识别与轻度急性缺血性卒中的卒中状态及行走速度相关的信号型步态特征和血液分析物

《BMC Neurology》：Identification of signal-based gait features and blood analytes associated with stroke status and walking speed in mild acute ischemic stroke

　　

摘要

背景

轻度急性缺血性中风（mAIS）的诊断可能较为困难，尤其是在缺乏神经影像学检查条件的地区。将常规血液检测与可穿戴设备进行的步态评估相结合，有助于识别mAIS并评估患者的功能状况。在这项初步研究中，我们致力于找出与mAIS的病情及功能结果相关的步态和血液检测指标。

方法

我们从22名mAIS患者和9名健康对照组那里收集了视频、智能手机数据以及血液检测数据。我们建立了经过岭惩罚处理的逻辑回归预测图：一个用于根据步态判断中风状态，另一个则利用血液检测指标来估算患者的行走速度。

结果

基于步态的预测图的曲线下面积为0.878，可用于识别mAIS；而基于血液检测的预测图在经过乐观校正后的曲线下面积为0.906，也可用于估算行走速度。与中风状态相关的步态特征包括较低的xgyr_energy、xgyr_max、xgyr_std、zgyr_energy和zacc_rms值，以及较高的zgyr_iqr值。此外，年龄较大、血尿素氮水平较高，以及估算的肾小球滤过率较低、平均红细胞血红蛋白浓度较低，都与较慢的行走速度相关。

结论

我们证明了将步态统计指标与血液检测指标结合使用，用于识别mAIS及估算行走速度的可行性。在我们的小样本群体中，这些预测图展现了出色的区分度和准确性。这些研究结果表明，在中风检测和康复计划制定中，利用多模态信号特征具有潜在价值，尤其是在资源匮乏的地区。