脑卒中后疲劳严重程度的影响因素分析

貌雯靖 罗颖 詹杰 詹乐昌 李双飞 李淑蕾 陈红霞

摘要 目的： 分析脑卒中后疲劳（PSF）严重程度的影响因素。 方法： 选取2022年4月—2023年2月于广东省中医院、广州中医药大学第一附属医院、南方中西医结合医院住院治疗的PSF病人109例作为研究对象，收集病人的一般临床资料，分析探讨PSF严重程度的影响因素。 结果： 109例PSF病人中，轻度PSF病人40例（36.7%），中重度PSF病人69例（63.3%）。单因素分析显示，轻度PSF组三酰甘油（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL.C）水平及抑郁.焦虑.压力自评量表（DASS21）.抑郁评分与中重度PSF组比较，差异有统计学意义（ P ＜0.05）。多因素Logistic分析显示，在控制TG及HDL.C水平的情况下，纤维蛋白原（FIB）、DASS21.抑郁评分是PSF严重程度的独立影响因素（ P ＜0.05），FIB、DASS21.抑郁评分每增加1个单位，中重度PSF的患病风险较轻度PSF分别增高0.628倍、0.055倍。PSF严重程度与DASS21.压力、DASS21.焦虑及DASS21.抑郁评分呈正相关（ P ＜0.05）。 结论： FIB、DASS21.抑郁评分是PSF严重程度的独立危险因素。

关键词  脑卒中后疲劳；影响因素；Logistic回归分析

doi：  10.12102/j.issn.1672.1349.2024.09.027

脑卒中后疲劳（post.stroke fatigue，PSF）是在精神和/或体力缺乏精力而极度疲劳的主观感觉，在脑卒中事件后突然出现  ［1］ 。PSF的全球患病率为46.79%，其作为脑卒中常见且持久的后遗症，可延长病人的康复周期，增加致残率和病死率，是影响脑卒中康复的障碍之一  ［2.5］ 。PSF的机制研究多围绕于炎性因子、神经递质、损伤部位等方面  ［6.7］ ，缺乏统一的定论，而且在治疗上仍缺乏疗效确切的方法  ［8.9］ 。目前的研究多聚焦于PSF病因学方面，关于PSF严重程度影响因素的研究较少，故本研究拟采用多中心横断面调查方法，探索PSF严重程度的影响因素。

1 资料与方法

1.1 研究对象

选取2022年4月—2023年2月于广东省中医院、广州中医药大学第一附属医院、南方中西医结合医院住院治疗的PSF病人109例作为研究对象，其中，男81例，女28例；年龄30～80（56.73±12.04）岁；缺血性脑卒中80例，出血性脑卒中29例。本研究已获得广东省中医院伦理委员会批准（ZE2022.079.01）。

1.2 诊断标准

1.2.1 脑卒中诊断标准  缺血性脑卒中和出血性脑卒中的诊断分别参照《中国急性缺血性脑卒中诊治指南2018》  ［10］ 和《中国脑出血诊治指南（2019）》  ［11］ 中的相关诊断标准。1.2.2 PSF的判定 采用疲劳严重程度量表（Fatigue Severity Scale，FSS）评估病人脑卒中后疲劳程度，FSS评分≥36分判断为PSF  ［12］ 。

1.3 纳入标准

符合上述诊断标准；发病＞14 d；年龄30～80岁； 自愿参加研究，配合相关检查及评定，并签署知情同意书。

1.4 排除标准

存在严重认知、言语障碍者；生命体征不平稳，存在严重并发症者；正在参加其他研究而影响本研究评价者；资料填写不完整者。

1.5 研究方法

收集病人的一般临床资料，包括性别、年龄、病程、脑卒中类型、FSS评分、美国国立卫生研究院卒中量表（National Institute of Health Stroke Scale，NHISS）评分、改良Barthel指数（Modified Barthel Index，MBI）评分、抑郁.焦虑.压力自评量表（the Depression Anxiety Stress Scale，DASS21）评分；收集病人本次住院的检验结果，包括血红蛋白（Hb）、血小板计数（PLT）、谷氨酸氨基转移酶（ALT）、天门冬氨酸氨基转移酶（AST）、白蛋白（ALB）、血尿素（UREA）、血清肌酐（Scr）、三酰 甘油（TG）、胆固醇（TC）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL.C）、 低密度脂蛋白胆固醇（LDL.C）、凝血酶原时间（PT）、活化部分凝血酶原时间（APTT）、纤维蛋白原（FIB）。根据FSS评分将PSF病人分为轻度PSF组（FSS评分为36～＜45分，40例）及中重度PSF组（FSS评分≥45分，69例）。

1.6 统计学处理

采用SPSS 26.0软件进行数据分析。符合正态分布的定量资料以均数±标准差（ x  ± s ）表示，组间比较采用 t 检验；不符合正态分布的定量资料以中位数（四分位数）［ M （ P   25 ， P   75 ）］表示，采用Mann.Whitney  U 检验。定性资料以例数或百分比（%）表示，采用 χ  2检验。多因素采用二元Logistic回归分析。相关性分析采用Spearman相关性分析法。以 P ＜0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 影响PSF严重程度的单因素分析

单因素分析显示，轻度PSF组TG、HDL.C、FIB水平及DASS21.抑郁评分与中重度PSF组比较，差异有统计学意义（ P ＜0.05）。详见表1。

2.2 影响PSF严重程度的多因素Logistic回归分析

以是否为中重度PSF为因变量，将TG、HDL.C、FIB、DASS21.抑郁评分作为自变量直接输入回归模型中，多因素Logistic分析结果显示，FIB、DASS21.抑郁评分是PSF严重程度的独立影响因素（ P ＜0.05）。在控制TG及HDL.C水平的情况下，FIB、DASS21.抑郁评分每增加1个单位，中重度PSF的患病风险较轻度PSF分别增高0.628倍、0.055倍。详见表2。

2.3 PSF严重程度与DASS21评分的相关性

Spearman相关性分析结果显示，DASS21.压力、DASS21.焦虑及DASS21.抑郁评分与PSF严重程度呈正相关（ P ＜0.05）。详见表3。

3 讨 论

研究表明，TC、TG及LDL.C在PSF与非PSF病人中存在差异，PSF与TC、TG、LDL.C水平呈正相关，与HDL.C呈负相关，其中TC、LDL.C是PSF发生的独立危险因素，HDL.C是保护因素  ［13.15］ 。在本研究中，中重度PSF组较轻度PSF组TG水平高、HDL.C水平低，其机制可能与高HDL.C水平可增 加LDL.C从外周组织向发生降解的肝脏的逆向转运，防止LDL.C 免受自由基的氧化损伤，并且可使已氧化的LDL.C失活，从而抑制细胞内活性氧的生成，尤其在含有高浓度不饱和脂肪酸的大脑中，可减少细胞因子的释放及脂质过氧化，减轻神经元的氧化损伤有关  ［16］ ，但目前血脂与PSF的相关性研究较少，尚无明确的定论。

FIB作为直接参与凝血过程的急性时相蛋白，其水平增高导致体内凝血和纤溶系统失衡，同样也可促进炎症反应  ［17］ 。研究表明，急性缺血性脑卒中病人高FIB水平与脑卒中严重程度及不良预后相关  ［18］ 。本研究结果显示，FIB是PSF严重程度的独立影响因素，这可能与FIB所反映的机体炎症水平相关。

PSF包括精神性疲劳的方面，在很多研究中发现抑郁、焦虑是PSF发生的危险因素  ［19.20］ ，这与本研究多因素Logistic分析中DASS21.抑郁评分是PSF严重程度的独立影响因素一致。但也有研究表明，在没有抑郁的脑卒中病人中也可发生PSF  ［21］ ，这可能与本研究的纳入标准中并未就脑卒中前抑郁及严重的脑卒中后抑郁进行区分有关，提示在PSF研究的过程中除采用疲劳评估工具外，还应使用情绪相关的评估手段以避免疲劳与不良情绪因素的混杂。但本研究纳入样本量较少，尚需开展更大样本量的前瞻性调查。

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（收稿日期：2023.06.27）

（本文编辑 邹丽）