血栓弹力图参数结合NIHSS评分对进展性脑梗死的预测价值*

董少文，黄 杰△，王 鹏，谢东德，张 普

南方医科大学附属佛山医院：1.检验科；2.神经内科，广东佛山 528000

进展性脑梗死(SIP)是急性脑梗死的常见临床亚型，占急性脑梗死的26%～43%，大部分患者在发病后 24～72 h 症状加重，且致残率和病死率均较高。有研究显示，不管是总病死率、长期致残率、3 个月不良预后发生率还是更差生活能力等均提示预后较差[1-2]。SIP发病机制复杂，早期、快速、全面检查和评估可帮助预测其病情恶化的可能性，并尽早进行临床干预及治疗，从而改善患者预后。目前，广泛用于评估的量表有：加拿大卒中量表、斯堪的纳维亚卒中量表、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)、Essen脑卒中风险评分量表等，但是无统一标准，而且这些量表在信度及效度方面也存在不足[3-5]。所以，急需通过更多的早期、快速检查和评估来帮助预测SIP病情恶化的可能性。

1 资料与方法

1.1一般资料 选取本院2019年3月至2021年2月神经内科收治的216例急性脑梗死患者作为研究对象。急性脑梗死患者均符合《中国急性缺血性脑卒中诊治指南2018》解读的相关诊断标准[6]。纳入标准：(1)临床症状表现为头晕、乏力、感觉障碍、构音障碍、意识障碍等；(2)神经专科检查包括病理性阳性体征；(3)颅脑CT血管造影(CTA)、MRI影像结果提示相关脑梗死病灶信息，即CTA明确有关血管闭塞或狭窄信息，MRI中“中风序列”发现缺血灶，确定病灶大小、部位。排除标准：(1)不愿意配合医学观察研究的患者；(2)有心、肝、肾功能异常的患者；(3)有血液感染、中枢神经系统感染、脑出血、脑肿瘤等疾病的患者。 根据患者发病6 h至1周病情是否进行性加重(以NIHSS评分增加≥3分作为量化指标[7]，NIHSS评分由神经内科2名主治或以上级别的医生评定，评分结果在±2分以内。若2名医生评定结果差异超过±2分，需要第3名医生参与再次进行评分),将216例患者分为进展组(108例)和非进展组(108例)。进展组男50例，女58例，平均年龄(71.50±11.56)岁；非进展组男52例，女56例，平均年龄(69.91±9.77)岁。另选取同期本院神经内科收治的55例非急性脑血管病患者作为对照组，排除血液感染、中枢神经系统感染、脑出血、脑肿瘤等，其中男25例，女30例，平均年龄(67.02±9.48)岁。3组患者性别、年龄等一般资料比较，差异均无统计学意义(P>0.05),具有可比性。

1.2检测方法及指标 急性脑梗死患者于入院6 h内且在进行临床药物治疗前，采集静脉血2 mL注入枸橼酸钠真空采血管，采完血后轻轻上下翻转5次，使血液与枸橼酸钠充分混合。并在2 h内完成3组患者血栓弹力图(TEG)参数结果检测。TEG试验采用凝固法进行检测，仪器型号为DRNX-Ⅰ型血栓弹力图仪，试剂及配套仪器均由重庆鼎润医疗器械有限责任公司提供。严格按照说明书及实验室操作流程执行，并确保室内质控结果在控。另检测进展组和非进展组患者首次NIHSS评分、第2次NIHSS评分及2次NIHSS评分差值(△NIHSS评分)。

1.3建立Fisher判别函数模型 采用Fisher判别分析法，拟合TEG参数中血凝块增长曲线角度(Angle)、综合凝血指数(CI)、血凝块增长至20 mm所需时间(K)、最大血凝块强度(MA)及△NIHSS评分建立Fisher判别函数模型，对SIP与非SIP患者进行判别区分。判别函数公式如下：Fisher(SIP)=3.93X1-5.60X2+5.10X3+2.09X4-0.38X5-33.65，Fisher(非SIP)=3.78X1-5.76X2+4.05X3+1.98X4-0.59X5-13.42，公式中X1代表Angle，X2代表CI，X3代表K，X4代表MA，X5代表△NIHSS评分，将216例急性脑梗死患者Angle、CI、K、MA及△NIHSS评分分别代入判别函数公式进行计算。若计算结果Fisher(SIP)>Fisher(非SIP)，则该患者判别评估属于进展组。反之，若计算结果Fisher(SIP)≤Fisher(非SIP)，则该患者判别评估属于非进展组。

2 结 果

2.1进展组、非进展组和对照组患者TEG参数结果比较 进展组、非进展组和对照组患者TEG参数中Angle、CI、K、MA比较，差异均有统计学意义(P<0.05)。进展组患者Angle、CI及MA均明显高于非进展组和对照组，进展组患者K低于非进展组和对照组，非进展组患者Angle、CI及MA均明显高于对照组，非进展组患者K低于对照组，差异均有统计学意义(P<0.05)；3组患者初次血凝块产生所需时间(R)比较，差异无统计学意义(P>0.05)。见表1。

表1 3组患者TEG参数结果比较

2.2进展组和非进展组患者首次NIHSS评分、第2次NIHSS评分及△NIHSS评分比较 进展组、非进展组患者入院后进行首次NIHSS评分，并在6 h内进行第2次NIHSS评分。进展组患者首次NIHSS评分、第2次NIHSS评分及△NIHSS评分均明显高于非进展组，差异均有统计学意义(P<0.05)。见表2。

表2 进展组和非进展组患者首次NIHSS评分、第2次

2.3各参数对应的ROC曲线预测价值评价 采用ROC曲线评估TEG参数对SIP的预测价值。Angle、CI、K、MA及△NIHSS评分对预测早期SIP的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.697、0.698、0.659、0.796、0.691。Angle、CI、K及△NIHSS评分的预测价值较低(0.5

表3 各参数对应的ROC曲线预测价值评价

2.4Fisher判别函数模型结果 216例急性脑梗死患者中有176例能够在早期准确地判断是否发展为SIP，该判别函数模型预测的分组结果与临床最终诊断结果分组比较，准确率为81.5%。

2.5各项参数与相关Fisher判别函数模型对SIP的预测价值比较 各参数及相关Fisher判别函数模型预测价值见表4。

表4 各项参数与相关Fisher判别函数模型对SIP的预测价值比较

3 讨 论

SIP常伴随神经功能缺失症状的阶梯式加重，且与患者预后密切相关。因此，急需以早期、快速、全面检查和评估来帮助预测病情恶化的可能性，并尽早进行临床干预及治疗，从而改善患者预后[8]。但目前尚无标准指南和共识以指导临床医生诊疗，其中较常用的是以NIHSS评分增加≥3分作为评估SIP的量化指标，但是单一使用NIHSS 评分存在一定的主观性，不同评分者对NIHSS各项检查评分的尺度不同，导致标准化评估结果不理想。国外学者DAWN等[9]通过研究发现，通过进一步颅脑MRI影像学检查评估无法明显提高急性脑梗死患者的诊治效果，因为严格的急性脑梗死诊治定义与影像学检查结果本身就密不可分。因此，对于急性脑梗死病情恶化可能性的评估，仍需要借助更多的实验室诊断技术来加以实现。

目前，TEG被广泛应用于多种疾病过程中的凝血和纤溶功能监测。SIP的过程更是机体凝血功能状态渐变性的过程[10]，与机体凝血因子、血小板及纤维蛋白原水平密切相关，而TEG恰好能够科学分析这个过程，并提供一系列参数供临床判别评估[11]。但是，如何充分整合并利用这些参数所表达的机体凝血功能信息显得尤为关键。YU等[12]应用TEG参数来预测缺血性脑卒中的出血转化，TEG参数中R可作为独立预测出血性转化的指标。CHI等[13]的研究表明，TEG参数中R及K的缩短与急性缺血性脑卒中患者早期神经功能恶化具有相关性。

本研究发现，进展组患者Angle明显高于非进展组，K低于非进展组，表明Angle与K存在负相关关系。也就是说SIP患者机体处于高凝状态，血凝块形成时间更短，血凝块生成速率更快。由于分水岭及侧脑室体旁血管均为终末血管供血区，一旦血流动力学改变明显，脑梗死进展的可能性也会增加[14]。MA是直接反映血凝块的最大强度及血凝块形成的稳定性指标。本研究发现，进展组患者MA及CI均明显高于非进展组，这与杨婧等[15]的研究结果一致。MA升高主要提示血小板功能强化。血小板内部致密体颗粒释放各种活性物质加速血小板聚集，形成血小板血栓，导致病情进一步加重。CI越大，表明越是处于高凝状态。在急性脑梗死早期尚存在部分缺血半暗带，如脑血流短时间内恢复，这部分神经细胞可恢复生理功能；机体如果长时间或持续处于高凝状态，会导致脑血流障碍，缺血半暗带最终会坏死，形成不可逆的神经系统功能损伤，这也是早期进展性脑卒中的重要发病机制之一[16]。

NIHSS是目前较可信、有效且内容全面的综合性脑卒中量表，能够反映神经功能缺损的所有水平，比改良Rankin量表、格拉斯哥预后评分评定神经功能更全面，有更高的预测价值。但也存在缺点，就是对急性期不敏感项目较多，这是综合性脑卒中量表不可避免的缺陷[17]。王平平等[18]研究证实，应用NIHSS绝对值变化对患者临床结局进行预测比单纯NIHSS评分更具优势。本研究发现，进展组患者首次NIHSS评分、第2次NIHSS评分均明显高于非进展组，即病情较重的患者2次评分均高于病情较轻的患者，所以单纯NIHSS评分显然无法在病情进展方面起预测评估作用。而△NIHSS评分则更适合于SIP的早期预测评估，进展组患者△NIHSS评分结果为1/3/7分，明显高于非进展组的0/0/2分。

鉴于目前国内外少有研究证据证明某一种脑卒中量表或是检查具有足够的灵敏度和特异度来预测SIP的早期发生和发展，本研究将筛选到的TEG参数及NIHSS评分联合，但联合分析并不是单纯的指标叠加，往往会因为分析参数混杂，并没有太多实际可操作性。本研究应用Fisher判别分析法建立的Fisher函数模型，在一定程度上弥补了单一方法及指标的不足，且更具有客观性和临床可操作性。本研究得到的Fisher判别函数模型灵敏度和准确率均高于单项指标，弥补了综合性脑卒中量表诊断灵敏度较差的缺陷。提高预测的灵敏度是疾病早期筛查的关键，在提高预测灵敏度的同时也确保了Fisher判别函数模型的准确率，并将误诊率控制为9.3%。但是整体判别预测效果并没有达到预期的高度，可能原因在于本研究侧重点在于TEG参数，没有考虑到加入更多的脑梗死血清标志物，也可能是因为有些相关因素分析不全面[19-20]。在后续研究中将完善不足，并继续寻找更有预测价值的指标，建立具有更高预测价值的Fisher判别函数模型，做好SIP的监测及诊断。