程飞飞

重庆医科大学附属第三医院神经疾病中心，重庆市 400000

急性脑出血(Acute cerebral hemorrhage，ACH)是临床常见危重症，有较高的致残率和致死率。据报道，大约1/3的ACH患者会发生血肿扩大，特别是在发病最初6h[1]。血肿扩大与早期神经功能恶化有关，是ACH患者病死率和功能预后转归的重要影响因素[2],因此早期识别并预防血肿扩大有重要意义。本研究采用Logistic回归模型分析了ACH患者血肿扩大的影响因素，现将结果报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾分析2016年6月—2019年6月本院收治的120例ACH患者。纳入标准：(1)首次发病；(2)符合《成人自发性脑出血诊断标准》[3]；(3)病例资料完整。排除标准：(1)外伤性脑出血；(2)合并脑血管畸形、颅内占位病变；(3)行外科手术治疗者。本研究已经本院伦理委员会批准。

1.2 血肿扩大的诊断标准 应用多田公式计算血肿体积。入院时计算的血肿体积为基线，3d内复查CT并计算血肿体积，以血肿体积增大33%作为血肿扩大标准[4]。

1.3 资料收集 参考既往国内外相关研究，提取患者门诊及住院病例中的信息，包括性别、年龄、饮酒史、吸烟史、基础疾病、血肿部位、血肿形状和均质性(采用5点分级标准[5])、入院时GCS评分、血压、超敏C-反应蛋白(hsCRP)、凝血酶原时间(PT)、部分凝血活酶时间(APTT)、血糖、甘油三酯(TG)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白(LDL)。

1.4 统计学方法 应用SPSS20.0软件进行数据分析。计量资料的比较用独立样本t检验；计数资料的比较用χ2检验。用Logistic回归分析影响血肿扩大的因素，根据结果建立预测方程，绘制ROC曲线分析该方程预测血肿扩大的最佳截断值、灵敏度和特异度。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 血肿扩大的发生率 120例ACH患者中，血肿扩大42例，血肿扩大发生率为35.00%。

2.2 ACH患者血肿扩大的单因素分析 单因素分析结果显示，血肿不均质、入院时GCS评分、入院时NIHSS评分、血糖是影响血肿扩大的因素(P<0.05)，见表1。

表1 ACH患者血肿扩大的单因素分析[n(%)]

注：1mmHg=0.133kPa。

2.3 血肿扩大的Logistic多因素分析 Logistic多因素分析结果显示，血肿不均质(OR=1.201)、入院时GCS评分(OR=1.968)、入院时NIHSS评分(OR=1.380)、血糖(OR=1.442)是影响血肿扩大的独立因素(P<0.05)，见表2。

表2 血肿扩大的Logistic多因素分析

2.4 ACH患者发生血肿扩大的预测模型 根据Logistic回归分析结果拟合ACH发生血肿扩大的模型：PI=0.424X1+0.315X2+0.428X3+0.412X4(X1：血肿不均质；X2：入院时GCS评分；X3：入院时NIHSS评分；X4：血糖)。本研究中PI为0.301～2.562。PI越大，发生血肿扩大的风险越大。以各单独危险指数为检验变量，以实际血肿扩大为状态变量，做ROC曲线。曲线分析结果显示AUC为0.852(95CI：0.752～0.985，P<0.001)，敏感度为0.901，特异度为0.842，约登指数为0.743，见图1。

图1 ACH发生血肿扩大的预测模型

3 讨论

本研究中，ACH患者血肿扩大的发生率为35.00%，与葛小金等[6]报道的36.23%较为接近。血肿扩大与ACH患者早期神经功能恶化有关，因此寻找影响血肿扩大的因素非常重要。本研究证实，血肿均质性、入院时GCS评分、入院时NIHSS评分、血糖是影响血肿扩大的独立因素。

本研究采用5点分级标准对血肿形状和均质性进行判断，结果显示血肿不均质性是影响血肿扩大的危险因素。有学者认为，颅内不均匀血肿是因为小血管交织组成的血管团和血管畸形破裂所致[7]。本研究结果与唐黎蔷等[8]的报道一致。本研究中，血肿扩大者入院时GCS评分和NIHSS评分分别为(8.23±2.01)分和(14.26±2.14)分，与血肿未扩大者[(12.05±2.96)分和(12.76±3.33)分]相比有明显差异，说明昏迷程度越高、神经功能缺损越严重，ACH患者越容易发生血肿扩大。Cao等[9]也发现，血肿扩大率与GCS评分和NIHSS评分相关。本研究还发现，血糖是影响血肿扩大的独立因素，可能是因为血糖升高加重细胞酸中毒，使血管通透性增大，进而增加血肿扩大风险。然而，孔祥宇等[10]并未发现血糖水平或糖尿病史对血肿扩大的影响，可能与病情严重程度和样本量大小有关。既往也有研究发现，血肿位置、高血压、凝血功能障碍等是影响血肿扩大的因素[1,11-12]，但是本研究并未发现这些差异，可能与样本量大小、年龄和合并基础疾病等有关，需要未来深入探讨。

通过Logistic回归分析，本研究建立了血肿扩大的预测模型。用ROC曲线分析，结果显示该模型预测血肿扩大的价值较高，灵敏度和特异度分别为0.901和0.842，血肿均质性、入院时GCS评分、入院时NIHSS评分、血糖等因素临床上容易获得，因此建立该预测模型也较为方便，利于临床医师操作。

综上所述，本研究结果显示，血肿不均质、入院时低GCS评分、入院时高NIHSS评分、高血糖是ACH患者发生血肿扩大的独立影响因素。本研究建立的预测模型，对于筛查高危人群并采取个体化和规范化的预防性治疗措施具有重要意义。