基于影像学的预后模型对短暂性脑缺血发作患者预后的预测价值研究

摘要

本文主要从以下几个部分展开论述：　　第一部分 基于DWI模式改良的ABCD3-I模型对短暂性脑缺血发作患者预后的预测价值研究　　背景与目的:　　短暂性脑缺血发作(transient ischemic attack，TIA)疾病负担沉重，是公认的卒中危险预警信号。对TIA患者进行准确风险评估及危险分层对二级预防的个体化实施尤为重要。ABCD3-I模型是目前预测价值最高的预后模型。近年来研究发现:7天内的TIA病史对卒中风险的预测价值受到争议。不同弥散加权成像（diffusion weighted imaging，DWI）梗塞模式和TIA后血管事件发生风险相关。本研究拟通过前瞻性数据库推导改良ABCD3-I模型(modified ABCD3-I，mABCD3-I)，并在多中心数据库中验证其对TIA患者预后的预测价值。　　方法:　　利用郑州大学第一附属医院TIA数据库识别影响TIA预后的影像学危险因素，构建改良模型mABCD3-I，并在河南省多中心TIA数据库中验证该改良模型的预测价值。所有病例均由统一培训的神经内科医师进行基线资料的收集。在TIA发作后第90天、6月及1年进行随访，以复合结局事件（出血性或缺血性卒中/全因死亡）作为终点事件，并记录过程时间。　　使用SPSS25.0对资料进行统计分析。定量资料用均数±标准差表示，定性资料用频数（构成比）表示。利用Cox比例风险模型识别和预后相关的主要相关因素。根据多因素分析的结果，拟合mABCD3-I模型;绘制各个模型的受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线，以曲线下面积(areaunder the curve，AUC)作为预测价值评价指标;计算重分类指数(netreclassfication improvement，NRI)，评估改良模型的预测价值;绘制簇状直方图，比较患者不同随访时间内发生结局事件的风险差异。设定所有统计学P≤0.05为具有统计学意义（双侧）。　　结果:　　推论组纳入符合入组条件的TIA患者964例，1年失访率为5.2％。TIA患者90天、6月及1年结局事件发生风险分别为:11.2％、12.7％及13.9％。Cox回归分析显示:DWI不同时期高信号可以增加3-4倍卒中/死亡事件风险，但不支持不同循环DWI高信号及双重TIA病史是TIA预后的独立危险因素。在以上分析的基础上，分别拟合3个基于DWI模式的mABCD3-I:仅以不同时期DWI高信号取代双重TIA病史的mABCD3-I(1)模型;仅以不同循环DWI高信号取代双重TIA病史的mABCD3-I(2)模型以及以不同时期/循环DWI高信号取代双重TIA病史的mABCD3-I(3)模型。和ABCD3-I模型相比，mABCD3-I(1)提高了ABCD3-I模型对TIA后90天(P=0.002)、6月(P=0.008)及1年(P=0.018)卒中/死亡发生风险的预测价值;mABCD3-I(2)的预测价值与ABCD3-I无统计学差异;mABCD3-I(3)模型对90天(P=0.005)、6月(P=0.021)及1年(P=0.050)卒中/死亡风险的预测价值高于ABCD3-I模型。　　验证组纳入1030例TIA患者，1年失访率为5.0％。mABCD3-I(1)对TIA后90天(P=0.056)及6月(P=0.054)卒中/死亡风险的预测价值，与ABCD3-I模型相比无统计学差异，对1年(P=0.044)预后的预测价值高于ABCD3-I模型;mABCD3-I(2)模型对终点事件的预测价值均不高于ABCD3-I模型;mABCD3-I(3)模型对6月(P=0.033)及1年(P=0.029)卒中/死亡风险的预测价值高于ABCD3-I模型，而对90天预后的预测价值和ABCD3-I模型无显著统计学差异（P=0.053）。　　结论:　　加入不同时期DWI高信号的改良ABCD3-I模型可以有效预测TIA后短期及长期卒中/死亡风险。　　第二部分 基于DWI模式改良的ABCD2-I模型对短暂性脑缺血发作患者预后的预测价值研究　　背景与目的:　　本研究拟通过前瞻性数据库推导改良ABCD2-I模型(modifiedABCD2-I，mABCD2-I)，并在多中心数据库中验证其对TIA患者预后的预测价值。　　方法:　　利用郑州大学第一附属医院TIA数据库探索影响TIA预后的影像学危险因素，推导出改良模型mABCD2-I。在河南省多中心TIA数据库中验证该改良模型的预测价值。所有病例均由统一培训的神经内科医师进行基线资料的收集。在TIA发作后第90天、6月及1年进行随访，以复合结局事件（出血性或缺血性卒中/全因死亡）作为终点事件。　　使用SPSS 25.0对资料进行统计分析。定量资料用均数±标准差表示，定性资料用频数（构成比）表示。利用Cox比例风险模型筛选和结局事件相关的危险因素。根据多因素分析的结果，拟合mABCD2-I模型;绘制各个模型的受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线，以曲线下面积(areaunder the curve， AUC)作为预测价值评价指标。设定所有统计学P≤0.05为具有统计学意义（双侧）。　　结果:　　推论组共计患者981例，1年失访率为5.3％，90天、6月及1年卒中/死亡风险分别为:11.1％，12.6％，13.8％。相较于非DWI高信号的患者，伴有DWI高信号（非不同时期）的患者，3月-1年卒中/死亡风险增加1倍;伴有不同时期DWI高信号的患者，3月-1年卒中/死亡风险增加7-8倍。根据多因素分析结果，将DWI模式（非DWI高信号、非不同时期DWI高信号及不同时期DWI高信号）加入ABCD2模型，拟合改良模型mABCD2-I模型。mABCD2-I模型的90天（AUC 0.79 VS 0.76,P＜0.001）、6月(AUC 0.79 VS 0.76,P=0.001)及1年(0.78 VS 0.76，P=0.003)预测价值均高于ABCD2-I模型。　　验证组纳入TIA患者共计1077例，1年失访率为4.7％，90天、6月及1年卒中/死亡风险分别为:7.2％,9.1％，10.3％。相较于非DWI高信号的患者，伴有DWI高信号（非不同时期）的患者，3月-1年卒中/死亡风险增加1-2倍;伴有不同时期DWI高信号的患者，3月-1年卒中/死亡风险增加7-8倍。mABCD2-I模型对TIA后6月（AUC 0.74 VS 0.72，P=0.019）及1年(0.73 VS0.71，P=0.041)卒中/死亡风险预测价值高于原始ABCD2-I模型，而90天(0.76VS 0.75，P=0.099)预测价值和ABCD2-I模型无统计学差异。　　结论:　　加入DWI模式的改良ABCD2-I模型可以有效预测TIA后短期及长期卒中/死亡风险。　　第三部分改良ABCD3-I模型及改良ABCD2-I模型对短暂性脑缺血发作患者预后的预测价值研究　　背景与目的:　　本研究旨在前两部分研究的基础上，在总体人群中验证改良ABCD3-I模型（modified ABCD3-I，mABCD3-I）及改良ABCD2-I模型(modified ABCD2-I，mABCD2-I)的预测价值。　　方法:　　研究人群来自于郑州大学第一附属医院TIA数据库及河南省多中心TIA登记工程。使用SPSS 25.0对资料进行统计分析。设定所有统计学P≤0.05为具有统计学意义（双侧）。分类变量使用卡方检验，连续变量使用t检验。利用Cox比例风险模型筛选和结局事件相关的危险因素。绘制各个模型的受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线，以曲线下面积(area underthe curve， AUC)作为预测价值评价指标。　　结果:　　进入分析的患者共计1994例，1年失访率为5.1％。平均年龄为58.29(标准差:12.69)，其中男性占60.5％。COX多因素分析发现:无论是在90天，还是6月及1年随访中，ABCD2≥4，DWI高信号，不同时期DWI高信号均是卒中/死亡的独立预测因子。而双重TIA，颈动脉狭窄≥50％及不同循环DWI高信号在多因素矫正中无统计学意义。在90天、6月及1年的长期随访中，mABCD3-I模型(AUC=0.77，0.76，0.76)及mABCD2-I模型(AUC=0.78，0.77，0.76)对卒中/死亡的预测价值均高于原始的ABCD3-I模型(AUC=0.73，0.73，0.73)。mABCD3-I和mABCD2-I模型对90天(Z=1.824，P=0.068)及1年(Z=0.735，P=0.463)预后的预测价值无统计学差异;mABCD2-I模型对6月预后的预测价值高于mABCD3-I模型(Z=2.031，P=0.042)。　　结论:　　改良ABCD2-I模型和改良ABCD3-I模型的预测价值均高于原始ABCD3-I模型，但是二者之间的辨别能力无统计学差异。因此，mABCD2-I更适合急诊TIA患者的初筛和风险评估。

目录

声明

摘要

中英文缩略词对照表

第一部分基于DWI模式改良的ABCD3-I模型对短暂性脑缺血发作患者预后的预测价值研究

1 引言

2对象和方法

3结果

4讨论

5结论

参考文献

第二部分基于DWI模式改良的ABCD2-I模型对短暂性脑缺血发作患者预后的预测价值研究

1 引言

2对象和方法

3结果

4讨论

5结论

参考文献

第三部分改良ABCD3-I模型及改良ABCD2-I模型对短暂性脑缺血发作患者预后的预测价值研究

1 引言

2对象和方法

3结果

4讨论

5结论

参考文献

综述

个人简历、在校期间发表论文

致谢