俞志刚;方邦江;孙丽华;曹敏;郭全;屠亦文;

• 1:上海中医药大学附属龙华医院

摘要(Abstract)：

目的探讨缺血性脑血管病患者血小板高反应性与脑梗死分型及预后的关系。方法选择2019-07—2020-12在上海中医药大学附属龙华医院神经内科住院治疗的220例脑梗死患者为研究对象,根据OCSP分型标准将220例患者分为TACI(n=54)、PACI(n=60)、POCI(n=32)和LACI(n=74)4种亚型,对比各亚型患者的基础资料及实验室指标,对比不同分型患者血小板表达水平及NIHSS评分,通过Spearman法分析患者的OCSP分型与血小板水平的相关性。采用Logistic回归法分析影响脑梗死患者OCSP分型的因素,根据多因素分析结果建立模型,并对预测模型进行评价。对患者随访半年,探讨血小板高反应性对患者的预后影响。结果分型各组患者在收缩压、TC、Hcy、梗死体积、高血压史、脑血管狭窄程度等方面差异有统计学意义(P<0.05),TACI型患者中血小板高反应性的发生率显著高于其他3种亚型(P<0.05)。NIHSS评分随着血小板水平的升高呈逐渐上升趋势,TACI型患者的血小板水平在4种亚型中最高,为(361.67±23.52)×10⁹个/L;PACI型患者血小板水平在4种亚型中最低,为(314.27±10.14)×109个/L;PACI型患者血小板水平在4种亚型中最低,为(314.27±10.14)×10⁹个/L,差异均有统计学意义(P<0.05)。Spearman相关性分析显示OCSP分型中TACI型与血小板水平呈显著正相关(r=0.683,P<0.05)。Logistic回归分析表明高血压史、Hcy、梗死体积以及血小板高反应性均为脑梗死OCSP分型的独立影响因素,以此建立预测模型。通过绘制ROC曲线对脑梗死OCSP分型预测模型进行评价,预测模型1的AUC为0.806(95%CI 0.782～0.814),模型灵敏度为0.725,特异度为0.736。预测模型2的AUC为0.814,预测灵敏度为0.749,特异度为0.764,表示模型具有较好的预测价值。对出院后的患者进行半年随访,血小板高反应性患者的复发、意识障碍以及死亡的风险显著大于血小板水平正常的患者,差异有统计学意义(P<0.05)。结论脑梗死患者血小板水平与其OCSP分型密切相关,对脑梗死患者的治疗及预后具有较好指导意义。

关键词(KeyWords)： 缺血性脑血管病;血小板高反应性;脑梗死分型;预后;NIHSS评分

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Authors): 俞志刚;方邦江;孙丽华;曹敏;郭全;屠亦文;

参考文献(References)：

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