振幅整合腦電圖結合斯堪的那維亞卒中量表在急性腦梗死患者中的預測價

郭 俐, 鄧慧琳, 袁 莉

急性腦梗死是中老年人群多發病,其病情兇猛,導致患者產生感覺障礙、失語、偏癱等并發癥,嚴重者甚至是死亡[1]。相關研究顯示我國急性腦梗死患者每年以8.7%的速率增長,且每年有超過70%的患者發生殘疾(喪失獨立生活能力)甚至是死亡,給患者家庭及社會帶來沉重經濟負擔[2,3]。因此,準確預測急性腦梗死患者預后,對改善患者生活質量和降低患者死亡率具有積極意義。振幅整合腦電圖(amplitude integrated electroencephalogram,aEEG)是一種可代表整個腦電背景活動電壓變化的圖譜,被廣泛用于腦功能受損情況的判斷[4]。斯堪的那維亞卒中量表(scandinavian stroke scale,SSS)于1985年由瑞典科學家編制,并于1995年引進我國,用于評估急性腦梗死患者神經功能缺損程度[5]?，F如今關于aEEG結合SSS評分對急性腦梗死患者預后預測價值評估的研究鮮有報道,故本研究以急性腦梗死患者為研究對象,探討aEEG結合SSS評分對此類患者預后評估價值,以期提高此類患者的生存率。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取本院2019年2月-2021年7月收治的124例急性腦梗死患者為研究對象。男68例,女56例；年齡58～75歲,平均(66.34±7.67)歲。納入標準：(1)均符合急性腦梗死的診斷標準[6],并經影像學檢查證實；(2)首次發??；(3)發病時間≤72 h；(4)年齡≥18歲；(5)獲取患者或家屬自愿知情同意。排除標準：(1)既往有癲癇史或正在接受鎮靜藥物治療或抗癲癇藥物治療者；(2)合并有惡性腫瘤或既往存在急性腦出血患者；(3)伴有嚴重并發癥甚至導致死亡者；(4)既往存在急性重度顱腦外傷史者；(5)近期服用抗凝或抗血小板藥物者。本研究獲得本院倫理委員會批準同意。

1.2 aEEG監測及SSS評估結果 在患者入院后即采用腦功能監護儀(寰熙醫療科技有限公司,型號：C21)監測患者aEEG水平,設置儀器參數,雙通道,高切與低切分別為35 Hz、0.5 Hz,靈敏度10 μV/mm,以30 mm/s為時間基準。患者去適宜體位,清潔患者相應電極放置的頭皮,將涂有電膏的電極利用紗布分別固定于患者左右額、左右頂、參考電極以及地線電極處,電極電阻根據電腦監測界面調整低于閾值,并根據患者病情輸入參考值,記錄患者15～60 min aEEG,獲取患者aEEG上下邊界。同時采用SSS量表[7]評估患者神經功能受損情況,共涉及9個項目,評分范圍0～45分,得越低神經功能越差。

1.3 收集可能影響急性腦梗死預后不良的相關因素 收集可能影響急性腦梗死預后不良的相關因素,包括性別、年齡、體質量指數(body mass index,BMI)、糖尿病、心臟病、吸煙史、飲酒史、高脂血癥、靜息狀態下心率與血壓(舒張壓和收縮壓)、呼吸頻率、入院時aEEG(上邊界和下邊界)、入院時SSS評分、白細胞計數(white blood cell,WBC)、同型半胱氨酸(Hcy)、超敏C反應蛋白(hypersensitivity C reactive protein,hs-CRP)、纖維蛋白原、D-二聚體(D-dimer,D-D)、入院時格拉斯哥昏迷(glasgow coma scale,GCS)評分、入院時意識情況差、腦疝形成、多器官功能衰竭、是否接受靜脈溶栓治療。

1.4 分組 在患者入院28 d采用日常生活能力評定量表(Barthel指數)[8]評估患者預后情況,共涉及10項內容,評分范圍為0～100分,分數越高表明患者預后越好,將Barthel指數評分>45分者歸為預后良好組(34例),Barthel指數評分≤45分者歸為預后不良組(90例)。

2 結 果

2.1 單因素分析可能影響急性腦梗死患者預后不良的相關因素 單因素分析顯示,預后不良組男、糖尿病、心臟病、吸煙史、飲酒史、高血脂癥、入院時意識情況差、接受靜脈溶栓治療占比,年齡、BMI、心率、舒張壓、收縮壓、呼吸頻率、WBC、Hcy、纖維蛋白原水平與預后良好組比較無差異(P>0.05),預后不良組入院時aEEG上下邊界、SSS評分水平、入院時GCS評分低于預后良好組(P<0.05),腦疝形成、多器官功能衰竭占比,hs-CRP、D-D水平高于預后良好組(P<0.05)(見表1)。

表1 單因素分析可能影響急性腦梗死患者預后不良的相關因素

2.2 Logistic回歸分析明確影響急性腦梗死患者預后不良的危險因素 將急性腦梗死患者發生預后不良情況作為因變量(Y),將影響急性腦梗死患者發生預后不良因素作為自變量(X)進行Logistic回歸分析賦值,將影響急性腦梗死預后不良記為1,未影響記為0,賦值結果(見表2)。經Logistic回歸分析顯示,aEEG上下界水平、腦疝形成、多器官功能衰竭、入院時SSS評分、入院時GCS評分均是影響急性腦梗死預后不良的危險因素(P<0.05)(見表3)。

表2 Logistic回歸分析法賦值

表3 Logistic回歸分析明確影響急性腦梗死預后不良的危險因素

2.3 aEEG、SSS評分對急性腦梗死患者預后不良的預測價值分析 ROC曲線分析顯示,入院時aEEG上下邊界與SSS評分三者聯合預測急性腦梗死患者預后不良的靈敏度、準確度、AUC分別為92.35%、89.57%、0.829均高于入院時aEEG上下邊界與SSS評分單獨預測；入院時aEEG上下邊界與SSS評分三者聯合預測急性腦梗死患者預后不良的特異度為61.48%低于單獨預測(見圖1、表4)。

表4 aEEG、SSS評分對急性腦梗死患者預后不良的預測價值分析

圖1 aEEG、SSS評分對急性腦梗死患者預后價值評估ROC曲線圖

3 討 論

急性腦梗死是發病率最高的一種腦血管疾病,占全部急性腦血管病的70%,其發病急、進展快,發病時腦部神經組織因缺血缺氧發生壞死和軟化,神經功能受損,進而使得患者預后極易發生殘疾和死亡,已成為導致全球人類過早死亡的首要原因[9，10]。急性腦梗死發病原因較為復雜,涉及因素較多,臨床上多采用溶栓、抗血小板聚集、神經營養等對癥支持治療,能明顯改善患者臨床癥狀,但此病的死亡率仍居高不下[11～13]。因此,明確此類患者預后對患者的治療具有積極意義。但臨床上尚缺乏有效預測急性腦梗死患者預后的手段。因此,尋找安全、有效的手段預測急性腦梗死患者的預后成為現如今的研究熱點。aEEG是一種由腦電圖簡化發展起來的新形式,多用于腦功能損傷程度的評估[14]。SSS評分亦是用于評估急性腦梗死患者神經功能的量表[15]。關于aEEG結合SSS評分是否能用于急性腦梗死預后的評估尚未存在爭議,故本研究對此展開研究,為急性腦梗死預后評估提供理論依據。

aEEG是將傳統腦電圖采集信號經對數算法進行量化、壓縮、整合形成的,其具有長時、實時記錄的優點,且數據真實有效,在既往研究中因技術的局限,aEEG多用于新生兒缺氧性腦病的診斷,后發現aEEG分級與腦功能受損情況存在一定相關性,開啟了其用于急性腦梗死神經功能受損程度的診斷[16，17]。但又因急性腦梗死腦電活動較為復雜,且病理因素較多,故aEEG既往較少用于預測急性腦梗死的預后。aEEG上下邊界水平能有效反映急性腦梗死患者的神經功能的受損程度,上下邊界水平越低表明患者神經功能損傷越嚴重。SSS評分在臨床中主要用于評估各種因素導致的神經功能受損程度。歐艷[18]的研究表明SSS評分是急性腦梗死靜脈溶栓治療后發生出血轉化的獨立危險因素。入院時SSS評分越低表明患者神經功能受損越嚴重。本研究結果中單因素分析顯示,預后不良組入院時aEEG上下邊界、SSS、GCS評分低于預后良好組,腦疝形成、多器官功能衰竭占比,hs-CRP、D-D水平高于預后良好組。提示入院時aEEG上下邊界、SSS評分水平與急性腦梗死預后不良存在一定的關系,此外,入院時GCS評分、腦疝形成、多器官功能衰竭,hs-CRP、D-D亦可能是導致此類患者預后不良的相關因素。

為明確急性腦梗死患者預后不良的危險因素,本研究對單因素中有統計學意義的指標進行Logistic多因素回歸分析,結果顯示入院時aEEG上下界水平、入院時SSS評分、入院時GCS評分、腦疝形成、多器官功能衰竭均是影響急性腦梗死預后不良的危險因素。提示入院時aEEG上下界水平、入院時SSS評分與急性腦梗死預后不良關系密切。ROC曲線分析顯示,入院時aEEG上下邊界與SSS評分三者聯合預測急性腦梗死患者預后不良的靈敏度、準確度、AUC分別為92.35%、89.57%、0.829均高于入院時aEEG上下邊界與SSS評分單獨預測。再次暗示aEEG上下邊界與SSS評分可用于急性腦梗死預后不良的預測,且aEEG上下邊界結合SSS評分對急性腦梗死預后具有較高的預測價值。綜上所述,aEEG、SSS評分是急性腦梗死患者預后不良的獨立危險因素,二者結合對急性腦梗死預后具有較高的預測價值。