超声溶栓技术在缺血性卒中治疗中的应用

超声溶栓技术是利用超声的空化效应和机械应力作用,将血栓和硬化斑块粉碎成微米级的小颗粒并随机体代谢清除。该技术主要包括血管内溶栓和超声体外辅助溶栓。低频超声溶栓因其产热少,组织穿透能力强,成为近年来的研究热点。本文就超声溶栓的生物学机制、方法以及在缺血性卒中的临床应用进行简要综述。

大脑中动脉供血区急性脑梗死出血转化危险因素分析

目的探讨大脑中动脉(MCA)供血区急性脑梗死病人发生出血转化的危险因素。方法收集570例MCA供血区急性脑梗死病人的临床资料,采用SPSS 21.0统计软件对脑梗死出血转化的危险因素进行分析,首先进行单因素Logistic回归分析,然后将有统计学意义的因素纳入多因素Logistic回归分析。结果单因素分析纳入的因素有心房纤颤(房颤)、空腹血糖水平、CT早期梗死面积、心源性栓塞性梗死、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、男性、低密度脂蛋白胆固醇、基线血小板数。多因素分析结果显示,1/3 MCA供血区≤CT早期梗死面积<2/3 MCA供血区(OR=3.671,95%CI=1.780~7.573)、CT早期梗死面积≥2/3 MCA供血区(OR=3.366,95%CI=1.378~8.225)、房颤(OR=3.376,95%CI=2.070~5.505)、空腹血糖水平(OR=1.175,95%CI=1.074~1.286)、NIHSS评分≥10分(OR=1.890,95%CI=1.123~3.180)是MCA供血区急性脑梗死出血转化的危险因素。结论 CT早期梗死面积≥1/3 MCA供血区、房颤、空腹血糖水平、NIHSS评分≥10分是MCA供血区急性脑梗死出血转化的独立危险因素。

GRASPS、SEDAN、HAT模型对非溶栓性脑梗死出血转化的预测价值

目的探讨GRASPS、SEDAN、HAT模型在预测非溶栓性脑梗死出血转化中的临床应用价值。方法选择570例未经溶栓的急性脑梗死患者,其中男性375例,女性195例;年龄41~90岁,平均年龄68.41岁。根据头颅CT或MRI检查是否出血分为出血转化组和非出血转化组,其中出血转化组123例,非出血转化组447例。两组同时给予GRASPS、SEDAN、HAT模型评分。采用受试者工作特性曲线（ROC）获得HAT模型、SEDAN模型和GRASPS模型的灵敏度和特异度,计算曲线下面积。结果 HAT模型预测出血转化的灵敏度为63.4%,特异度为70.5%,曲线下面积0.717[95%可信区间（CI）0.661~0.772],最佳诊断界值为1.5。SEDAN模型预测出血转化的灵敏度为48.3%,特异度为51.7%,曲线下面积0.601（95%CI 0.546~0.656）,最佳诊断界值为1.5。GRASPS模型预测出血转化的灵敏度为58.5%,特异度为63.1%,曲线下面积0.620（95%CI 0.564~0.676）,最佳诊断界值为77.5。结论HAT、GRASPS、SEDAN模型用于非溶栓性脑梗死出血转化有一定的预测价值,但以HAT模型预测能力最强。

缺血性脑卒中患者出血转化的危险因素分析及预测模型研究

目的 通过对缺血性脑卒中患者发生出血转化（HT）的危险因素进行研究,建立同样适用于非溶栓患者的预测模型.方法 选取2015年1月至2016年9月青岛大学附属医院神经内科收治的327例缺血性脑卒中患者,对患者的卒中病因、临床表现、一般资料等进行回顾性分析.采用logistic回归分析法筛选出HT的危险因素,建立新的预测模型,绘制ROC曲线获得评分界值,大于评分界值的为HT高危组.结果 心房颤动病史（OR=4.94,95%CI：1.879-12.988,P〈0.05）、收缩压≥160mmHg（OR=2.762,95%CI：1.175-6.494,P〈0.05,1mmHg=0.133kPa）、大面积脑梗死（OR=3.796,95%CI：1.495-9.635,P〈0.05）、NIHSS评分≥10分（OR=5.665,95%CI：2.289-14.021,P〈0.05）、溶栓（OR=3.086,95%CI：4.981-96.257,P〈0.05）为HT的独立危险因素.根据logistic回归分析结果建立新的预测模型,Logit P=-3.588＋1.579×X1＋1.016×X2＋1.334×X3＋1.734×X4＋3.086×X5.ROC曲线下的面积0.912（95%CI：0.873-0.950,P〈0.001）,预测模型诊断价值较高.取界值为-2,此时灵敏度88.33%,特异度为82.02%.结论 心房颤动病史、收缩压≥160mmHg、大面积脑梗死、NIHSS评分≥10分、溶栓治疗为HT的独立危险因素;当界值〉-2时,发生HT的风险显著增高.