的退化；这与之前学者所报道的吞咽困难的发病率随着年龄而上升的结果一致[17]。另外年龄的增长也会导致全身肌力下降，而口咽力量与全身肌肉的力量密切相关；脑卒中病人存在运动神经和周围神经的损害，原动肌活化减少，使随意运动能力明显减退；吞咽活动受周围神经支配，因此较难实现正常的吞咽和吸收摄取功能[18]。Wakabayashi H学者[19]使用相同的吞咽困难评估方法调查了237名社区和住院的老年人，发现ADL与吞咽困难独立相关。ADL分值越低表示患者的自理能力越差，说明脑卒中对患者的神经系统功能损伤越严重，干扰了脑细胞的重塑和分化，使代偿能力变差[20]，加速了吞咽功能的恶化。NIHSS评分是目前信效度较高的脑卒中量表，本研究结果显示NIHSS评分≥15分可预测脑卒中后吞咽障碍的发生可能，这与先前Paciaroni[21]的研究结果一致；也有学者指出NIHSS评分≥12分即可有效预测脑卒中后吞咽障碍[22]，但与本研究结果差异不大，均属于中重度脑卒中患者；因此可见脑卒中的严重程度与吞咽障碍的发生可能呈正相关。吞咽反应产生于脑干吞咽中枢，而且脑干周围传导神经纤维密集，颅神经核团容易受损，因此脑干病变会减弱舌及两颊的敏感性，引发吞咽和喉肌功能障碍，导致脑干病变后吞咽障碍的发病率较高[23]。低蛋白血症指的是血浆白蛋白水平低于35g/L,表示患者存在营养不良状态；脑卒中因影响患者的食物摄入会增加营养风险，既往研究表明有16%～49%的急性脑卒中患者在入院时存在营养不良[24]；营养不良除了会影响机体的炎症反应以外还会导致肌肉量减少，继而出现肌力下降的恶性循环，不利于吞咽功能的恢复。

4 总结与展望

综上所述，高龄、合并低蛋白血症、高NIHSS评分、低肌力、以脑干为主要受累的病变部位和低ADL评分是脑卒中后发生吞咽障碍的独立危险因素。本研究构建的列线图模型有较好的预测效能，可为临床医护人员在脑卒中患者的早期康复进程中提供思路借鉴。此外，本研究没有将高血压、糖尿病列为危险因素进行探讨，这与先前学者的研究结果一致[25]，原因是高血压、糖尿病只是脑卒中的危险因素，目前并没有足够的证据证明其可单独造成吞咽障碍，故未来还需对这两项合并症进行更深一步的探讨。本研究存在的一些局限性，例如样本量较少且仅来自安徽省一所三级甲等中医院，模型的验证也仅采用了内部验证的方式；故未来还需进行多中心、大样本、外部验证的方式来进行模型的优化。