目的:第一部分:比较携带ApoEε3基因与ApoEε4基因发生自发性脑出血(intracerebral hemorrhage,ICH)患者之间的炎症指标,并分析对患者出院时预后的影响;第二部分:比较携带ApoEε3基因与ApoEε4基因型患者血肿周围水肿(perihematomal edema,PHE)体积的严重程度,并分析对患者出院时预后的影响;第三部分:观察ICH发病后PHE体积随炎症指标的变化规律并通过患者的脑脊液探索Cyp A/NF-κB/MMP-9通路的有关机制。方法:第一部分:比较携带ApoEε3基因和ApoEε4基因ICH患者之间的炎症指标以及对短期预后的影响:回顾性收集2020年1月至2023年2月贵州医科大学附属医院急诊神经科收治ICH且具有ApoE基因检测结果患者,首先根据ApoE基因检测结果分为ApoEε3组和ApoEε4组,分别对两组患者人口统计学、临床基线资料、外周血检验指标、血肿体积、美国国立卫生研究院卒中量表(National Institute of Health stroke scale,NIHSS)评分、格拉斯哥昏迷指数(Glasgow coma scale,GCS)评分等进行比较分析。再根据随访出院时改良Rankin量表(Modified Rankin Scale,m RS)评分分为预后良好(m RS≤3分)组,预后不良(m RS>3分)。通过单因素分析,研究各种实验室检验指标和血肿体积对患者预后的影响,并使用二元Logistic回归分析,找到了导致患者预后不佳的独立危险因素并绘制ROC曲线。第二部分:比较携带ApoEε3和ApoEε4两组基因型ICH患者PHE体积的严重程度:纳入第一部分ICH患者,调整血肿体积范围,排除血肿体积对预后的影响后共纳入205例患者进行比较。分别使用多田公式和3D Slicer软件计算PHE体积,再取两种测量方式所得PHE体积之和的平均值,进行三组PHE体积的ApoEε3和ApoEε4两组间比较。同时对ApoEε3和ApoEε4两组间基线特征、并发症和其余影像学特点进行比较。将PHE体积及相关影像学特征再次进行预后间分析,使用二元logistic回归分析,找到了导致患者预后不佳的独立危险因素并绘制ROC曲线。第三部分:纳入第一部分中所有患者的炎症指标、血肿体积及PHE体积,应用Pearson相关性分析观察ICH发病后PHE体积随血肿及炎症水平的变化规律。尝试通过收集患者脑脊液标本进行检测:收集脑出血并急性梗阻性脑积水,需引流脑脊液到体外的患者,分别在发病第1、3、5天收集患者侧脑室引流管中废弃脑脊液,通过ELISA检测脑脊液中的Cyp A、NF-κB、MMP-9指标,比较ApoEε3、ApoEε4两组间相关指标的差异。结果:第一部分:共纳入2020年1月至2023年2月贵州医科大学附属医院急诊神经科收治ICH且具有ApoE基因检测结果患者共257例。比较携带ApoEε3、ApoEε4基因两组脑出血患者,结果提示两组间脑疝、入院GCS、入院NHISS,入院时血常规中白细胞计数、中性粒细胞绝对值、淋巴细胞绝对值、平均红细胞体积、平均红细胞血红蛋白量,电解质中钾、钙,差异均具有统计学意义。预后良好、预后不良两组中血肿体积、出血破入脑室、脑疝、ApoEε4、白细胞计数、中性粒细胞绝对值、镁、二氧化碳结合力、阴离子间隙、谷草/谷丙、γ-谷氨酰转肽酶、胆碱酯酶、前白蛋白具有统计学差异。对影响预后单因素进行二元Logis tic回归显示血肿体积、ApoEε4、白细胞计数、中性粒细胞绝对值、前白蛋白是脑出血患者预后不良的独立危险因素(P<0.05)。绘制ROC曲线评估ApoEε4、白细胞计数、中性粒细胞绝对值、发病24h内血肿体积对脑出血患者预后的预测价值,以0.50作为ROC曲线下面积的参考值,ApoEε4预测不良预后患者的敏感性、特异性、阳性和阴性预测值分别为0.457、0.83、0.26和0.68,约登指数为0.287,对应的AUC为0.646(P(27)0.001)。白细胞计数AUC为0.599(95%CI:0.525~0.673,P=0.007),当发病白细胞计数截断值为11.245时,对应的敏感性为39%,特异性为84.4%,约登指数0.234。中性粒细胞绝对值AUC为0.577(95%CI:0.503~0.652,P=0.036),当中性粒细胞绝对值截断值为9.6时,对应的敏感性为37.1%,特异性为84.4%,约登指数0.215。血肿体积AUC为0.668(95%CI:0.602~0.735,P(27)0.001),当血肿体积截断值为34.82时,对应的敏感性为34.3%,特异性为90.5%,约登指数0.248。第二部分:多田公式和3D Slicer软件所计算
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