高血壓患者急性腦梗死發(fā)生風險預測模型的建立與評價

王秀青 周月琴

[摘要] 目的 建立高血壓患者急性腦梗死發(fā)生風險的預測模型并評價。 方法 回顧性分析我院2016年1月～2018年12月的高血壓患者224例，收集患者的臨床資料、主要生化指標及急性腦梗死的發(fā)生情況，使用SPSS 25.0 和R3.6.1軟件及其軟件包進行統(tǒng)計分析，建立預測模型并對模型進行評價。 結果 單因素分析表明，年齡、尿酸、血尿素氮、肌酐在急性腦梗死組與非急性腦梗死組比較，差異均有統(tǒng)計學意義（P<0.05）;多因素分析表明，尿酸升高、血尿素氮升高為高血壓患者急性腦梗死的獨立危險因素。根據(jù)多因素Logistic回歸模型篩選的變量建立風險列線圖，評價分析示C-index為0.764，ROC曲線AUC為0.764，提示模型區(qū)分能力、模型準確性尚可。Calibration曲線、Decision曲線評價模型一致性及獲益性尚可。 結論 本研究用列線圖建立的高血壓患者急性腦梗死發(fā)生風險預測模型，簡單快速，臨床應用準確性尚可，臨床參考價值尚可，但本研究為單中心研究，樣本量較少，需要更多多中心、大樣本研究驗證。

[關鍵詞] 高血壓;急性腦梗死;風險預測模型;列線圖;尿酸;血尿素氮

[中圖分類號] R544.1;R743.3? ? ? ? ? [文獻標識碼] B? ? ? ? ? [文章編號] 1673-9701（2020）32-0129-04

[Abstract] Objective To establish and evaluate the forecast model for the risk of acute cerebral infarction（ACI） in the patients with hypertension. Methods From January 2016 to December 2018， a tatal of 224 patients with hypertension in our hospital were analyzed retrospectively. The clinical data and main biochemical indexes of the patients and the occurrence of ACI among them were collected. SPSS25.0 and R3.6.1 software and their software packages were used for statistical analysis， and to establish and evaluate the forecast model. Results Univariate analysis showed that the differences between the ACI group and the non-ACI group in age， uric acid， blood urea nitrogen and creatinine were statistically significant（P<0.05）; multivariate analysis showed that elevated uric acid and blood urea nitrogen were independent risk factors for ACI in the patients with hypertension. According to the variables screened by multivariate Logistic regression model， the risk nomogram was established， and the evaluation analysis showed that the C-index was 0.764， and the AUC of ROC curve was 0.764， which suggested that the discrimination ability and accuracy of the model were acceptable. Calibration curve and Decision curve evaluated that the consistency and profitability of the model were acceptable. Conclusion The risk forecast model for the risk of ACI in the patients with hypertension established by the nomogram in this study， applied simply and quickly， and its clinical practice accuracy and clinical reference value are acceptable. However， this study is merely a single-center study with few samples. More multi-center studies with large samples are still necessary for further verification.

[Key words] Hypertension; Acute cerebral infarction; Risk forecast model; Nomogram; Uric acid; Blood urea nitrogen

急性腦梗死是世界上發(fā)病率及死亡率較高的疾病，是致殘的主要因素[1]。高血壓患者血壓升高加速了動脈粥樣硬化的發(fā)展，從而使急性腦梗死的發(fā)生率明顯增加[2]。目前公認的急性腦梗死危險因素有年齡、吸煙、高血壓、糖尿病等，近年來諸多研究證實，尿酸（Uric acid，UA）、血尿素氮（Blood urea nitrogen，BUN）等腎功能指標也是心腦血管危險因素[3-4]。近年有研究顯示，多項腎功能指標因素如UA、BUN等與急性腦梗死的發(fā)生密切相關[5-6]。因此，臨床上主要應用腎功能的各項指標簡單快速評估高血壓患者急性腦梗死的危險因素，建立高血壓患者急性腦梗死風險預測模型。本研究通過分析基層醫(yī)院高血壓患者的臨床資料，以腎功能指標為主，建立預測模型并評價高血壓患者急性腦梗死發(fā)生風險，現(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析我院2016年1月～2018年12月住院或門診治療的高血壓患者224例，所有患者高血壓診斷均由經(jīng)驗豐富的主任醫(yī)師按照WHO/ISH的統(tǒng)一標準診斷或確認診斷，具體標準為收縮壓（Systolic pressure，SBP）≥140 mmHg和（或）舒張壓（Diastolic pressure，DBP）≥90 mmHg[2]。納入標準：符合原發(fā)性高血壓診斷，臨床資料齊全者;排除標準：繼發(fā)性高血壓、合并嚴重腎功能不全者。研究均獲得患者知情同意并得到紹興市第七人民醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會批準。

1.2 方法

通過患者病歷記錄等信息，收集患者的臨床資料，包括年齡、性別、既往史、體質量指數(shù)（Body mass index，BMI），并記錄相關腎功能指標，包括UA、BUN、肌酐（Creatinine，Cr）等，腎功能指標檢測采用全自動生化分析儀（Advia 2400）及配套試劑，均為SIEMENS公司生產(chǎn)。急性腦梗死的診斷是基于病史、頭顱CT或核磁共振檢查。上述指標≥正常高限被定義為升高，<正常高限被定義為正常。

1.3 統(tǒng)計學方法

所有統(tǒng)計分析應用SPSS25.0軟件和R3.6.1軟件及rms包、Hmisc包、ROCR包、rmda包進行統(tǒng)計分析，建立列線圖并評價。計量資料用均數(shù)±標準差（x±s）表示，采用成組資料t檢驗，計數(shù)資料用[n（%）]表示，采用χ2檢驗;對有統(tǒng)計學差異的指標，行二元多因素Logistic回歸分析;對相應指標，建立列線圖，并進行評價。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 高血壓患者急性腦梗死影響因素的單因素分析

所有納入收集的高血壓患者224例，其中急性腦梗死患者70例，非急性腦梗死患者154例。年齡、UA、BUN、Cr 在急性腦梗死組與非急性腦梗死組比較，差異均有統(tǒng)計學意義（P<0.05）。見表1。

2.2 急性腦梗死影響因素的多因素分析

以是否為急性腦梗死為因變量（急性腦梗死=1，非急性腦梗死=0），以單因素分析有意義的變量為自變量（年齡：≥60=1，<60=0;UA：≥正常高限=1，<正常高限=0;BUN：≥正常高限=1，<正常高限=0;Cr：≥正常高限=1，<正常高限=0）納入多因素Logistic 回歸方程。結果顯示，UA升高、BUN升高為急性腦梗死的獨立危險因素。

2.3 急性腦梗死風險列線圖的建立

根據(jù)多因素Logistic回歸模型建立高血壓患者急性腦梗死風險列線圖，其中年齡（Age）≥60歲為2分，UA升高為100分，BUN升高為74分，Cr升高為25分，每項對應上方標尺的得分（Point），所有相加即為總分（Total Point），與急性腦梗死風險（Risk of CI）軸上的數(shù)值對應即為高血壓患者急性腦梗死發(fā)生風險。見圖1。

2.4 急性腦梗死風險列線圖的評價

2.4.1 急性腦梗死風險列線圖準確性評價? 應用Harrell concordance index分析法評價模型的區(qū)分能力，計算相應的C-index為0.764;應用ROC曲線評價模型，計算相應的AUC為0.764，提示模型的區(qū)分能力及準確性尚可。見圖2。

2.4.2 急性腦梗死風險列線圖的一致性評價? 應用Calibration曲線評價急性腦梗死風險列線圖模型的一致性，其中X軸代表預測的急性腦梗死風險，Y軸代表實際發(fā)生的急性腦梗死，對角虛線表示理想的急性腦梗死風險列線圖模型的預測能力，實線表示此急性腦梗死風險列線圖模型的實際預測能力，實際預測能力與理想的預測能力較為接近，列線圖模型與理想模型一致性尚可。見圖3。

2.4.3 急性腦梗死風險列線圖獲益性評價? 應用Decision曲線評價列線圖獲益性，其中X軸代表臨界概率（Threshold probability），Y軸代表凈獲益（Net benefit），藍實線表示急性腦梗死風險圖（Prediction nomogram），灰實線代表了所有患者全部發(fā)生急性腦梗死的假設（All），黑實線代表沒有患者發(fā)生急性腦梗死的假設（None）（圖4）。通過Decision曲線提示，閾值設定在0.14～0.69，使用此急性腦梗死風險列線圖臨床意義明顯。

3 討論

急性腦梗死是急性的缺血性腦血管病，它是供應大腦的某個動脈由于各種原因造成了血管的閉塞，造成相應供血的腦細胞壞死，出現(xiàn)相應的神經(jīng)功能癥狀，是致殘的主要因素。高血壓是指以體循環(huán)動脈血壓（收縮壓和/或舒張壓）增高為主要特征（收縮壓≥140 mmHg，舒張壓≥90 mmHg），可伴有心、腦、腎等器官的功能或器質性損害的臨床綜合征。高血壓是最常見的慢性病，也是心腦血管病最主要的危險因素。高血壓患者的血壓升高導致小動脈發(fā)生收縮、痙攣，血管壁缺氧形成透明樣變性，管壁增厚，彈性纖維增生，管腔變得狹窄，加速了動脈粥樣硬化的發(fā)展，更容易使血管發(fā)生閉塞，從而使急性腦梗死的發(fā)生率明顯增加[7-8]。高血壓患者的急性腦梗死的風險更大，風險因素包括年齡、吸煙、糖尿病等，已有諸多研究表明，急性腦梗死腎功能指標常有變化，特別是UA及BUN升高與急性腦梗死關系密切[9-10]。

本研究通過單因素分析顯示，年齡、UA、BUN、Cr 在急性腦梗死組與非急性腦梗死組比較，差異均有統(tǒng)計學意義;多因素分析表明，UA升高、BUN升高為高血壓患者急性腦梗死發(fā)生的獨立危險因素。年齡是急性腦梗死的不可干預危險因素，隨著患者年齡的增長，動脈硬化不可避免，動脈內膜在長時間受到各種危險因素作用的積累下，硬化進一步加重，從而導致腦梗死的發(fā)生風險加大[11]。高血壓可對血管長期影響，持續(xù)的高血壓，損傷動脈內膜，伴隨著血脂沉積，可出現(xiàn)血脂異常，進一步加重動脈粥樣硬化，形成脂肪斑塊，更易發(fā)生腦梗死[12]。高尿酸血癥尿酸可以在腎臟大量沉積，這些可促進動脈粥樣硬化;尿酸鹽可產(chǎn)生炎癥反應，氧自由基也相應增多，參與血管炎癥反應，激活血小板和凝血，從而更容易產(chǎn)生血栓引起腦梗死;高尿酸導致血液黏稠度增高，血脂紊亂及血管內皮功能紊亂，這些均能誘發(fā)腦梗死[13-16]。UA的異?？梢鹉I功能進一步減退，BUN、Cr異常，導致一系列炎癥反應，加大急性腦梗死的風險。

列線圖又稱諾莫圖（Nomogram 圖）常被用于表達預測模型中各變量之間的關系。列線圖能可視化和圖形化Logistic回歸分析的結果，根據(jù)統(tǒng)計篩選出的影響因素，直觀分析預測疾病風險，預測預后情況，給予評分，獲得影響因素的總分，對應風險預測值，直觀地顯示風險評估，目前應用廣泛[17-20]。本研究回顧性分析基層醫(yī)院224例高血壓患者的臨床數(shù)據(jù)，分析并建立與腎功能相關的急性腦梗死發(fā)生風險預測模型列線圖，年齡、UA升高、BUN升高、Cr升高分別評分，并計算總分，總分越高，高血壓患者急性腦梗死的發(fā)生風險越高。對模型預測風險的能力、一致性及獲益性進行進一步評價，均表現(xiàn)良好，有一定的參考價值。對基層醫(yī)院高血壓患者急性腦梗死發(fā)生風險簡單快速評估具有一定意義，臨床上可根據(jù)分析結果快速有效制定個性化預防治療方案。

綜上所述，UA升高、BUN升高是高血壓患者急性腦梗死的獨立危險因素，本研究基于年齡、UA、BUN、Cr指標用列線圖建立的高血壓患者急性腦梗死發(fā)生風險預測模型，簡單快速，臨床應用準確性尚可，臨床參考價值尚可，但本研究為單中心研究，樣本量較少，需要更多多中心、大樣本研究驗證。

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（收稿日期：2020-04-09）