老年進展性缺血性腦卒中相關因素的Logistic回歸分析

李惠允

(第三軍醫大學大坪醫院神經內科，重慶 400042)

老年進展性缺血性腦卒中相關因素的Logistic回歸分析

李惠允

(第三軍醫大學大坪醫院神經內科，重慶 400042)

目的探討老年進展性缺血性腦卒中(PIS)發生的相關因素。方法回顧分析第三軍醫大學大坪醫院神經內科2011年1月至2014年6月收治的資料完整的缺血性腦卒中患者321例為研究對象。其中PIS患者66例，非PIS患者255例，摘錄患者相關臨床資料情況，并分析與PIS有關的可能因素，在將可能因素帶入Logistic回歸方程，計算PIS發生的獨立危險因素。結果多元Logistic回歸分析顯示，糖尿病(OR=2.02, 95%CI:1.21～3.98,P<0.05)，神經功能重度缺損(OR=3.37,95%CI:2.39～4.98,P<0.05)和既往腦卒中病史(OR=2.61,95%CI:1.87～4.22,P<0.05)為PIS發生的獨立危險因素。結論伴有糖尿病和既往腦卒中病史的重度神經缺損患者是發生PIS的高危人群。

進展性缺血性腦卒中；神經功能缺損；糖尿病

腦卒中是臨床上最為常見的一類腦血管性疾病，隨著我國人口老齡化的加劇，腦卒中的發生率出現了明顯上升趨勢〔1，2〕。同時隨著人們飲食習慣生活習慣的改變，腦卒中的發生也出現了年輕化趨勢〔3〕。臨床缺血性腦卒中患者中約有20%的患者在入院進行相關治療后病情在1 w內仍出現進行性加重，此類患者缺乏有效治療手段且預后較差，被稱為進展性缺血性腦卒中(PIS)。PIS患者與非PIS患者在某些臨床因素中存在明顯差異，這些差異可能與PIS的發生發展有關或為其發生的危險因素。本文采用回顧性病例對照研究設計的方案，應用多元Logistic回歸統計學手段對我院近年收治的PIS患者相關危險因素進行分析。

1 資料與方法

1.1一般資料 回顧分析第三軍醫大學大坪醫院神經內科2011年1月至2014年6月收治的資料完整的缺血性腦卒中患者321例為研究對象。其中PIS患者66例，平均年齡(66.3±15.6)歲，非PIS患者255例，平均年齡(64.2±16.1)歲。納入標準：①病例資料有明確的PIS或非PIS診斷記錄；②病例資料中詳細記錄了患者的臨床基線情況，如年齡、性別、糖尿病病史及病情嚴重程度評分等。排除標準：①病歷資料不完整；②短暫性腦缺血發作(TIA)者；③昏迷患者。

1.2研究方法

1.2.1資料收集 根據事先制定的納入與排除標準由2名研究者獨立對既往的病歷資料進行納入與摘錄，對于發生分歧的病歷，兩名研究者討論后協商解決病歷資料是否納入。摘錄的患者臨床資料包括診斷(PIS或者為非PIS)；年齡、既往病史(糖尿病、高血壓、高脂血癥、腦卒中等)、生活史(吸煙、飲酒等)及美國國立衛生研究院腦卒中量表(NIHSS)評分等。2名研究者對上述提取的臨床資料進行交叉核對后錄入數據庫。

1.2.2研究質控 選擇性偏倚控制〔4〕：為減少或避免病歷入選過程中產生的納入偏倚，我們對兩名病歷資料摘錄人員進行納入與排除標準及摘錄信息的培訓，用事先準備好的10分標準病例對2名病歷摘錄人員進行訓練。測量偏倚控制：應用統一的量表進行數據錄入，對不同病例間不同的評分標準進行換算；混雜偏倚控制：首先應用單因素χ2檢驗篩選出可能與PIS發生有關的因素，再將可疑因素帶入Logistic回歸方程，計算獨立危險因素，對混雜因素加以去除。

1.3統計學方法 應用STATA10.0統計軟件進行t檢驗，χ2檢驗，多元Logistic回歸分析。

2 結 果

2.1PIS有關因素 糖尿病(χ2=13.79，P<0.05)，房顫(χ2=4.53，P<0.05)，高血壓(χ2=6.80，P<0.05)，NIHSS評分重度(χ2=18.28，P<0.05)和腦梗死病史(χ2=14.44，P<0.05)與PIS發生有關，見表1。

表1 兩組患者的臨床基線情況比較(n)

2.2多元Logistic回歸分析 多元Logistic回歸分析顯示，糖尿病(OR=2.02，95%CI：1.21～3.98，P<0.05)，神經功能重度缺損(OR=3.37，95%CI：2.39～4.98，P<0.05)和既往腦梗死病史(OR=2.61，95%CI：1.87～4.22，P<0.05)為PIS發生的獨立危險因素。

表2 Logistic 回歸分析PIS獨立危險因素

3 討 論

PIS是臨床上較為常見的一種腦卒中類型，臨床流行病學數據報道其發生率占腦卒中患者的10%～30%〔5〕。PIS患者入院后雖進行了醫療干預，但患者病情在短時間內仍然進展，致殘率和致死率較高，預后較差。有研究認為進展性腦卒中的發病機制可能存在一定的遺傳背景因素，同時又受到患者后天基礎疾病的影響如高血壓、糖尿病、吸煙、頸動脈狹窄等可能均與PIS的發病有關〔6〕。但各個研究結果由于納入病例資料的異質性或研究方法的差異，關于PIS發生的危險因素研究結果存在較大的差異。劉磊等〔7〕納入30例PIS與57例非PIS患者，對比分析兩組患者的臨床特征并采用邏輯回歸的方法篩選相關PIS危險因素，結果顯示既往有高血壓病史和糖尿病病史的患者發生PIS的風險顯著增加。楊偉民等〔8〕采用前瞻性研究方法探討PIS發生的危險因素，共入組PIS患者127例，非PIS患者442例，單因素χ2檢驗分析顯示，糖尿病病史、心房纖顫史、腦卒中史、發熱、高血糖及并發癥等的發生頻率在PIS組與非PIS組存在差異。進一步的邏輯回歸顯示糖尿病病史、發熱及高血糖是PIS的獨立危險因素。楊偉民等〔8〕的研究納入病例數相對較多，且對研究過程中的偏倚進行了控制，結果應較為可信。對研究者進行培訓，統一納入與排除條件和測量指標，避免了測量偏倚。本研究認為伴有糖尿病和既往腦卒中病史的重度神經缺損患者是發生PIS的高危人群與楊偉民等〔8〕的研究結果也較為一致。但是，我們檢索了國內外相關文獻，關于PIS的研究大多為回顧性的病例對照研究或回顧性的隊列研究，缺乏多中心的前瞻性隊列研究。這種回顧性的研究雖然省時省力，但其容易受到多種混雜因素的影響，在小樣本的研究中其統計效能較低，結論的可靠性較差。因此，在有條件的醫療單有必要進行大規模多中心的前瞻性隊列研究，進一步探討PIS發生發展的相關危險因素，為臨床上防治PIS的發生提供可靠依據。

1Sun H，Zou X，Liu L.Epidemiological factors of stroke：a survey of the current status in China〔J〕.J Stroke，2013；15(2)：109-14.

2Jia Q，Liu LP，Wang YJ.Stroke in China〔J〕.Clin Exp Pharmacol Physiol，2010；37(2)：259-64.

3Shi FL，Hart RG，Sherman DG，etal.Stroke in the people′s republic of China〔J〕.Stroke，1989；20(11)：1581-5.

4張 橋，張秋菊，陳 霞，等.回歸校準法對線性回歸中信息偏倚校正的模擬研究〔J〕.中國衛生統計，2013；30(3)：327-9.

5Ueyama H，Hashimoto Y，Uchino M，etal.Progressing ischemic stroke in a homozygote with variant antithrombin Ⅲ〔J〕.Stroke，1989；20(6)：815-8.

6Barber M，Langhorne P，Rumley A，etal.Hemostatic function and progressing ischemic stroke：D-dimer predicts early clinical progression〔J〕.Stroke，2004；35(6)：1421-5.

7劉 磊，王澤穎，李瑞華.進展性卒中相關因素臨床分析〔J〕.中國實用神經疾病雜志，2011；14(4)：5-7.

8楊偉民，劉 鳴，郝子龍.進展性缺血性腦卒中影響因素的前瞻性研究〔J〕.臨床神經病學雜志，2011；24(3)：164-7.

〔2016-02-09修回〕

(編輯 苑云杰/曹夢園)

李惠允(1981-)，女，碩士，主治醫師，主要從事老年性癡呆研究。

R743

A

1005-9202(2017)17-4276-02；doi：10.3969/j.issn.1005-9202.2017.17.051