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动脉瘤性蛛网膜下腔出血后发生脑积水危险因素分析及预测模型构建

2024-05-10郝广志张冰莹孟露露李媛媛董玉书

临床军医杂志 2024年4期
关键词:格拉斯哥脑积水脑室

郝广志, 张冰莹, 孟露露, 李媛媛, 何 旭, 李 菲, 齐 芯, 董玉书

北部战区总医院 神经外科,辽宁 沈阳 110016

蛛网膜下腔出血占所有中风的5%,主要病因是动脉瘤破裂[1-2]。动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aneurysmal subarachnoid hemorrhage,aSAH)是一种发病率和死亡率均较高的疾病,严重威胁患者的生命安全[1,3]。慢性脑积水通常发生在蛛网膜下腔出血后14 d,是aSAH后常见的并发症,住院时间长,再入院率高[4-5]。慢性脑积水在大多数情况下还会导致严重的认知缺陷和预后不良[6]。有研究表明,脑积水事件的发生风险因aSAH患者而异,涉及多种风险因素[7]。然而,现有的与脑积水相关的临床评分系统还无法准确评估脑积水事件的发生率[8]。因此,迫切需要一种准确的临床预测模型来评估慢性脑积水的发生,为神经外科医师提供治疗决策。本研究旨在分析aSAH后发生脑积水的危险因素并构建预测模型。现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选取北部战区总医院2023年6—12月收治的671例aSAH患者为研究对象。纳入标准[1]:通过CT或腰椎穿刺诊断为aSAH;通过脑血管造影或CT血管造影确认aSAH病因;临床记录完整或缺失数据少于10%。排除标准[2]:颅内肿瘤或脑出血所致脑积水;既往行开颅手术且有严重神经损伤;未行开颅夹或介入栓塞术。将慢性脑积水事件定义为aSAH后3个月随访的终点[9],根据是否发生脑积水将患者分为脑积水组和非脑积水组。患者及其家属均签署知情同意书。本研究经医院伦理委员会批准(Y2023-081)。

1.2 资料收集 收集患者的临床特征、实验室检查及影像学资料,包括性别、年龄、吸烟史、饮酒史、高血压病史、糖尿病史、动脉瘤位置、入院时格拉斯哥昏迷评分、改良Fisher分级、是否行脑室外引流、是否行腰椎穿刺、凝血酶原时间、国际标准化比值及脑脊液葡萄糖含量[10-16]。

1.3 预测模型构建与评估方法 对两组的变量差异进行分析,再对差异有统计学意义的变量进行逐步逻辑回归分析。在确定独立危险因素的基础上构建临床预测模型,采用可视化处理生成列线图。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线初步判断模型的区分度,通过H-L拟合度检验评价校准度。通过决策曲线分析法评价预测模型的临床预测价值,其中,决策曲线下面积越大表示患者的临床净收益率越高。

1.4 统计学方法 采用R 4.2.1统计学软件对数据进行处理。计数资料以例(百分率)表示,组间比较采用χ2检验或Fisher精确检验。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 aSAH后发生脑积水的危险因素单因素分析 89例(13.3%)患者在aSAH后3个月内发生脑积水,582例(86.7%)患者未发生。与非脑积水组比较,脑积水组患者的年龄更大,后循环动脉瘤更多,入院时格拉斯哥昏迷评分、改良Fisher分级、脑室外引流发生率更高,脑脊液葡萄糖含量更低,差异有统计学意义(P<0.05)。见表1。

表1 aSAH后发生脑积水的危险因素单因素分析

2.2 预测模型的构建及可视化 动脉瘤位置、格拉斯哥昏迷评分、改良Fisher分级、脑室外引流情况、脑脊液葡萄糖含量是aSAH后发生脑积水的独立预测因子(P<0.05)。见表2。采用这5个独立预测因子构建预测模型并进行可视化展示。见图1。

图1 aSAH后发生脑积水的独立预测因子构建的预测模型的列线图

表2 aSAH后发生脑积水的危险因素多因素逐步Logistic回归分析

2.3 模型评估 模型的ROC曲线下面积为0.826(95%可信区间0.781~0.869),显示模型具有良好的区分度。见图2。H-L拟合度检验可知,预测概率与实际概率具有较高吻合度,平均绝对误差为0.008,表明新建模型具备较高的校准能力。见图3。

图2 aSAH后发生脑积水的预测模型的ROC曲线

2.4 临床有效性评价 与全不治疗、全治疗比较,应用列线图预测模型在阈概率处于0.05~0.65之间时对患者进行治疗可为患者带来净收益。见图4。

图4 aSAH后发生脑积水的预测模型的临床有效性评价

3 讨论

在aSAH后,脑积水的发生率较高,慢性脑积水患者往往预后较差,预期寿命较短[15]。有研究报道,aSAH住院患者发生慢性脑积水可导致住院时间延长,并增加重症监护时间[17]。因此,神经外科医师必须尽早识别潜在的高危脑积水患者并进行早期预防干预。但目前尚缺乏准确的脑积水风险预测模型[12],因此,为aSAH患者建立一个可靠、便捷的预测模型可以帮助临床医师及时评估脑积水的风险。

本研究构建的预测模型显示,慢性脑积水有5个显著的预测指标:动脉瘤位置、格拉斯哥昏迷评分、改良Fisher分级、脑室外引流情况、脑脊液葡萄糖含量。既往研究报道,改进的Fisher评分和格拉斯哥昏迷评分均是评估脑积水事件预测能力较好的因子[10,18]。动脉瘤破裂的位置与脑积水发生率之间的关系一直存在争议[12]。本模型显示,后循环动脉瘤的脑积水发生率高于前循环动脉瘤。一种解释是后循环动脉瘤的位置更靠近第三和第四脑室,动脉瘤破裂后形成的血肿更容易阻碍和干扰脑脊液循环,降低蛛网膜下腔对血凝块的吸收和分解速度,最终导致慢性脑积水的发病率更高[11]。此外,后循环出血更容易进入基底池和脑室形成血凝块[12]。相反,前循环动脉瘤的脑积水发生率较低可能是由于在外侧和半球间裂形成血凝块的机会较低[11]。需要脑室外引流的患者发生脑积水的概率明显大于不需要脑室外引流的患者,这可能是受到脑室内血肿的影响。脑室外引流手术的最佳时机存在争议,有学者认为,在治疗破裂动脉瘤之前放置脑室外引流可能会造成颅内压下降,引起破裂动脉瘤周围的压力突然下降,最终导致再出血[19]。因此,何时进行脑室外引流需要进一步研究。在本模型中,脑脊液葡萄糖含量<2.2 mmol/L的患者发生脑积水的可能性是脑脊液葡萄糖含量>3.9 mmol/L的患者的3倍左右。然而,脑脊液葡萄糖含量与脑积水发生之间关系的潜在机制尚不清楚[20],需要进一步基础研究进行探索。

综上所述,后循环动脉瘤、入院时格拉斯哥昏迷评分高、改良Fisher分级3~4级、需要进行脑室外引流、脑脊液葡萄糖含量降低是影响aSAH后脑积水发生的独立危险因素,以此建立的预测模型具有较好的区分度和校准度,临床预测价值较高。本研究具有一定的局限性:首先,建立的预测模型可能不适用于其他区域临床中心的患者;其次,该方法本质上是回顾性和观察性研究,不可避免地会出现抽样误差和一些重要数据的缺失。

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