ICU自發性腦出血患者再出血的風險預測列線圖模型構建

顧君玲 倪敏 宗海燕 何平 張燕 魯曉杰

無錫市第二人民醫院北院重癥醫學科，無錫 214000

自發性腦出血是臨床常見腦血管疾病，具有發病率、致殘率、病死率高的特點［1-2］。自發性腦出血后再出血往往會導致患者血腫量增加，加重腦組織損傷，甚至引起患者出現腦疝、死亡，嚴重影響患者生活質量［3-4］。目前，臨床主要集中于探討自發性腦出血患者再出血的危險因素，尚缺乏可準確預測自發性腦出血患者再出血風險的方法［5-6］。列線圖作為個性化預測臨床事件的統計學模型，可對篩選臨床事件的危險因素進行量化性分析，為臨床預防提供可靠依據，將其應用于腦梗死復發、腦出血并發癥預測中，具有良好預測價值［7-8］。因此，本研究通過探討重癥監護室（ICU）自發性腦出血患者再出血的危險因素，并依此建立風險預測列線圖模型，以期為臨床工作人員提供便捷、可靠的評估工具，指導臨床早期進行干預。

資料與方法

1.一般資料

回顧性分析2019年6月至2022年6月無錫市第二人民醫院收治的173例ICU自發性腦出血患者的臨床資料，其中男99 例，女74 例；年齡38～75（59.63±7.45）歲；體質量指數（BMI）19.34～28.61（23.17±2.23）kg/m2。納入標準：⑴臨床診斷為自發性腦出血患者［9］，且為首次發病；⑵入住ICU者；⑶臨床資料完整；⑷患者行開顱血腫清除術或立體定向血腫抽吸術；⑸患者及家屬均對本研究知情同意。排除標準：⑴創傷、腫瘤等原因導致腦出血者；⑵48 h 內死亡或出院者；⑶妊娠者；⑷惡性腫瘤者；⑸重大臟器損傷者；⑹免疫系統疾病者；⑺凝血功能障礙者；⑻精神障礙者。

本研究經無錫市第二人民醫院醫學倫理委員會審批通過（審批號：202207-002）。

2.方法

⑴資料收集。收集ICU 自發性腦出血患者資料，包括年齡、性別、BMI、吸煙史、飲酒史、糖尿病史、長期使用抗凝藥（≥3 個月）、病因分型、格拉斯哥昏迷量表（GCS）評分、術前血腫形狀、血腫密度、血腫位置、出血量、手術方式、手術時機、術前收縮壓、術前舒張壓、術前血糖、術前D-二聚體、術前血小板計數、術后血壓控制情況［收縮壓＜160 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）為控制良好，收縮壓＜180 mmHg 為較好，收縮壓≥180 mmHg為控制不理想］、術后躁動（即患者術后出現四肢掙扎、對抗治療、喊叫、血壓升高、四肢亂動等精神或運動興奮的短暫狀態）［10］、術后止血藥使用情況。⑵自發性腦出血再出血的判定［11］。入院后密切關注患者呼吸、脈搏、血壓變化，控制血壓后行手術治療，術后24 h內行顱內CT檢查，若腦內有橢圓形或不規則形高密度影，出血量10～70 ml，則判定為再出血。根據該判斷標準將術后再出血患者歸為再出血組（38例），未再出血患者歸為未再出血組（135例）。

3.統計學分析

采用SPSS 20.0 統計學軟件進行數據分析，符合正態分布的計量資料采用均數±標準差（±s）表示，組間比較以獨立樣本t檢驗，計數資料采用例（%）表示，組間比較以χ2檢驗。采用logistic 回歸分析法分析ICU 自發性腦出血患者再出血的影響因素；采用R3.4.3 軟件包繪制列線圖模型，另繪制受試者操作特征曲線（ROC）及校正曲線；采用Bootstrap法進行內部驗證并計算一致性指數（C-index）。P＜0.05 為差異有統計學意義。

結果

1.兩組患者一般資料比較（表1）

表1 兩組ICU自發性腦出血患者一般資料比較

兩組患者性別、年齡、BMI、吸煙史、飲酒史、糖尿病史、病因分型、GCS 評分、血腫形狀、血腫位置、出血量、手術方式、術前收縮壓、術前舒張壓、術前血小板計數、術后使用止血藥比較，差異均無統計學意義（均P＞0.05）；再出血組術前血糖、術前D-二聚體水平及長期使用抗凝藥、血腫密度不均勻、手術時機3～6 h、術后血壓控制不理想、術后躁動占比均高于未再出血組（均P＜0.05）。

2.ICU自發性腦出血患者再出血的影響因素分析（表2）

表2 173例ICU自發性腦出血患者再出血危險因素的多因素logistic回歸分析

將術后是否再出血（否=0，是=1）作為因變量，將一般資料比較中P＜0.1的項目作為自變量，進行如下賦值：年齡（實測值）、糖尿病史（否=0，是=1）、長期使用抗凝藥（否=0，是=1）、GCS評分（13～15分=0，9～12分=1，≤8分=2）、血腫密度（不均勻=0，均勻=1）、出血量（＜30 ml=0，30～50 ml=1，＞50 ml=2）、手術時機（＞12 h=0，6～12 h=1，3～6 h=2）、術前血糖、術前收縮壓、術前舒張壓、術前D-二聚體（實測值）、術后血壓控制情況（良好=0，較好=1，不理想=2）、術后躁動（無=0，有=1）、術后止血藥使用（是=0，否=1）。經logistic 回歸分析結果顯示，長期使用抗凝藥、血腫密度不均勻、手術時機為3～6 h、術前D-二聚體水平升高、術后血壓控制不理想、術后躁動均是ICU 自發性腦出血患者再出血的危險因素（均P＜0.05）。

3.ICU 自發性腦出血患者再出血的風險預測列線圖模型構建及驗證

將多因素logistic 回歸分析篩選的6 個獨立影響因素作為預測指標，構建ICU自發性腦出血患者再出血的風險預測列線圖模型，見圖1。ROC 曲線分析結果顯示：列線圖預測ICU 自發性腦出血患者再出血的曲線下面積（AUC）為0.848（95%CI0.799～0.887），靈敏度為76.32%，特異度為84.44%，提示列線圖模型具有較好的預測效能，見圖2。運用Bootstrap 法對模型進行驗證，計算C-index 值為0.829，校正曲線和標準曲線擬合度較好，提示模型校準度良好，見圖3。

圖1 173 例重癥監護室（ICU）自發性腦出血患者再出血的風險預測列線圖模型

圖2 列線圖模型預測173 例重癥監護室(ICU)自發性腦出血患者再出血的受試者操作特征曲線(ROC)

圖3 列線圖模型預測173 例重癥監護室（ICU）自發性腦出血患者再出血的校準曲線

討論

自發性腦出血多由患者自身高血壓引起，若不積極治療，則可能導致患者出現肢體癱瘓、感覺障礙等，嚴重威脅患者生命安全［12-14］。手術是臨床有效解除壓迫、血腫的重要手段［15］。溫玉東等［16］研究報道顯示，高血壓腦出血患者術后仍約有21%的患者有再出血風險，嚴重影響手術療效和患者預后。因此，探討ICU 自發性腦出血患者再出血的影響因素，并依此建立方便臨床應用的列線圖模型是篩選再出血高風險患者的重要舉措。

列線圖可將logistic回歸結果可視化，實現對臨床不良事件的準確預測［17-18］。本研究基于自發性腦出血疾病資料、檢查結果等探索再出血的危險因素，基于logistic回歸分析得出的長期使用抗凝藥、血腫密度不均勻、手術時機為3～6 h、術前D-二聚體水平升高、術后血壓控制不理想、術后躁動6個影響ICU自發性腦出血患者再出血的因素構建列線圖風險預測模型。ROC曲線分析結果顯示其AUC為0.848，且校正曲線和標準曲線擬合度較好，提示列線圖的校準度較高。

本研究中構建的列線圖應用簡便，可依據各風險因素的取值情況向得分線作垂直線，即可得到該因素對應的得分，匯總患者存在因素的總得分并向再出血發生風險作垂直線，即可得到該患者發生再出血的概率。本研究構建的列線圖顯示，長期使用抗凝藥單項得分為51.0 分。危兆勝等［19］研究報道顯示，長期服用阿司匹林或抗血小板藥物患者二次出血的概率極高。血腫密度不均勻表明出血早期血腫機化程度不一致［20］。在本研究的列線圖模型中顯示，血腫密度不均勻將增加列線圖模型59.6 分的權重。D-二聚體是機體凝血狀態的重要指標，其水平升高提示機體處于高凝狀態。Yue 等［21］研究報道，D-二聚體可作為彌散性血管內凝血的診斷指標，D-二聚體長期處于升高狀態會加重機體凝血正常機制受損，從而引發再出血的發生。黃振山等［22］研究報道，自發性腦出血患者血壓＜140/80 mmHg、140/80～160/100 mmHg、＞160/100 mmHg 時發生再出血的概率分別為5.2%、14.5%、28.8%。血壓控制不理想會導致出血血管在沒有完全封閉的情況下造成顱內壓升高，壓迫止血效果，從而誘導再出血的發生［23-25］。因此，在術后應積極應用硝普鈉或硝酸甘油等靜脈滴注控制患者血壓，使血壓處在穩定狀態，從而降低再出血的發生。手術時機較早雖可降低血腫占位誘發的不良反應，減少神經功能損傷，但是該階段時患者出血仍處于活動期，從而增加患者再出血風險［26］。王昆鵬等［27］報道，自發性腦出血患者3 h內進行首次CT 掃描，則增加72.0%血腫增大概率，嚴重威脅患者生命安全，故而本研究無0～3 h手術者。因此，在外科干預方面應在患者條件允許情況下盡可能選擇恰當的手術時間，提高止血效果。臨床可依據患者手術時機在本研究構建的列線圖模型向下做垂直線段，從而得出患者再出血發生的概率。術后躁動會導致患者出現血壓波動，進一步引起腦組織移位，造成血管撕裂、過度牽拉而出血，從而增加術后再出血風險，故臨床可適當在術后使用止痛藥和鎮靜劑，從而保持患者呼吸順暢，并及時清除患者口腔分泌物，防止患者產生嗆咳，預防術后躁動［28-29］。研究中未發現術后使用止血藥為其影響因素，可能原因在于研究中較多患者均會使用止血藥進行治療，且患者責任血管主要為基底節動脈，止血藥物對動脈性出血治療效果欠佳。因此，術后止血藥物的使用與術后再出血無明顯相關。

綜上所述，長期使用抗凝藥、血腫密度不均勻、手術時機為3～6 h、術前D-二聚體水平升高、術后血壓控制不理想、術后躁動均是ICU 自發性腦出血患者再出血的危險因素，基于風險因素構建的列線圖模型具有較好的預測效能，可為ICU 醫護人員及時采取預防性護理措施提供參考。但本研究還需對列線圖預測模型進行外部驗證，進一步驗證列線圖的準確性。

作者貢獻聲明顧君玲：醞釀和設計試驗，實施研究，采集、分析/解釋數據，起草文章，統計分析；倪敏：采集數據，對文章的知識性內容作批評性審閱，統計分析；宗海燕、何平、張燕：采集數據，對文章的知識性內容作批評性審閱；魯曉杰：采集數據，對文章的知識性內容作批評性審閱，指導