腦出血患者血腫擴大的CT征象、參數表現及其相關的影響因素模型構建＊

宋承東 周 聰 李昌勇 王兆薇

1.潛江市中心醫院放射影像科 (湖北 潛江 433199)

2.潛江市中心醫院神經內科 (湖北 潛江 433199)

腦出血(ICH)是急性腦血管疾病中較為常見的一種，其危害性較嚴重，具有發病兇險、病情進展較快等特點，且具有高致殘率，致死率也較高，血腫擴大(HE)是導致患者病情更加嚴重、影響預后的關鍵原因[1]。臨床常通過早期HE對ICH患者神經功能惡化、死亡等進行預測，有效控制基礎血腫體積、防治早期HE對改善患者預后尤為重要[2]；因此，有效分析ICH患者HE的影響因素對臨床早期防治具有重要意義。ICH的臨床診斷主要依賴于電子計算機斷層掃描(CT)檢查，可能會出現提示HE的征象(如混合征、島征等)，在預測HE中具有一定評估價值[3-4]。但目前關于ICH患者HE的CT檢查表現及其相關的影響因素仍需進一步探討，基于此，本研究對124例ICH患者臨床資料進行分析研究，旨在為臨床早期診斷及防治ICH患者HE提供參考及理論指導，現對本研究內容作如下說明。

1 資料與方法

1.1 一般資料對于2020年1月至2023年1月在湖北省潛江市中心醫院接受治療的124例ICH患者的臨床資料進行回顧性分析，將發生HE的患者納入HE組(59例)，未發生HE的患者納入無HE組(65例)，兩組一般資料具體見表1。其中HE標準為：(1)血腫絕對體積增加了6mL或體積相對增加了33%；(2)兩次CT掃描血腫量增加12.5mL或相對體積增大40%[5]。湖北省潛江市中心醫院的醫學研究倫理委員會已對本研究試驗設計進行審核，并準許本研究。

表1 兩組一般資料、CT征象、參數表現比較

納入標準：ICH的診斷參照《中國腦出血診治指南(2019)》[6]中的相關內容；發病6h內入院者；無閉合性頭部外傷或顱腦外傷者；分別在6h內及發病24h內完成首次頭顱CT檢查及CT復查者；具備完整的臨床資料者等。排除標準：伴有陳舊性腦梗死者；有介入治療史或顱腦手術史者；伴有肝癌、胃癌等惡性腫瘤疾病者；發病時間不明確者；發病前14d內使用過抗血小板聚集或鎮靜催眠等影響凝血功能的藥物者等。剔除標準：同時參與其他試驗研究者。

1.2 研究方法與觀察指標

1.2.1 一般資料、CT征象、參數表現收集 所有資料均來源于湖北省潛江市中心醫院門診、電子病歷系統及影響檢查數據等，主要包括一般資料：性別、年齡、體質量指數(27.10～32.00kg/m2為肥胖，24.00～27.00kg/m2為超重，18.50～23.90 kg/m2為正常)、2型糖尿病史、入院時收縮壓(SΒP)、舒張壓(DΒP)、入院時格拉斯哥昏迷量表(GCS)評分[7](分值范圍為3～15分，分值越高，患者昏迷程度越低)、血腫位置、高血壓病史、基線血腫量、有無血腫破入腦室、周圍血腫、中性粒細胞與血小板比值(NPR)、部分活化凝血酶原時間(APTT)；CT征象：島征、漩渦征、黑洞征、混合征及聯合征象；參數表現：初診血腫體積、高低密度差?；颊呷朐簳r均進行顱腦CT檢查，使用儀器為GE Revolution ES128CT飛利浦brilliance 64排CT機，參數：管電壓120kV、螺距1.0、管電流200mA、矩陣512×512、層厚1.0mm。檢查時采用仰臥位，從患者第2頸椎至頭頂部進行掃描。獲取基線血腫量、血腫位置、有無周圍血腫、血腫破入腦室、CT征象及參數表現。入院后，于清晨抽取患者空腹靜脈血，取3mL用流式細胞儀(EasyCell 206M1，湖南唯公生物科技有限公司)6mL檢測中性粒細胞、血小板水平，并計算NPR(NPR=中性粒細胞/血小板)水平；另取3mL采用半自動血凝分析儀(OCG-101，廣州萬孚生物技術股份有限公司)檢測APTT。

1.2.2 ICH患者HE的危險因素分析 將1.2.1分析結果中具有統計學意義的因素納入多因素分析，ICH患者HE的危險因素采用多因素Logistic回歸分析法進行分析。

1.2.3 預測模型構建：根據1.2.2中的結果進行ICH患者HE預測模型的構建。

1.2.4 預測價值：模型對ICH患者HE的預測價值通過繪制受試者工作特征(ROC)曲線進行分析。

1.3 統計學方法本研究所使用的軟件為SPSS 26.0。符合正態分布的計量資料及計數資料分別以(±s)、[n(%)]表示，分別采用獨立樣本t檢驗及χ2檢驗進行組間數據的比較；等級資料采用秩和檢驗。采用多因素Logistic回歸分析法對ICH患者HE的危險因素進行分析，模型擬合度采用Hosmer-Lemeshow盡心檢驗。預測模型對ICH患者HE的預測價值采用MedCalc 11.4繪制ROC曲線進行分析，獲取其曲線下面積(AUC)、敏感度、特異度，檢驗水準α=0.05。有統計學差異用P<0.05進行表示。

2 結 果

2.1 兩組一般資料、CT征象、參數表現比較與無HE組比較，HE組入院時GCS評分較低；基線血腫量、初診血腫體積、全血NPR水平、高低密度差均較高；島征、漩渦征、黑洞征、混合征及聯合征象的患者占比分別為40.68%、44.07%、35.59%、52.54%及83.05%，均高于無HE組的7.69%、7.69%、4.62%、9.23%及20.00%(P<0.05)，而兩組性別、體質量指數、2型糖尿病史、高血壓病史、入院時SΒP、DΒP、血腫位置、有無周圍血腫、腫破入腦室、等比較，沒有統計學差異(P>0.05)。見表1。

2.2 ICH患者HE的危險因素分析多因素Logistic回歸分析結果顯示，ICH患者HE的獨立危險因素包括全血NPR水平高、初診血腫體積大、高低密度差大、島征、漩渦征、黑洞征、混合征及聯合征象(OR=1.575、2.406、1.408、1.929、2.713、2.784、2.195、2.633，P<0.05)。見表2。

表2 影響因素賦值表

表3 ICH患者HE的危險因素分析

2.3 預測模型的構建及評價將2.2中的因素納入Logistic回歸分析，構建回歸方程模型：logit(P)=-8.983+全血NPR水平×0.454+初診血腫體積×0.878+高低密度差×0.342+島征×0.657+漩渦征×0.998+黑洞征×1.024+混合征×0.786+聯合征象×0.968。評價ICH患者HE的Logistic回歸診斷模型，發現模型建立具有統計學意義，即DF=10，似然比卡方(Likelihood ratio chisquare)=120.643，P<0.001；回歸方程的系數有統計學差異，即DF=11，Wald卡方(Wald chi-square)=121.314，P<0.001，提示構建Logistic多因素回歸診斷模型有效。模型擬合效果采用Hosmer-Lemeshow擬合優度進行檢驗顯示效果較好，DF=12，Chi-Square=7.987，P=0.887。

2.4 模型預測價值采用Logistic回歸模型對所得數據進行統計分析，得到ICH患者HE的預測概率logit(P)。預測ICH患者HE的ROC曲線按照診斷概率logit(P)進行繪制，當logit(P)>12.41時，AUC值為0.824，95%CI為0.746～0.887，χ2為8.848，診斷敏感度為79.66%，特異度為73.85%。見圖1。

圖1 Logistic回歸模型預測ICH患者HE的ROC曲線

2.5 典型病例圖片分析患者1：無HE組患者，男，50歲，首診示右側基底節區ICH，密度均勻，無島征、和黑洞征像，見圖2A?；颊?4h復查，血腫無增大，見圖2Β。

患者2：HE組患者，男，36歲，首診示右側基底節區ICH，密度不均勻，高低密度差大，見圖2C?；颊?4h復查，血腫增大明顯，見圖2D。

患者3：HE組患者，男，73歲，首診示右側基底節區ICH，密度不均勻，可見島征，見圖2E?；颊?4h復查，血腫增大明顯，見圖2F。

3 討 論

ICH的病情復雜，且變化迅速，對ICH患者神經系統造成的破壞較大，具有較高的致殘率及致死率，且由于目前飲食、生活方式的改變等，ICH發生率逐漸升高[8]。有研究[9]顯示，如果ICH患者出現HE，會導致遺留神經功能障礙的風險升高，而HE的機制復雜，臨床仍需進一步完善相關評價機制；因此，探討ICH患者HE的影響因素對臨床制定治療方案具有重要指導意義。

本研究結果顯示，HE組入院時GCS評分低于無HE組；基線血腫量、全血NPR水平、初診血腫體積、高低密度差及混合征、島征、黑洞征、漩渦征、聯合征象的患者占比均高于無HE組，進一步提示了ICH患者HE可能與患者入院時GCS評分、基線血腫量、全血NPR水平、CT征象及參數表現等因素有關，分析其原因可能為，患者昏迷程度可通過GCS評分進行評估，其水平降低，ICH患者昏迷程度越深，而昏迷程度深往往預示患者不良預后；因此，入院時GCS評分低的患者HE的風險較高[10]?；€血腫量及初診血腫體積大的ICH患者腦血管組織自愈力較弱，容易造成HE[11]。但在王曉晨[12]等學者的研究結果中，初診血腫體積與HE無明顯關系，本研究結果與此不符，造成差異的原因可能在于樣本量小、檢查操作等。隨著ICH患者神經細胞凋亡及腦組織損傷，患者中性粒細胞升高，會進一步誘導機體氧化應激，而血小板可發揮凝血、止血等功能；因此，當全血NPR水平升高可在一定程度上反映患者血腦屏障的破壞及血管通透性的增加，HE的風險隨之升高[13-14]。高低密度差大可能是由于血腫不規則形態及血腫組成成分差異導致的，而ICH患者血腫形態與HE程度具有密切的聯系，若患者血腫形態不規則，導致腦水腫進展造成不良預后的風險更高，且血腫密度不均可能預示著HE，增加了HE的風險[15-16]。CT征象為島征的ICH患者腫擴大風險高的因素可能在于破裂的血管形成主血腫，隨著血腫不斷擴大，周圍組織處于缺血缺氧狀況，破壞了血腦屏障，逐漸出現細胞毒性水腫[17]。漩渦征的出現可能在于ICH患者血腫持續或反復出血，內有陳舊及新鮮血液的混合物存在；因此，出現漩渦征者HE的風險較大[18-19]。而混合征和黑洞征均為血腫密度不均引起，且有研究[20]提出，混合征是預測早期HE的新征象。而聯合征象可能累積單一征象的風險，一旦出現將增大HE的發生風險。

進一步進行多因素Logistic回歸分析結果顯示，ICH患者HE的獨立危險因素包括全血NPR水平高、初診血腫體積大、高低密度差大、漩渦征、島征、混合征、黑洞征及聯合征象。據此建立回歸方程預測模型，ROC曲線顯示，預測ICH患者HE的AUC值為0.824，診斷敏感度為79.66%，特異度為73.85%，證實此模型預測ICH患者HE的價值較高，可為臨床預防ICH患者出現HE提供指導。因此，臨床可結合ICH患者全血NPR水平、CT征象及參數表現，對于存在高?，F象的患者應積極制定相應的治療方案，防止病情進一步惡化。

綜上，ICH患者的CT征象、參數表現與HE密切相關，ICH患者HE的獨立危險因素包括全血NPR水平高、初診血腫體積大、高低密度差大、漩渦征、島征、混合征、黑洞征及聯合征象，預測模型對其預測價值較高，臨床盡早結合上述情況進行評估，并給予針對性干預措施，有助于ICH患者HE的發生風險。但本研究仍存在研究樣本量較少、僅為單中心研究等局限之處，研究結果可能因此而有一定偏倚存在，因此，為獲得更為可靠及準確的研究結果，臨床可納入更多的樣本量進一步進行多中心研究。