以脑实质分数衡量的脑健康对急性期及卒中后3个月严重程度的影响Brain health operationalized as brain parenchymal fraction impacts stroke severity both in acute phase and 3 months post-stroke | Brain Communications | Oxford Academic

心脑血管 / 来源:academic.oup.com瑞士 - 英语2025-09-19 13:38:32 - 阅读时长2分钟 - 827字
本研究探讨了以脑实质分数(BPF)量化评估的脑健康对卒中严重程度及预后的影响机制。通过对832名首次发生大脑中动脉卒中患者进行回顾性分析,研究发现较高的BPF与卒中后神经功能缺损程度显著降低相关,具体表现为BPF每增加10%可使24小时NIHSS评分降低16%、3个月NIHSS评分降低15%,且该效应独立于年龄、性别和病灶大小等变量;同时BPF每提升10%可使改良Rankin量表评估的功能残疾风险降低40.7%。研究表明脑健康状态能有效解释相同病灶负荷下患者预后的个体差异——脑萎缩患者表现出更严重的神经功能缺损,而脑健康状态良好的患者病灶临床表现相对较轻,这一发现不仅为卒中预后预测提供了新指标,还揭示了改善脑健康可能同时实现卒中一级预防和二级康复的双重效益,为临床制定个体化治疗方案提供了重要依据。
脑健康脑实质分数卒中预后神经功能缺损功能预后脑萎缩预测个性化治疗一级预防二级预防
以脑实质分数衡量的脑健康对急性期及卒中后3个月严重程度的影响

摘要

仅凭脑卒中病灶影像学检查不足以在临床意义上预测卒中严重程度和预后,需要明确定义非病灶因素以实现卒中预后评估和个体化治疗。虽然脑健康概念主要在神经系统疾病一级预防的背景下讨论,但脑健康的定量参数如脑实质分数(BPF)可能与在(急性)脑病理状态下更好地维持功能和代偿能力相关。本研究旨在调查BPF是否独立介导卒中后的神经功能缺损和功能预后。我们对首次发生大脑中动脉卒中的患者进行了回顾性分析,采用具有伽马分布和对数链接的广义线性模型模拟神经功能缺损(NIH卒中量表[NIHSS] 24小时和3个月评估),并使用有序逻辑回归模型分析3个月时的功能预后(改良Rankin量表[mRS],0-6级),自变量包括年龄、性别、BPF和病灶大小。研究纳入832名患者数据(平均年龄67.7±15.3岁,女性占43.5%,24小时NIHSS中位数为3[1, 6])。较高的BPF与较低的神经功能缺损显著相关:BPF每增加10%,24小时NIHSS评分降低16%(平均比值0.840,95%置信区间0.751-0.940),3个月NIHSS评分降低15%(平均比值0.845,95%置信区间0.745-0.957),且该关联独立于年龄、性别和病灶大小。同样,BPF对卒中后3个月的功能残疾具有独立保护作用(BPF每增加10%,mRS每升高1级的不良预后几率降低40.7%,比值比0.593;95%置信区间0.407-0.864)。以BPF衡量的脑健康状态与卒中后24小时及3个月的神经功能缺损程度降低以及更佳的功能预后独立相关。BPF可能改善卒中预后的预测能力,并解释病灶-预后关联中的个体间差异:相同病灶负荷在脑萎缩患者中导致更严重的神经功能缺损,而在脑健康状态良好的患者中病灶负担的临床表现相对较轻。这些发现有助于提升个性化治疗前景,并表明改善脑健康的措施可能同时实现卒中负担的一级预防和二级预防双重效益。

脑健康、预测、卒中预后、脑萎缩、脑实质分数

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