基于思維導圖聯合定量化預測模型對缺血性腦卒中合并吞咽障礙病人的護理實踐

周南香，馮國琴，劉美華，明雨雁，李 浩，吳玉琴，于小敏，錢志慧

腦卒中是一種因腦血管阻塞或破裂引起腦組織損害的腦血液循環障礙性疾病，具有高發病率、高致殘率、高致死率的特點，目前中國承擔著世界上最大的卒中負擔[1]。缺血性腦卒中是指腦動脈局部供血突然減少或完全中斷致使腦組織軟化壞死，占所有腦卒中病人的75%～85%[2]。缺血性腦卒中會引起病人神經系統功能缺損，其中吞咽障礙是最常見的臨床癥狀和后遺癥之一。卒中后吞咽障礙指卒中導致支配吞咽運動的神經、肌肉及口、咽、喉、食管等處病變引起的吞咽運動障礙，臨床常表現為飲食障礙或不便、飲水嗆咳、進餐時間延長、自主咳嗽等，可導致營養不良、脫水、心理障礙、吸入性肺炎等并發癥，甚至出現窒息危及生命，因此如何防控卒中后吞咽障礙一直是臨床研究的熱點[3-4]。

列線圖是一種建立在多因素回歸方程基礎上，納入多個危險指標并以直觀圖形來預測風險的模型，其定量化預測結局事件的臨床價值受到越來越多的關注[5]。思維導圖是一種應用于記憶、學習的思考輔助工具，可通過中心關鍵詞以輻射的方式將零散的知識點逐級連接，有利于知識點的記憶和理解[6]。目前尚未有思維導圖聯合列線圖預測模型用于臨床護理的報道，基于此，本研究擬在單因素和logistic回歸多因素分析的基礎上建立預測缺血性腦卒中后吞咽障礙的列線圖模型，并設計相關思維導圖，旨在為改善卒中病人預后提供科學參考。

1 對象與方法

1.1 研究對象 順序選取2017年6月至2019年6月我院收治的缺血性腦卒中病人作為研究對象。納入標準：(1)符合《中國急性缺血性腦卒中診治指南2014》[7]中診斷標準，并經顱腦CT、MRI等檢查明確為缺血性腦卒中；(2)年齡≥18歲。排除標準：(1)出血性腦卒中者；(2)認知功能障礙和感覺性失語未能配合檢查者；(3)嚴重心、肺、肝、腎功能損害；(4)其他系統性神經疾病導致的吞咽功障礙者；(5)腦卒中發病前已存在飲水嗆咳、吞咽困難者；(6)病情極危者。共納入357例病人，年齡48～82歲。采用留一法將病人分為建模集(n=283)和驗證集(n=74)。

1.2 吞咽障礙篩查 于所有病人入院治療后24 h內進行吞咽功能篩查，首先對病人意識狀態、自主咳嗽能力、是否存在流涎、呼吸困難、飲食水嗆咳、吞咽延遲、構音障礙等情況進行檢查，如有異常判定可能存在吞咽功能障礙，再進一步進行洼田飲水試驗，篩查結果為3～5級者為吞咽障礙[8]。

1.3 觀察指標 通過醫院信息系統收集臨床資料，具體納入信息包括性別、年齡、吸煙、高血壓、糖尿病、高血脂、冠心病、發病次數、病變部位(基底節區、側室旁、腦干、額葉、顳葉、頂葉、枕葉、小腦、丘腦)、美國國立衛生研究院量表(National Institutes of Health stroke scale,NIHSS)評分和格拉斯哥昏迷量表(Glasgow coma scale,GCS)評分。

1.4 統計學方法 采用χ2檢驗、logistic回歸分析、C-index和ROC曲線分析。

2 結果

2.1 缺血性腦卒中后吞咽障礙的單因素分析 357例病人發生卒中后吞咽障礙共58例(16.2%)，其中建模集44例，基于此將建模集病人分為吞咽障礙組(n=44)和非吞咽障礙組(n=239)，結果顯示，2組年齡、高血壓、糖尿病、腦干梗死、NIHSS評分、GCS評分差異均有統計學意義(P<0.01)(見表1)。

表1 缺血性腦卒中后吞咽障礙的單因素分析[ n；百分率(%)]

2.2 缺血性腦卒中后吞咽障礙的多因素logistic回歸分析 以吞咽障礙發生情況為因變量(發生=1，未發生=0)，以吞咽障礙組和非吞咽障礙組單因素分析中有統計學意義的6個項目為自變量(年齡：≥60歲=1，<60歲=0；高血壓：是=1，否=0；糖尿?。菏?1，否=0；腦干梗死：是=1，否=0；NHISS評分：≥12分=1，<12分=0；GCS評分：<10分=1，≥10分=0)，進行二分類logistic回歸分析，結果顯示，年齡≥60歲、高血壓、糖尿病、腦干梗死、NIHSS評分≥12分、GCS評分<10分均為缺血性腦卒中后吞咽障礙的獨立危險因素(P<0.05～P<0.01)(見表2)。

表2 缺血性腦卒中后吞咽障礙的多因素logistic回歸分析

2.3 預測缺血性腦卒中后吞咽障礙的列線圖風險模型建立與驗證 基于篩選出的獨立危險因素，建立預測缺血性腦卒中后吞咽障礙的列線圖模型(見圖1)，通過將建模集原始數據重復抽樣1 000次(Bootstrap法)對模型進行內部驗證，外部驗證通過驗證集驗證，結果顯示，建模集和驗證集的C-index指數分別為0.816(95%CI：0.761～0.849)和0.782(95%CI：0.736～0.818)，2組校正曲線均與標準曲線擬合較好(見圖2)，AUC分別為0.882和0.822，證明本次模型具有良好的預測精準度。

2.4 思維導圖設計 以缺血性腦卒中后吞咽障礙為中心關鍵詞設計思維導圖，通過列線圖個體化預測評分，針對危險指標給予相應護理措施，并對病人進行危險分層：低危(總分<160分)，相對低危(總分160～<187分)，相對高危(總分187～<215分)，高危(總分≥215分)(見圖3)。

3 討論

正常吞咽是一種將食物從口腔運送到胃內、同時保護氣道的順序活動過程，腦卒中可引起自主性皮質吞咽控制中心與球核連接的皮質球路徑受阻，從而易造成吞咽障礙[9]。AL-KHALED等[10]報道卒中病人出現吞咽障礙的概率約為25%，而在MOURO等[11]報道中甚至高達50%。本次研究中缺血性腦卒中后吞咽障礙的發生率為16.2%，與以上存在偏差，可能是由于樣本種族與數量、資料來源、測試方式等存在差異所致，但均提示缺血性腦卒病人是吞咽障礙的高風險人群，掌握誘發吞咽障礙的危險因素對病人的預后至關重要。

本研究采用單因素和多因素回歸分析法，篩選出年齡≥60歲、高血壓、糖尿病、腦干梗死、NHISS評分≥12分、GCS評分<10分均為缺血性腦卒中后吞咽障礙的獨立危險因素(P<0.05～P<0.01)。EHSAAN等[12]報道，年齡與吞咽障礙的發生風險呈正相關關系，與本文結果一致。吞咽是一種需腦部高級神經功能參與的復雜的生理反射過程，隨著年齡的遞增，高級神經功能減弱，口咽喉等部位發生退行性改變，咽縮肌無力，卒中后易引起吞咽反射功能平衡失調，影響吞咽功能的啟動和協調，最終導致吞咽障礙。郝文杰等[13]研究顯示，高血壓、糖尿病與卒中后吞咽障礙顯著相關，與本文一致。分析原因可能是高血壓會加速血管硬化，是引起缺血性腦卒中腦損傷的重要危險因素，而口咽部肌群受周圍神經支配，糖尿病病人多數存在周圍神經病變，導致肌纖維易發生萎縮，對外界刺激反應減弱從而易形成吞咽困難。張國棟等[14]研究顯示，腦干梗死病人更易發生吞咽障礙，與本文一致?？赡苁怯捎谀X干內存在舌咽神經、迷走神經等與吞咽功能密切相關的神經核團和纖維分布，腦干卒中可累及附近控制吞咽的腦干束、核和延髓內的吞咽中心，故易發生吞咽障礙[15]。本研究中還發現吞咽障礙組中NHISS評分≥12分和GCS評分<10分的病人比例顯著高于非吞咽障礙組，與國內外文獻[16-17]基本一致。NIHSS評分是目前被普遍采納、可信有效的綜合性腦卒中量表，分值與病人神經功能缺損程度呈正相關關系，GSC量表通過對病人睜眼反應、語言反應和肢體活動情況進行評分量化評估意識障礙程度，分值越低代表意識障礙越嚴重[18-19]。NHISS評分≥12分和GCS評分<10分反映了病人神經功能缺損和意識障礙較為嚴重，一旦損傷涉及吞咽活動的皮質高級中樞、腦干吞咽中樞和傳入傳出神經等，極易造成吞咽障礙。

本研究基于篩選出的危險因素建立了預測缺血性腦卒中后吞咽障礙的列線圖模型，為保證預測的準確性，避免過度擬合，本文采用多種驗證途徑針對模型進行了預測效能檢驗，結果顯示建模集和驗證集的C-index指數分別為0.816(95%CI：0.761～0.849)和0.782(95%CI：0.736～0.818)，校正曲線均與標準曲線擬合較好，AUC分別為0.882和0.822，系統證明了模型具有較高的預測效能。而陳捷等[20]也根據臨床診斷的歷史數據嘗試構建了基于徑向基函數神經網絡的腦卒中后吞咽障礙智能診斷模型，并通過已有病例樣本訓練和驗證模型證明了模型具有較高診斷分型準確率，但人工智能建模邏輯復雜，使用繁瑣，且不具備明確的危險指標和預測能力。相較而言，本文構建的列線圖模型可清晰反映各項卒中后吞咽障礙危險因子的影響程度，具有使用方便、直觀連續的優勢。臨床可根據病人在列線圖中的各項指標獲取相應賦分值，通過函數轉換關系得出缺血性腦卒中后吞咽障礙的預測概率，從而完成對病人吞咽情況的個體化、定量化預測。

此外，本研究設計的思維導圖，以列線圖中的危險指標和預測總分為基礎，由中心關鍵詞發散出2級分支，將卒中病人劃分為4個危險分層，并針對病人各項指標情況羅列出一系列護理措施。思維導圖將復雜的信息轉化為高度組織性的圖形，可幫助護理人員記憶理解，建立綜合分析的思路，有利于對卒中病人并發吞咽障礙的防控和把握護理工作的重點和方向。

綜上，年齡≥60歲、高血壓、糖尿病、腦干梗死、NHISS評分≥12分、GCS評分<10分均為缺血性腦卒中后吞咽障礙的獨立危險因素，基于危險因素建立的列線圖模型可有效預測和量化卒中后吞咽障礙的風險，聯合思維導圖有助于護理人員記憶和理解模型的臨床意義，從而進一步改善缺血性腦卒中病人的預后。本次研究的局限性在于：(1)樣本量有限，且僅收集單中心病人的臨床資料，無法代表其他中心病人的臨床特點，數據存在一定程度的偏倚；(2)吞咽功能測試方法單一；(3)危險因素對卒中后吞咽障礙的影響機制尚未完全明確，故本次護理模型尚需納入更大樣本、更敏感的測試方法、更明確的影響因子的研究予以進一步驗證。