卒中數(shù)據(jù)庫研究及自發(fā)性腦出血的預后評估.pdf

1、目的：認識卒中數(shù)據(jù)庫的重要意義及了解建立卒中數(shù)據(jù)庫的方法和途徑，制定卒中數(shù)據(jù)庫的內容，為建立一個完善的、實用的前瞻性卒中登記數(shù)據(jù)庫打下堅實的基礎。與此同時收集腦出血病例，對判斷自發(fā)性腦出血早期預后預測因素進行評價，建立預后模型和預后量表，并對其信度和效度進行評估，尋找判斷預后的最佳方法。 結果：完成設計卒中數(shù)據(jù)庫的主要的內容并應用MicrosoftAccess2003建立了單機版的卒中數(shù)據(jù)庫，具有數(shù)據(jù)存儲、修改、查詢、報表和初步

2、數(shù)據(jù)統(tǒng)計功能。 在腦出血的預后研究中，共收集了230例自發(fā)性腦出血患者，通過單因素分析得出與腦出血30天預后有關的因素有：與預后不良相關的體征(包括昏迷、瞳孔異常、凝視、雙側伸性反應、體溫異常、呼吸窘迫和腦膜刺激征)、心電圖提示非竇性心律、吞咽障礙、并發(fā)癥、破入腦室、破入蛛網(wǎng)膜下腔、腦積水、中線移位程度、血腫擴大和GCS評分、FOUR評分、NIHSS評分、血腫體積、體溫、收縮壓、舒張壓、平均動脈壓、心率、肢體癱瘓程度。其中獨立預

3、測因素包括：GCS評分、FOUR評分、NIHSS評分、中線移位和肢體癱瘓程度。與好轉率有關的因素包括：意識狀態(tài)(清醒/嗜睡、昏睡或昏迷)、瞳孔異常、雙側伸性反應、肢體癱瘓程度和中線移位，其中雙側伸性反應、肢體癱瘓程度和中線移位是獨立預后因素。 得出三種判斷不同結局的預測模型。判斷死亡率的模型：logit(p)=2.851-2.164*x中線移位+0.265*XGCS-0.594*XFOUR+0.120*XNIHSS。判斷好轉率的

4、模型為：logit(p)=-0.899-2.150*x雙側伸性反應-1.041*x偏癱程度+x中線移位。判斷殘障程度(MRS0～2分/MRS3～6分)的模型為logit(p)=-0.562+0.223*XNIHSs-1.625*x肢體偏癱程度。通過對追加的100名腦出血患者進行模型的驗證，發(fā)現(xiàn)死亡率和殘障程度的預測模型對判斷預后有一定價值，而好轉率預測模型為無效模型。 在量表的研究中，將Hemphill的ICH量表中的GCS評分

5、改為FOUR評分得出F-ICH量表，通過比較了已有的四個ICH量表和F-ICH量表在判斷腦出血患者30天結局方面的效能。結果發(fā)現(xiàn)，Hemphill的ICH評分量表是有效的判斷腦出血早期死亡率的評估工具。而由Cheung等提出的改良ICH評分不僅在判斷死亡率方面有較好的效力，且具有較高的判斷功能預后的預測準確度。在判斷好轉率方面這五個量表均無效。F-ICH的預后效能并不由于其他量表。 結論：1.天壇卒中登記研究是一項具有深遠意義的

6、研究項目，目前已完成了數(shù)據(jù)庫內容的制定和計算機初級版本的開發(fā)，網(wǎng)絡版正在開發(fā)過程中，其仍需在臨床實踐中不斷完善，并逐步向多中心轉化。將來她有望成為一個前瞻性、連續(xù)性及長周期隨訪的大型多中心卒中數(shù)據(jù)庫。 2.判斷自發(fā)性腦出血早期死亡率和MRS功能結局的獨立預測因素包括：GCS評分、FOUR評分、NIHSS評分、中線移位和肢體癱瘓程度。與好轉率有關的獨立預后因素包括雙側伸性反應、肢體癱瘓程度和中線移位是。FOUR評分作為一個新的判斷

7、意識狀態(tài)的評分方法，有望取代GCS評分，但其信度和效度仍許進一步評價和研究，而NIHSS評分在判斷預后方面要優(yōu)于GCS評分和FOUR評分。 3.預后模型可幫助判斷腦出血患者的早期預后，但在臨床應用中有一定的局限性，其作用仍需進一步證實。本研究沒能得出有效的判斷好轉率的預測模型，可能與設計的好轉的判斷標準有關，目前仍需大量研究以不斷完善已有的預后分層標準并開發(fā)出新的有效預后分層指標。 4.由Cheung提出的改良的ICH量