急性穿支動脈腦梗死患者早期神經功能惡化列線圖的建立與驗證

步紅靜，馬娜，張盼盼，劉遠洪

目的 探討急性穿支動脈腦梗死（penetrating artery infarction，PAI）患者早期神經功能惡化（early neurological deterioration，END）的危險因素、建立列線圖模型并對其進行評價。

方法 回顧性納入2021年1月—2023年2月 陽市人民醫院急性外側豆紋動脈及腦橋旁正中動脈腦梗死患者，入院后5 d內NIHSS評分增加≥2分的患者納入急性腦梗死后END組；入院后5 d內NIHSS評分增加＜2分的患者納入非END組。按7∶3的比例將數據集隨機劃分為訓練集和測試集，測試集用來評估模型性能。在訓練集中，用R（4.2.3）軟件行單因素分析，對于P＜0.10的變量采用最小絕對收縮和選擇運算（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回歸、logistic回歸分析篩選出PAI患者發生END的獨立危險因素，最后構建列線圖預測模型。分別對訓練集和測試集采用ROC曲線及其AUC評估模型的區分度，采用決策曲線分析（decision curve analysis，DCA）評估模型的臨床實用性，采用校準圖評估模型準確度。

結果 共納入400例急性外側豆紋動脈或腦橋旁正中動脈腦梗死患者，其中男性261例（65.25%），年齡64（56～70）歲；END組135例（33.75%），非END組265例（66.25%）。訓練集中急性PAI患者280例，94例（33.57%）發生END；測試集120例，41例（34.17%）發生END。訓練集中11個變量（P＜0.10）進入LASSO回歸，篩選出5個變量：入院時舒張壓、糖尿病病史、吸煙史、中性粒細胞與淋巴細胞比值、梗死灶最大直徑。多因素logistic回歸分析顯示，中性粒細胞與淋巴細胞比值（OR 40.85，95%CI 13.34～196.43，P＜0.01）、糖尿病病史（OR 24.10，95%CI 6.92～106.30，P＜0.01）、吸煙史（OR 6.16，95%CI 1.54～28.39，P=0.01）、梗死灶最大直徑（OR 4.93，95%CI 1.35～19.82，P=0.02）是PAI患者發生END的獨立危險因素，納入列線圖。采用Bootstrap法進行內部驗證，分別繪制訓練集及測試集的ROC曲線、校準曲線、DCA曲線。訓練集和測試集ROC的AUC分別為0.88、0.87；校準圖預測值與實際值一致性較好、DCA曲線顯示預測模型臨床實用性較高。

結論 中性粒細胞與淋巴細胞比值、吸煙史、糖尿病病史、梗死灶最大直徑是急性PAI患者發生END的獨立危險因素，列線圖預測模型具有一定的臨床實用價值。

卒中是導致中國人口死亡的首要原因[1]，其防治工作被列為健康中國行動的重要內容，也被認為是《“健康中國2030”規劃綱要》的重要組成部分[2]。急性腦梗死后早期神經功能惡化（early neurological deterioration，END）對患者預后具有十分重要的影響[3]，且大部分患者的原因尚不明確[4]。

列線圖是將多個風險因素轉化為連續評分系統的圖形統計工具，可使臨床醫生對預測模型的結果快速解讀，對患者進行風險評估。目前，列線圖廣泛應用于預測癌癥預后，如胃癌、結直腸癌等[5-7]。急性穿支動脈腦梗死（penetrating artery infarction，PAI）后易發生END，發生率高達17%～75%[8]。既往列線圖預測PAI患者發生END的影響因素研究較少，且大多數為單因素研究[9]，全面性和深度較為局限。因此，本研究旨在探討急性PAI（外側豆紋動脈或腦橋旁正中動脈）患者發生END的危險因素，建立列線圖預測模型并對預測模型進行評估。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象 回顧性納入濮陽市人民醫院神經內科2021年1月—2023年2月收治的急性PAI患者。納入標準：①急性發病，癥狀發生后72 h內入院，存在神經功能缺損[10]；②年齡18～85歲；③腦梗死診斷符合《中國急性缺血性腦卒中診治指南2018》[11]；④經頭顱DWI證實病變在腦橋旁正中動脈或外側豆紋動脈供血區。排除標準：①同時存在的腦橋旁正中動脈或外側豆紋動脈供血區以外的腦梗死；②臨床資料不完整；③接受溶栓或血管內治療；④伴嚴重感染或心臟、肝臟、腎臟功能不全；⑤診斷為嚴重癡呆及精神疾病。

1.2 基線資料收集 一般資料收集包括性別、年齡、BMI、穿支動脈梗死部位（腦橋旁正中動脈或外側豆紋動脈）、入院時收縮壓和舒張壓、既往史（高血壓、糖尿病、冠心病、血脂異常、卒中、吸煙、飲酒、抗血小板治療、雙聯抗血小板用藥）。

實驗室指標包括入院24 h內抽血檢查。收集患者中性粒細胞與淋巴細胞比值、空腹血糖、TG、糖化血紅蛋白、HDL-C、LDL-C、尿酸、胱抑素C、D-二聚體、Hcy、纖維蛋白原等指標。影像學指標包括入院48 h內行頭顱MRI檢查，收集患者DWI檢查的梗死灶最大直徑[14]；收集患者DWI檢查的梗死灶最大面積。收集患者入院第1天NIHSS評分。根據相關文獻將END定義為患者入院后5 d內NIHSS評分較基線NIHSS評分增加≥2分[8，15-16]。變量篩選、列線圖建立與評價流程圖如圖1所示。

1.3 統計學方法 數據統計分析采用R（4.2.3）軟件。按7∶3的比例將數據集隨機劃分為訓練集和測試集。在訓練集中，采用Kolmogorov-Smirnov檢驗進行數據的正態性分析。正態分布的連續變量以表示，兩組間比較采用t檢驗；非正態分布的連續變量以M（P25～P75）表示，兩組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗。分類變量以例和率（%）表示，兩組間比較采用χ2檢驗。預測模型的建立及驗證：將訓練集中P＜0.1的變量進入最小絕對收縮和選擇運算（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回歸的進行10折交叉驗證篩選預測變量，隨后采用多因素logistic回歸分析最終篩選出急性PAI發生END的獨立危險因素，采用R（4.2.3）軟件及rms包建立列線圖。在訓練集和測試集中，使用Bootstrap法（1000次）進行內部驗證，并繪制出校準圖評估模型的一致性；繪制ROC曲線，以AUC值評估模型的區分度。繪制DCA曲線評估模型臨床實用性。P＜0.05表示差異有統計學意義。

2 結果

2.1 基線資料比較 共納入400例急性PAI（外側豆紋動脈或腦橋旁正中動脈腦梗死）患者，其中男性261例（65.25%），年齡64（56～70）歲；END組135例（33.75%），非END組265例（66.25%）。訓練集中急性PAI患者280例，94例（33.57%）發生END；測試集120例，41例（34.17%）發生END。

2.2 訓練集中END組患者和非END組患者臨床資料比較 單因素結果分析顯示，納入訓練集的患者年齡、入院時舒張壓、糖尿病病史、吸煙史、入院第1天NIHSS評分、中性粒細胞與淋巴細胞比值、Hcy、纖維蛋白原、梗死灶最大直徑差異有統計學意義（P＜0.05），其他資料無統計學差異（P＞0.05）（表1）。

表1 訓練集中END組患者和非END組患者基線特征Table 1 Baseline characteristics of patients in the END group and non-END group in the training set

2.3 訓練集患者發生END的預測因素篩選 將訓練集中P＜0.10的變量進行LASSO回歸分析，通過交叉驗證得到最優模型時λ=0.03。圖2A為篩選變量的系數路徑圖，圖2B為交叉驗證圖。結果顯示，11個變量最終產生了5個非0系數的預測因素：入院時舒張壓、糖尿病病史、吸煙史、中性粒細胞與淋巴細胞比值、梗死灶最大直徑。

圖2 使用LASSO回歸篩選變量的結果Figure 2 Results of variable screening by using LASSO regression

2.4 多因素logistic分析END的危險因素 以急性PAI患者是否發生END為因變量，單因素和LASSO回歸篩選的5個因素為自變量進行多因素logistic回歸分析，進入logistic回歸之后，最終結果顯示糖尿病病史、吸煙史、中性粒細胞與淋巴細胞比值、梗死灶最大直徑是急性PAI患者發生END的獨立危險因素（P＜0.05）（表2）。

表2 END相關危險因素的logistic分析Table2 Logistic analysis of risk factors associated with END

2.5 列線圖的建立與驗證

2.5.1 列線圖的建立 基于糖尿病病史、吸煙史、中性粒細胞與淋巴細胞比值、梗死灶最大直徑，建立急性PAI患者發生END的預測模型（圖3）。

圖3 急性PAI患者發生END的風險列線圖Figure 3 A nomogram of END in patients with acute PAI

2.5.2 預測模型的驗證與評價 采用Bootstrap自抽樣法進行1000次重抽樣，繪制訓練集和測試集ROC曲線（圖4），得到訓練集AUC0.88（95%CI0.83～0.89），測試集AUC0.87（95%CI0.83～0.89），表明模型具有良好的區分度。4項獨立危險因素ROC曲線見圖5，中性粒細胞與淋巴細胞比值（AUC0.98，95%CI0.96～0.99）、糖尿病病史（AUC0.83，95%CI0.78～0.88）、吸煙史（AUC0.69，95%CI0.64～0.74）、梗死灶最大直徑（AUC0.57，95%CI0.50～0.65），對END的影響程度依次為中性粒細胞與淋巴細胞比值＞糖尿病病史＞吸煙史＞梗死灶最大直徑。

圖4 訓練集ROC曲線（A）和測試集ROC曲線（B）Figure 4 ROC curve (A) for the training set and ROC curve (B) for the test set

圖5 獨立危險因素的ROC曲線Figure 5 ROC curve of independent risk factors

采用圖形校準法評估模型校準度，校準曲線顯示平均絕對誤差為0.03和0.04，表明急性PAI發生END的預測值與實際值一致性較好（圖6）。

圖6 訓練集校準曲線（A）和測試集校準曲線（B）Figure 6 Calibration curve (A) for the training set and calibration curve (B) for the test set

DCA曲線顯示，訓練集中在0.08～0.86范圍內凈收益值較高，測試集中在0.10～0.87范圍內凈收益值較高（圖7）。

圖7 訓練集DCA曲線（A）和測試集DCA曲線（B）Figure 7 DCA curve (A) for the training set and DCA curve (B) for the test set

3 討論

腦梗死極易致殘、致死，給患者、家庭和社會帶來了沉重的負擔。PAI為中國缺血性卒中亞型（Chinese ischemic stroke subclassification，CISS）分型中較為常見的分型，常累及腦橋旁正中支、大腦中動脈深穿支、脈絡膜動脈、丘腦膝狀體動脈及丘腦穿通動脈[17-18]。PAI區最常位于基底節，其次為腦橋[19]。本研究建立了預測急性PAI（外側豆紋動脈或腦橋旁正中動脈）患者發生END的列線圖模型，為避免使用傳統logistic回歸分析預測因子過擬合和偏態分布的缺點，通過LASSO方法縮小回歸系數，最終基于多因素logistic回歸分析篩選預測因素，并繪制列線圖[20]。

炎癥反應是腦梗死后缺血損傷的重要機制[21]。Wang[22]等發現中性粒細胞與淋巴細胞比值升高是急性卒中相關性肺炎的獨立危險因素，可導致患者預后不良。Gong[23]等研究顯示中性粒細胞與淋巴細胞比值升高可能與END相關。本研究顯示中性粒細胞與淋巴細胞比值升高是PAI患者發生END的獨立危險因素，且較其他因素影響更甚。有研究指出中性粒細胞與淋巴細胞比值可能是一項簡易指標，可評估急性腦梗死患者病情嚴重程度，對急性腦梗死后神經保護的治療起指導作用[24]。因此，應該重視這一因素，防止急性腦梗死進一步惡化。

約1/3的卒中患者合并糖尿病，易發生應激性高血糖，可能導致END[25-27]。急性缺血性卒中患者院內死亡風險與血糖呈正相關，END風險增加的可能有以下原因。第一，高血糖可導致血管內皮細胞間黏附分子-1表達增加，破壞血管內皮功能，加速腦梗死病程進展。而腦梗死所致的應激反應可使血糖進一步升高，最終導致END的發生[28]。第二，糖尿病患者的高血糖狀態可使金屬蛋白酶9的生成增加，導致炎癥細胞浸潤增多，血腦屏障受損；同時，高血糖狀態可降低超氧化物歧化酶活性和腦組織對大量氧自由基的清除能力[29]，增加血腦屏障的通透性，最終導致神經功能缺損加重。既往研究認為中性粒細胞與淋巴細胞比值的升高是高血糖缺血性卒中患者不良結局的獨立風險指標，支持炎癥可能是促進高血糖合并腦梗死患者神經功能惡化的一個重要因素[30]。還有研究表明糖尿病可增加缺血性卒中的復發率[25]。本研究顯示糖尿病是急性PAI發生END的獨立危險因素，因此，控制糖尿病患者的血糖水平對于減少急性PAI患者END的發生是有益的，但具體的控制水平仍需進一步探討。

吸煙是急性腦梗死的危險因素之一，長時間、大量吸煙或被動吸煙均可增加腦梗死患者的死亡和發病風險[28，31]。Larsson等[32]的研究發現吸煙與小血管缺血性卒中相關，可能是香煙煙霧中的氧化性氣體（如一氧化碳）和有害的顆粒物（如尼古?。┑葘е卵軆绕ぜ毎δ苷系K、脂質氧化、血小板活化、炎癥、凝血功能增強及血栓形成，增加了腦梗死發病風險。此外，尼古丁可提高交感神經興奮性，減少腦血流量，加重腦組織的缺血程度，進一步惡化神經功能[33]。本研究發現吸煙史是急性PAI患者發生END的獨立危險因素，戒煙有助于缺血性卒中患者降低致殘率和死亡率。

本研究發現梗死灶最大直徑是急性PAI患者發生END的獨立危險因素。周娟等[34]的研究發現梗死灶直徑是急性穿支動脈型疾病患者病情進展的獨立危險因素，與本研究結果相似。因此，梗死灶最大直徑可預測急性PAI患者是否發生END，幫助臨床醫生快速判斷是否需要再通治療[35]。

長期高血壓可導致腦血管壁硬化、纖維素樣變性或玻璃樣變性，減緩腦血流速度，造成腦組織缺血和缺氧；同時還可導致腦血管拉長、移位、扭曲和逆行，減少腦血流量，增加腦梗死的發病風險。既往研究表明入院舒張壓是單發皮質下小梗死發生END的獨立危險因素[36]，本研究應用LASSO回歸篩選變量時，訓練集中END組入院時舒張壓高于非END組；但在logistic回歸中舒張壓偏高不是急性PAI患者發生END的獨立危險因素。這可能是由于在logistic回歸模型中，其他因素的影響更為顯著，導致入院時舒張壓這一因素沒有顯現出其獨立影響。另外，各因素之間存在差異也可能對結果產生影響。

本研究存在一些局限性。首先，本研究樣本量相對較少，并且為單中心回顧性研究。未來需要多中心、大樣本量、前瞻性的研究全面、準確地揭示相關規律。其次，梗死灶最大直徑和最大面積是通過電腦測量工具測量的，可能存在一定的誤差。此外，雖然本研究收集了各種臨床急性PAI患者的數據，但是由于數據缺失太多、圖像模糊、病例資料不完整等因素，僅納入了外側豆紋動脈或腦橋旁正中動脈梗死的患者。未來需繼續收集其他PAI患者的相關數據，深入研究該領域，獲得更精確的結果。

綜上所述，本研究成功構建了預測急性PAI患者END風險的模型并對其進行了評價，該模型在臨床實踐中具有良好的實用性，能夠為醫生提供直觀的診療依據，準確預測急性穿支動脈患者發生END的風險。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突。