自發(fā)性腦出血患者術后短期預后的影響因素及預測模型的構建

【摘要】 目的 探索自發(fā)性腦出血（sICH）患者近期轉歸的關鍵影響因素，并建立相應的預測模型。方法 回顧性分析2021年1月—2024年4月在徐州醫(yī)科大學附屬醫(yī)院神經外科就診的250例sICH患者，通過改良Rankin量表（mRS）評分系統(tǒng)進行評估，將患者分成預后良好組103例和預后不良組147例。本研究擬采用單因素分析、多因素Logistic回歸分析等方法，建立腦出血患者的Nomogram模型，并采用受試者工作特征（ROC）曲線、校準曲線等方法對模型進行評估。結果 兩組患者的格拉斯哥昏迷指數（GCS）評分、白蛋白、血腫體積、收縮壓、中性粒細胞（NBC）、中性粒細胞/淋巴細胞比值（NLR）、D-二聚體（D-D）、D-二聚體/白蛋白比值（DAR）均有顯著性差異（P＜0.05），多因素Logistic回歸分析顯示sICH 患者的NLR高、GCS評分低、D-D高、DAR高是其短期預后不良的重要獨立危險因素（P＜0.05）。以此建立Nomogram模型，ROC曲線表明預測sICH患者預后不良的曲線下面積（AUC）為0.912（95% CI=0.864～0.976），ROC曲線和校準曲線表明該Nomogram模型性能較高。結論 NLR、GCS評分、D-D、DAR是sICH患者預后的獨立危險因素，基于這些指標建立的Nomogram預測模型在判斷sICH患者預后方面具有更好的價值。

【關鍵詞】 D-二聚體；D-二聚體/白蛋白比值；腦出血；預后；預測模型

【中圖分類號】 R743" 【文獻標志碼】 A" 【文章編號】 1672-7770（2025）01-0055-07

Influencing factors and prediction model construction of short-term prognosis after surgery in patients with spontaneous cerebral hemorrhage

Abstract： Objective To explore the key influencing factors on the short-term outcomes of patients with spontaneous intracerebral hemorrhage（sICH） and establish a corresponding predictive model. Methods A total of 250 patients with spontaneous intracerebral hemorrhage who were admitted to the Department of Neurosurgery， the Affiliated Hospital of Xuzhou Medical University from January 2021 to April 2024 were analyzed retrospectively. Evaluations were performed using the modified Rankin scale（mRS） score system， categorizing patients into a good prognosis group（103 cases） and a poor prognosis group（147 cases）. The study intended to use univariate analysis， multivariate logistic regression analysis， and other methods to establish a Nomogram model for patients with intracerebral hemorrhage. The model was evaluated using receiver operating characteristic（ROC） curves and calibration curves. Results There were significant differences between the two groups in GCS score， albumin， hematoma volume， systolic blood pressure， neutrophils（NBC）， lymphocytes（LY）， neutrophil-to-lymphocyte ratio（NLR）， D-dimer（D-D）， and the D-dimer/albumin ratio （DAR） （Plt;0.05）. Multivariate logistic regression analysis showed that high NLR， low GCS score， high D-D， and high DAR were important independent risk factors for poor short-term prognosis in sICH patients（Plt;0.05）. A Nomogram model was established based on these factors. The ROC curve indicated that the area under curve（AUC） for predicting"poor prognosis in patients with spontaneous intracerebral hemorrhage was 0.861（95% CI=0.804-0.917）. The ROC curve and calibration curve showed that this Nomogram model has high performance. Conclusions NLR， GCS score， D-D and DAR are independent risk factors for the prognosis of patients with spontaneous intracerebral hemorrhage. The Nomogram prediction model based on these indicators has better value in judging the prognosis of sICH patients.

Key words： D-dimer; D-dimer/albumin ratio; intracerebral hemorrhage; prognosis; prediction model

自發(fā)性腦出血（spontaneous intracerebral hemor-rhage，sICH）是一種治療難度極大的神經外科疾病。統(tǒng)計數據顯示，sICH占急性腦血管疾病的10%～30%，其患者死亡率和幸存者的致殘率也很高［1］。近年來，sICH的發(fā)病率逐年升高，尤其在發(fā)展中國家，研究腦出血患者的疾病進程及預后，對其疾病進展及預后的影響至關重要［2］。因此對于sICH患者，迫切需要一種可靠的方法，可以簡便、快速、準確地評價疾病的嚴重性及預后。目前，除常規(guī)格拉斯哥昏迷指數（Glasgow coma scale，GCS）評分和放射學測試外，一些新的生物標志物和評估方法也正在被研究和應用，以提高對sICH患者的評估和監(jiān)測水平［3］。炎性反應在腦出血繼發(fā)性損傷中起著關鍵作用，被認為是病理過程的核心。腦出血后，血液進入腦組織，導致腦組織受到機械性和化學性損傷，同時激活炎性反應。炎性反應包括炎癥介質的釋放、免疫細胞的激活和炎癥細胞的浸潤等過程，這些過程會導致腦組織的炎性損傷和神經細胞的凋亡［4］。炎性生物學標志物在評估腦出血患者預后方面發(fā)揮著重要作用，其中D-二聚體/白蛋白（ D-dimer/albumin ratio，DAR）作為炎性指標已經廣泛用于腫瘤學的研究［56］。然而，關于DAR對腦出血近期預后的影響尚未得到充分評估。因此，本研究回顧性分析2021年1月—2024年4月在徐州醫(yī)科大學附屬醫(yī)院神經外科就診的250例sICH患者，旨在探索影響sICH患者短期預后的各種風險因素，并構建Nomogram預測模型，以預測sICH患者預后不良的風險，期望為今后的臨床診斷和治療提供參考?，F(xiàn)報告如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

1.1.1 臨床資料 共納入250例sICH患者的臨床資料。按7∶3的比例隨機分為訓練組和驗證組。診斷和治療標準參考《中國腦出血診治指南》（2019版）。全面收集患者的人口統(tǒng)計學資料、影像學資料、實驗室指標等31個變量。

1.1.2 影像學資料 所有患者入院后均接受了頭顱計算機斷層掃描（computed tomography，CT）平掃檢查，由經驗豐富的影像科醫(yī)生操作與評估，以確定是否存在腦出血。本研究收集了血腫的具體位置和血腫體積等關鍵指標。血腫體積的計算采用多田公式（A×B×C/2），其中A代表血腫最大層面的最長直徑（cm），B為最大層面的最寬直徑（cm），C為血腫層面的總厚度。通過該公式能夠得到標準化的血腫體積，為臨床決策提供更準確的數據支持。為確保CT平掃圖像的清晰度和對比度，徐州醫(yī)科大學附屬醫(yī)院神經外科將層間距設定為0.5 cm。

1.1.3 實驗室指標資料 患者入院后，術前及時抽取靜脈血進行血常規(guī)和凝血功能等檢測，收集白細胞、中性粒細胞、淋巴細胞、單核細胞、嗜酸性粒細胞、嗜堿性粒細胞、紅細胞、血紅蛋白、紅細胞壓積、血小板、白蛋白、D-D、纖維蛋白原、抗凝血、活化部分凝血活酶時間、凝血酶原時間、國際標準化比值、凝血酶時間等指標，并計算中性粒細胞與淋巴細胞計數比值以及DAR。

1.2 納入標準和排除標準 納入標準：（1）腦出血發(fā)生后48 h內入院；（2）經CT確診為sICH并接受顯微鏡下開顱血腫清除術。排除標準：（1）年齡＜18歲；（2）臨床或影像資料不完整；（3）因顱腦外傷、缺血性腦卒中等原因引起的腦出血；（4）有感染、惡性腫瘤、風濕性疾病、血液系統(tǒng)疾病等影響外周血細胞的疾??；（5）接受保守治療或顱內穿刺引流；（6）患有慢性疾病且生活質量差；（7）在外院手術后轉入徐州醫(yī)科大學附屬醫(yī)院治療；（8）使用免疫抑制劑或抗凝劑影響凝血功能；（9）失訪。最終符合納入標準的患者共250例。

1.3 手術預后評估 出院后3個月對患者進行隨訪，使用改良Rankin量表（modified Rankin scale，mRS）進行評估。評分標準：0分：無癥狀；1分：有癥狀但不影響日常生活；2分：輕度殘疾但能自理；3分：中度殘疾需部分輔助；4分：重度殘疾需他人協(xié)助日?；顒樱?分：嚴重殘疾長期臥床，無法自理；6分：死亡。在本研究中，mRS≤2分為預后良好，mRS＞2分為預后不良。統(tǒng)計結果顯示，預后良好組103例，預后不良組147例。

1.4 統(tǒng)計學方法 數據分析采用R（4.0.3）統(tǒng)計軟件進行處理。對符合正態(tài)分布的計量資料使用獨立樣本的t檢驗，用均數±標準差（x-±s）表示；不符合正態(tài)分布的計量資料采用中位數（四分位數間距） 表示，用Mann-Whitney U檢驗。計數資料使用χ2檢驗，以例數（%）表示。對于單因素分析中具有統(tǒng)計學意義的變量（P＜0.05），進一步進行多因素Logistic回歸分析，以確定sICH預后不良的獨立危險因素，并據此構建Nomogram預測模型。模型性能通過校準曲線和受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線進行評估。所有統(tǒng)計分析中，以P＜0.05認為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結 果

2.1 sICH患者預后的單因素分析 與預后良好組相比，預后不良組入院時格拉斯哥評分、血腫體積、收縮壓、中性粒細胞、中性粒細胞/淋巴細胞比值、D-D、DAR較高、白蛋白較低，差異均有統(tǒng)計學意義（P＞0.05）。見表1。

2.2 sICH患者預后的多因素分析 將單因素分析中有統(tǒng)計學意義的變量納入多因素分析，結果顯示D-D、DAR、GCS評分、中性粒細胞/淋巴細胞比值是sICH患者預后不良的獨立危險因素（P＜0.05）。詳見表2。

2.3 sICH患者預后預測模型的構建 sICH患者是否預后不良為因變量，將多因素Logistic回歸篩選的變量作為預測變量，建立sICH患者預后較差的預測模型，見圖1。D-D越高、DAR越高、NLR越高，GCS評分越低，患者預后不良的風險越高。

2.4 sICH患者預后預測模型的性能評價 繪制sICH患者預后不良預測Nomogram模型的ROC曲線，見圖2。ROC曲線下面積（area under Curve， AUC）為0.912（95% CI=0.864～0.976）。使用驗證組的數據對Nomogram預測模型進行驗證，驗證組ROC的AUC為0.906（95% CI=0.848～0.968），見圖3。以上結果說明模型有較好的預測能力。繪制sICH患者預后不良預測Nomogram模型的校準曲線，見圖4。使用驗證組的數據Nomogram預測模型進行驗證，見圖5，校準曲線和理想曲線較為接近，說明模型預測性能較高。最后，繪制決策曲線圖，用于展示預測模型的臨床效益，見圖6。

3 討 論

腦出血是臨床上常見的急重癥之一，病情進展迅速，具有較高的致死率和致殘率。sICH通常是由于動脈硬化或血管畸形等原因導致的血管破裂出血，在腦部引起出血，病情重癥，發(fā)展迅速，治療難度大。對于sICH患者而言，早期評估病情和預后具有重要意義，有助于醫(yī)生及時調整治療策略，減少并發(fā)癥，提升患者的生存率和生活質量。因此，尋求一種簡便、高效、可靠的評價腦出血患者病情及預后的方法具有重要意義。本研究納入250例sICH患者，根據出院3個月時的mRS評分判斷其預后情況。在變量納入方面，先前已有研究指出GCS評分、年齡、破入腦室、C反應蛋白（C-reactive protein，CRP）、纖維蛋白原（fibrinogen，F(xiàn)IB）、血腫體積是sICH患者術后預后不良的影響因素［79］。但未見有研究探討DAR、NLR與sICH患者術后預后不良的相關性，更鮮有研究將其納入預測模型。本研究結合單因素多因素分析得出，低GCS評分、高DAR、高D-D以及高NLR是sICH患者術后短期預后不良的獨立危險因素并將其納入模型。

本研究發(fā)現(xiàn)，較高的DAR與更差的預后相關，而DAR升高與sICH患者的預后關系可能與多種機制有關。已有研究表明，這一現(xiàn)象與血漿中D-D的升高及白蛋白的降低有一定關系；D-D在深靜脈血栓形成、腦部出血、腫瘤和急性主動脈夾層中已被研究［1011］。D-D升高表明纖維蛋白溶解活性增強，這是體現(xiàn)sICH患者血液高凝狀態(tài)和纖維蛋白溶解的生物標志物。既往研究表明，高D-D水平的sICH患者往往預后較差，D-D升高是sICH患者術后較差預后的獨立危險因素［12］，這與本研究結果一致。出血性腦卒中后，血管完整性受損，內源性凝血系統(tǒng)在組織因子暴露后被激活。游離血液可進入腦實質和蛛網膜下腔，加劇凝血過程，促進微血栓形成，這解釋了D-D升高的原因［1314］。有研究認為，微血栓形成與血腦屏障功能障礙、神經元損傷和遲發(fā)性腦缺血（delayed cerebral ischemia，DCI）有關［15］。腦出血引起的微血栓形成會促進高凝狀態(tài)，這種高凝狀態(tài)可能導致遷移的免疫細胞黏附，進一步加重炎癥，從而破壞血腦屏障的完整性，這表明即使沒有發(fā)生血管痙攣或DCI，也會導致不良的臨床結果［16］。

有研究表明，低白蛋白血癥在sICH患者中很常見，并且與不良預后獨立相關［17］。sICH患者的低蛋白血癥可能由全身性炎癥、營養(yǎng)不良和活躍的分解代謝引起。此外，有研究指出，白蛋白通過促進神經血管重塑和腦損傷減輕而具有神經保護作用，并且發(fā)現(xiàn)靜脈注射白蛋白可改善腦出血患者的神經功能， 每日白蛋白治療可對sICH患者產生神經保護作用［18］。不僅如此，靜脈注射白蛋白還可以改善腦血管完整性，調節(jié)腦血管痙攣［8］。本研究觀察到白蛋白濃度是sICH預后的影響因素，但納入多因素分析時發(fā)現(xiàn)白蛋白與臨床結果呈不相關，與之前的研究不相同，考慮原因可能是小樣本量導致結果不夠精確以及大群體差異導致的。

白蛋白可以聯(lián)合其他炎癥指標預測sICH患者的結局（而不是單獨使用）［19］。由于腦出血預后涉及的指標眾多，僅憑一項炎癥指標很難全面評估病情。聯(lián)合預測就可以將多種指標有機地結合起來，從而提高了預測的精度。本研究使用DAR來反映高凝狀態(tài)和營養(yǎng)不良。DAR已被用作感染、惡性腫瘤和其他疾病的獨立預后指標，因此，本研究的分析也顯示了DAR是sICH患者獨立危險因素。

本研究還評估了sICH患者的其他血液指標。作為重要的炎癥標志物，NLR的升高與sICH患者的預后密切相關［20］。研究表明，sICH患者的血腫周圍聚集了大量炎性細胞。其中，中性粒細胞在腦出血預后中的作用機制主要涉及炎癥反應和血腦屏障的損傷。腦出血后，中性粒細胞作為免疫細胞會大量集中到損傷區(qū)域。這些中性粒細胞會釋放炎性介質和細胞毒性介質，增加毛細血管的通透性，促進細胞腫脹，從而損傷血腦屏障，加劇病變周圍的水腫，影響sICH患者的預后。急性中樞神經系統(tǒng)損傷還可誘導淋巴細胞凋亡和功能失活，從而大大削弱宿主免疫能力。這可能導致院內感染并發(fā)癥，導致sICH患者預后變差［21］。

血腫體積和GCS評分是公認的sICH患者預后不良的影響因素，這與本研究的結果相同。sICH后血腫周圍形成水腫的組織病變區(qū)域稱為水腫帶，該區(qū)域缺氧或再灌注引起的神經元凋亡或壞死是影響sICH患者預后的關鍵因素。sICH后血腫體積的影響是水腫帶區(qū)域和細胞損傷的最關鍵影響因素。sICH以腦組織血腫、血腫周圍水腫及周圍代謝紊亂為其主要臨床特征。腦出血后血腫除對周邊組織產生占位性損害外其所分泌的血液成分和其裂解產物也可對周邊組織產生毒害作用，尤其是血腫所致的周邊腦水腫，更可進一步繼發(fā)神經功能障礙，對患者的恢復非常不利［22］。本研究發(fā)現(xiàn)，血腫體積與sICH患者臨床結果不相關，與之前的研究不相同，考慮原因可能與及時開顱手術將血腫完全清除有關。

當然，本研究也存在局限性。首先，這是一項單中心研究，不能完全避免選擇偏倚的問題。其次，這是一項回顧性研究，在收集數據時難免會出現(xiàn)錯誤。第三，本研究的數據樣本量較小，因此在數據分析過程中很難避免統(tǒng)計誤差。因此，在某些情況下，預測模型的應用應結合臨床表現(xiàn)。在未來，大樣本前瞻性研究的結果可能會增加預測模型的可靠性和泛化。

本研究中，NLR、GCS評分、D-D、DAR是sICH患者術后預后不良的重要獨立危險因素。以上述因素構建Nomogram預測模型，此模型預測sICH患者預后不良具有很高的臨床應用價值，臨床上可利用此模型評估高?；颊撸瑸榕R床診療做出參考，以此來降低sICH患者預后不良的風險。

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