急性缺血性脑卒中（AIS）是一种由血管闭塞引起的脑血管病，这对全球健康造成了严重的危害。机械取栓治疗是AIS中患者最有效的治疗措施之一，然而术后出现症状性脑出血是其严重并发症。但是，机械取栓术导致症状性脑出血（sICH）的危险因素仍不明确，国内对于这方面的研究尚不充分。医院神经外科李巧玉、钱宇团队对位接受机械取栓的AIS患者进行随访，分析了导致症状性脑出血的潜在危险因素，这一项临床研究结果发表在年12月的《WorldNeurosurgery》（点击文末链接即可阅读原文）上。在此，我们与大家分享该临床研究，希望能为AIS机械取栓治疗及预测术后症状性脑出血带来一些启示。
研究组回顾性分析了年11月1日至年10月30日期间医院脑外科接受机械取栓术的位急性缺血性卒中患者。运用单因素和多因素logistic回归分析评估出接受机械取栓的AIS患者术后出现症状性脑出血的多个危险因素，并且根据筛选出可能的预测因素，制定列线图模型。
我们将纳入的这位急性卒中患者分为两组，包括21位症状性出血和例未出现症状性出血患者。我们发现，除了取栓次数3次（P=0.）、入院时NIHSS评分（P=0.）、糖尿病（P=0.）及入院时血糖高低（P=0.）以外，两组患者的临床资料无统计学差异（P0.05）（见Table1）。接下来，我们对这两组患者进行了单因素logistic回归分析。结果表明，取栓次数3次(OR,4.42;95%CI,1.25-15.6;P=0.)，入院时NIHSS评分(OR,1.05;95%CI,1.01-1.10;P=0.)，糖尿病(OR,4.44;%CI,1.64-12.0;P=0.3)以及入院血糖(OR,1.29;95%CI,41.13-1.48;P=0.)与症状性脑出血的发生风险呈正相关（见Table2）。
Table1.本研究患者的人口学特征
Table2.单因素logistics回归分析结果
考虑到外在因素会影响到分析结果，我们针对多因素logistic分析构建了三种调整方式（未调整、微小调整和完全调整），最终发现症状性脑出血的发生率与患者入院NIHSS评分(OR,1.08,95%CI,1.01-1.15,P=0.)和血糖(OR,1.24,95%CI,1.04-1.52,P=0.)存在统计学意义（见Table3）。基于上述潜在因素，我们找出7项因素来构建列线图模型。其中取栓次数、NIHSS评分、糖尿病、高血糖是我们在单因素logistics回归分析中找出的危险因素（P0.05），年龄（P=0.）、性别（P=0.）以及梗塞位置（P=0.）是相关文献曾经报道的危险因素，考虑到构建预测模型的严谨性，我们将它们也纳入参考。每位急性脑卒中患者在术前都能根据这7项指标计算出一个相应的分数用来评估机械取栓术后出现症状性脑出血的概率。针对列线图，我们通常会用曲线下面积来评估它的准确性。该研究所得列线图的曲线下面积为0.82(95%CI,0.71-0.93)，这意味有着不错的判别能力（见Figure1）。
Table3.多因素logistic回归分析结果
Figure1.预测症状性脑出血发生率的列线图以及评估列线图的判别能力
通讯作者简介
李巧玉
医院
神经外科主任，主任医师，医学博士，副教授，硕士研究生导师。
江苏省“工程”培养对象。江苏省医学会神经外科学分会脑血管病学组委员，江苏省医学会神经介入学分会委员；镇江市医学会神经外科专业委员会候任主任委员。全国、省、市卫生系统青年岗位能手，镇江市“有突出贡献中青年专家”。中华外科杂志编委，中国临床神经外科杂志编委。
擅长显微条件下颅底肿瘤，垂体瘤，听神经瘤，高位颈髓及髓内肿瘤切除等高难度手术；脑-脊髓血管性疾病的手术和栓塞治疗，如脑动脉瘤、动静脉畸形、颈内动脉狭窄、颈内动脉海绵窦瘘（CCF）等血管病性疾病的手术或栓塞治疗，在省内处于先进水平。
开展新技术新项目20余项，填补市内多项空白。获江苏省科技进步三等奖1项，江苏省卫生厅新技术引进二等奖2项，江苏省医学科技三等奖1项，镇江市科技进步奖6项。发表论文80余篇，其中SCI收录8篇。
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