复发性卒中再入院患者残疾风险列线图预测模型的开发与验证

《Frontiers in Neurology》：Development and validation of a disability risk prediction model in readmitted recurrent stroke patients

　　

摘要专业翻译 目的: 分析复发性卒中再入院患者残疾的危险因素，并构建一个列线图（nomogram）模型，为临床医护人员制定针对性的干预措施提供参考。 方法: 采用便利抽样法，于2023年9月至2025年2月期间，纳入来自辽宁省和山西省三级医院神经内科的415例复发性卒中再入院患者。采用卡方检验和t检验进行单因素分析，并通过二元Logistic回归分析建立风险预测模型。绘制列线图以可视化风险，并通过受试者工作特征曲线下面积（area under the ROC curve, AUC）和校准曲线（calibration curve）对模型进行验证。 结果: 复发性卒中再入院患者的残疾检出率为60%。合并高血压、抑郁症状、认知障碍（cognitive impairment, CI）、偶尔或不进行体育锻炼是残疾的独立危险因素（p < 0.05），而社会支持和自我效能感是保护因素（p < 0.05）。AUC值为0.993。校准曲线与理想曲线拟合良好，临床决策曲线证实了该模型具有良好的临床应用价值。 结论: 所构建的列线图模型表现出令人满意的预测效率。它可以帮助临床工作人员筛查残疾风险，并根据相关危险因素开展有针对性的干预和康复管理，从而降低复发性卒中再入院患者的残疾发生率。

论文解读文章

研究背景与问题

脑卒中（stroke），又称脑血管意外（cerebrovascular accident, CVA），是中国致死率和致残率最高的疾病，且发病率逐年上升。患者常伴有不同程度的神经功能缺损，加之高复发率和再入院率，使其成为临床诊疗的重大挑战。中国国家卒中登记处（China National Stroke Registry, CNSR）的数据显示，高达60%的首次急性卒中患者面临复发风险，而复发性卒中患者的残疾率和死亡率显著高于首发患者。反复的卒中发作会导致日常生活活动能力评分下降，加重残疾，严重损害生活质量。尽管国内外已开发出多种针对卒中后残疾的预后预测模型，但现有研究普遍存在四个突出问题：第一，大多数模型将首发与复发患者混合分析，忽略了不同人群功能预后的异质性，尤其缺乏专门针对因病情恶化而再入院的复发性卒中患者这一高风险亚群的研究；第二，现有的预测工具极少专门聚焦于并发再入院事件的复发性卒中患者，未能捕捉反复卒中发作与再住院对日常生活能力下降的复合不良效应；第三，主流模型在方法论上存在局限性，如缺乏可视化的列线图工具、多维验证不足，以及忽视了心理和社会因素（如抑郁、认知功能、自我效能感、社会支持）等可改变的保护/危险因素；第四，现有针对复发卒中的预测模型多关注复发或再入院风险本身，而非以残疾作为主要结局终点。因此，临床实践中亟需一种直观、经过全面验证的、专为复发性卒中再入院患者设计的个体化列线图预测工具，用于筛查残疾风险，为早期靶向干预提供量化依据。

研究内容与结论

为解决上述问题，研究人员开展了一项横断面研究。从2023年9月至2025年2月，采用便利抽样法纳入了来自辽宁和山西两省三级医院神经内科的415例复发性卒中再入院患者。通过收集患者的一般资料，并使用巴氏指数（Barthel Index, ADL）、蒙特利尔认知评估量表（Montreal Cognitive Assessment, MoCA）、抑郁自评量表（Self-rating Depression Scale, SDS）、慢性病自我效能量表（Self-Efficacy Scale for Chronic Diseases, SSC）和领悟社会支持量表（Perceived Social Support Scale, PSSS）进行评估。研究结果显示，该群体的残疾发生率为60%。通过二元Logistic回归分析发现，合并高血压（OR=4.230）、抑郁症状（OR=8.473）、认知障碍（CI）（OR=40.982）、偶尔运动（OR=5.122）和久坐不动（OR=20.604）是残疾的独立危险因素；而社会支持（OR=0.753）和自我效能感（OR=0.894）则是保护因素。基于此构建的列线图模型具有卓越的预测性能，其ROC曲线下面积（AUC）达到0.993，灵敏度为0.956，特异度为0.976，校准曲线与理想曲线拟合良好，临床决策曲线也证实了其良好的临床应用价值。这项研究的重要意义在于，它首次专门针对复发性卒中再入院这一极高危群体，构建了一个整合了生理、心理、行为和社会多维度因素的、可视化的残疾风险预测工具，填补了该细分领域的研究空白，为临床医护人员进行快速风险评估和制定个体化干预策略提供了有力证据。

关键技术方法

研究人员采用了以下关键技术方法：

1. 1.
   研究设计与样本：采用横断面研究设计，于2023年9月至2025年2月期间，通过便利抽样法从中国辽宁省和山西省的三级医院神经内科招募了415例复发性卒中再入院患者。
2. 2.
   数据收集工具：使用自编一般资料问卷收集人口学及临床信息；采用巴氏指数（Barthel Index, ADL）评估残疾状况；运用蒙特利尔认知评估量表（MoCA）评估认知功能；应用抑郁自评量表（SDS）评估抑郁症状；使用慢性病自我效能量表（SSC）测量自我效能感；采用领悟社会支持量表（PSSS）评估社会支持水平。
3. 3.
   统计分析与建模：首先使用卡方检验和t检验进行单因素分析筛选变量，然后采用二元Logistic回归（向前似然比法）确定独立的危险和保护因素，并建立回归方程。最后，利用R Studio软件构建列线图（nomogram）预测模型。
4. 4.
   模型验证：通过计算受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估模型的区分度；绘制校准曲线（calibration curve）并结合Hosmer-Lemeshow检验评估模型的校准度；运用决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）评估模型的临床净获益和应用价值。

研究结果

研究对象的一般资料

共纳入415例复发性卒中再入院患者，其中男性228例，女性187例。年龄分布上，小于60岁124例，60至70岁168例，大于70岁123例。文化程度方面，小学及以下124例，初高中165例，大专及以上126例。其中，非残疾组166例，残疾组249例，残疾发生率为60.0%。

复发性卒中再入院患者残疾风险的单因素分析

通过t检验和卡方检验分析，结果显示年龄、文化程度、体重指数、复发再入院次数、卒中类型、合并糖尿病、高血压、高脂血症、抑郁、社会支持、自我效能感、认知状态和运动习惯这13个变量与残疾的发生具有统计学显著性关联（p < 0.05）。

复发性卒中再入院患者残疾风险的二元Logistic回归分析

将单因素分析中显著的变量纳入二元Logistic回归分析。结果表明，社会支持（OR=0.753）和自我效能感（OR=0.894）是残疾的保护因素。而合并高血压（OR=4.230）、抑郁（OR=8.473）、认知障碍（CI）（OR=40.982）、偶尔运动（OR=5.122）以及久坐不动（OR=20.604）是残疾的独立危险因素（p < 0.05）。回归方程为：Y = 13.595 + 1.442 × 高血压 + 2.137 × 抑郁 - 0.284 × 社会支持 - 0.112 × 自我效能 + 3.713 × 认知状态 + 1.634 × 运动习惯(1) + 3.026 × 运动习惯(2)。

复发性卒中再入院患者残疾列线图预测模型的构建与验证

基于Logistic回归筛选出的预测因子建立了列线图预测模型。模型的C-index为0.993，与ROC曲线下面积一致，表明区分度极佳。模型的灵敏度、特异度和约登指数分别为0.956、0.976和1.936，最佳截断值为0.684。校准曲线与理想曲线拟合良好，Hosmer-Lemeshow检验结果为 χ² = 5.380, p = 0.716 > 0.05，表明模型拟合优度良好。决策曲线呈右上趋势，在截断值0.684处的净收益达55.30%，证明其具有良好的临床适用性。

讨论与结论

在讨论部分，研究人员深入分析了各影响因素的作用机制。对于复发性卒中再入院患者，高血压的长期累积性血管损伤与反复的脑缺血/出血病灶叠加，产生了协同损伤效应，导致其致残风险显著升高。抑郁症状在此类患者中表现为慢性、难治性的负性情绪状态，极大地削弱了康复积极性，并与反复的脑损伤相互作用，产生复合的致残效应。认知障碍（CI）是该研究中预测能力最强的因素，反复的多灶性脑实质损伤导致不可逆的进展性认知损害，直接降低了患者的康复依从性和生活自理能力。运动习惯呈现出梯度风险差异，完全缺乏运动的患者致残风险最高，形成了“不活动→复发再入院→残疾加重”的恶性循环。相反，充足的社会支持和高水平的自我效能感能有效缓冲多重危险因素的协同致残作用，帮助患者坚持康复训练，是关键的调节性保护资源。

研究结论: 本研究发现复发性卒中再入院患者的残疾发生率较高。合并高血压、抑郁、认知障碍、偶尔和不运动习惯是独立的危险因素，而社会支持和自我效能感是保护因素。所建立的预测模型具有优异的预测性能，能够有效识别高危人群。医疗人员应根据相关影响因素进行早期评估，实施针对性干预以预防和减少残疾，促进功能恢复，改善患者的生活质量。