基于颈动脉斑块报告与数据系统(Carotid Plaque-RADS)构建复发性缺血性脑卒中风险预测列线图模型

本研究创新性地将颈动脉斑块报告与数据系统(Carotid Plaque-RADS)与传统危险因素结合，构建复发性缺血性脑卒中(RIS)预测列线图模型。通过回顾性分析286例患者数据，证实整合低密度脂蛋白(LDL)、高血压、房颤、重度颈动脉狭窄及Carotid Plaque-RADS 3-4级的模型具有优异预测效能(AUC 0.79)，较单纯临床特征模型(AUC 0.72)显著提升。决策曲线分析(DCA)显示该模型在0.2-0.8阈值范围内具有显著临床净获益，为RIS精准防控提供新工具。

　　

背景与目的

缺血性脑卒中(IS)占全部脑卒中的65.3%，具有高复发率(10年累积复发率39.7%)及严重后遗症特征。颈动脉斑块报告与数据系统(Carotid Plaque-RADS)作为新型标准化分类体系，通过整合斑块形态学特征(如纤维帽完整性、脂质坏死核心、斑块内出血)与管腔狭窄程度，为脑血管事件风险评估提供新视角。本研究旨在验证Carotid Plaque-RADS对复发性缺血性脑卒中(RIS)的预测价值，并构建整合临床特征的列线图预测模型。

材料与方法

回顾性纳入广州中医药大学第二附属医院2020-2025年286例急性IS患者，分为IS组(129例)和RIS组(157例)。采用Epic 7和IU Elite超声设备进行颈动脉斑块评估，依据Carotid Plaque-RADS标准分类：1级(正常血管壁)、2级(最大壁厚<3 mm无复杂特征)、3a级(含脂质坏死核心伴厚纤维帽)、3b级(薄但完整纤维帽)、3c级(斑块溃疡)、4级(含斑块内出血/纤维帽破裂/管腔血栓)。通过多因素logistic回归确定独立危险因素，构建列线图模型并进行内部与外部验证。

结果

RIS组在LDL(≥3.4 mmol/L)、高血压、房颤、重度颈动脉狭窄(≥70%)及Carotid Plaque-RADS 3-4级占比(69.4% vs 34.1%)显著高于IS组。多因素分析显示上述指标均为RIS独立危险因素(OR值4.12-8.37)。模型展示优异校准能力(Hosmer-Lemeshow检验P=0.354)，内部验证AUC达0.79(95%CI 0.76-0.81)，显著优于单纯临床模型(ΔAUC +0.07)或单纯Carotid Plaque-RADS模型(ΔAUC +0.08)。决策曲线分析证实模型在20%-80%风险阈值区间具有稳定临床净获益。

讨论

传统ESSEN卒中风险评分因忽略斑块异质性(AUC仅0.65)，导致35%高危患者被误判。本研究发现Carotid Plaque-RADS 4级(尤其4c级管腔血栓)对RIS预测贡献最大(列线图评分100分)，与McNally等研究(OR=103.6)一致。值得注意的是，20.4%的RIS患者存在重度狭窄，而7.3%的IS患者虽有重度狭窄却未复发，印证单纯依赖狭窄程度评估的局限性。斑块形态学特征通过以下机制增加RIS风险：(1)纤维帽破裂暴露促凝物质；(2)斑块内出血引发炎症反应；(3)管腔血栓直接导致栓塞。

局限性与展望

研究存在单中心回顾性设计的固有局限，未纳入斑块钙化、新生血管等辅助特征。未来需通过多中心前瞻性研究验证Carotid Plaque-RADS亚类差异，并探索基于该分层的干预措施(如强化他汀治疗)对RIS的预防效果。

结论

整合Carotid Plaque-RADS的列线图模型突破传统狭窄评估局限，为RIS风险分层提供可视化工具。临床应用中，列线图总分>200分的高危患者可从双重抗血小板治疗等强化二级预防中获益。该模型显著提升临床决策效率，有望改善卒中长期预后。