创伤性颅脑损伤患者预后的影响因素分析

来源:用户上传      作者:

　　[摘要]目的 分析創伤性颅脑损伤患者预后的影响因素，为临床决策提供科学依据。方法 回顾性分析2018年4～7月黑龙江省医院收治的67例创伤性颅脑损伤患者的临床资料，根据出院后3个月的预后情况，并按照格拉斯哥预后分级（GOS）的不同分为预后良好组（37例）和预后不良组（30例）。对创伤性颅脑损伤患者预后的临床影响因素进行单因素和多因素分析;采用受试者特征（ROC）曲线、曲线下面积（AUC）、灵敏度及特异性评价Logistic回归模型的预测能力。结果 单因素分析显示，预后不良组的年龄、血肿量、血糖、白细胞和中性粒细胞计数高于预后良好组，首诊格拉斯哥昏迷评分（GCS）和血钙水平低于预后良好组，差异均有统计学意义（P<0.05）。多因素Logistic回归分析显示，首诊GCS（β=-0.367，OR=0.693，95%CI=0.554～0.867）评分是创伤性颅脑损伤患者预后不良的保护因素，白细胞计数（β=0.249，OR=1.283，95%CI=1.053～1.562）为创伤性颅脑损伤患者预后不良的独立危险因素（P<0.05）。回归模型的AUC为0.906，灵敏度和特异性分别为93.3%和83.8%。结论 首诊GCS评分和白细胞计数是影响创伤性颅脑损伤患者预后的独立相关因素，临床可检测二者的水平，对颅脑损伤患者的预后具有重要意义。
　　[关键词]创伤性颅脑损伤;影响因素;预后;格拉斯哥预后评分
　　[中图分类号] R651.1+5          [文献标识码] A          [文章编号] 1674-4721（2020）2（b）-0050-04
　　[Abstract] Objective To analyze the influential factors of prognosis in patients with traumatic brain injury and provide scientific basis for clinical decision-making. Methods The clinical data of 67 patients with traumatic brain injury admitted to Heilongjiang Provincial Hospital from April to July 2018 were retrospectively analyzed， they were divided into good prognosis groups （37 cases） and poor prognosis group （30 cases） according to the prognosis of 3 months after discharge and different Glasgow prognosis grade （GOS）. Univariate and multivariate of clinical influencing factors of prognosis in patients with traumatic brain injury were analysed. The prediction ability of Logistic regression model was evaluated by receiver operating characteristic （ROC） curve， area under the curve （AUC）， sensitivity and specificity. Results Univariate analysis showed that the age， hematoma volume， blood glucose， white blood cell and neutrophil counts of the poor prognosis group were higher than those of the good prognosis group， and the Glasgow coma score （GCS） and blood calcium level at the first diagnosis were lower than those of the good prognosis group， the differences were statistically significant （P<0.05）. Multivariate Logistic regression analysis showed that the first diagnosis of GCS （β=-0.367， OR=0.693， 95%CI=0.554-0.867） score was a protective factor for poor prognosis in patients with traumatic brain injury. White blood cell count （β=0.249， OR=1.283， 95%CI=1.053-1.562） was an independent risk factor for poor prognosis in patients with traumatic brain injury （P<0.05）. Regression model AUC was 0.906， sensitivity and specificity were 93.3% and 83.8%， respectively. Conclusion The first diagnosis of GCS score and white blood cell count are independent related factors that affect the prognosis of patients with traumatic brain injury. Clinically detectable levels of the two have important significance for the prognosis of patients with brain injury. 　　[Key words] Traumatic brain injury; Influencing factors; Prognosis; Glasgow prognosis scale
　　创伤性颅脑损伤（traumatic brain injury，TBI）是常见的神经外科危急重症，治疗过程中极易出现并发症，具有病情危重、致残率和致死率高等特点[1-3]。在美国，因TBI致死的人数每年超过50 000人，致残率为20%～30%[4]，给社会和家庭带来了沉重的经济负担[5-6]。近年来，随着科技的发展，经济和医疗水平的提高[7]，TBI的病死率和致残率呈逐年下降的趋势，如何制定更好的治疗方案、改善预后以提高治疗后患者的生存质量是目前TBI临床治疗需要解决的问题。因此，TBI患者预后相关影响因素的研究越来越受到重视[8-9]。本研究对黑龙江省医院收治的TBI患者的临床资料进行了回顾性分析，旨在探讨TBI患者预后的影响因素，为临床决策提供科学依据，现报道如下。
　　1资料与方法
　　1.1一般资料
　　回顾性分析2018年4～7月黑龙江省医院收治的67例TBI患者的临床资料，根据出院后3个月的预后情况，按照格拉斯哥预后分级（GOS）的不同分为预后良好组（37例）和预后不良组（30例）。纳入标准：经CT明确诊断为单纯性TBI者[10]。排除标准：肝炎、糖尿病、血液疾病患者。本研究经医院医学伦理委员会审核批准。
　　1.2方法
　　入院时，两组患者分别对性别、年龄、收缩压、首诊格拉斯哥昏迷分级（GCS）、血肿量及出院3个月的GOS评分等指标进行了统计;所有患者清晨空腹抽取静脉血10 ml，检测血清中的血钙、二氧化碳、尿素氮、血糖、血浆中凝血酶原时间、纤维蛋白原、凝血酶时间、D-二聚体和全血中的白细胞计数、中性粒细胞百分比及中性粒细胞计数。
　　1.3观察指标及评价标准
　　对TBI患者预后的临床影响因素进行单因素和多因素分析;采用受试者特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线、曲线下面积（area under the curve，AUC）、灵敏度及特异性评价Logistic回归模型的预测能力。①其中单因素包括性别、年龄、收缩压、首诊GCS评分、血肿量，血清中的血钙、二氧化碳、尿素氮、血糖，血浆中的凝血酶原时间、纤维蛋白原、凝血酶时间、D-二聚体及全血中的白细胞计数、中性粒细胞百分比、中性粒细胞计数。②首诊GCS评分分为轻、中和重度：轻度为13～15分;中度为9～12分;重度为3～8分。③采用汞柱式血压计测量收缩压;采用64排螺旋CT（日本东芝）检测血肿量、ADVIA2400型全自动生化分析仪（美国西门子公司）测定血清中的血钙、二氧化碳、尿素氮、血糖水平;采用XE-5000型全自动血细胞分析仪（美国希森美康）检测全血中的白细胞计数、中性粒细胞百分比及中性粒細胞计数。
　　1.4统计学方法
　　采用统计学软件SPSS 13.0分析数据，符合正态分布的计量资料以均数±标准差（x±s）表示，采用t检验;不符合正态分布者，以中位数（四分位数间距）[M（P25，P75）]表示，采用秩和检验;计数资料以率表示，采用χ2检验;采用多因素Logistic回归对TBI预后相关因素进行分析，建立预测模型，并利用ROC和AUC评估模型的预测能力，以P<0.05为差异有统计学意义。
　　2结果
　　2.1影响TBI患者的预后单因素分析
　　预后不良组患者的年龄、血肿量、血糖、白细胞和中性粒细胞计数高于预后良好组，首诊GCS评分和血钙水平低于预后良好组，差异均有统计学意义（P<0.05）;两组患者的男性占比、收缩压、二氧化碳、尿素氮、纤维蛋白原、凝血酶时间、D-二聚体和中性粒细胞百分比比较，差异无统计学意义（P>0.05）（表1）。
　　2.2影响TBI患者预后的多因素分析
　　以TBI患者预后情况为因变量，以年龄、血肿量、血糖、白细胞和中性粒细胞计数、首诊GCS评分和血钙含量为自变量，最优的预后模型方程为Ln[P/（1-P）]=0.919-0.367×首诊GCS评分+0.249×白细胞计数（其中P为预后不良的概率）。多因素分析显示，首诊GCS评分是TBI患者预后不良的保护因素，白细胞计数为TBI患者预后不良的独立危险因素（P<0.05）（表2）。
　　2.3影响TBI患者预后影响因子的ROC曲线分析
　　首诊GCS评分和白细胞计数建立的回归模型AUC为0.906，根据Youden指数的最大值，确定截断值为0.2893，灵敏度和特异性分别为93.3%和83.8%（图1）。
　　3讨论
　　TBI属于神经外科的急危重症，且进展较快，需要针对病情快速做出评估以制定治疗方案及评估预后。因此，明确TBI患者预后的影响因素，探讨有临床意义的预测因子是非常必要的。本研究结果显示，首诊GCS评分是TBI患者预后不良的保护因素，白细胞计数为TBI患者预后不良的独立危险因素（P<0.05）。在此基础上，本研究采用ROC曲线对以首诊GCS评分和白细胞计数建立模型的灵敏度和特异性进行了分析。ROC曲线是反映灵敏度和特异性连续变量的综合指标。AUC越大，诊断预测的准确性越高[11]。本研究结果显示，通过首诊GCS评分和白细胞计数建立模型对TBI预后有很好的预测能力，且截断值高于0.2893时，发生预后不良的危险显著增加。
　　本研究结果显示，预后不良组的首诊GCS评分低于预后良好组（P<0.05），数值相差近1倍。Logistic回归分析显示，首诊GCS评分的OR值为0.693，提示该因素为影响TBI患者预后的较关键因子。首诊GCS评分通过对TBI患者的睁眼、语言和运动反应等3个方面进行评估，每个方面有不同的等级和分数，分数加权即为昏迷指数，用以评估患者的昏迷程度，昏迷指数分数越低，病情越严重[12]。因此，入院时首诊GCS评分越低，患者的病情越重，对TBI预后的影响越显著。本研究单因素分析显示，TBI预后不良组患者的血糖水平显著高于预后良好组（P<0.05），但多元回归时没有纳入回归模型。有研究显示，TBI后高血糖与死亡风险增加和预后不良密切相关[13]。高血糖对TBI预后不良有一定的影响，但并不是单纯的因果关系，不是TBI患者预后的独立相关因素。 　　本研究Logistic回归分析显示，白细胞计数为颅脑损伤患者预后不良的独立危险因素（P<0.05）。预后不良组的白细胞计数高于预后良好组（P<0.05）。TBI后，机体处于应激状态，皮质醇分泌增加，而血脑屏障通透性增加会导致皮质醇过量入血，导致骨髓释放更多的白细胞，导致血液中的白细胞增加，白细胞增多会使受损脑组织及其周围白细胞聚集，导致局部微循环障碍[14-15]，导致缺血和缺氧从而加重TBI，导致预后不良。因此，需要对TBI患者积极进行抗炎治疗改善预后。
　　综上所述，首诊GCS评分和白细胞计数是影響TBI患者预后的独立相关因素，临床可检测二者的水平，为病情的评估、预后及制定正确的治疗方案提供科学依据。
　　[参考文献]
　　[1]宋龄.重型颅脑损伤并发低钠血症的病因及其诊治分析[J].基层医学论坛，2019，23（20）：2958-2959.
　　[2]黄艳玲，罗嫦粦，陈丽华，等.大埔县重型颅脑损伤患者家庭康复现状及干预需求调查[J].中国实用医药，2018，13（14）：49-50.
　　[3]王敏红，颜颂旭.HMGB1/TLR2表达对颅脑损伤继发认知功能障碍的作用[J].浙江创伤外科，2019，24（3）：452-453.
　　[4]Langlois JA，Rutland-Brown W，Wald MM.The epidemiology and impact of traumatic brain injury：a brief overview[J].J Head Trauma Rehabil，2006，21（5）：375-378.
　　[5]Jones S，Davis N，Tyson SF.A scoping review of the needs of children and other family members after a child's traumatic injury[J].Clin Rehabil，2018，32（4）：501-511.
　　[6]Vella MA，Crandall ML，Patel MB.Acute management of traumatic brain injury[J].Surg Clin North Am，2017，97（5）：1015-1030.
　　[7]Stein DM，Feather CB，Napolitano LM.Traumatic brain injury advances[J].Crit Care Clin，2017，33（1）：1-13.
　　[8]Zaninotto AL，El-Hagrassy MM，Green JR，et al.Transcranial direct current stimulation（tDCS）effects on traumatic brain injury（TBI）recovery：a systematic review[J].Dement Neur-opsychol，2019，13（2）：172-179.
　　[9]Adediran T，Drumheller BC，McCunn M，et al.Sex differences in in-hospital complications among older adults after traumatic brain injury[J].J Surg Res，2019，243：427-433.
　　[10]Freeman AD，Fitzgerald CA，Baxter KJ，et al.Does hypertension at initial presentation adversely affect outcomes in pediatric traumatic brain injury？[J].J Pediatr Surg，2019，pii：S0022-3468（19）：30 405-30 401.
　　[11]Yang W，Mu T，Jiang J，et al.Potential biomarkers and metabolic profiling of serum in ovarian cancer patients using UPLC/Q-TOF MS[J].Cell Physiol Biochem，2018，51：1134-1148.
　　[12]Gillett GR，Honeybul S，Ho KM，et al.Neurotrauma and the RUB：where tragedy meets ethics and science[J].J Med Ethics，2010，36（12）：727-730.
　　[13]Shi J，Dong B，Mao Y，et al.Review：traumatic brain injury and hyperglycemia，a potentially modifiable risk factor[J].Oncotarget，2016，7（43）：71 052-71 061.
　　[14]Para RA，Sarmast AH，Shah MA，et al.Our experience with management and outcome of isolated traumatic brain injury patients admitted in intensive care unit[J].J Emerg Trauma Shock，2018，11（4）：288-292.
　　[15]张月战.颅脑损伤后早期凝血功能、血白细胞、血糖与损伤程度及预后的相关性研究[J].中国医师杂志，2014，16（11）：1513-1516.
　　（收稿日期：2019-06-27  本文编辑：刘克明）
转载注明来源:https://www.xzbu.com/6/view-15147869.htm