作者：王洪典，江文，万琪，尚磊
【关键词】 脑出血
关键词: 脑出血;死亡率;危险因素;Logistic模型 中图号:R743.34 文献标识码:A
摘 要:目的 探讨自发性幕上脑出血30d死亡的危险因素，建立脑出血30d生存或死亡的概率预测模型. 方法 回顾性分析我院近5a来病房收治的421例自发性幕上脑出血病例，对影响脑出血死亡的危险因素进行统计学分析. 结果 421例自发性幕上脑出血病人，30d死亡率为13.1%.单因素χ2 检验表明，意识障碍、脑出血破入脑室、大出血量、伴发糖尿病、缺血性心脏病、消化道出血等6个因素为自发性幕上脑出血30d死亡的危险因素（P&<0.05）.多因素Logistic回归分析发现，仅有意识水平（OR=5.09，P&<0.01）和出血量（OR=2.55，P&<0.01）是脑出血30d死亡的独立的预测因子.脑出血30d死亡的概率预测模型为P=1/［1+e-（-4.842+1.663×意识水平+0.915×出血量） ］，该模型对脑出血30d死亡或生存预测总的正确率为90.5%. 结论 意识水平和出血量是影响自发性幕上脑出血30d死亡的最重要的危险因素.
Keywords:cerebral hemorrhage;mortality;risk factors;lo-gistic models
Abstract:AIM To determine the most important predictors of30-day mortality in patients with spontaneous supratento-rial hemorrhage and to develop a predictive model of estimat-ing30-day mortality.METHODS Medical records and CT scans of421inpatients with spontaneous supratentorial hem-orrhage were respectively reviewed.Independent predictors of30-day mortality were determined by using univariate and multivariate statistical analysis.RESULTS Thirty days mortality for421cases of spontaneous supratentorial hemor-rhagewas13.1%.Univariate analysis found that initial level of consciousness，ventricular spreading of hemorrhage，hem-orrhage size，concomitant gastro-intestinal bleeding，diabetes mellitus and ischemic heart disease were significantly corre-lated with30-day mortality（P&<0.05）.However multivari-ate logistic regression analysis showed that initial level of consciousness（OR=5.09，P&<0.01）and hemorrhage size（OR=2.55，P&<0.01）were the significant independent pre-dictors.Using these two catagories variables，the resulting model，P=1/［1+e
-（-4.842+1.663×consciousness+0.915×hem-orrhage size） ］，can predicted30-day death or survival with an overall exact-ness of90.5%.CONCLUSION Initial level of conscious-ness，in combination with hemorrhage size，was a powerful and ease-to-use predictor of30-day mortality in patients with spontaneous supratentorial hemorrhage.
0 引言
自发性幕上脑出血是颅内出血中最常见的类型，其死亡率各家报道不一，约为15%～60%
［1］ .有关死亡的危险因素国内虽有不少相关报道，但大多为描述性研究［2-4］ ，未进行严格的统计学处理，所以不能全面的反映各因素的客观作用.我们总结我院近5a来病房收治的421例自发性幕上脑出血病例，采用Lo-gistic回归分析，探讨脑出血30d死亡的危险因素，建立脑出血30d生存或死亡的概率预测模型，为临床诊治及预后判别提供理论依据.
1 对象和方法
1.1 对象 1995-01-01/1999-06-01病案室住院病例数据库中所有自发性幕上脑出血病例421（男288，女133）例，年龄25～83（平均60±10）岁.出血量1.5～170cm3 ，中位数为22cm3 .脑叶出血74例，壳核出血280例，丘脑出血57例.下列病例除外:复发性颅内出血;既往有中风病史;颅内动静脉畸形;颅内动脉瘤;脑肿瘤出血;抗凝治疗后脑出血，脑外伤.所有入选病例均经临床和CT证实为幕上脑出血.
1.2 方法
颅内出血量计算采用ABC/2法［5］ ，首先确定最大出血面积CT层面，测定该层面出血的最大直径（A），再测定与A呈90度的最大直径（B），最后计算出血层数（C），每个出血层面与最大出血层面面积相比较，若大于75%为1;若为25%～75%则计为1/2;若小于25%则不计.最后A，B，C数值相乘再除以2得出出血量（cm3 ）.统计学处理:将患者在发病后30d内死亡与否作为应变量，选取年龄、性别、收缩压、意识水平、出血半球、出血部位、破入脑室、出血量、伴发糖尿病、缺血性心脏病、上消化道出血等11种因素作为自变量.通过χ2 检验进行单因素分析，然后对经单因素分析有显著意义的自变量，作多因素Logistic回归.
2 结果
421例自发性幕上脑出血患者，30d时生存366例，死亡55例，30d死亡率为13.1%，男性为13.2%，女性为12.8%.脑叶出血死亡率为16.2%，壳核出血死亡率为13.4%，丘脑出血死亡率为7.0%.单因素χ
2 检验表明，意识障碍、脑出血破入脑室、大出血量、伴发糖尿病、缺血性心脏病、消化道出血等6个因素为自发性幕上脑出血30d死亡的危险因素（P&<0.05），而年龄、性别、收缩压、出血半球、出血部位对脑出血死亡率没有影响（Tab1）.表1 自发性幕上脑出血30d死亡的单因素分析（略）
应用多因素Logistic回归分析发现，仅有意识水平和出血量是独立的预测因子，对造成脑出血30d死亡具有统计学意义（Tab2）.其中意识水平是最重要的影响因子（OR=5.09，P&<0.01），其次为脑出血量（OR=2.55，P&<0.01）.在意识清醒的171例患者中，无一例出现死亡，嗜睡或昏睡的177例患者，死亡率9.0%，46例浅昏迷患者，死亡率为39.1%，27例深昏迷患者，死亡率为77.8%.脑出血在30cm3 以下的248例中，死亡率为1.2%，130例患者出血量在30～60cm3 ，死亡率为24.6%，出血量在60cm3 以上的43例患者中，死亡率为46.6%.
依据协变量意识水平和出血量，重新应用Logis-tic回归，建立脑出血30d死亡的概率预测模型，P=1/［1+e -（-4.842+1.663X1+0.915X2） ］，X1为意识水平（清醒=0，嗜睡或昏睡=1，浅昏迷=2，深昏迷=3），X2为出血量（&<30cm3 =0，30～60cm3 =1，&>60cm3 =2）.该模型χ2 值为133.866，P&<0.0001，即模型具有显著性意义.该模型预测自发性幕上脑出血30d死亡或生存的总的正确率为90.5%.对脑出血30d死亡预测的灵敏性为54.5%，特异性为96.2%，阳性预测值为68.2%，阴性预测值为93.4%.依据该模型， 可得出脑出血30d死亡的概率预测，在清醒患者中，若出血量&<30cm3 ，死亡概率为1%;出血量在30～60cm3 ，死亡概率为2%;在嗜睡或昏睡患者中，若出血量&<30cm3 ，死亡概率为4%，出血量在30～60cm3 ，死亡概率为9%;出血量&>60cm3 ，死亡概率为21%;在浅昏迷患者中，若出血量&<30cm3 ，死亡概率为18%，出血量在30～60cm3 ，死亡概率为35%，出血量&>60cm3 ，死亡概率为58%;在深昏迷患者中，若出血量&<30cm3 ，死亡概率为53%，出血量在30～60cm3 ，死亡概率为74%，出血量&>60cm 3 ，死亡概率为88%.
脑出血是严重影响生命安全和生存质量的全身性疾病，探讨其致死因素对临床诊治具有十分重要的意义，国外在这方面的研究比较深入，但尚无一致性结论 ［1，6-8］ .Daverat等［6］ 1991年对166例平均年龄为61岁的自发性脑出血病人进行了前瞻性调查，发现30d死亡率为31%，6mo时死亡率为43%;危险因素的单因素分析表明，年龄、出血量、中线移位、破入脑室、意识水平等为死亡的重要预测因子，而在多因素Logistic回归分析时，发现仅破入脑室是死亡的独立预测因子.由于出血量、中线移位、意识水平等变量之间可能存在着多元共线性关系，Daverat等又将这3个变量融合成1个变量“肿块效应”，并用树状结构的Logistic回归（TSL）分析，发现其也是一个重要的预测因子.Lampl等［1］ 1995年用逐步回归法对297例自发性幕上脑出血病人的预后影响因素进行了前瞻性研究，发现格拉斯哥昏迷评分（GCS）和出血量与死亡率密切相关，丘脑出血破入脑室预后较好，而脑叶出血破入脑室预后则较差.
我们对421例自发性幕上脑出血病例进行了系统回顾性分析.由于脑出血患者死亡大部分发生在起病后30d之内，但也有一部分患者在30d之后死亡，而我院脑出血患者住院周期一般不超过30d，患者出院后大部分没有进行随访观察，所以本研究着重探讨脑出血30d死亡的危险因素.结果表明，在单因素分析时，意识障碍、脑出血破入脑室、大出血量、伴发糖尿病、缺血性心脏病、消化道出血等6个因素都是导致自发性幕上脑出血30d死亡的危险因素（P&<0.05），但在进行Logistic逐步回归，筛选因素时，发现仅有意识水平和出血量对造成脑出血死亡具有统计学意义.即在考虑到混杂因素的情况下，意识障碍和大出血量是造成死亡的主要危险因素，且危险度随着意识障碍的加深和出血量的增大而显著增大.其余4个因素在单因素分析时有意义而在多因素分析时无意义，可能是因为它们通过影响意识障碍而影 响死亡.尽管年龄、出血部位等因素对脑出血30d死亡率没有影响，但它们可能影响到脑出血预后的功能恢复.本文结果与Lampl等［1］ 的报道基本一致.依据脑出血死亡的危险因素，建立脑出血30d死亡的概率预测模型，对指导临床医生判别预后和患者家属了解病情具有潜在的应用价值，但国内在这方面研究较少.由于影响脑出血30d死亡的临床因素较多，从理论上讲，在建立模型时，将这些因素包括的越全面，预测的准确性可能越高.但是各种指标对死亡率的作用是不同的，为了使预测模型简便实用，在对预测能力影响不大的的前提下，舍去一些作用较小的变量是较实际可行的方法.我们应用对脑出血30d死亡具有显著影响的2个因素，建立Logistic回归模型，发现该模型χ 2 值为133.866，P&<0.01，即模型具有显著性意义，其对自发性幕上脑出血30d死亡的阳性预测值为68.2%，阴性预测值为93.4%.尽管阳性预测值并不十分理想，但阴性预测值却较高，提示本模型对脑出血30d生存的预测具有很高的灵敏度.由于患者的预后受很多因素的影响，尤其是治疗，因此仅从患者病情的严重程度毕竟不可能完全反应生存或死亡概率，否则也不必进行其它有关治疗等研究.根据患者治疗前情况能得到30d死亡的阳性预测值将近70%，在实际应用中已具较高的准确性.
参考文献
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