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中老年高血压病患者中重度脑白质高信号列线图模型的构建

2024-01-31徐瑞辰鄢潞潞郭炫汐林子贺庞华军

中风与神经疾病杂志 2024年1期
关键词:线图中重度白质

徐瑞辰, 赵 峰, 鄢潞潞, 郭炫汐, 林子贺, 庞华军

脑白质高信号(white matter hyperintensity,WMH)是脑小血管疾病的一种主要影像表现,既往称为缺血性脑白质病变(white matter lesions,WMLs)或脑白质疏松症(leukoaraiosis,LA),于上世纪80 年代由加拿大神经病学专家Hachinski 等[1]提出。WMH 整体发展缓慢,轻度的WMH 在中年相对健康群体中非常常见,其临床意义相对局限,中重度的WMH 与卒中、痴呆等关系更密切[2],常导致患者失能、死亡,有较为重要的临床意义。近年来国内外关于WMH 其严重程度的相关因素研究较多,但针对预测中重度WMH 的相关研究较少,暂时无法满足基层医院对于预测中重度WMH 风险的需要。Nomogram 模型是一种将Logistic 回归模型可视化的方法,近年来在多个领域展现出良好的效果,被广泛认可[3]。中老年高血压病患者是WMH 的高危人群[4],我国已进入快速老龄化阶段,且我国高血压人群基数庞大,中老年高血压病合并WMH的发病率呈升高趋势,因此本研究将以中老年高血压病合并WMH患者为研究对象,构建中老年高血压病患者存在中重度WMH的预测模型,旨在为基层医院临床筛查中重度WMH患者并制定个体治疗方案提供合理、可靠的评估工具。

1 资料和方法

1.1 研究对象

选择2022 年1 月—2023 年4 月在我院住院的中老年高血压病合并WMH 患者243 例进行回顾性研究,其中符合纳入标准患者198例。

1.2 纳入标准和排除标准

纳入标准:(1)年龄≥50 岁;(2)符合2019 版《高血压基层诊疗指南》[5]中原发性高血压的诊断标准且符合2021版《中国脑小血管病诊治专家共识》[6]中血管源性脑白质高信号诊断标准的患者;(3)患者一般资料齐全;(4)患者和(或)其家属知情同意且能配合本次研究。排除标准:(1)患者资料不齐全;(2)存在代谢性、中毒、免疫脱髓鞘、感染等其他非血管因素导致的WMH;(3)患者存在恶性肿瘤、严重感染、心肺功能不全、恶病质等。

1.3 方法

1.3.1 一般资料收集 收集入组患者病历资料:性别、年龄、吸烟史(既往连续或间断吸烟超过半年)、饮酒史(每周饮酒>1次,连续饮酒超过1年)、高血压病程、冠心病史、糖尿病史、认知障碍(简易智能状态检查量表显示存在轻度及以上认知障碍)、睡眠障碍史、受教育时间、体质指数(BMI)。

1.3.2 WMH 严重程度评估 头部MRI 平扫采用西门子Verio 3.0T 超导磁共振成像仪,8 通道相控阵头线圈为接收线圈,基于MRI T2WI 和FLAIR 影像,评估WMH 的严重程度。根据Fazekas[7]评分量表,由2 名高年资主治医师完成影像学诊断,意见不统一时与1 名副主任医师共同讨论决定。脑室旁白质与深部白质分别评价:(1)脑室旁白质病变:0 分,未发现病变;1 分,薄层的小帽状病变;2 分,圆滑的晕圈;3 分,延伸至脑深部白质区的不规则高信号。(2)深部白质病变:0 分,未发现病变;1 分,点状病变;2 分,病变开始融合;3 分,病变大面积融合。两部分得分相加计为总分,根据总分设为2 组:轻度组(0~2分);中重度组(3~6分)。

1.3.3 实验室结果收集 入院次日清晨收集患者空腹外周静脉血进行检测:糖化血红蛋白、总胆固醇、胆汁酸、同型半胱氨酸、C 反应蛋白、甘油三酯、胱抑素C、红细胞分布宽度。

1.4 统计学方法

采用SPSS 24.0 及R 软件(版本4.3.0)进行分析,计量资料中符合正态分布的采用()表示,不符合正态分布的采用M(P25,P75)表示,分别采用单因素方差分析与两独立样本t检验,计数资料用例数(%)表示,组间比较采用χ2检验;WMH 严重程度的影响因素采用二元Logistic 回归分析,诊断效能采用ROC 曲线分析,采用R 软件建立Nomogram 评分模型,采用校准曲线(Calibration Curve)、决策曲线(Decision Curve Analysis,DCA)、Bootstrap 自抽样法内部验证分析,评估Nomogram评分模型的诊断效能。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 两组患者一般资料及实验室资料的比较 共纳入198 例中老年高血压病患者,其中男性108 例,女性90 例;年龄50~95(67.65±11.06)岁。WMH 分组,其中轻度组92例,中重度组106例,中重度WMH 患者占比53.53%。轻度组与中重度组相比,性别、冠心病史、糖尿病史、睡眠障碍史、受教育时间、吸烟史、饮酒史、BMI 指数、糖化血红蛋白、甘油三酯、总胆固醇、胆汁酸、C 反应蛋白均无明显差异(P≥0.05),而年龄、高血压病程、胱抑素C、同型半胱氨酸、红细胞分布宽度存在明显差异(P<0.05)(见表1)。

表1 临床资料及实验室资料的单因素分析

2.2 WMH 严重程度的二元Logistic 回归分析 以单因素分析有统计学意义的临床相关因素作为自变量,以WMH严重程度作为因变量进一步行二元Logistic 回归分析,分析显示年龄、高血压病程、胱抑素C、血清同型半胱氨酸、红细胞分布宽度是WMH严重程度的独立影响因素(P<0.05)(见表2)。

表2 不同程度WML的二元Logistic回归分析

2.3 各危险因素对WMH 严重程度的诊断效能及预测列线图的建立与验证 包含上述独立危险因素,建立联合模型,绘制ROC 曲线,结果显示联合模型的诊断效能较好,曲线下面积(AUC)为0.815(95%CI0.756~0.874,P<0.001)(见图1)。通过R软件,将6 个变量纳入Nomogram 模型建模,构建出列线图(见图2)。每一变量都有相应的预测得分,将得分相加,所得总分即对应列线图下方的预测概率。经校准曲线分析,平均绝对误差为0.014,预测值与实际值之间差异的平方为0.000 33,90%的预测误差≤0.025(见图3),表明模型的准确性高;经DCA 分析(见图4)该模型的临床适用性广;经Bootstrap自抽样法进行内部验证,重复抽样1 000次的验证C指数=0.794,表明模型具有可重复性。

图1 联合模型预测中老年高血压人群存在中重度WMH的ROC曲线

图2 中老年高血压患者发生中重度WMH的列线图模型

图3 列线图模型预测中老年高血压病患者发生WMH风险的校准曲线

图4 列线图模型预测中老年高血压病患者发生WMH风险的决策曲线

3 讨 论

WMH 是脑小血管疾病的一种重要亚型,其发病机制及影响因素尚存争议,年龄与高血压是被广泛认可的危险因素[8],WMH 常导致患者致残、死亡,严重影响患者生活质量[9]。MRI 是目前诊断WMH 的重要手段与金标准,中老年高血压病患者的长期随诊治疗多在基层医院完成,但基层医院MRI设备普及率低,且MRI存在检查费高、预约时间长等问题。如何对于高危人群进行筛查,是临床关注的焦点之一,若尽快进行针对性干预可能会延缓WMH 的发展[10,11]。本研究探讨了中老年高血压病WMH 的独立影响因素,基于影响因素建立了预测模型并绘制出列线图,对于筛查中重度WMH患者有一定临床意义。

本研究通过二元Logistic 回归分析筛选出中老年高血压病患者WMH 的独立影响因素,其中年龄是WMH 的保护因素,既往研究也认为年龄是WMH的独立影响因素[12],有学者研究发现年龄90 岁以上的老年人缺血性WMH 的发病率近乎达到100%[8]。本研究发现高血压病程与WMH 严重程度相关,卜云翎等[13]认为相较于单纯的高血压,血压变异性更容易引起血管壁损伤,杨皓丞等[14]认为反杓型血压节律与WMH 相关,笔者推测高血压病程与WMH相关的原因可能与血压变异性控制不好有关。脑白质区由终末小动脉供血,几乎无侧支循环的建立,对于压力波动极为敏感,病理学研究发现长期频繁的血压波动可引起血液流体动力学的改变、血管内皮舒张性减低、血管壁通透性增加等病理改变[15],使脑组织血流减低、减慢及血脑屏障(BBB)受损[16],张丽梅等[17]认为缺血后的炎症反应最终可能加速WMH的进展。临床上高血压患者虽长期治疗,但客观存在漏服药物、用药时间不规律等现象,造成血压变异性相对较大,临床上若能尽量控制血压变异性,可能会延缓WMH 的发展,未来还需进一步研究。既往研究认为胱抑素C[18]、同型半胱氨酸[19]、红细胞分布宽度[20]与WMH 存在相关性,本研究也得出了相同的结论,通过监测并干预以上相关指标,可能对于延缓WMH 发展有一定的临床价值,未来还需更多前瞻性研究验证。本研究基于上述独立危险因素建立了预测模型,该模型对于中老年高血压病患者存在中重度WMH具有较高的预测价值(AUC=0.815),通过辅助临床进一步诊治,可能会延缓疾病的发展。

以往研究认为传统血脂指标与WMH 存在相关性[21],本研究发现甘油三酯、总胆固醇与WMH 无相关性,可能因本研究仅纳入了中老年高血压病患者,这类人群大多有应用他汀类等调脂药物的卒中二级预防经历,造成了结果的偏倚。

近年来部分学者应用影像组学预测WMH 的严重程度,显示出较好的预测效果[22,23]。但影像组学需要专业软件,学习曲线陡峭,在基层医疗机构应用困难。本研究发现的相关指标容易取得,列线图的使用简单便捷。如本研究中当患者年龄为66 岁(10 分)、高血压病程15年(12.5分)、有认知障碍(21分)、胱抑素C 为1 mg/L(25 分)、同型半胱氨酸为5 μmol/L(5分)、红细胞分布宽度为48 fl(18分),预后总分值为91.5 分,从列线图可知存在中重度WMH 的风险大约为85%。由此可见,该列线图模型可作为可靠的评估工具,适宜在基层医疗机构推广应用。

本研究的局限性:第一,本研究为单中心横断性研究,入选对象为中老年高血压病合并WMH 的患者,不能代表一般人群的情况,此外不能评价相关实验室异常指标持续时间及程度,所得结论可能较为片面。第二,Fazekas 评分量表是一种视觉等级量表,该量表操作简单、易于学习、掌握,却无法评估具体病变体积,无法进行定量分析。第三,本模型仅进行了内部验证,期待未来更大规模的前瞻性研究进行验证。

伦理学声明:本研究方案经由新疆生产建设兵团第八师总医院(石河子市人民医院)伦理委员会审批[批号:(2021)22号],患者均签署知情同意书。

利益冲突声明:所有作者均声明不存在利益冲突。

作者贡献声明:徐瑞辰负责实验方法的设计、实验数据分析、实验结果可视化、论文的撰写并修改;赵峰负责研究概念的生成、实验设计的验证并核实、研究课题监管并指导、论文的审核并修订;鄢潞潞负责资金的获取、资源的采集;郭炫汐负责数据收集、绘制图表;林子贺负责实验数据的整理并管理;庞华军负责实验设计的验证并核实。

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