老年病人缺血性脑卒中后衰弱预测模型的前瞻性研究

张玲慧,王亚喜,陈 晨,杜钦霞,庞旭峰

脑卒中作为一种脑血管疾病(cardiovascular diseases)是全球致死致残的重要病因,其中缺血性脑卒中病人可达全部脑卒中病人的62.4%[1]。近年来脑卒中治疗方面虽取得重要进展[2],但每年因脑卒中引起的死亡、伤残等不良预后仍给全球带来了重大疾病负担[1]。衰弱是一种多因素老年临床综合征,其核心是生理储备下降,自我平衡被破坏,从而导致机体脆弱性增加、抗应激能力减退,具有系统性、动态性、可逆性特点[3]。脑卒中后的神经功能缺陷使病人更易发生衰弱,与健康同龄人相比,脑卒中个体的衰弱发生率增加1倍,可达到22%[4-5]。另外,衰弱与脑卒中病人预后结局密切相关,增加老年脑卒中病人卒中并发症、溶栓及取栓手术后不良结局、死亡的发生率[6-7],两者之间具有双向关系。因此,防止脑卒中病人衰弱发生对于改善病人预后具有重要研究意义,医务人员有必要早期对老年脑卒中病人进行衰弱风险评估以便及时采取措施、延缓衰弱进展。然而,目前针对老年脑卒中病人衰弱的研究多为横断面研究,而传统横断面研究难以确定潜在影响因素与卒中后衰弱的因果关系;并且脑卒中病人的衰弱评估主要借助于评估量表,现有的衰弱评估量表仅能评估衰弱程度,而无法对衰弱风险进行预测,不利于衰弱的早期预防。基于此,本研究将采用前瞻性研究探索老年缺血性脑卒中病人发生衰弱的影响因素,进而构建决策树风险预测模型并进行检验,以便早期识别脑卒中衰弱高危人群,以期为医护人员早期识别衰弱风险提供评估工具,及时预防衰弱的发生,改善病人预后。

1 对象与方法

1.1 研究对象

本研究为前瞻性研究,通过文献回顾[8-11]并结合临床判断,最终纳入19个可能的影响因素,模型开发队列样本量计算公式为N=自变量个数×(5～10)/患病率,参考Palmer等[4]的研究结果,衰弱发生率为22%,同时考虑10%失访率,故最小样本量为19×5/22%/(1-10%)=480例,本研究实际纳入485例。本研究便利选取2022年7月—2023年4月青岛市某三级甲等医院神经内科的老年脑卒中病人。纳入标准:1)根据《中国急性缺血性脑卒中诊治指南2018》的诊断标准[12],经电子计算机断层扫描(CT)或磁共振成像(MRI)确诊为脑卒中;2)年龄≥60岁;3)发病时间在7 d内;4)意识清醒,能够正常沟通及配合;5)知情同意并自愿参加本研究。排除标准:1)病情不稳定,不能耐受评估者;2)此次脑卒中发生前已处于衰弱状态;3)合并严重的肝肾功能不全、恶性肿瘤、自身免疫性疾病、血液系统疾病等;4)不能获取完整的临床资料及检查结果者。本研究获得医院医学伦理委员会的审批同意(审批号:QDU-HEC-2022203)。

1.2 研究方法

1.2.1 研究工具

1.2.1.1 一般信息及临床资料调查表

自行设计,包括年龄、文化程度、居住情况、共病情况、用药种类、握力、平均上臂围、平均小腿围、入院时美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分;入院后24 h内血红蛋白、白蛋白、低密度脂蛋白、D-二聚体、C-反应蛋白。其中测量病人握力时,采用统一的弹簧式握力器测量,嘱病人用优势手或健侧未受病情影响的手以最大的力量收缩握力器,进行至少2次测试选取最大读数作为结果。

1.2.1.2 Barthel指数(Barthel Index,BI)

BI是评估个体生活自理能力的量表,包括穿衣、进食、上下楼梯等10个项目,总分为100分,得分越高表示个体越无需依赖他人。该量表Cronbach′s α系数为0.916[13]。

1.2.1.3 一般自我效能感量表(General Self-Efficacy Scale,GSES)

GSES由Schwarzer[14]编制。该量表总分40分,国内学者在老年人群中进一步验证该量表的信效度,结果显示适用于中国老年人,Cronbach′s α系数为0.871[15]。

1.2.1.4 简版老年抑郁量表(Geriatric Depression Scale,GDS)

GDS由Yesavage等[16]编制。该量表为评估老年人抑郁程度的单维度简化量表,总分15分,得分越高的个体抑郁程度越重。GDS中文版Cronbach′s α系数为0.793[17]。

1.2.1.5 社会支持评定量表(Social Support Rating Scale,SSRS)

SSRS由肖水源[18]编制。此量表共10个条目,从主观支持、客观支持、对支持的利用度维度对个体进行评估,不同维度和条目具有不同的计分方式,得分越高表示个体社会支持水平越高。该量表Cronbach′s α系数为0.896[19]。

1.2.1.6 衰弱评估标准

本研究采用荷兰学者Gobbens等[20]在衰弱整合模式基础上提出的Tilburg衰弱指数(Tilburg Frailty Index,TFI)量表。该量表属于自我评估型量表,从生理、心理、社会3个维度评估病人衰弱状态,总分15分,得分≥5分即为衰弱。TFI中文版Cronbach′s α系数为0.75[21]。

1.2.2 资料收集方法

首先,研究者于医疗电子病历系统按纳入与排除标准初步筛选病人后,进入病房获得病人知情同意,采用TFI量表筛选此次脑卒中前尚未处于衰弱状态的病人作为研究对象。其次,研究者采用面对面询问及测量的方式收集病人信息,调查结束后获取病人手机号码或微信,以便后续随访、避免失访。最后,研究者在出院后的第3个月进行随访调查。本研究共调查485例病人,最终441例病人完成随访(失访率为9.07%)。

1.2.3 统计学方法

2 结果

2.1 老年缺血性脑卒中病人发生衰弱的影响因素分析

2.1.1 单因素分析

本研究共调查了441例老年缺血性脑卒中病人,年龄为66(61,72)岁,共134例病人发生衰弱,发生率为30.4%。根据出院后3个月内是否发生衰弱将病人分为衰弱组(134例)和非衰弱组(307例)。单因素分析结果显示,衰弱组和非衰弱组年龄、居住情况、文化程度、用药种类、握力、平均小腿围、脑卒中次数、NIHSS评分、C-反应蛋白、Barthel指数、一般自我效能感得分、社会支持得分、简版老年抑郁得分比较差异有统计学意义(P<0.05),见表1。

表1 影响老年缺血性脑卒中病人发生衰弱的单因素分析

2.1.2 多因素分析

选择单因素分析中P<0.05的项目作为自变量进行二元Logistic回归分析。变量赋值情况为非衰弱=0,衰弱=1;居住情况中的非独居=0,独居=1;文化程度中的小学及以下=1,初中=2,高中或中专=3,专科及以上=4。结果显示,脑卒中次数(OR=5.899)、NIHSS评分(OR=2.150)、老年抑郁(OR=1.673)为老年缺血性脑卒中病人出院后3个月内发生衰弱的危险因素;握力(OR=0.921)、Barthel指数(OR=0.954)、一般自我效能(OR=0.797)、社会支持(OR=0.860)为老年缺血性脑卒中病人出院后3个月内发生衰弱的保护因素,见表2。

表2 老年缺血性脑卒中病人发生衰弱影响因素的Logistic回归分析

2.2 老年缺血性脑卒中病人发生衰弱的决策树预测模型

2.2.1 特征重要性

纳入多因素Logistic回归分析中P<0.05的变量作为自变量,以是否发生衰弱作为因变量,使用Python 3.7软件进行决策树预测模型的构建。预测模型中自变量的特征重要性依次为NIHSS评分(45.342%)>老年抑郁(26.124%)>握力(15.297%)>社会支持(9.017%)>一般自我效能感(4.219%),脑卒中次数及Barthel指数未进入决策树预测模型。

2.2.2 树形图

构建出一个包括5个特征、17个节点、深度为4的衰弱风险决策树预测模型的树形图。5个特征即NIHSS评分、老年抑郁、握力、社会支持和一般自我效能感。17个节点包括根节点、内部节点、叶子节点,见图1。按照从根节点到叶子节点的每一条路径对应一条决策路径的分类规则,共提取出9条分类规则,见表3。

图1 决策树预测模型树形图

表3 决策树预测模型分类规则

2.2.3 决策树预测模型在训练集和测试集的预测效果

使用Python 3.7软件计算决策树模型在训练集(308例)和测试集(133例)的准确性、敏感性、特异性、ROC曲线下面积。结果显示,决策树模型在训练集上判断正确272例,准确率为0.88,敏感性为0.74,特异性为0.94;在测试集上判断正确116例,准确率为0.87,敏感性为0.76,特异性为0.93;在训练集和测试集上的ROC曲线下面积分别为0.94,0.92,见图2。

图2 决策树预测模型在训练集和测试集的ROC曲线

3 讨论

3.1 老年缺血性脑卒中病人发生衰弱的影响因素

根据多因素分析、决策树模型中变量的特征重要性大小将影响因素进行排序,NIHSS评分是最主要的影响因素,其后依次为老年抑郁、握力、一般自我效能感和社会支持。

3.1.1 NIHSS评分

本研究结果显示,入院时的NIHSS评分是老年缺血性脑卒中病人出院后3个月发生衰弱最重要的预测因素(OR=2.150),与林卫等[9]的研究结果一致。原因可能是相较于入院时NIHSS评分低的脑卒中病人,NIHSS评分越高的病人神经损伤程度越严重,更可能伴有其他功能受损,如偏瘫、言语障碍及吞咽障碍等,增加衰弱发生风险。因此,医护人员应及时评估老年缺血性脑卒中病人的神经功能损伤程度,选择合适的康复方式进行针对性治疗;应重视对NIHSS评分较高的脑卒中病人的疾病指导和宣教,予以尽可能多的支持。

3.1.2 握力

脑卒中病人一侧握力和同侧的肌肉力量之间存在相关性,一侧握力可作为病人同侧一般力量的有效评估方法[22]。在本研究中,握力是老年缺血性脑卒中病人发生衰弱的重要保护因素(OR=0.921),当握力>15.05 kg时,衰弱发生风险处于较低水平。原因可能是脑卒中病人的肌肉力量反映躯体功能状况,肌肉力量弱的个体生理储备低,对脑卒中造成的偏瘫、失语等功能障碍不能较好适应和调节,更易进入衰弱状态。因此,医护人员不仅要关注病人的脑卒中病情,还需重视肌肉力量下降的筛查和防治,对肌肉力量差的个体提供运动锻炼、营养补充、中医学等方面的指导,帮助改善病人的肌肉力量和功能[23]。

3.1.3 心理因素

既往研究显示,抑郁对老年病人的衰弱有显著的预测价值[24],本研究结果也支持这一观点(OR=1.673)。自我效能感也是病人脑卒中后衰弱状况的重要影响因素[11],在本研究中,一般自我效能感是老年缺血性脑卒中病人发生衰弱的保护因素(OR=0.797),当一般自我效能感得分≤23分,病人发生衰弱的风险较高。原因可能是脑卒中合并抑郁病人在治疗及康复方面的信心和依从性偏低,进而影响身体功能恢复、增加衰弱发生风险;而一般自我效能感高的病人具有较高心理适应水平,面对疾病治疗及康复能选择更加积极的应对方式,正面情绪更多,进而促进身体康复、降低衰弱发生风险。因此,医护人员在日常工作中应鼓励病人积极参与康复治疗和锻炼,在病区内可开展经验分享会,以增强老年脑卒中病人治疗信心及康复锻炼的依从性,必要时对抑郁病人进行心理干预[25]。

3.1.4 社会支持

本研究结果显示,社会支持在老年缺血性脑卒中病人发生衰弱方面具有保护作用(OR=0.860),与Li等[26]的研究结果一致。原因可能是在面对脑卒中事件时,社会支持水平高的老年脑卒中病人可获得的社会资源更多,在治疗及后续康复方面更有可能获得充足的物质、精神支持[27],从而降低衰弱发生风险。因此,医护人员应为老年脑卒中病人提供力所能及的帮助,鼓励其参加社会活动,提醒配偶及子女给予病人更多的关怀和照顾、注重与病人的沟通和交流[28]。

3.2 决策树预测模型的结果分析

决策树算法作为一种分类预测方法,基于基尼系数来评估特征的重要性、选择最佳特征进行划分,并以树形图可视化分析过程和多变量之间的相互作用;其结果可解释性强,分类效率高,在疾病危险因素筛查、分类诊断等方面已得到有效运用[29-30]。

决策树预测模型的树形图对NIHSS评分、老年抑郁、握力、一般自我效能感和社会支持5个变量间的交互作用进行了可视化。其中NIHSS评分对衰弱发生风险影响最大,NIHSS评分≤2.5分、简版老年抑郁量表得分>4.5分、握力≤13.25 kg时,发生衰弱的病人占该节点的90.9%,为第一类高危人群;NIHSS评分≤2.5分、简版老年抑郁量表得分>4.5分、握力>13.25 kg、一般自我效能感量表得分≤23.5分时,发生衰弱的病人占该节点的66.7%,为第二类高危人群;NIHSS评分>2.5分且≤7.5分、握力≤15.05 kg、简版老年抑郁量表得分>1.5分时,发生衰弱的病人占该节点的100.0%,为第三类高危人群;NIHSS评分>2.5分且≤7.5分、握力>15.05 kg、社会支持评分≤38.5分时,发生衰弱的病人占该节点的60.0%,为第四类高危人群;NIHSS评分>7.5分,发生衰弱的病人占该节点的100.0%,为第五类高危人群。医护人员通过了解变量之间的交互作用,可针对以上5类高危人群采取更加个性化的预防措施,以避免衰弱发生。另外,医护人员通过识别关键的交互作用,可方便将资源和注意力集中在最具影响力的变量上,进而制定出更有效的预防措施避免病人衰弱发生。

本研究采用综合性评价指标(ROC曲线下面积)进行决策树模型的参数调优,ROC曲线下面积在0.90附近,表示诊断价值高。本研究中ROC曲线下面积在训练集为0.94,在测试集为0.92,其中测试集略低于训练集,未出现过拟合。另外,决策树模型在训练集和测试集的敏感性(在0.75左右)虽低于准确率(0.85以上)和特异性(0.90以上),但仍可接受。以上结果均说明决策树模型预测效果良好,可能是因为CART决策树算法基于基尼系数选择最佳特征和阈值来分割数据,有助于捕获特征间的非线性关系、增强预测性能[30]。

4 小结

衰弱作为一种临床综合征,影响到脑卒中病人疾病轨迹、治疗及康复结局[29]。有效预测脑卒中病人衰弱发生风险,筛选出高危人群,是预防衰弱发生、制定干预措施的首要步骤。本研究与以往类似衰弱预测模型的横断面研究不同,首次基于前瞻性研究构建老年病人缺血性脑卒中后发生衰弱的决策树模型,能够确定预测因子与脑卒中后发生衰弱的因果关系,并筛选出5类高危人群,可为临床医护人员预测老年缺血性脑卒中衰弱高危人群、采取预防措施提供决策依据。本研究的不足在于仅选取了青岛市三级甲等医院的缺血性脑卒中病人,样本量较小,未来还需纳入出血性脑卒中病人、扩大样本量进行外部验证;本研究仅调查了病人出院后3个月内的衰弱发生情况,未来还可延长随访时间,探讨老年脑卒中病人出院后更长时间内发生衰弱的影响因素。