论文部分内容阅读
背景与目的:脑卒中具有发病率高、复发率高、致残率高和死亡率高的特点,尚缺乏高效、简便、准确的预测方法。本研究通过病例-对照研究的方法,结合Framingham卒中风险评分(Framingham stoke profile,FSP)、脑血流动力学指标(Cerebral vascular hemodynamic indexes,CVHI)及血浆炎症因子(Hs-CRP、IL-6、TNF-α和Lp-PLA2)水平,构建预测首发脑卒中的新模型。方法:选择2014年8月至2015年6月期间东莞市厚街医院住院的60-84岁首发脑卒中患者101例为病例组,同期按年龄、性别随机匹配的156例社区非卒中人群为对照组。利用多因素Logistic回归分析FSP、CVHI及炎症因子(Hs-CRP、IL-6、TNF-α和Lp-PLA2)水平在预测脑卒中发生的价值,构建单纯FSP、单纯CVHI、单纯炎症因子、FSP+CVHI、FSP+炎症因子、CVHI+炎症因子、CVHI+FSP+炎症因子7种模型,通过ROC曲线及Z检验比较分析各预测模型的诊断价值及差异。结果:随着FSP、CVHI定义的脑卒中危险度的增加,炎症因子表达水平显著升高;回归分析显示卒中独立危险因素包括:FSP(OR=2.85,95%CI:1.05-7.23)、CVHI(OR=3.25,95%CI:1.32-40.32)、IL-6(OR=6.53,95%CI:1.76-21.71)和Lp-PLA2(OR=7.75,95%CI:2.15-53.45)。单纯FSP、单纯CVHI、单纯炎症因子、FSP+CVHI、FSP+炎症因子、CVHI+炎症因子、FSP+CVHI+炎症因子预测模型的受试者工作曲线下面积分别为0.588、0.810、0.850、0.845、0.861、0.979和0.983。结论:FSP、CVHI、IL-6和Lp-PLA2是脑卒中发生的独立危险因素,将炎症因子(IL-6和Lp-PLA2)检测纳入预测模型可有效提高首发脑卒中的预测效率,其中,FSP+CVHI+炎症因子预测模型具有潜在的临床应用价值。