急性大血管閉塞預測，簡單就是高效

Stroke & Vascular Neurology（SVN）近期上線文章“Are you suffering from a large arterial occlusion? Please raise your arm!”，由來自瑞典卡羅林斯卡研究所臨床神經科學系、卡羅林斯卡大學醫院神經內科的Charith Cooray及其團隊成員共同完成。作者納入自2012年12月-2015年11月期間參與卒中溶栓安全實施-國際卒中溶栓登記（Safe Implementation of Treatment in Stroke -International Stroke Thrombolysis Register，SITS-ISTR）研究的連續患者，分析臨床癥狀對于大血管病變的預測價值，以加強院前轉診效率。在分析過程中，共納入4923例具有詳細基線NIHSS評分及血管影像學資料的患者，其中2042例（41%）患者存在大血管閉塞。后期通過整合NIHSS不同分類項目，建立院前預測模型，比較不同模型對于大血管閉塞的預測價值。在各種預測模型中，全項目NIHSS評分模型的預測價值最高（AUC為0.77，敏感度69%，特異度76%），最為簡單的單項目預測模型（僅包括NIHSS-5上肢肌力）也存在較高的預測價值（AUC為0.72，敏感度67%，特異度72%）。

1 院前卒中篩選模型研究現狀

各大研究拓展了卒中急性期血管內治療時間窗，如何快速準確篩選出大血管閉塞患者是卒中救治體系高效運轉的重要環節[1-3]。目前患者篩選已經前移，強化院前評估體系的建立，將合適患者直接轉運至具有取栓資質的高級卒中中心，減少患者延誤，對于提高卒中救治效率至關重要。

目前的院前大血管預測模型眾多，大部分均將NIHSS評分項目進行整合后運用于臨床，如卒中現場評估和分類轉運（field assessment stroke triage for emergency destination，FAST-ED）評分將面癱、上肢肌力、語言、意識指令、凝視、忽視納入模型[4]；快速動脈閉塞評估（rapid arterial Occlusion evaluation，RACE）評分將面癱、上肢肌力、下肢肌力、凝視、失語或失認納入模型[5]；辛辛那提院前卒中嚴重程度（Cincinnati prehospital stroke severity，CPSS）評分將意識指令和提問、凝視、上肢肌力納入模型[6]；院前急性卒中嚴重程度（prehospital acute stroke severity，PASS）評分將意識水平、凝視、上肢肌力納入模型[7]。而近期Peter Vanacker團隊[8]則整合了基線NIHSS評分、忽視、性別、心房顫動、既往卒中史及卒中前生存狀態等6項因素，建立了大血管閉塞的預測模型。

2 院前卒中患者篩選，簡單還是復雜？

上述各種模型均存在較好的預測價值，但在臨床實際工作中推進困難，僅RACE評分在院前急救系統中完成了前瞻性研究驗證。究其原因，在于這些評分系統對于院前急救人員仍顯復雜且不易掌握。

NIHSS評分與大血管閉塞的相關性已得到研究證實[9]。Charith Cooray團隊[10]在本研究中則基于NIHSS不同項目進一步建立了不同的評分模型，將單項目模型（NIHSS-5上肢肌力）、四項目模型（NIHSS-1C意識狀況、NIHSS-2凝視、NIHSS-4面癱及NIHSS-5上肢肌力）及全項目NIHSS模型應用于急性大血管閉塞的預測，發現三者的預測價值差異很小。

雖然簡單的預測模型可能遺漏大血管閉塞患者，或將無大血管閉塞患者轉移到高級卒中中心，但基于以往預測模型臨床推廣困難的現狀，在平衡預測性能與臨床實踐可行性后，簡單的單項目模型在院前救治體系篩選中可能具有更大的臨床可行性，且易于掌握。

3 結論

雖然復雜的臨床模型對于大血管閉塞具有稍高的預測能力，但與簡單的預測模型相比，兩者差異不大。在卒中診斷明確后，基于NIHSS-5上肢肌力的單項目模型或可作為大血管閉塞篩選條件，在院前急救系統中進行推廣運用。