骨骼肌质量和肌肉力量对缺血性脑卒中患者神经功能的预测效能评价

吴登宠 邵湘芝 朱烈烈

脑卒中发生4 h后肌肉组织结构即发生适应性变化，包括运动单位数量减少，肌肉质量减少在内的变化甚至可以延续至脑卒中后6 个月。且这种变化是双侧的，不能完全用中央皮层的缺陷来解释[1]。这种脑卒中后特有的全身肌肉丧失和功能下降现象在脑卒中发生后发生率在14%～52%[2]。目前其确切的发生机制还不清楚[3]。可能的影响因素除了脑卒中本身，还与脑卒中后营养不良、偏瘫后卧床、活动减少、继发性骨质疏松等有关[4]。在肌肉含量减少的情况下，脑卒中本身的神经功能缺损可能进一步加重，而神经功能障碍又可使活动下降，从而加速肌肉减少的进程，两者之间相互影响，形成恶性循环。基于此，有学者进行了脑卒中后肌肉特性与神经功能预后之间关系的初步研究[1，2，5～7]，研究成果为脑卒中后骨骼肌的系统研究奠定了基础，也为基于肌肉变化指标进行早期预测脑卒中后遗症的程度提供了线索。

肌肉系统的变化通常由骨骼肌质量、肌肉力量和体能状况这三个不同维度的指标来量化和评估[8]。基于脑卒中患者体能状况指标采集的客观困难，本研究选取相对易于检测的肌肉含量和肌肉力量作为评估参数，通过前瞻性队列设计来探索其与缺血性脑卒中患者康复期神经功能之间的关系，并在此基础上量化骨骼肌质量和肌肉力量对神经功能预后的预测效能。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选择2022年11 月至2022年12 月温州市中医院收治的缺血性脑卒中患者作为研究对象进行随访追踪，最终纳入117名，其中男性42名、女性75名。纳入标准如下：①年龄＜85 岁；②符合中国脑血管病诊断标准（2019版）[9]的缺血性脑卒中诊断标准；③磁共振成像或计算机断层扫描确诊的首次单侧梗塞；④脑卒中发病2～4 周内；⑤认知正常，能够配合完成研究所需要的评估指令。排除标准如下：①恶性肿瘤、各种慢病加重期；②近期服用影响肌力药物；③双侧肢体残疾。剔除与脱落标准如下：①治疗过程中病情加重者；②未遵医嘱而影响结果分析者；③过程中发生明显不良事件者；④由于其他不能预料的原因中断研究或失访患者。本研究获得了本院伦理委员会的批准，所有患者均签署知情同意书。

1.2 方法

1.2.1 资料收集 以医院信息数据库或在入院当时测量取得患者基线资料，包括年龄、性别、身高、体重、体重指数（body mass index，BMI）、吸烟、饮酒史、合并症情况、国立卫生研究院脑卒中量表（national institutes of health stroke scale，NIHSS）评分[10]等。其中合并症情况以年龄校正的查尔森合并症指数（age-adjusted Charlson comorbidity index，aCCI）分级[11]来表示。将合并症程度分为3 个等级，即无/轻度合并症（aCCI评分为0～1分）赋值为1，中度合并症（aCCI 评分为2～3 分）赋值为2，严重合并症（aCCI评分≥4分）赋值为3[12]。

1.2.2 肌肉特性评价指标 ①肌肉质量：采用双生物电阻抗分析仪进行测量，获得的四肢骨骼肌含量（appendicular skeletal muscle mass，ASM）是双上肢及双下肢骨骼肌肌肉含量之和并以身高进行校正。校正公式为：ASM/Ht2。男性ASM/Ht2＜7.0 kg/m2，女性ASM/Ht2＜5.7 kg/m2判定为低肌肉质量[13]。②肌肉力量：患者端坐，屈膝屈髋90°，屈肘90°，手持握力计记录健侧握力值，各测量三次取最大值。男性握力＜28.0 kg，女性握力＜18.0 kg判定为低肌肉力量[13]。

1.2.3 mRS评分及分组 所有患者在发病后3 个月进行改良Rankin 量表（modified Rankin scale，mRS）评分[14]。以mRS≥3 分为预后不良，mRS＜3 分为预后良好[15]。

1.3 统计学方法 采用IBM SPSS26.0 统计学软件进行数据分析。正态分布的计量资料以均数±标准差（±s）表示，两组间比较采用独立样本t检验；其他分布的计量资料以中位数（四分位数）表示，两组间比较采用秩和检验。计数资料以百分比表示，组间比较采用χ2检验。采用Pearson相关分析指标之间的相关性；将经过单因素分析筛选出来的有意义的变量（以P＜0.1 为界值）纳入多因素logistic回归分析；以受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线评估变量对结局的预测效能。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 缺血性脑卒中患者神经功能预后不良发生风险的单因素分析 根据脑卒中后3 个月mRS 的评分分组，预后不良组共54 例，预后良好组63 例。缺血性脑卒中患者神经功能预后不良发生风险的单因素分析见表1。

表1 缺血性脑卒中患者神经功能预后不良发生风险的单因素分析

由表1可见，与预后良好组相比，预后不良组年龄较大、NIHSS 评分较高，低肌肉质量的患者比例、低肌肉力量的患者比例以及同时合并低肌肉质量与低肌肉力量的患者比例均较高；而ASM/Ht2和握力均数则较低（t分别=3.55、4.94，χ2分别=7.27、20.35、11.51，t分别=-4.40、-9.56，P均＜0.05）。两组患者在性别构成、吸烟、饮酒、BMI、aCCI分级方面比较，差异均无统计学意义（χ2分别=0.85、0.42、0.62，Z=-0.33，t=1.96，P均＞0.05）。

2.2 ASM/Ht2和握力与mRS 的相关分析 校正年龄、性别和BMI 后，相关分析显示ASM/Ht2、握力与mRS 评分呈负相关（r分别=-0.56、-0.74，P均＜0.05）。

2.3 神经功能预后不良发生风险的logistic回归分析 以P＜0.1 为界值，将年龄、aCCI 分级和NIHSS评分作为协变量，以ASM/Ht2和握力作为自变量，以发生预后不良为应变量，纳入多因素logistic回归分析，见表2。

表2 ASM/Ht2和握力对预后不良发生风险的logistic回归分析

由表2 可见，校正各协变量后，ASM/Ht2和握力大是神经功能预后不良发生的独立保护因素（OR分别=0.64、0.54，P均＜0.05）。

2.4 ASM/Ht2和握力对神经功能预后的预测特性见表3和图1

图1 握力和ASM/Ht2的ROC曲线

表3 ASM/Ht2和握力预测神经功能预后的ROC统计值

由表3 可见，握力的AUC 明显大于ASM/Ht2，差异均有统计学意义（Z=3.50，P＜0.05）。握力预测神经功能预后的最佳截断值为24.01 kg，灵敏度为79.63%，特异度为85.71%。ASM/Ht2预测神经功能预后的最佳截断值为5.70 kg/m2，灵敏度为72.22%，特异度分别为61.90%。

3 讨论

脑卒中后肌肉系统的变化特征与脑卒中临床结局事件之间具有很多共同的影响因素，比如老龄、代谢失调、骨质疏松、肥胖、虚弱、营养不良等临床状态[16～18]，成为严重影响老年人群生活质量和预后的病理生理基础[19～21]。以脑卒中后肌肉系统的变化为切入点，探讨其与脑卒中患者神经功能的关系并量化其对神经功能预后的风险，对于后续精准定位相应的干预靶点，促进脑卒中患者的康复有重大意义。

对于肌肉系统的评价和量化，目前可以借鉴肌少症的诊断标准，依据最新的定义，主要依赖于肌肉质量、肌肉力量和体能这三个维度的评估参数[13]。与其他疾病不同，脑卒中患者基于本身的特点，常常无法完成评估体系中体能状况这个维度的指标，故本研究选取肌肉质量和肌肉力量两个指标来量化脑卒中后患者肌肉减少的程度。既往研究及指南表明，对于脑卒中患者两者有较好的信度和效度来反映神经功能结局[1，22～24]。

脑卒中患者的预后评价目前有多种功能评估量表可以使用，其中mRS比较常用[25]。虽然mRS量表只有6 个等级，但其与脑卒中病理水平的测量指标的相关性较高，且具有良好的效度和接受度，是一种有效便捷的工具[26]。本研究选取mRS评分作为评估神经功能的结局变量，并参照同类研究[15]，将截断值3 分作为预后的分组依据。

本研究所有纳入患者中，同时合并肌肉质量下降及肌肉含量下降的比例为29.06%，这个数值介于同类研究的中位数水平[3，17，27]。在不同研究中，脑卒中后肌肉减少发生率的异质性是普遍现象，其原因可能与纳入人群、地区、种族差异等有关，也可能与不同研究选取的肌肉评估指标不同有关，比如有研究将脑卒中患者的体能状况以肌少症五条目量表（sarcopenia-five，SARC-F）评分来代替[28]，虽然其被认为可准确识别躯体功能受损，在共识中也有被推荐[24]。但SARC-F 诊断灵敏度低，且属于主观性问卷调查，准确性依赖于患者及陪护人员的主观认知，本研究由于前期预试验中患者配合度欠佳，故为保证研究的信度，舍弃了此项指标。

本次研究结果显示与预后良好组相比，预后不良组肌肉质量和肌肉力量下降的比例明显更高，且ASM/Ht2和握力水平较低，初步反映肌肉衰减与神经功能预后之间的关系。在校正影响因素之后，ASM/Ht2、握力仍与神经功能评分呈负相关，相关系数不低。这些发现提示脑卒中发病后早期的肌肉衰减评价指标对康复期（3 个月后）的神经功能评分存在影响效应。本次研究进一步观察到肌肉质量、肌肉力量两个指标对模型的贡献不同，即对于神经功能不良预后结局的发生，肌肉衰减发生时，内部两个指标效应的权重不一致，握力比肌肉质量可能起更大的作用。

本研究ROC曲线分析结果显示握力和ASM/Ht2的AUC 分别为0.89和0.71。对于肌肉质量，这是一个中等偏上的区分度，而对于握力则再次表明其预测神经功能不良结局的表现优异，区分度明显优于肌肉质量。同时握力的灵敏度和特异度也较均衡，较肌肉质量有显著优势。该结果为临床上量化骨骼肌质量和肌肉力量对脑卒中患者神经功能预后的预测效能提供了直接依据，目前未见同类研究。

本研究还存在一些局限性。首先，本研究数据来源单一，结果的代表性存在一定的局限性。同时限于条件，本研究尚无法纳入影响结局的全部变量，如代谢指标、药物治疗、饮食、康复训练等。其次，研究随访时间不足，缺乏对相关指标的动态观察，有待于后续研究进行补充。