《Frontiers in Neurology》：Determinants of prognosis after reperfusion therapy in acute ischemic stroke and development of a predictive model
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引言：急性缺血性卒中（AIS）仍是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因。尽管静脉溶栓和机械取栓的再通率有所提高，但仍有相当比例的患者功能恢复不良。仅基于3个月改良Rankin量表（mRS）的传统终点可能受基线功能状态异质性的影响。本研究采用ΔmRS作为功能改善的
引言：急性缺血性卒中（AIS）仍是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因。尽管静脉溶栓和机械取栓的再通率有所提高，但仍有相当比例的患者功能恢复不良。仅基于3个月改良Rankin量表（mRS）的传统终点可能受基线功能状态异质性的影响。本研究采用ΔmRS作为功能改善的方向性指标，并开发了一个基于入院时数据的再灌注前模型，以预测再灌注治疗后功能恢复不良。方法：这项单中心回顾性队列研究纳入了2023年10月至2024年12月期间在滨州医学院烟台附属医院接受再灌注治疗的374例AIS患者。ΔmRS计算为入院mRS评分减去3个月mRS评分。当ΔmRS≥2时，患者被归类为显著功能改善；当ΔmRS<2时，归类为非显著改善或功能恢复不良。患者按7:3的比例随机分为训练队列和验证队列。采用LASSO回归和多变量logistic回归选择预测因子，并随后构建列线图。结果：374例患者中有124例（33%）出现功能恢复不良。较高的入院美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分、较低的基线阿尔伯塔卒中项目早期CT评分（ASPECTS）、升高的入院血糖水平、较高的年龄调整的查尔森合并症指数（aCCI）评分以及合并心房颤动（AF）与功能恢复不良独立相关。该模型在训练队列中的受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.832，在验证队列中为0.799，具有可接受的校准度和潜在的净临床获益。讨论：基于ΔmRS的列线图可能为接受再灌注治疗的AIS患者提供初步且临床可解释的早期风险分层工具。ΔmRS应被视为补充性而非替代性结局指标，且该模型需要在更大规模、多中心及外部队列中进一步验证。
**论文解读：急性缺血性卒中再灌注治疗后预后决定因素及预测模型的建立**
**研究背景、问题及意义**
急性缺血性卒中（AIS）是全球范围内死亡和长期残疾的主要原因之一，随着人口老龄化和血管危险因素流行，其发病率持续上升。再灌注治疗，包括静脉溶栓（IVT）和机械取栓（MT），通过挽救缺血但潜在可挽救的脑组织，显著改善了部分患者的预后。然而，尽管再通率提高，仍有相当比例的患者即使技术性再通成功，也未能实现有意义的神经功能恢复。传统预后研究多基于3个月改良Rankin量表（mRS）评分≤2定义功能独立，或采用不良功能结局、死亡率等固定终点。这些指标主要描述患者最终功能状态，但忽略了基线神经功能严重程度、卒中前功能储备及组织可挽救性等方面的异质性，同一3个月mRS评分可能反映截然不同的恢复过程。因此，亟需一种能够反映功能改善幅度和方向性的动态指标，以更个性化地评估再灌注治疗后的恢复潜力。此外，现有预测模型在急诊场景下常因变量复杂或不易获取而受限，亟需简单、可解释且临床适用的入院前风险分层工具。
本研究由研究人员开展，旨在利用入院时常规可获得的临床、实验室及影像学数据，识别AIS再灌注治疗后功能恢复不良的早期预测因子，并基于ΔmRS（入院mRS减3个月mRS）作为功能改善方向性指标，构建入院前预测模型。该模型可用于再灌注治疗开始前或开始时的早期风险分层，强调治疗前后神经功能改变幅度，从而更好地反映个体化恢复潜力。论文发表在《Frontiers in Neurology》。
**关键技术与方法概述**
本研究为单中心回顾性队列研究，样本来源为2023年10月至2024年12月期间滨州医学院烟台附属医院神经介入放射科收治的374例接受再灌注治疗的AIS患者。主要关键技术方法包括：（1）ΔmRS计算与分组：ΔmRS=入院mRS-3个月mRS，ΔmRS≥2定义为显著功能改善，<2定义为非显著改善或功能恢复不良；（2）变量选择：采用LASSO回归进行高维变量降维，通过10折交叉验证确定最优惩罚参数λ，保留非零系数变量；（3）模型构建：基于LASSO筛选变量，采用多变量logistic回归建立预测模型，并绘制列线图（nomogram）实现个体化风险估计；（4）模型验证：通过受试者工作特征曲线（ROC）及曲线下面积（AUC）评估区分度，校准曲线评估校准度，决策曲线分析（DCA）评估临床净获益，并以7:3随机分割进行内部验证。
**研究结果**
**3.1 患者基线人口学及临床特征**
本研究共纳入374例AIS患者，其中功能恢复不良（ΔmRS<2）发生率为33%（124/374）。训练队列（n=262）与验证队列（n=112）在年龄、性别、合并症、神经功能评分及实验室指标等方面无显著统计学差异，表明两组基线可比。治疗方式分布：单纯IVT占65%，单纯MT占15%，桥接治疗占20%。
**3.2 LASSO回归变量选择结果**
在训练队列中，以ΔmRS分组为因变量，对所有候选变量进行LASSO回归。经10折交叉验证，最终保留7个非零系数变量：入院NIHSS评分、入院血糖、基线ASPECTS评分、高血压、心房颤动（AF）、aCCI及吸烟史，用于后续多变量分析。
**3.3 多变量logistic回归分析结果**
多变量logistic回归显示，以下变量为功能恢复不良的独立预测因子：入院NIHSS评分（OR=1.10，95%CI：1.03-1.17，p=0.003）、基线ASPECTS评分（OR=0.48，95%CI：0.37-0.64，p<0.001）、入院血糖（OR=1.24，95%CI：1.04-1.47，p=0.019）、aCCI（OR=1.20，95%CI：1.08-1.34，p<0.001）及合并阵发性或持续性心房颤动（OR=3.34，95%CI：1.66-6.73，p<0.001）。基于这些变量构建了列线图预测模型（图6）。
**3.4 预测模型验证**
**3.4.1 模型区分度与稳健性分析**：ROC曲线显示，训练队列AUC为0.832（95%CI：0.781-0.883），验证队列AUC为0.799（95%CI：0.709-0.889），提示模型具有可接受的区分度和内部重复性。
**3.4.2 模型校准曲线评估**：校准曲线显示训练队列和验证队列的预测概率与实际观察事件率之间一致性良好，接近45°参考线，表明校准度可接受。
**3.4.3 模型决策曲线分析**：DCA表明，在特定阈值概率范围内，该模型可能提供净临床获益，优于“全部治疗”或“全部不治疗”的默认策略，但该结果仅为探索性，需进一步外部验证。
**讨论总结与结论翻译**
在讨论部分，研究人员指出，本研究所构建的基于入院变量的预测模型，纳入了入院NIHSS评分、基线ASPECTS评分、入院血糖、aCCI及心房颤动作为独立预测因子，这些变量在再灌注治疗前即可获得，因此模型适用于入院时的早期风险分层。ΔmRS作为功能改善方向性指标，与传统3个月mRS终点相比，更侧重于治疗前后功能改变幅度，为个体化恢复评估提供了补充信息，但并非替代性指标。模型在内部验证中表现出可接受的区分度和校准度，但需在更大规模、多中心及外部队列中进一步验证。此外，传统危险因素如年龄、高血压、吸烟等在再灌注治疗情境下可能因受更直接近端因素（如神经功能缺损严重程度、梗死核心负荷等）的介导而失去独立显著性，但这并不否定其在卒中一级预防中的重要性。
**结论翻译**：基于入院时常规可获得的临床、实验室及影像学数据，本研究开发了一个入院前再灌注模型，用于预测AIS患者再灌注治疗后3个月的功能恢复不良。结果表明，入院NIHSS评分、基线ASPECTS评分、入院血糖水平、aCCI指数以及合并阵发性或持续性心房颤动是再灌注治疗后功能恢复不良的独立预测因子。该模型在内部验证队列中显示出可接受的区分度和校准度，可能有助于初步风险分层。ΔmRS计算为入院mRS减去3个月mRS，并被用作功能改善的方向性指标。与仅依赖传统终点（如90天mRS）相比，ΔmRS可能更精细地描述治疗前后的功能变化，并为个体化恢复评估提供补充信息。尽管其临床适用性和最佳截断值仍需在更大规模及外部队列中进一步验证，但该指标为急性缺血性卒中再灌注治疗后的预后评估提供了一个探索性的动态视角。然而，由于本研究为单中心回顾性研究且仅进行了内部验证，死亡结局及治疗方式特异性验证尚未充分解决，因此在大范围临床应用前需进行外部验证。
