中性粒细胞和HDL-C对AIS短期预后的影响及预测模型的构建与验证

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背景与目的:卒中(Stroke)在全球是残疾的第一大原因和死亡的第二大原因。然而,卒中在中国是残疾和死亡的第一大原因。在所有卒中类型里,急性缺血性卒中(Acute Ischemic Stroke,AIS)大约占70%。高发病率、高致残率和高死亡率是对健康的重大威胁。越来越多的证据表明,卒中后的免疫炎症反应是影响预后的重要因素,其中中性粒细胞似乎占据着主导地位。近些年,脂质作为炎症反应中重要的媒介和调节因素受到人们的极大关注,其中高密度脂蛋白胆固醇(High Density Lipoprotein Cholesterol,HDL-C)具有调节中性粒细胞的功能。传统的评分和预测模型大都不包含炎症和脂质指标。为了更好预测AIS的预后情况并探索新的干预靶点,我们在此讨论了中性粒细胞和HDL-C对AIS预后的影响,并着手构建和验证新的预测模型以便为临床提供实用的预测工具——列线图。对象与方法:在郑州大学第一附属医院缺血性脑血管病前瞻性、连续性队列研究患者中招募于2015年1月到2017年12月就诊的AIS患者(24h内)。根据纳入和排除标准,每一位入组患者完成了 90天面对面或电话访谈进行预后随访。研究的主要结局是90天随访时患者表现为较差功能预后(mRS>2分,其中包括mRS=6分,为死亡)。首先,在进入本研究的人群中确定中性粒细胞和HDL-C的中位数。根据患者入院时间,将患者等分为5份,前4份患者列为训练集,后1份患者列为测试集(比例为4:1)。将训练集与测试集进行比较,以确定两个集合没有太大差异。以中性粒细胞和HDL-C的中位数为截点将训练集患者分为4组状态——状态1,低中性粒细胞和高HDL-C;状态2,低中性粒细胞和低HDL-C;状态3,高中性粒细胞和高HDL-C;状态4,高中性粒细胞和低HDL-C。在训练集中使用单因素和多因素logistic回归分析包括不同状态在内的多种变量与90天随访出现较差功能预后之间的关系并开发列线图。最后分别在训练集和测试集中进行内部和外部验证,以评估预测模型的准确性和实用性。结果:1.根据纳入和排除标准共纳入1,090名符合研究要求的患者,其中男性,n=738,67.7%;年龄≥60岁,n=600,55.0%;随访时较差功能预后的患者,n=165,15.1%。在训练集和测试集的组间比较中多数变量没有显著差异,一致性较好。2.在训练集的872名患者中,男性,n=588,67.4%;年龄≥60岁,n=394,45.2%;发生较差功能预后的患者,n=134,15.4%。在90天的随访中,预后不良的患者在状态1-4组分别有24例(10.4%)、24例(11.6%)、37例(17.2%)和 49 例(22.3%),P=0.002。3.多因素logistic回归分析显示年龄≥60岁(OR=1.887,95%CI:1.205-2.955,P=0.006),入院时 NIHSS>5(OR=7.200,95%CI:4.678-11.081,P<0.001),卒中前 mRS 评分>1(OR=4.945,95%CI:1.593-15.348,P=0.006),卒中史(OR=1.866,95%CI:1.155-3.015,P=0.011)和状态 4(OR=2.224,95%CI:1.215-4.072,P=0.010)存在显著性差异。4.选择在多因素logistic回归分析中具有显著性差异的变量,包括年龄≥60岁、入院时NIHSS>5、卒中前mRS评分>1、卒中史、不同中性粒细胞和HDL-C状态组,用于开发列线图。通过列线图的训练集进行了内部评估,校准曲线和临床决策分析表明模型具有良好的一致性和实用性,ROC曲线显示出良好的预测效果[曲线下面积=0.794(0.753-0.834),P<0.001]。通过与模型无关的测试集进行外部评估。同样,校准曲线和临床决策分析表明模型具有良好的一致性和实用性,ROC曲线显示出良好的预测效果[曲线下面积=0.973(0.954-0.992),P<0.001]。结论:不同中性粒细胞和HDL-C高低状态对AIS患者90天预后有不同影响;包含不同中性粒细胞和HDL-C高低状态的列线图,可以为临床提供可靠的可视化预测。
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