第一部分急性腦出血破入腦室的影像預(yù)測(cè)模型研究背景和目的自發(fā)性腦出血(Intracerebral hemorrhage,ICH)患者早期并發(fā)腦室出血(Intraventricular hemorrhage,IVH)的比例可高達(dá)50%,是早期神經(jīng)功能惡化的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。研究發(fā)現(xiàn)腦室內(nèi)血腫體積的動(dòng)態(tài)變化在ICH患者病情進(jìn)展及臨床轉(zhuǎn)歸中起著非常重要的作用,為ICH患者轉(zhuǎn)歸不良的獨(dú)立臨床預(yù)測(cè)指標(biāo)。本部分研究旨在提出一種新的簡(jiǎn)單易用的腦室出血評(píng)分量表Slice評(píng)分,來(lái)準(zhǔn)確量化腦室內(nèi)血腫體積,并探討和比較其與其他IVH量表預(yù)測(cè)ICH患者不良預(yù)后的能力。材料和方法我們回顧性分析了326名腦出血患者的652次掃描CT。提出了一種新的IVH評(píng)分系統(tǒng),稱為Slice評(píng)分。并分別比較了原始Graeb評(píng)分(Original Graeb score,oGS)、LeRoux評(píng)分、IVH評(píng)分(IVH score,IVHS)及Slice評(píng)分與實(shí)測(cè)IVH血腫體積的相關(guān)性。應(yīng)用多因素Logistic回歸分析這些評(píng)分與不良預(yù)后的聯(lián)系。通過(guò)平衡預(yù)測(cè)概率和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性來(lái)確定了Slice評(píng)分的臨床閾值。主要結(jié)局轉(zhuǎn)歸定義為90天不良功能預(yù)后(改良Rankin評(píng)分≥4),次要結(jié)局轉(zhuǎn)歸為90天死亡。結(jié)果326例腦出血患者中,122例(37.4%)發(fā)現(xiàn)不良功能預(yù)后,59例(18.1%)于3個(gè)月死亡。Slice評(píng)分與IVH血腫體積的相關(guān)性最好(R=0.73,R~2=0.54,P0.001)。Slice評(píng)分、oGS評(píng)分、LeRoux評(píng)分和IVHS預(yù)測(cè)90天不良功能預(yù)后(分別為0.633、0.633、0.632、0.634)和死亡率(分別為0.660、0.660、0.660、0.656)的ROC曲線下面積(Area under curve,AUC)接近。在校正Logistic模型中,所有IVH評(píng)分量表均與90天不良功能預(yù)后和死亡率密切相關(guān)(OR1.07,均P0.05)。Slice評(píng)分區(qū)間的多因素分析顯示,預(yù)測(cè)主要結(jié)局和次要結(jié)局的最佳閾值分別為6和12(分別為OR=4.20,95%CI 1.82-10.02,P=0.001;OR=5.41,95%CI1.66-17.43,P=0.005)。結(jié)論Slice評(píng)分與IVH血腫體積高度相關(guān),是評(píng)價(jià)腦室出血嚴(yán)重性的可靠臨床指標(biāo),為急性腦出血患者90天不良功能預(yù)后和死亡率的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子。第二部分急性腦出血早期不良預(yù)后與聯(lián)合征象的關(guān)系研究背景和目的近三分之一以上的腦出血(Intracerebral hemorrhage,ICH)患者在發(fā)病早期的數(shù)小時(shí)內(nèi)發(fā)生早期血腫擴(kuò)大(Hematoma expansion,HE),是不良預(yù)后的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。目前多項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)可通過(guò)識(shí)別早期影像學(xué)標(biāo)志物預(yù)測(cè)早期血腫擴(kuò)大。其中平掃CT征象混合征(Blend sign,BS)和黑洞征(Black hole sign,BHS)已分別被證實(shí)可預(yù)測(cè)早期血腫擴(kuò)大。然而,影像標(biāo)志物與早期神經(jīng)功能惡化的聯(lián)合影響仍需進(jìn)一步探索。因此本部分研究旨在探討一種聯(lián)合BS和BHS征象的策略,能否改善預(yù)測(cè)HE風(fēng)險(xiǎn)和不良功能預(yù)后的能力。材料和方法我們回顧性分析了2011年7月至2016年12月間277例腦出血患者。血腫擴(kuò)大定義為隨訪CT發(fā)現(xiàn)血腫體積增加≥6m L或增加的血腫體積比≥33%。3月隨訪評(píng)估不良功能預(yù)后(改良Rankin評(píng)分≥3)。應(yīng)用多因素Logistic回歸分別分析了BS和BHS的四種征象組合:BS和BHS陰性(BS-BHS-)、BS和BHS陽(yáng)性(BS+BHS+)、BS陽(yáng)性(BS+BHS-)、BHS陽(yáng)性(BS-BHS+)。結(jié)果HE患者中,BS+BHS+占10.2%,BS-BHS+占23.9%,BS+BHS-占28.4%,BS-BHS-占37.5%(均P0.001)。在不良功能預(yù)后組間,4種征象組合的發(fā)生率分別為7.0%、16.8%、18.2%和58.0%(均P0.001)。多因素Logistic回歸分析表明BS+BHS+(OR=37.24,P=0.002)與BS-BHS+(OR=9.49,P0.001)和BS+BHS-(OR=15.50,P0.001)相比,為預(yù)測(cè)HE的最強(qiáng)危險(xiǎn)因素。Firth Logistic回歸表明BS-BHS+和BS+BHS-作為不良功能預(yù)后的獨(dú)立危險(xiǎn)因子預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的能力接近(BS-BHS+:OR=5.28,P=0.004;BS+BHS-:OR=6.91,P0.001)。結(jié)論聯(lián)合混合征BS和黑洞征BHS策略改善了應(yīng)用單一征象進(jìn)行預(yù)測(cè)的能力,能有效地對(duì)急性腦出血患者進(jìn)行危險(xiǎn)分層,評(píng)價(jià)患者發(fā)生早期血腫擴(kuò)大及90天不良功能預(yù)后的風(fēng)險(xiǎn),在臨床應(yīng)用和研究中具有重要意義。
【學(xué)位單位】：重慶醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：R743.34
【部分圖文】：

重慶醫(yī)科大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文202.2Slice、oGS、LeRoux及IVHS評(píng)分與腦室血腫體積的關(guān)系各IVH評(píng)分系統(tǒng)與實(shí)測(cè)IVH出血體積之間均存在顯著的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性（圖2，n=652平掃CT片）。oGS和IVHS以及LeRoux評(píng)分與IVH出血量均呈較強(qiáng)的正相關(guān)（oGS評(píng)分及IVHS：R=0.68,R2=0.47,P<0.001；LeRoux評(píng)分：R=0.67,R2=0.45,P<0.001）。Slice評(píng)分與IVH血腫體積線性相關(guān)性最強(qiáng)（R=0.73,R2=0.54,P<0.001）。此外，與IVH出血量變化相關(guān)性最強(qiáng)仍為Slice評(píng)分的變化（R=0.58,R2=0.34,P<0.001），其次是oGS和LeRoux評(píng)分變化（oGS評(píng)分變化：R=0.50,R2=0.25,P<0.001；LeRoux評(píng)分變化：R=0.49,R2=0.24,P<0.001），以及IVHS的變化（R=0.45,R2=0.20,P<0.001）。在與腦室血腫體積相關(guān)性的比較中，Slice評(píng)分表現(xiàn)最好。圖2.各腦室評(píng)分量表與實(shí)測(cè)IVH血腫體積的關(guān)系，A，原始Graeb評(píng)分與實(shí)測(cè)IVH出血量的散點(diǎn)圖分布；B，LeRoux評(píng)分與實(shí)測(cè)IVH出血量的散點(diǎn)圖分布；C，IVH評(píng)分與實(shí)測(cè)IVH出血量的散點(diǎn)圖分布；D，Slice評(píng)分與實(shí)測(cè)IVH出血量的散點(diǎn)圖分布Figure2.IVHgradingscalesandmeasuredIVHvolume,A,ScatterplotoforiginalGraebscoreandIVHvolume.B,ScatterplotofLeRouxscoreandIVHvolume.C,ScatterplotofHallevis"sIVHscoreandIVHvolume.D,ScatterplotofSlicescoreandIVHvolume

重慶醫(yī)科大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文25圖3-1.Slice評(píng)分預(yù)測(cè)90天不良功能預(yù)后的概率曲線及95%置信區(qū)間灰?guī)Вɑ規(guī)В〧igure3-1.Predictedprobability(solidline)with95%confidenceintervals(greyband)ofworseoutcomesovertheSlicescorefrom0to24.A,Predictedprobabilityfor90-daypooroutcomebySlicescore圖3-2.Slice評(píng)分預(yù)測(cè)90天不良功能預(yù)后的概率曲線及95%置信區(qū)間帶（灰?guī)В〧igure3-2.Predictedprobability(solidline)with95%confidenceintervals(greyband)ofworseoutcomesovertheSlicescorefrom0to24.B,Predictedprobabilityfor90-daymortalitybySlicescore

重慶醫(yī)科大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文25圖3-1.Slice評(píng)分預(yù)測(cè)90天不良功能預(yù)后的概率曲線及95%置信區(qū)間灰?guī)Вɑ規(guī)В〧igure3-1.Predictedprobability(solidline)with95%confidenceintervals(greyband)ofworseoutcomesovertheSlicescorefrom0to24.A,Predictedprobabilityfor90-daypooroutcomebySlicescore圖3-2.Slice評(píng)分預(yù)測(cè)90天不良功能預(yù)后的概率曲線及95%置信區(qū)間帶（灰?guī)В〧igure3-2.Predictedprobability(solidline)with95%confidenceintervals(greyband)ofworseoutcomesovertheSlicescorefrom0to24.B,Predictedprobabilityfor90-daymortalitybySlicescore
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