В данном исследовании была разработана номограмма с переменными при поступлении для прогнозирования раннего неврологического ухудшения после незначительного малого субкортикального инфаркта; также представлены результаты внутренней валидации методом бутстрепа, анализы чувствительности к визуализации и лечению, а также 24-часовой ландмарк-анализ вариабельности артериального давления.
Исследовательская статья
Номограмма параметров при поступлении для прогнозирования раннего неврологического ухудшения после малых субкортикальных инфарктов: ретроспективное когортное исследование
В этой статье
Краткое содержание
Аннотация
Раннее неврологическое ухудшение (END) часто наблюдалось после малого субкортикального инфаркта, однако прогнозирование было затруднено гетерогенностью механизмов, включая внутренние заболевания мелких сосудов и ветвистую атероматозную болезнь (BAD). В ретроспективный анализ были включены 240 пациентов, поступивших в течение 24 ч после начала симптомов с баллом по шкале инсульта Национальных институтов здравоохранения (NIHSS) 5 или менее. END определялось как увеличение показателя NIHSS как минимум на 2 балла в течение 72 ч после госпитализации. В основной логистической модели систолическое артериальное давление (САД) при поступлении сохранялось как непрерывная переменная; также учитывались исходный балл NIHSS, соотношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR) и стеноз сосудов не менее 50%. Для оценки нелинейности САД использовался ограниченный кубический сплайн с тремя узлами. Внутренняя валидация проводилась с использованием 1000 бутстрэп-перевыборок, а калибровка — с помощью предсказаний бутстрэпа out-of-bag. END наблюдалось у 54 из 240 пациентов (22,5%). На каждые 10 mmHg повышения САД скорректированное отношение шансов (OR) составляло 1,19 (95% доверительный интервал [CI], 1,04–1,36); соответствующие значения OR составили 1,36 (1,04–1,78) на один балл NIHSS, 1,34 (1,10–1,62) на одну единицу NLR и 2,21 (1,13–4,31) для стеноза. Признаков нелинейности САД обнаружено не было (P = 0,595). Основная модель имела видимую площадь под ROC-кривой (AUC) 0,762 (95% бутстрэп CI, 0,686–0,826), скорректированную на оптимизм AUC 0,741 и показатель Брайера out-of-bag 0,158. Анализы только по данным МРТ, с исключением стеноза родительской артерии и ишемического END были согласованными по направлению. Подозрение на BAD присутствовало в 83,3% случаев END и существенно повышало эффективность в расширенной исследовательской модели, что подчеркивает этиологическую гетерогенность. В landmark-анализе за 24 ч добавление вариабельности САД улучшило дискриминацию ухудшений после 24 ч, однако эти показатели после госпитализации не были включены в модель, основанную только на данных при поступлении. Номограмма обеспечила внутренне валидированную прогностическую оценку для усиленного мониторинга и переоценки; перед выбором тактики лечения или внедрением в клиническую практику потребовалась внешняя валидация.
Введение
Острый ишемический инсульт остается одной из основных причин смерти и долгосрочной инвалидности во всем мире1. Низкий исходный балл по шкале инсульта Национальных институтов здравоохранения (NIHSS) часто характеризуется как «малый инсульт», однако термин «малый» отражает выраженность дефицита при поступлении, а не биологическую стабильность или отсутствие инвалидности. Первоначально легкая слабость, нарушение походки, дизартрия или потеря функций кисти могут усугубиться в течение первого часа или нескольких дней. Такое раннее неврологическое ухудшение (END) может изменить потребности в мониторинге, необходимость диагностической переоценки, планирование реабилитации и прогноз. При лакунарном или небольшом подкорковом инсульте объединенные данные указывают на то, что END наблюдается примерно у одной пятой — одной четверти пациентов; наиболее часто используемым пороговым значением, дающим сравнительно согласованные оценки, было увеличение балла по шкале NIHSS как минимум на 2 единицы2. У пациентов с ухудшением состояния функциональные исходы были хуже, чем у пациентов со стабильным состоянием3.
Определение основного фенотипа также требовало осторожного подхода. «Малый субкортикальный инфаркт» описывал анатомический паттерн, «окклюзия мелких артерий» была этиологической классификацией, а «лакунарный синдром» представлял собой клиническую картину. Эти концепции пересекались, но не были взаимозаменяемыми. Соответствующий синдром мог возникнуть в результате собственного поражения перфорантной артерии, наличия бляшки в устье проникающей артерии или атеросклероза магистрального сосуда, и стандартная классификация не всегда позволяла разграничить эти механизмы4. Липогиалиноз, микроатерома, распространение тромба, нарушение коллатерального кровотока и заболевание магистрального сосуда могли сосуществовать5,6. Атероматозное поражение ветвей (BAD), которое часто диагностировали при наличии очага диаметром не менее 15 mm, охватывающего не менее трех осевых срезов или распространяющегося на вентральную поверхность моста, было особенно ассоциировано с прогрессированием7. Диффузионно-взвешенная магнитно-резонансная томография улучшила подтверждение наличия очага, в то время как компьютерная томография позволяла исключить кровоизлияние, не визуализируя напрямую малый острый субкортикальный инфаркт. Соответственно, использовался более широкий термин «незначительный малый субкортикальный инфаркт», а неопределенность, связанная с данными визуализации и BAD, была изучена эксплицитно.
Глубокие перфорирующие артерии имели ограниченные коллатеральные связи, поэтому даже небольшое увеличение объема очага поражения могло привести к прерыванию плотно расположенных стратегических путей. Таким образом, END мог отражать расширение зоны ишемии, распространение тромба по перфоранту, отек, рецидивирующую ишемию или колебания перфузии. Воспаление, вызванное ишемией, и повреждение эндотелия могли дополнительно усилить повреждение тканей8. Хотя эти механизмы не измерялись напрямую с использованием прикроватной модели, стандартные клинические, лабораторные и сосудистые показатели могли служить практическими маркерами уязвимости тканей.
Одним из таких маркеров было артериальное давление (АД) при поступлении, однако его интерпретация была сложной. Более высокое систолическое АД (САД) могло свидетельствовать о хронической гипертензии, остром стрессе или компенсаторной реакции для поддержания перфузии; чрезмерное давление также могло способствовать повреждению эндотелия и гематоэнцефалического барьера при нарушении ауторегуляции9,10. Таким образом, данная связь была скорее прогностической, чем обязательно причинно-следственной. Исходный балл по шкале NIHSS в сочетании с САД позволял оценить степень тяжести неврологического дефицита при поступлении и мог косвенно отражать объем поражения или вовлечение стратегически важных проводящих путей. Моделирование САД как непрерывной переменной позволило избежать допущения о том, что единственное расчетное пороговое значение разделяет пациентов на группы низкого и высокого риска, в то время как оценка нелинейности позволила определить, достаточно ли простой линейной тенденции.
Дополнительную информацию могли бы дать показатели воспаления и состояния сосудов. Отношение числа нейтрофилов к числу лимфоцитов (NLR) является недорогим, быстродоступным параметром, который отражает баланс между циркулирующими нейтрофилами и лимфоцитами. Более высокий показатель NLR ассоциировался с ЭНД, хотя он остается неспецифическим маркером, на который влияют инфекции, физиологический стресс и сопутствующие заболевания11. Зафиксированный стеноз артерий может указывать на атеросклеротическое поражение, нарушение притока или механизм поражения родительской артерии при явной лакунарной картине. Таким образом, сочетание САК, исходного балла по шкале NIHSS, NLR и степени стеноза может представлять гемодинамические, клинические, воспалительные и сосудистые аспекты риска без использования специализированных биомаркеров.
АД также изменилось после госпитализации. Краткосрочная вариабельность АД была связана с развитием ЭНП12, потенциально из-за нестабильной перфузии при нарушении ауторегуляции. Однако индексы вариабельности требовали повторных измерений, были недоступны при поступлении и могли зависеть от ухудшения состояния или проводимого лечения. Прямое добавление этих индексов в исходную модель привело бы к временному несоответствию. Вместо этого 24-часовой анализ по методу контрольной точки (landmark analysis) среди пациентов, у которых ЭНП не развилось, позволил бы оценить, улучшает ли накопленная информация об АД прогноз последующего ухудшения состояния.
Опубликованные показатели END были получены на данных разных популяций, и нельзя предполагать, что они будут напрямую применимы к данной когорте. При расчете показателя прогрессирующего лакунарного инсульта учитывались диабет, диастолическое АД, чисто моторный синдром и бессимптомный внутричерепной атероматоз13, тогда как показатель END ишемического генеза для малого инсульта с окклюзией крупных сосудов после тромболизиса базировался на месте окклюзии и длине тромба14. Эти предикторы отражали разные механизмы, методы лечения и критерии отбора. Кроме того, явное преимущество многофакторной модели на выборке для разработки могло снизиться после коррекции на переобучение. Таким образом, перед применением в клинической практике или сравнением с существующими инструментами потребовались внутренняя валидация, оценка калибровки и анализ чувствительности.
Ретроспективная когорта была подвергнута повторному анализу для разработки номограммы переменных при поступлении для прогнозирования END после малого субкортикального инфаркта. Анализ был спланирован таким образом, чтобы прозрачно представить процедуры визуализации, острого лечения, обработки пропущенных данных и установления исходов; сохранить непрерывные значения SBP, оценить нелинейность и количественно определить внутренний оптимизм; а также проверить робастность в анализах только по МРТ, по стенозу родительской артерии, BAD, ишемическому END и с поправкой на лечение. Отдельный landmark-анализ через 24 ч позволил разграничить динамическое прогнозирование с использованием вариабельности BP и прогнозирование на основе исходных данных. Была выдвинута гипотеза, что SBP при поступлении, исходный NIHSS, NLR и зарегистрированный васкулярный стеноз предоставляют взаимодополняющую прогностическую информацию. Модель предназначалась для обеспечения усиленного наблюдения и своевременной переоценки, а не для установления причинно-следственной связи, назначения лечения или заявления об улучшении исходов без внешней проспективной валидации.
Протокол
Исследование проводилось в соответствии с Хельсинкской декларацией и было одобрено институциональным комитетом по этике Центрального городского госпиталя г. Цзиньхуа (№ 2022129). Требование о наличии письменного информированного согласия было отменено, так как анализировались только ретроспективные деидентифицированные данные. Инструменты исследования, использованные в данном протоколе, перечислены в Таблице материалов.
1. Дизайн исследования и исходная популяция
Ретроспективное обсервационное когортное исследование было проведено в комплексном центре лечения инсульта Центральной муниципальной больницы Цзиньхуа, провинция Чжэцзян, Китай. Были отобраны пациенты, поступившие в стационар в период с июня 2024 года по сентябрь 2025 года. В исследование включались пациенты, поступившие в течение 24 ч с момента появления симптомов, имевшие исходный балл по шкале NIHSS 5 или менее и диагноз легкого ишемического инсульта, поставленный лечащей бригадой, который соответствовал процессу в области малых подкорковых структур или территорий перфорантных артерий. Пациенты исключались при наличии других задокументированных этиологических подтипов, исходном балле по шкале NIHSS более 5, времени от начала заболевания до госпитализации более 24 ч, тяжелой предшествующей неврологической дисфункции или тяжелого системного заболевания, а также при неполноте основных клинических данных или данных визуализации. Каждый случай исключения был зафиксирован в блок-схеме.
2. Этиологическая классификация и визуализация головного мозга
Были извлечены данные этиологической классификации, присвоенной в ходе стандартного лечения лечащей бригадой по инсультам. Поскольку данное исследование основывалось на ретроспективном анализе электронных записей, присвоение классификации не считалось проспективным, централизованным, слепым или независимо пересмотренным. Для случаев, подтвержденных МРТ, требовалось наличие острого субкортикального очага, соответствующего неврологическому синдрому, на диффузионно-взвешенных изображениях, с соответствующим отклонением коэффициента измеряемой диффузии и отсутствием коркового инфаркта. Для случаев, диагностированных только с помощью КТ, требовалось исключение кровоизлияния и коркового территориального инфаркта в сочетании с совместимым клиническим лакунарным синдромом. Было признано, что метод КТ сам по себе может быть недостаточно информативен для прямого подтверждения небольшого острого субкортикального инфаркта.
Были зарегистрированы метод визуализации, время от начала заболевания до проведения визуализации, максимальный диаметр очага, толщина среза, количество затронутых аксиальных срезов, вовлечение вентральной поверхности моста, стеноз родительской артерии и неculprit-стеноз. Подозрение на BAD определялось при наличии любого из следующих признаков: максимальный диаметр очага не менее 15 mm, вовлечение не менее трех аксиальных срезов или вовлечение вентральной поверхности моста. Подробные данные о стороне поражения, анатомической локализации, сегменте ответвленной артерии, а также возможность независимого слепого пересмотра снимков отсутствовали и не восстанавливались методами импутации.
3. Ангиографическая оценка стеноза
Данные о степени стеноза по КТ-ангиографии (КТА) или МР-ангиографии (МРА) были извлечены из отчетов о клинической визуализации. Процент внутричерепного стеноза рассчитывали по формуле WASID:
[1 - (диаметр в самом узком месте просвета
/диаметр прилегающей нормальной референсной артерии)] x 10015
Стеноз родительской артерии определялся как сужение не менее чем на 50% в артерии, питающей зону инфаркта. Невиновный стеноз определялся как сужение не менее чем на 50% за пределами этой зоны. Основная переменная модели — любой сосудистый стеноз не менее 50% — считалась положительной, если любой из этих компонентов был положительным. Поскольку сегмент ответственной артерии не был сохранен, специфические измерения сегмента не могли быть подтверждены независимо.
4. Исходные клинические, лабораторные и терапевтические переменные
Были извлечены следующие данные: возраст, пол, сосудистый анамнез, курение, употребление алкоголя, прием антиагрегантов до инсульта, оценка по модифицированной шкале Rankin до инсульта, время от начала симптомов до поступления, систолическое АД и диастолическое АД (ДАД) при поступлении, исходный балл по шкале NIHSS, количество тромбоцитов, уровень глюкозы в крови, количество нейтрофилов, количество лимфоцитов и время забора крови. NLR рассчитывали как отношение абсолютного количества нейтрофилов к абсолютному количеству лимфоцитов.
Были зарегистрированы следующие данные: внутривенный тромболизис, стратегия применения одного или двух антиагрегантов, время начала лечения после поступления, интенсивность терапии статинами, гипотензивная терапия в стационаре, контроль уровня глюкозы, антикоагулянтная терапия, а также зафиксированное время приема антитромботических средств относительно момента забора крови. Ни один участник не получал антикоагулянтную терапию в стационаре. Объем внутривенных инфузий не был включен, так как эти данные нельзя было достоверно восстановить. Данные вмешательства рассматривались как потенциальные вмешивающиеся факторы или последствия клинического состояния, а не как рандомизированные воздействия.
5. Неврологическая оценка и END
Использовались показатели по шкале NIHSS, зафиксированные при поступлении, примерно через 24 и 72 ч, а также дополнительные оценки, проводимые при клиническом ухудшении состояния. Показатели регистрировались штатной бригадой по лечению инсульта. Ослепление прогнозистов и централизованное дублирующее оценивание не были задокументированы. Первичный END определялся как увеличение общего балла по шкале NIHSS как минимум на 2 пункта в течение 72 ч после поступления относительно исходного уровня, что соответствует современной литературе по лакунарным инсультам2,3. Фиксировались время и задокументированная причина ухудшения. Ухудшение по любым причинам, соответствующее критериям, включалось в первичный исход, и модель повторялась с использованием только END ишемического происхождения.
6. Обработка пропущенных данных
Перед проведением анализа был выполнен аудит пропущенных данных. Для трех записей, в которых отсутствовало исходное значение NLR, но были доступны показатели количества нейтрофилов и лимфоцитов, значение NLR было рассчитано детерминированным образом. Для четырех записей, в которых отсутствовало исходное значение стандартного отклонения (SD) СВД за 24 часа, но были доступны среднее значение СВД и коэффициент вариации, SD было рассчитано на основе коэффициента вариации. × среднее САД. После этих детерминированных вычислений данные по четырем основным предикторам и результату были полностью сформированы, и все 240 пациентов были включены в основную модель без использования множественной импутации. Одна запись с отсутствующим статусом применения антитромботических средств перед забором крови была исключена только из эксплораторной модели с поправкой на лечение.
7. Статистический анализ и разработка модели
Приблизительно симметричные непрерывные переменные были представлены в виде среднего значения ± SD, а асимметричные или порядковые переменные — в виде медианы (межквартильный размах). В соответствии с ситуацией использовались t-критерии Уэлча или U-критерии Манна-Уитни. Категориальные переменные были представлены в виде n (%) и сравнивались с использованием хи-квадрат или точного теста Фишера.
Первичная модель логистической регрессии включала непрерывный показатель САК при поступлении, масштабированный на 10 mmHg, исходный балл по шкале NIHSS за один пункт, NLR за единицу и любой сосудистый стеноз степени не менее 50%. Были представлены свободный член, коэффициенты, стандартные ошибки, ОШ, 95% ДИ и двусторонние значения P. Нелинейность САК изучали с помощью ограниченного кубического сплайна с тремя узлами на 10-м, 50-м и 90-м перцентилях (130,9, 157,0 и 194,0 mmHg) с поправкой на NIHSS, NLR и стеноз. Для проверки нелинейного члена использовали критерий отношения правдоподобия. Если нелинейность не подтверждалась, использовался линейный член САК.
Порог САД 169 mmHg был сохранен только для вторичного упрощенного анализа. Данный порог был выбран с использованием максимального индекса Юдена на этапе разработки данных, а неопределенность точки отсечения была количественно оценена с помощью 1 000 бутстреп-ресэмплов. Невалидированная шкала 0–12 и категории низкого, среднего и высокого риска не были восстановлены.
Дискриминационную способность оценивали с помощью AUC и 95% бутстреп-ДИ. Комбинированная модель сравнивалась с каждым компонентом с использованием парных бутстреп-разностей; превосходство не заявлялось, если ДИ разности включало ноль. Оптимизм оценивали с использованием 1 000 бутстреп-ресамплов. Для калибровки и расчета индекса Бриера генерировали прогнозы бутстрепа «out-of-bag». Анализ кривых принятия решений проводился только для пороговых вероятностей от 5% до 30%, при которых моделируемым действием было усиленное неврологическое наблюдение и повторный осмотр клиницистом, а не автоматическое назначение лечения.
Анализ чувствительности проводился в когорте, обследованной только с помощью МРТ, после исключения стеноза родительской артерии не менее 50%, после исключения подозрений на BAD, а также с использованием только данных о возникновении неврологического дефицита (END) по ишемической причине. Для снижения нестабильности были применены исследовательские расширенные модели с гребневой регуляризацией, включающие переменные визуализации, время начала заболевания и данные о лечении. В анализе с временной отсечкой (landmark analysis) в 24 ч пациенты, чье состояние ухудшилось до 24 ч, были исключены, а landmark-модель сравнивалась с моделями, в которые были добавлены SD ССП, коэффициент вариации (CV) или средняя реальная вариабельность (ARV). Эти модели интерпретировались как динамические прогнозы после госпитализации. Соблюдались принципы прозрачной отчетности по моделям прогнозирования16. Воспроизводимый анализ ревизии был выполнен с использованием Python 3.13.5, pandas 2.3.3, NumPy 2.3.3 и SciPy 1.16.2.
Результаты
Характеристики когорты и исходные данные
Из 965 обследованных пациентов в исследование были включены 240 (Рисунок 1). Среди включенных пациентов 194 (80,8%) прошли МРТ, а 46 (19,2%) были классифицированы только с помощью КТ. END наблюдался у 54 пациентов (2,5%). Исходный балл по шкале NIHSS составил 3 (IQR, 2–4) в группе END и 2 (IQR, 1–3) в группе без END (P < 0,01). Показатель NLR составил 3,2 (IQR, 2,7–4,3) и 2,3 (IQR, 1,8–3,2) соответственно (P < 0,01). СД в момент поступления составил 169,1 ± 25,8 mmHg в группе END и 156,5 ± 24,5 mmHg в группе без END (P = 0,02). Любой сосудистый стеноз степени не менее 50% присутствовал у 31/54 пациентов (57,4%) в группе END и у 69/186 пациентов (37,1%) в группе без END (P = 0,08). Подозрение на BAD имелось у 45/54 пациентов (83,3%) в группе END и у 41/186 пациентов (2,0%) в группе без END (P < 0,001). Медиана времени до начала лечения после поступления составила 2,7 h (IQR, 2,0–3,9) в группе END и 3,2 h (IQR, 2,1–4,9) в группе без END (P = 0,104). Ни один участник не получал антикоагулянтную терапию в стационаре. Исходные клинические характеристики, данные визуализации и параметры лечения представлены в Таблице 1.
Рисунок 1Схема потока когорты исследования. Из 965 обследованных пациентов 725 были исключены, и 240 вошли в когорту разработки; 194 пациента прошли МРТ, а 46 были классифицированы только с помощью КТ. Когорта включала 186 пациентов без ЭНП и 54 пациентов с ЭНП в течение 72 часов. Значения представлены в виде n или n (%). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
| Характеристика | Общая группа (n = 240) | Без РНУ (n = 186) | РНУ (n = 54) | Значение P | Пропущено, n |
| Возраст, годы | 63.4 ± 11.1 | 63.6 ± 1.4 | 62.9 ± 10.2 | 0.65 | 0 |
| Мужской пол | 159 (6.2%) | 128 (68.8%) | 31 (57.4%) | 0.19 | 0 |
| Гипертензия | 145 (60.4%) | 14 (61.3%) | 31 (57.4%) | 0.607 | 0 |
| Сахарный диабет | 61 (25.4%) | 4 (23.7%) | 17 (31.5%) | 0.245 | 0 |
| Ишемическая болезнь сердца | 13 (5.4%) | 10 (5.4%) | 3 (5.6%) | 1 | 0 |
| Инсульт/ТИА в анамнезе | 23 (9.6%) | 17 (9.1%) | 6 (1.1%) | 0.65 | 0 |
| Курение на момент исследования | 101 (42.1%) | 79 (42.5%) | 22 (40.7%) | 0.82 | 0 |
| Употребление алкоголя | 7 (32.1%) | 58 (31.2%) | 19 (35.2%) | 0.579 | 0 |
| Прием антиагрегантов до инсульта | 25 (10.4%) | 2 (1.8%) | 3 (5.6%) | 0.184 | 0 |
| Время от начала симптомов до госпитализации, часы | 12.9 (7.9–17.7) | 13.4 (8.1–18.3) | 12.1 (6.4–14.9) | 0.046 | 0 |
| САД при поступлении, mmHg | 159.3 ± 25.3 | 156.5 ± 24.5 | 169.1 ± 25.8 | 0.02 | 0 |
| СДАД при поступлении, mmHg | 89.6 ± 15.9 | 87.9 ± 15.2 | 95.4 ± 16.7 | 0.04 | 0 |
| Исходный балл по шкале NIHSS | 2.0 (1.0–3.0) | 2.0 (1.0–3.0) | 3.0 (2.0–4.0) | <0.01 | 0 |
| NLR | 2.6 (1.9–3.5) | 2.3 (1.8–3.2) | 3.2 (2.7–4.3) | <0.01 | 0 |
| Количество тромбоцитов, ×10⁹/L | 207.0 ± 57.7 | 204.3 ± 55.6 | 216.3 ± 64.2 | 0.216 | 0 |
| Глюкоза в крови, mmol/L | 5.1 (4.5–6.3) | 5.0 (4.5–6.1) | 5.5 (4.6–7.1) | 0.042 | 0 |
| МРТ для классификации индекса инфаркта | 194 (80.8%) | 151 (81.2%) | 43 (79.6%) | 0.79 | 0 |
| КТ для классификации индекса инфаркта | 46 (19.2%) | 35 (18.8%) | 1 (20.4%) | 0.79 | 0 |
| Максимальный диаметр очага, mm | 12.4 (10.3–15.0) | 12.1 (9.9–13.7) | 17.2 (13.2–20.2) | <0.01 | 0 |
| Подозрение на ветвистую атероматозную болезнь | 86 (35.8%) | 41 (2.0%) | 45 (83.3%) | <0.01 | 0 |
| Стеноз родительской артерии ≥50% | 26 (10.8%) | 16 (8.6%) | 10 (18.5%) | 0.039 | 0 |
| Непричинный стеноз ≥50% | 74 (30.8%) | 53 (28.5%) | 21 (38.9%) | 0.145 | 0 |
| Любой сосудистый стеноз ≥50% | 10 (41.7%) | 69 (37.1%) | 31 (57.4%) | 0.08 | 0 |
| Внутривенный тромболизис | 35 (14.6%) | 27 (14.5%) | 8 (14.8%) | 0.956 | 0 |
| Двойная антиагрегантная терапия | 127 (52.9%) | 102 (54.8%) | 25 (46.3%) | 0.268 | 0 |
| Монотерапия антиагрегантами | 13 (47.1%) | 84 (45.2%) | 29 (53.7%) | 0.268 | 0 |
| Статины высокой интенсивности | 170 (70.8%) | 129 (69.4%) | 41 (75.9%) | 0.35 | 0 |
| Стационарное гипотензивное лечение | 13 (47.1%) | 79 (42.5%) | 34 (63.0%) | 0.08 | 0 |
| Коррекция уровня глюкозы | 18 (7.5%) | 16 (8.6%) | 2 (3.7%) | 0.378 | 0 |
| Время начала лечения после госпитализации, часы | 3.1 (2.1–4.7) | 3.2 (2.1–4.9) | 2.7 (2.0–3.9) | 0.104 | 0 |
| Стационарная антикоагулянтная терапия | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | 0 (0.0%) | NA | 0 |
| Зафиксированный прием антитромботических средств до забора крови | 201 (84.1%) | 153 (82.7%) | 48 (8.9%) | 0.274 | 1 |
| Значения представлены как среднее ± SD, медиана (МКИ) или n (%), в зависимости от указанного. Значения P были получены с использованием t-критерия Уэлча, U-критерия Манна–Уитни, критерия хи-квадрат или точного критерия Фишера, соответственно. «Пропущено, n» означает недоступные записи. Время начала лечения измеряется с момента госпитализации. Антикоагулянтная терапия отсутствовала у всех участников; межгрупповое значение P не рассчитывалось. BAD — ветвистая атероматозная болезнь; BP — артериальное давление; CT — компьютерная томография; DBP — диастолическое артериальное давление; END — раннее неврологическое ухудшение (РНУ); IQR — межквартильный размах (МКИ); MRI — магнитно-резонансная томография; NIHSS — национальная шкала инсульта института здравоохранения (NIH); NLR — отношение числа нейтрофилов к числу лимфоцитов; SBP — систолическое артериальное давление; SD — стандартное отклонение; TIA — транзиторная ишемическая атака (ТИА). | |||||
Таблица 1: Исходные клинические показатели, данные визуализации и характеристики лечения. Приблизительно симметричные переменные представлены как среднее ± SD, асимметричные или порядковые переменные — как медиана (IQR), а категориальные переменные — как n (%). Время начала лечения измерялось в h после поступления. Антикоагулянтная терапия отсутствовала у всех участников, поэтому значение P для межгруппового сравнения не рассчитывалось.
Значения представлены как среднее ± SD, медиана (IQR) или n (%), в зависимости от указания. Значения P были получены с использованием t-критерия Уэлча, U-критерия Манна-Уитни, критерия хи-квадрат или точного критерия Фишера, в зависимости от ситуации. Отсутствие n означает недоступность записей. Время начала лечения отсчитывается с момента поступления. Антикоагулянтная терапия отсутствовала у всех участников; межгрупповое значение P не рассчитывалось. BAD — пристеночная атероматозная болезнь; BP — артериальное давление; CT — компьютерная томография; DBP — диастолическое артериальное давление; END — раннее неврологическое ухудшение; IQR — межквартильный размах; MRI — магнитно-резонансная томография; NIHSS — шкала инсульта Национальных институтов здоровья; NLR — отношение числа нейтрофилов к числу лимфоцитов; SBP — систолическое артериальное давление; SD — стандартное отклонение; TIA — транзиторная ишемическая атака.
Основная модель, сплайн-анализ, номограмма и упрощенный порог
Ограниченный кубический сплайн с тремя узлами не подтвердил наличие нелинейной связи между SBP и END (P по критерию отношения правдоподобия = 0,595; Рисунок 2). Таким образом, непрерывная линейная переменная SBP была включена в основную модель. Вторичный порог 169 mmHg обладал чувствительностью 53,7% и специфичностью 72,0%. Его 95% бутстреп-интервал составил 153–183 mmHg, что указывает на зависимость от конкретной когорты. В упрощенной бинарной модели SBP значение SBP не менее 169 mmHg было связано с ОШ 2,69 (95% ДИ: 1,38–5,23; P = 0,04) после поправки на NIHSS, NLR и стеноз (Дополнительная таблица 1).
Рисунок 2Связь между систолическим артериальным давлением (САД) при поступлении и возникновением раннего неврологического дефицита (РНД) с использованием ограниченных кубических сплайнов. В анализ было включено 240 участников и 54 случая END. Три узла были установлены на отметках 130,9, 157,0 и 194,0 мм рт ст; значение 157,0 мм рт ст было принято за контрольное. Скорректированные ОШ и 95% доверительные интервалы Уолда были рассчитаны с поправкой на исходные показатели по шкале NIHSS, отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR) и наличие любого стеноза ≥ 50%. Тест на нелинейность не показал статистически значимых результатов (P = 0,595). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
САД и ДАД были умеренно коррелированы (r Пирсона = 0.71). В совместной модели чувствительности САД–ДАД САД не имел независимой связи с END (ОШ, 1.04 на 10 mmHg; 95% ДИ, 0.86–1.26; P = 0.689), тогда как ДАД находился на грани статистической значимости (ОШ, 1.35 на 10 mmHg; 95% ДИ, 0.9–1.84; P = 0.058). Исходные показатели NIHSS, NLR и степень стеноза сохраняли связь с END в совместной модели (Дополнительная таблица 2).
В первичной многофакторной логистической модели свободный член (интерцепт) составил −6.1206 (SE, 1.2121). Отношение шансов (OR) при повышении СИСД на 10 mmHg составило 1.19 (95% CI, 1.04–1.36; P = 0.012). Значения OR составили 1.36 (95% CI, 1.04–1.78; P = 0.024) на один балл по шкале NIHSS, 1.34 (95% CI, 1.10–1.62; P = 0.03) на одну единицу NLR и 2.21 (95% CI, 1.13–4.31; P = 0.020) при наличии любого сосудистого стеноза не менее 50% (Таблица 2). Полученное уравнение logit(p) = −6.1206 + 0.1715 × (SBP/10) + 0.3080 × NIHSS + 0.2917 × NLR + 0.7935 × stenosis было перенесено в номограмму переменных при поступлении (Рисунок 3).
Рисунок 3Номограмма переменных при поступлении. Номограмма была построена на основе данных 240 участников, из которых у 54 наблюдались события END; значения систолического артериального давления (САД), исходный балл по шкале NIHSS, соотношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR) и статус стеноза были преобразованы в баллы и прогнозируемую вероятность. Точное уравнение логистической регрессии приведено над шкалами. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
| Предиктор | β | СЭ (стандартная ошибка) | ИЛИ | нижняя граница 95% ДИ | верхняя граница 95% ДИ | p-значение |
| Перехват | -6.120568721 | 1.212085806 | 0.002197206 | 0.000204231 | 0.023638453 | <0.001 |
| САД (на каждые 10 мм рт ст) | 0.171451155 | 0.068246221 | 1.187026161 | 1.038407784 | 1.356915009 | 0.011996612 |
| Исходный показатель по шкале NIHSS (в баллах) | 0.308032832 | 0.136179749 | 1.360745664 | 1.041977682 | 1.777033036 | 0.023700017 |
| NLR (на единицу) | 0.291674855 | 0.09812684 | 1.338667686 | 1.104448646 | 1.622557264 | 0.002954556 |
| Любой стеноз сосудов ≥50% | 0.793451391 | 0.341145581 | 2.211014347 | 1.132928703 | 4.314997432 | 0.020026876 |
Таблица 2: Первичная многофакторная логистическая модель. В модель было включено 240 участников и 54 случая END. СФД был масштабирован на каждые 10 mmHg. Коэффициенты, стандартные ошибки (SE), отношения шансов (OR), 95% доверительные интервалы (CI), значения P и свободный член позволяют произвести независимый расчет.
В модель было включено n = 240 участников и 54 случая END. SBP было масштабировано на каждые 10 mmHg. CI — доверительный интервал; END — раннее неврологическое ухудшение; NIHSS — шкала инсульта Национальных институтов здравоохранения; NLR — отношение нейтрофилов к лимфоцитам; OR — отношение шансов; SBP — систолическое артериальное давление; SE — стандартная ошибка.
Дискриминация, калибровка и анализ принятия решений
Среди 240 участников с 54 случаями END наблюдаемая AUC основной модели составила 0.762 (95% bootstrap CI, 0.686–0.826), а AUC с поправкой на оптимизм — 0.741. Индивидуальные значения AUC составили 0.648 (95% bootstrap CI, 0.560–0.731) для SBP, 0.668 (95% bootstrap CI, 0.592–0.740) для NIHSS, 0.71 (95% bootstrap CI, 0.634–0.781) для NLR и 0.602 (95% bootstrap CI, 0.524–0.683) для стеноза (Рисунок 4). Парные различия AUC, рассчитанные методом bootstrap, показали преимущество комбинированной модели перед SBP (разница, 0.14; 95% CI, 0.043–0.186; P < 0.01), NIHSS (разница, 0.095; 95% CI, 0.025–0.169; P = 0.008) и стенозом (разница, 0.161; 95% CI, 0.087–0.240; P < 0.01), но не имели однозначного преимущества перед NLR (разница, 0.051; 95% CI, −0.021 – 0.128; P = 0.188).
Рисунок 4ROC-кривые для комбинированной основной модели и отдельных предикторов. В анализе приняли участие 240 добровольцев, было зарегистрировано 54 случая END. В легенде указаны значения AUC и 95% доверительные интервалы (ДИ), полученные в результате 10 непараметрических бутстреп-выборок на уровне участников. Попарные различия AUC рассчитывались с использованием тех же индексов ресемплирования участников для комбинированной модели и каждого объекта сравнения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
При использовании 1 00 итераций бутстрепа прогнозы «вне выборки» (out-of-bag) на уровне участников дали значение AUC 0,73 и показатель Брайера 0,158. Участники были ранжированы по среднему прогнозируемому probability «вне выборки» и разделены на пять равных групп по 48 человек для оценки калибровки (Рисунок 5). В группах среднего диапазона наблюдалась вариабельность выборки; следовательно, калибровка была охарактеризована как приблизительная, а не отличная. Анализ кривых принятия решений показал более высокую чистую выгоду от усиленного неврологического мониторинга по сравнению с мониторингом всех или ни одного пациента в значительной части предварительно заданного диапазона порогов от 5% до 30% (Рисунок 6). Данный анализ отражал математическую полезность, а не свидетельство того, что мониторинг под руководством модели улучшает исходы.
Рисунок 5Бутстрап-калибровка по выборке вне пакета (out-of-bag calibration). В каждой из 10 итераций бутстрепа основная модель заново подбиралась на бутстреп-выборке и использовалась для прогнозирования показателей участников, не попавших в данную выборку. Индивидуальные прогнозы «вне выборки» (out-of-bag) были усреднены, отсортированы и разделены на пять равных групп по 48 человек в каждой. Каждая точка представляет собой сравнение среднего группового прогнозируемого значения вероятности с наблюдаемой долей END. Значение AUC «вне выборки» составило 0,73, а оценка Брайера — 0,158. 45° линия обозначает идеальную калибровку. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 6Анализ кривых принятия решений для расширенного неврологического мониторинга и повторной оценки состояния пациента врачом. В анализ были включены 240 участников и 54 события END. Чистая выгода рассчитывалась по формуле: истинно положительные результаты/n − ложноположительные результаты/n × [пороговая вероятность/(1 − пороговая вероятность)] для порогов от 5% до 30%. Модель госпитализации сравнивали со стратегиями мониторинга всех пациентов и мониторинга отсутствия пациентов. Моделируемое действие заключалось в усиленном неврологическом наблюдении и повторном обследовании клиницистом; оно не предусматривало проведения тромболизиса, эскалации антитромботической терапии или лечения АД. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Анализ чувствительности, влияния конфаундеров и динамики АД
Видимые и скорректированные с учетом оптимизма значения AUC составили 0,784 и 0,763 соответственно в когорте только с МРТ (n = 194; 43 события); 0,767 и 0,743 после исключения стеноза родительской артерии не менее 50% (n = 214; 4 события); и 0,76 и 0,745 только для END ишемического генеза (52 события). После исключения случаев с подозрением на BAD осталось только 9 событий среди 154 пациентов. Полученные видимое AUC 0,84 и скорректированное с учетом оптимизма AUC 0,7 были недостаточно точными и не позволили установить эффективность в отношении первичного заболевания мелких сосудов (Таблица 3).
Расширенная базовая модель с ридж-регуляризацией, в которую были добавлены такие параметры, как предполагаемая расслойка (BAD), стеноз родительской артерии, невиновный стеноз, диаметр поражения, время от начала заболевания до поступления в стационар и метод визуализации, имела видимую AUC 0,917 и скорректированную по оптимизму AUC 0,895. Исследовательская модель с поправкой на лечение, включавшая 239 пациентов, имела видимую и скорректированную по оптимизму AUC 0,928 и 0,894 соответственно. Повышение эффективности было в значительной степени связано с BAD и характеристиками поражения. Эти апостериорные модели не заменяют внешнюю валидацию.
Для анализа с использованием контрольной точки (landmark analysis) через 24 ч из исследования были исключены 12 пациентов с ранней ЭНП, в результате чего осталось 28 пациентов и 42 поздних события. Базовая модель с контрольной точкой имела видимую и скорректированную с учетом оптимизма AUC, равные 0,900 и 0,86 соответственно. Добавление SD ССА привело к получению видимой и скорректированной AUC 0,93 и 0,917; добавление CV ССА — к AUC 0,938 и 0,924; а добавление ARV ССА — к AUC 0,926 и 0,91 соответственно (Таблица 4). Показатели вариабельности АД были сильно коррелированы, поэтому их оценивали по одному. Поскольку данные показатели обобщали первые 24 ч, они не интерпретировались как предикторы госпитализации.
| Анализ | n | события окончания | AUC (площадь под кривой) | нижняя граница 95% ДИ | верхняя граница 95% ДИ | AUC с поправкой на оптимизм | Средний уровень оптимизма |
| Когорта с использованием только МРТ | 194 | 43 | 0.784075158 | 0.698971234 | 0.858494296 | 0.762577064 | 0.021498094 |
| Исключая стеноз родительской артерии ≥50% | 214 | 44 | 0.76684492 | 0.691076661 | 0.844557494 | 0.743372957 | 0.023471963 |
| Исключение подозрений на БАД | 154 | 9 | 0.844444444 | 0.712559733 | 0.937221057 | 0.777259626 | 0.067184818 |
| Только ишемическая нейропатия глазного нерва | 240 | 52 | 0.765957447 | 0.696140304 | 0.826356765 | 0.745421413 | 0.020536034 |
| Для каждого анализа была повторно подобрана модель непрерывного САК с четырьмя предикторами. Количество указано целыми числами. BAD — болезнь атероматоза ветвей; AUC — площадь под ROC-кривой; CI — доверительный интервал; END — раннее неврологическое ухудшение; MRI — магнитно-резонансная томография; SBP — систолическое артериальное давление (САК). | |||||||
Таблица 3: Анализ чувствительности. В каждом анализе заново подбирались параметры модели непрерывного СИП с четырьмя предикторами. Размер выборки и количество событий END указаны целыми числами. Результаты после исключения лиц с подозрением на BAD были ограничены количеством событий.
Для каждого анализа была заново подогнана модель непрерывного СВД с четырьмя предикторами. Количество указано целыми числами. BAD — бляшечно-атероматозное поражение ветвей сонных артерий; AUC — площадь под ROC-кривой; CI — доверительный интервал; END — раннее неврологическое ухудшение; MRI — магнитно-резонансная томография; SBP — систолическое артериальное давление.
| Анализ | н | события END | AUC (площадь под кривой) | нижняя граница 95% ДИ | верхняя граница 95% ДИ | AUC с поправкой на оптимизм | Средний уровень оптимизма |
| базовая модель с 24-часовыми контрольными точками | 228 | 42 | 0.899641577 | 0.846615322 | 0.939225245 | 0.886162408 | 0.013479169 |
| 24-часовая контрольная точка + СКО САД | 228 | 42 | 0.932923707 | 0.876962806 | 0.976850902 | 0.91689537 | 0.016028338 |
| 24-часовой контрольный показатель + вариабельность САД | 228 | 42 | 0.938300051 | 0.890462815 | 0.978702433 | 0.923886437 | 0.014413614 |
| 24-часовой контрольный период + АРВ при СБП | 228 | 42 | 0.926395289 | 0.87816513 | 0.962965313 | 0.910898406 | 0.015496883 |
| Пациенты с ранним неврологическим ухудшением (END), развившимся в течение первых 24 часов, были исключены. Метрики вариабельности АД добавлялись по одной. Количество указано целыми числами. ARV — средняя реальная вариабельность; AUC — площадь под ROC-кривой; BP — артериальное давление; CI — доверительный интервал; CV — коэффициент вариации; END — раннее неврологическое ухудшение; SBP — систолическое артериальное давление; SD — стандартное отклонение. | |||||||
Таблица 4: Поисковый анализ контрольных точек через 24 ч. Пациенты с ЭНС в течение первых 24 ч были исключены. Метрики вариабельности АД добавлялись по одной, чтобы избежать коллинеарности. Размеры выборки и количество событий ЭНС указаны целыми числами.
Пациенты с ранним неврологическим ухудшением (END) в первые 24 часа были исключены. Показатели вариабельности АД добавлялись по одному. Количество указано целыми числами. ARV — средняя реальная вариабельность; AUC — площадь под ROC-кривой; BP — артериальное давление; CI — доверительный интервал; CV — коэффициент вариации; END — раннее неврологическое ухудшение; SBP — систолическое артериальное давление; SD — стандартное отклонение.
Применимость опубликованных моделей END
Расчет индекса прогрессирования лакунарного инсульта был невозможен, так как данные о чистом моторном синдроме и опубликованной категории DBP не были зафиксированы, а определение когорты отличалось. Расчет индекса ENDI был невозможен из-за отсутствия данных о длине тромба и сегменте пораженной артерии, а также потому, что данная шкала была разработана для другой популяции пациентов с окклюзией крупных сосудов. Модель текущей госпитализации могла быть рассчитана с использованием непрерывного SBP, исходного NIHSS, NLR и любого стеноза сосудов не менее 50%, однако она оставалась внутренне валидированной только в рамках когорты разработки (Дополнительная таблица 3).
ДОСТУПНОСТЬ ДАННЫХ:
Обезличенный набор данных на уровне участников, использованный для данного пересмотра, представлен в Дополнительном файле 1.
Дополнительная таблица 1: Упрощенная бинарная модель СИД. Вторичная модель включала СИД с разделением порогового значения на уровне 169 mmHg, исходный балл по шкале NIHSS, отношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR) и любой сосудистый стеноз не менее 50%. Порог СИД был выбран с использованием максимального индекса Юдена. Его 95%-ный бутстрэп-интервал составил 153–183 mmHg. Данная модель была представлена только в качестве вторичного упрощенного анализа. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Дополнительная таблица 2: Совместная модель чувствительности к ССА и ДСА. Модель одновременно включала ССА и ДСА, масштабированные на каждые 10 mmHg, а также исходный балл по шкале NIHSS, NLR и любое стенозирование сосудов не менее чем на 50%. В ходе анализа оценивалась совместная связь двух компонентов АД с развитием неврологического дефицита (END). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Дополнительная таблица 3: Применимость опубликованных моделей END. В таблице приведено сравнение исходных популяций, необходимых предикторов и применимости шкалы Progressive Lacunar Stroke, шкалы ENDi и текущей модели при поступлении. Опубликованные баллы не рассчитывались в случаях, когда необходимые компоненты-предикторы были недоступны или когда целевая популяция отличалась от данной когорты. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Дополнительный файл 1: Обезличенный набор данных на уровне участников. CSV-файл содержит обезличенные данные участников, использованные для ревизионного анализа. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.
Сокращения: ARV, средняя реальная вариабельность; AUC, площадь под ROC-кривой; BAD, болезнь атероматоза ветвей; BP, артериальное давление; CI, доверительный интервал; CT, компьютерная томография; CV, коэффициент вариации; DBP, диастолическое артериальное давление; END, раннее неврологическое ухудшение; ENDi, раннее неврологическое ухудшение ишемического генеза; IQR, межквартильный размах; MRI, магнитно-резонансная томография; NIHSS, шкала инсульта Национальных институтов здравоохранения; NLR, отношение нейтрофилов к лимфоцитам; OR, отношение шансов; ROC, рабочая характеристика приемника; SBP, систолическое артериальное давление; SD, стандартное отклонение; SE, стандартная ошибка; TIA, транзиторная ишемическая атака.
Обсуждение
В данной когорте разработки ЭНС наблюдались в 22,5% случаев, что в значительной степени соответствует современным объединенным оценкам для лакунарного ишемического инсульта2. В модели из четырех переменных ЭНС были связаны с постоянным САД при поступлении, исходным баллом по шкале NIHSS, ОЛС и любым зарегистрированным стенозом. Однако скорректированная на оптимизм площадь под кривой (AUC), составившая 0,741, и показатель Брайера (out-of-bag Brier score), равный 0,158, свидетельствуют об умеренной, а не окончательной прогностической эффективности.
Пересмотренный анализ САД существенно изменил интерпретацию. Предыдущая дихотомия по порогу 169 mmHg приводила к потере информации и казалась более точной, чем это было оправдано. Сплайн не выявил признаков нелинейности, а интервал отсечки при бутстреп-анализе составил 153–183 mmHg. Кроме того, включение ДАД ослабило коэффициент САД. Эти результаты подтверждают целесообразность рассмотрения АД как непрерывного прогностического маркера и отказ от использования универсального порога для начала лечения. АД могло отражать стресс, связанный с инсультом, предшествующую гипертензию, нарушение ауторегуляции, боль или раннюю физиологическую нестабильность; однако обсервационная связь не позволила определить пользу или вред от снижения АД.
Анализ через 24 ч подтвердил опасения относительно того, что динамика АД содержала дополнительную информацию. Предыдущие работы связывали острую вариабельность АД с неврологическим дефицитом (END)12,17. В настоящем наборе данных SD, CV и ARV в каждом случае улучшали разграничение случаев ухудшения состояния через 24 ч. Тем не менее, эти измерения проводились в течение окна наблюдения за исходом и могли находиться под влиянием терапии или прогрессирования инсульта. Таким образом, они рассматривались как обновляемые во времени предупреждающие маркеры, а не как исходные конфаундеры или причинные мишени терапии.
BAD (болезнь мелких сосудов) представляла собой наиболее выраженный источник этиологической неоднородности. Восьмидесяти трем процентам случаев END соответствовало оперативное определение BAD, а добавление BAD и характеристик очага заметно повысило видимую эффективность модели. Более крупные, проксимально расположенные очаги могли затрагивать несколько перфорирующих артерий или бляшку в родительской артерии и могли быть склонны к расширению зоны инфаркта7. Сопутствующий стеноз также мог привести к снижению перфузионного резерва, однако отсутствие данных о сегментах артерий и стенках сосудов не позволило подтвердить наличие ответственной бляшки. Соответственно, в названии был использован термин «малый субкортикальный инфаркт» вместо подразумеваемого этиологически однородного SAO.
Более высокие значения NIHSS в диапазоне 0–5 могли указывать на вовлечение стратегически важного кортикоспинального пути или на более обширное начальное повреждение тканей. NLR мог отражать активацию врожденного иммунитета, связанную с ишемией; продукты нейтрофилов, окислительный стресс и матриксные металлопротеиназы могут усугублять повреждение эндотелия, в то время как относительная лимфопения может отражать стрессовую сигнализацию8,11. Эти механизмы остаются биологически правдоподобными, однако не были подтверждены ретроспективными ассоциациями.
Проведение корректного количественного сравнения с опубликованными показателями оказалось невозможным. Для расчета индекса прогрессирующего лакунарного инсульта (Progressive Lacunar Stroke score) требовались данные о наличии чисто моторного синдрома и категория систолического артериального давления (САД) согласно опубликованным критериям, которые отсутствовали в наборе данных.13Для расчета показателя ENDi требовались данные о месте окклюзии и длине тромба; эта шкала была разработана для случаев легкого инсульта с окклюзией крупных сосудов, подвергшихся тромболизису.14Расчет любого из показателей при наличии недостающих компонентов привел бы к недостоверному сравнению. Поэтому в [текст/раздел] был добавлен качественный сравнительный анализ применимости. Дополнительная таблица 3были представлены результаты сравнения с отдельными предикторами, а утверждения о превосходстве над существующими моделями были удалены.
Был выявлен ряд важных ограничений. Во-первых, данное исследование представляло собой одноцентровое ретроспективное исследование по разработке модели без внешней валидации. Во-вторых, определение этиологии основывалось на данных стандартного медицинского обслуживания; подробные сведения о локализации очага, стороне поражения, соответствующем сегменте артерии, повторный анализ исходных изображений и возможность проведения независимой слепой экспертизы отсутствовали. В-третьих, 46 пациентов были классифицированы только на основании КТ, при этом КТ могла не выявить небольшой острый субкортикальный инфаркт; анализ только данных МРТ частично решил эту проблему, но не устранил ее полностью. В-четвертых, в распределении событий преобладала предполагаемая BAD, а анализ случаев без BAD включал всего 9 событий. В-пятых, лечение не было рандомизированным; время начала терапии могло быть связано с клинической динамикой, одно значение терапии до забора крови отсутствовало, а объем введенной внутривенной жидкости был неизвестен. В-шестых, оценка по шкале NIHSS проводилась в рамках стандартного обследования, а не централизованно в слепом режиме. В-седьмых, выборка была слишком мала для расширенных моделей, а бутстреп-валидация не могла заменить географическую и временную валидацию. Наконец, анализ вариабельности 24-hBP основывался на контрольных точках и не мог быть безоговорочно объединен с номограммой, использующей данные только при поступлении.
Раскрытие информации
Авторы заявили об отсутствии конфликта интересов.
Благодарности
Авторы выражают благодарность медицинскому персоналу отделения неврологии и Центра передовых методов лечения инсульта Центральной городской больницы города Цзиньхуа за помощь в уходе за пациентами и сборе данных.
Материалы
| Имя | Компания | Каталожный номер | Комментарии |
|---|---|---|---|
| Автоматический гематологический анализатор | Sysmex Corporation | XN-1000 | Общие анализы крови, используемые для расчета соотношения нейтрофилов и лимфоцитов |
| Компьютерный томограф | Siemens Healthineers | SOMATOM Drive | Проведение нативной компьютерной томографии и компьютерной томографической ангиографии в рамках стандартного клинического обследования |
| Сбор данных КТ-ангиографии/МР-ангиографии и оценка стеноза | Отделение радиологии, Центральная городская больница города Цзиньхуа | Институциональные клинические протоколы КТ-ангиографии/МР-ангиографии; конвенция WASID по измерению внутричерепного стеноза | Ретроспективный сбор данных из подписанных отчетов о стандартных радиологических исследованиях; отдельная платформа для исследовательского имиджинга не использовалась. Идентификатор протокола не присвоен. |
| Электронная медицинская карта и источник клинических данных | Центральная городская больница Цзиньхуа | Информационные системы больницы, лаборатории, лекарственных средств и радиологических отчетов учреждения | Ретроспективное извлечение деидентифицированных данных стандартного медицинского обслуживания; отдельный продукт электронной медицинской карты для исследований не использовался. Коммерческий каталожный номер, версия и RRID не применимы. |
| Сканер для магнитно-резонансной томографии | GE HealthCare | SIGNA Pioneer 3.0T | Диффузионно-взвешенная визуализация, визуализация измеряемого коэффициента диффузии и магнитно-резонансная ангиография в рамках стандартного клинического обследования |
| Microsoft Excel | Microsoft Corporation | Microsoft 365 | Проверка таблиц и подготовка материалов к подаче |
| Microsoft Word | Microsoft Corporation | Microsoft 365 | Подготовка рукописи |
| Шкала инсульта Национальных институтов здоровья (NIHSS) | Национальный институт неврологических расстройств и инсультов | Форма оценки по шкале NIHSS | Плановые неврологические обследования |
| NumPy | Пакет Python с открытым исходным кодом | 2.3.3 | Численное моделирование; специфический RRID проекта не указан. |
| pandas | Пакет Python с открытым исходным кодом | 2.3.3 | Управление данными; идентификатор RRID для конкретного проекта не был указан. |
| Python | Python Software Foundation | 3.13.5 | Воспроизводимый статистический анализ; RRID: SCR_008394. |
| SciPy | Пакет Python с открытым исходным кодом | 1.16.2 | Статистические функции; идентификатор RRID для конкретного проекта не указан. |
Ссылки
- Campbell BCV, Khatri P. Stroke. Lancet. 2020;396(10244):129-142.
- Werring DJ et al. Early neurological deterioration in acute lacunar ischemic stroke: systematic review of incidence, mechanisms, and prospects for treatment. Int J Stroke. 2025;20(1):7-20.
- Vynckier J et al. Early neurologic deterioration in lacunar stroke: clinical and imaging predictors and association with long-term outcome. Neurology. 2021;97(14):e1437-e1446.
- Wardlaw JM et al. European Stroke Organisation guideline on cerebral small vessel disease, part 2, lacunar ischaemic stroke. Eur Stroke J. 2024;9(1):5-68.
- Caplan LR. Lacunar infarction and small vessel disease: pathology and pathophysiology. J Stroke. 2015;17(1):2-6.
- Regenhardt RW, Das AS, Lo EH, Caplan LR. Advances in understanding the pathophysiology of lacunar stroke: a review. JAMA Neurol. 2018;75(10):1273-1281.
- Yamamoto Y et al. Characteristics of intracranial branch atheromatous disease and its association with progressive motor deficits. J Neurol Sci. 2011;304(1-2):78-82.
- Castellanos M et al. Inflammation-mediated damage in progressing lacunar infarctions: a potential therapeutic target. Stroke. 2002;33(4):982-987.
- He Y et al. Effect of blood pressure on early neurological deterioration of acute ischemic stroke patients with intravenous rt-PA thrombolysis may be mediated through oxidative stress-induced blood–brain barrier disruption and AQP4 upregulation. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2020;29(8):104997. doi:10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2020.104997.
- Jordan JD, Powers WJ. Cerebral autoregulation and acute ischemic stroke. Am J Hypertens. 2012;25(9):946-950.
- Zhao L, Zhou S, Dai Q, Li J. Neutrophil-to-lymphocyte ratio predicts early neurological deterioration in patients with anterior circulation stroke. Int J Gen Med. 2024;17:5325-5331.
- Chung JW et al. Blood pressure variability and the development of early neurological deterioration following acute ischemic stroke. J Hypertens. 2015;33(10):2099-2106.
- Bashir S et al. Progressive lacunar strokes: a predictive score. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2022;31(8):106510. doi:10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2022.106510.
- Seners P et al. Prediction of early neurological deterioration in individuals with minor stroke and large vessel occlusion intended for intravenous thrombolysis alone. JAMA Neurol. 2021;78(3):321-328.
- Samuels OB et al. A standardized method for measuring intracranial arterial stenosis. AJNR Am J Neuroradiol. 2000;21(4):643-646.
- Collins GS, Reitsma JB, Altman DG, Moons KGM. Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis: the TRIPOD statement. Ann Intern Med. 2015;162(1):55-63.
- Duan Z et al. Effect of blood pressure variability on early neurological deterioration in single small subcortical infarction with parental arterial disease. eNeurologicalSci. 2017;8:22-27.