ADCD2评分对TIA后短期内脑梗死风险的预测价值评价

初婷婷， 莽 靖， 郭 娜， 刘洪雨， 何金婷， 邵延坤， 杨 宏， 徐忠信

TIA是脑梗死的重要危险因素，预测TIA后脑梗死的发生风险具有重要的临床意义，ADCD2评分系统主要用于预测TIA后早期脑梗死的发生风险，本文通过回顾性队列研究，初步评估ADCD2模型对TIA患者短期内进展为脑梗死的预测价值，以期为该评分系统应用于临床提供依据和指导。

1 资料与方法

1.1 一般资料

2008年1月1日～2010年12月30日吉林大学中日联谊医院TIA住院患者共1104例，除外系统误差产生的重复病例，住院时间小于7d、发作次数仅为1次、病例记载资料不全的病例，最终纳入286例，其中男性182例，女性104例，年龄36～78(56±9.7)岁。

1.2 入选标准

(1)由颅内血管病变引起的一过性或短暂性、局灶性脑或视网膜功能障碍;(2)可表现为颈内动脉系统和(或)椎-基底动脉系统症状和体征。临床症状不超过24h，不遗留神经功能缺损症状和体征;(3)结构性影像学(CT、MRI)检查无责任病灶。

1.3 排除标准

(1)症状持续时间大于24h;(2)头部CT为出血性卒中;(3)头晕、眩晕、跌倒发作等单一症状或体征;(4)病例资料不完善，无法正确进行ADCD2评分。

1.4 评分及分组方法

采用2007年 Rothwell等 ADCD2模型进行评分［1］。按评分高低分为3组，低危险组:0～3分，中危险组:4～5分，高危险组:6～7分。

1.5 脑梗死的评估方法

脑梗死诊断依照2006年中华医学会临床诊疗指南神经病学分册推荐的定义，主要根据影像学及临床体征判断，以病程中7d内卒中或第7d(无卒中)为终点事件观察时间点，按不同ADCD2评分值将患者分组并记录脑梗死发生率［2］。

1.6 统计学处理

采用回顾性队列分析方法，比较原始模型预测率与实际脑梗死发生率，计算RR值;低、中、高危险组评分与脑梗死发生风险相关性采用χ2趋势检验;绘制ROC曲线、观察曲线下面积及选择工作点完成ADCD2模型预测TIA后脑梗死发生率的可靠性分析。全部数据采用SPSS17.0统计软件进行分析。

2 结果

2.1 TIA患者评分、分组及脑梗死发生情况

按照ADCD2模型对286例患者进行危险分层，低危组117例，2d内卒中5例，7d内卒中21例;中危组92例，2d内卒中11例，7d内卒中18例;高危组77例，2d内卒中14例，7d内卒中19例。

2.2 ADCD2模型预测能力分析

2.2.1 各组 TIA 患者 AUC值 见表1、图1、图2。根据TIA患者卒中危险分层数据，绘制ROC曲线。ADCD2模型2d卒中 ROC曲线下面积为0.698［95%CI 0.605 ～ 0.791］，P ＜0.01;ADCD2模型7d卒中ROC曲线下面积为0.612［95%CI 0.534～0.691］，P ＜0.01。

2.2.2 TIA患者原始模型预测率与实际脑梗死发生率比较 见表2、表3。

2.3 不同危险分层与TIA后2d及7d内脑梗死发生风险的趋势分析

应用ADCD2对2d、7d内脑梗死发生风险预测显示随着危险分层的升高，脑梗死发生率逐渐升高，χ2线性趋势检验 2d、7d 内分别为 χ2=145.5、χ2=76.1(P ＜0.001)，见图3。

表1 ADCD2预测TIA后2d、7d内脑梗死发生风险ROC曲线下面积

表2 原始模型预测率与2d内实际脑梗死发生率比较

表3 原始模型预测率与7d内实际脑梗死发生率比较

图1 TIA后2d内脑梗死ROC曲线

图2 TIA后7d内脑梗死ROC曲线

图3 2d、7d内不同危险层面脑梗死发生率

3 讨论

TIA与脑梗死病因相同，是其重要的危险因素，TIA起病后早期是进展为脑梗死的高峰，也是脑梗死预防的关键时期［3］。因此，对TIA患者早期发生脑梗死的风险评估，对指导临床干预策略、降低TIA后脑梗死的发生率、改善患者生存质量及合理利用医疗资源具有重要意义。

近年来，临床预测评分系统(clinical prediction rule，CPR)的开发已引起越来越多的重视［4～6］。2000年以来，Johnston、Rothwell等先后对门诊、住院患者及社区人群进行大量的跟踪随访，并将有意义的影响因子量化，开发了California评分及ABCD评分，并于2007将两种评分合并为 ADCD2评分［1］。目前ADCD2模型作为一种重要的CPR，主要用来预测TIA后早期脑梗死的发生风险，国内外已对其效度进行较多的验证［7］，但作为一种基于欧美人群开发建立的CPR，其是否同样适用于中国人群尚需进一步研究。本文对收治的286例TIA患者，采用ADCD2模型，观察其2d、7d的卒中预测能力，探讨其在国人TIA患者短期卒中预测方面的价值，以便指导TIA患者的预后判断和治疗。本研究按照患者2d、7d ADCD2评分情况绘制ROC曲线，对该模型2d、7d脑梗死风险预测能力进行了评估，所得AUC值分别为 0.698［95%CI，0.605 ～ 0.791］、0.612［95%CI，0.534 ～0.691］(P ＜0.05)，即该模型的最佳预测能力可达0.834。χ2趋势检验显示随危险分层的增高，TIA短期内进展为脑梗死的风险显著升高，本研究结果与国外验证结果接近［8，9］。提示ADCD2评分系统可应用于中国人群。

国内尚无TIA后脑梗死风险预测模型，因此，对国外优秀模型的引进具有重要意义。本研究TIA患者短期卒中率的统计结果显示，286例TIA患者中脑梗死总发生率为30.8%，低危组117例，2d及7d内脑梗死总发生率为分别为4.3%及17.9%，中危组92例，分别为12%及19.6%，高危组77例，分别为18.2%及24.7%。2d及7d内脑梗死的发生率与ADCD2原始模型预测率比较RR值均小于1。本研究结果提示，ADCD2应用于中国人群，可能存在风险评估不足，考虑与本研究纳入的对象均是住院患者、就诊时临床症状都较重以及国内患者对TIA的认识不够等因素有关。综上，ADCD2应用于临床尚需考虑病因学以及DWI、颈部及颅内血管超声等多方面因素［10］，对该评分模型应用于我国的改良方案尚需大规模的多中心前瞻性队列研究。

［1］ Johnston SC，Rothwell PM，Nguyen-Huynh MN，et al.Validation and refinement of scores to predict very early stroke risk after transient ischaemic attack［J］.Lancet，2007，369:283 － 392.

［2］ 中华医学会.《临床诊疗指南-神经病学分册》［M］.北京人民卫生出版，2006.10－18.

［3］ Ben HI，Mrabet A.Neurovascular progress in the dawn of the 21st century［J］.Tunis Med，2009，87(1):6 －16.

［4］ Galvin R，Geraghty C，Motterlini N，et al.Prognostic value of the ADCD2clinical prediction rule［J］.Fam Pract，2011，28(4):366 －376.

［5］ Genders TS，Steyerberg EW，Alkadhi H，et al.A clinical prediction rule for the diagnosis of coronary artery disease:validation，updating，and extension［J］.Eur Heart J，2011，32(11):1316 － 1330.

［6］ Grady D，Berkowitz SA.Why isa good clinical prediction rule so hard to find［J］.Arch Intern Med，2011，171(19):1701 －1702.

［7］ 王志红，刘宏顺，芮汉臣，等.短暂性脑缺血发作后短期内发生脑梗死的风险分析［J］.中风与神经疾病杂志，2010，8:727－730.

［8］ Song T，Lu Z，Bo S，et al.Clinical application of the ADCD2score system［J］.Life Sci J，2009，6:23 －26.

［9］ Tsivgoulis G，Stamboulis E，Sharma VK，et al.Multicenter external validation of the ADCD2score in triaging TIA patients［J］.Neurology，2010，74:1351 －1357.

［10］ 殷小平，石元洪，张曼青，等.短暂性脑缺血发作的病因筛选与干预策略［J］.中风与神经疾病杂志，2010，3:240－243.