那不勒斯预后评分与高血压性脑出血预后关系的研究

The Relationship between the Naples Prognostic Score and Prognosis of Hypertensive Intracerebral Hemorrhage

摘要: 目的：探讨那不勒斯预后评分(Naples prognostic score, NPS)与高血压性脑出血预后的相关性。方法：回顾性分析2021年9月至2022年9月在重庆医科大学附属第二医院神经外科就诊的272名脑出血患者的临床数据。使用患者入院24小时内收集的血清学数据分别计算NPS、控制营养状况评分(CONUT)和预后营养指数(PNI)。根据改良的Rank评分(mRS)，评估6个月的结局。使用多因素logistic回归分析影响高血压脑出血患者预后不良的危险因素。使用Dlong检验比较不同指标预测不良预后的ROC曲线下面积(AUC)，以此来比较其预测性能。结果：在单因素分析中，不良组患者的NPS评分较高(P < 0.001)。多变量分析显示，在调整潜在混杂因素后，NPS仍然是不良结局的独立预测因子(P < 0.001)。NPS预测不良预后的AUC数值明显高于其他指标(P < 0.05)。结论：NPS可能是脑出血患者预后的新的预测评分系统，且比其他评分系统具有更强大的预测性能。

Abstract: Objective: To investigate the correlation between the Naples prognostic score (NPS) and the prognosis of hypertensive cerebral hemorrhage. Methods: The clinical data of 272 patients with cerebral hemorrhage who attended the Department of Neurosurgery of the Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University from September 2021 to September 2022 were retrospectively analyzed. NPS, controlled nutritional status score (CONUT), and prognostic nutrition index (PNI) were calculated using serological data collected within 24 hours of patient admission. Outcomes were assessed according to the modified Rank score (mRS). Multivariate logistic regression was used to analyze risk factors for poor prognosis in patients with hypertensive cerebral hemorrhage. The area under the R OC curve (AUC) for predicting poor prognosis was used to compare their predictive performance. Results: In univariate analysis, patients in the unfavoura-ble group had a higher NPS score (P < 0.001). Multivariate analysis showed that NPS remained an independent predictor of unfavourable outcomes after adjusting for potential confounding factors (P < 0.001). The AUC value of NPS predicting poor prognosis was significantly higher than that of other indicators (P < 0.05). Conclusion: NPS may be a new predictive scoring system for the prognosis of patients with cerebral hemorrhage, and has more powerful predictive performance than other scoring systems.

1. 引言

自发性脑出血约占亚洲所有中风类型的20%~30%，据报道，全球每年约有200万人患有脑出血，由于其高死亡率和各种并发症，给家庭、个人以及社会带来了巨大的负担 [1] 。研究表明，影响自发性脑出血预后的因素有很多，包括出血的部位、血肿量、治疗方式，以及患者自身的基础情况。其中，营养状态和免疫状态作为患者自身基础状况因素，目前受到越来越多的关注 [2] 。有研究表明，脑出血后患者由于吞咽困难、进食不足等原因往往存在营养不良风险，入院时患者自身营养状况往往与其预后相关 [3] 。同时，在脑出血早期，经典途径激活的小胶质细胞/巨噬细胞，分泌IL-1、IL-6、IL-12、IL-23和肿瘤坏死因子，诱导产生炎症瀑布反应，进一步造成继发性脑损伤 [4] 。因此寻找能够预测脑出血预后的有效方式，为早期改善免疫营养状况提供个体化治疗至关重要。

控制营养状况评分(CONUT)和预后营养指数(PNI)同时结合了炎症和营养指标，研究表明其可以作为患者免疫–营养状态的独立预测因子，并可用于预测患者的神经功能预后(P < 0.001) [5] [6] [7] 。但是，这两种评分系统中缺乏中性粒细胞和单核细胞，从而限制了它们在评估免疫状态方面的表现。最近Galizia团队开发了一种新的评分系统，称为那不勒斯预后评分(NPS)，其中包括以下四个组成部分：血清白蛋白(ALB)，总胆固醇水平(TC)，中性粒细胞–淋巴细胞比值(NLR)和淋巴细胞–单核细胞比值(LMR) [8] 。研究表明，NPS对各种疾病患者具有较好预后价值 [9] [10] 。然而，NPS对脑出血患者的预测价值仍有待证实。因此，我们假设NPS可以作为预测脑出血患者结局的可靠指标。在这项回顾性研究中，我们旨在探讨NPS与脑出血后6个月的功能结局之间的关系。

2. 研究对象及方法

2.1. 研究对象

我们回顾性分析了2021年9月至2022年9月在重庆医科大学附属第二医院神经外科就诊的脑出血患者的临床数据。纳入标准如下：1) 满足高血压脑出血诊断标准；2) 18至70岁之间；3) 从症状发作到入院时间少于12小时；4) 未使用镇静剂；5) 入院格拉斯哥昏迷评分(GCS) ≥ 6且无明显的意识障碍进行性加深；6) 入院后24小时内，进行常规的血清实验室检查。排除标准如下：1) 继发性脑出血；2) 合并头部外伤史或严重心、肝、脾、肾等重要器官疾病；3) 既往自发性脑出血、卒中和自身免疫史。

2.2. 标本收集

我们从医院数据库和患者病历中收集了年龄、性别、糖尿病、吸烟和饮酒等一般情况。此外，还记录了住院时间、入院的GCS评分、是否行手术治疗等信息。利用多田公式计算出血肿体积。每位患者入院时的GCS评分由专业神经外科医生进行评估。使用自动测试系统(Hitachi 7600和BM 2000)测定患者入院时的血清白蛋白，总胆固醇，中性粒细胞计数、总淋巴细胞计数和单核细胞计数数据。

2.3. 数据处理

使用以下公式计算NLR和LMR：中性粒细胞计数(×10⁹ L)/总淋巴细胞计数(×10⁹ L)，总淋巴细胞计数(×10⁹ L)/单核细胞计数(×10⁹ L)。NPS根据Galizia团队的方法计算 [8] 。CONUT评分由白蛋白，总胆固醇浓度和淋巴细胞计数组成，其计算方式与以前其他研究的方式相同 [11] 。以下公式用于计算PNI：10 × 血清白蛋白(g/dL) + 0.005 × 总淋巴细胞计数(/mm³)。

2.4. 预后评估

通过电话随访的方式，使用改良的Rankin评分量表(mRS)评估患者脑出血后6个月的神经系统功能。mRS评分 ≤ 2分为预后良好，≥3分为预后不良。

2.5. 统计学处理

使用SPSSV.26和MeDcalc19.0.7进行统计分析。连续数据表示为平均值 ± 标准差(SD)或中位数(四分位数间距)，分类数据表示为频率和百分比(%)。使用卡方检验或费舍尔确切检验分析分类变量，使用曼–惠特尼U检验或非配对t检验分析连续变量。根据Delong检验，绘制ROC曲线来比较不同评分系统的预测能力。使用斯皮尔曼相关性分析来评估NPS和mRS之间的相关性。使用单变量分析，我们检查了不同变量与6个月预后结果之间的关系。使用多因素logistic回归，分析影响高血压脑出血患者预后不良的危险因素。所有统计学意义均定义为P < 0.05。

3. 结果

3.1. 患者基本特征和单因素分析

通过使用纳入标准和排除标准，纳入了总共272名具有不同人口统计学特征的患者。在所有患者中，平均年龄为54.8岁(范围18~70岁)，其中183人(67.3%)为男性。我们观察到患者的平均住院时间为16.8天，平均GCS评分为13，平均血肿体积为17.2 mL。所有患者中，有26 (9.6%)人患有2型糖尿病，66例(24.3%)接受了手术(见表1)。

3.2. 单因素分析和多因素分析

我们对272例脑出血患者进行了单变量和多因素分析。在研究中，114名(41.9%)患者在随访中表示6个月后预后良好(mRS ≥ 3)。单因素相关性分析显示，预后不良组与较高的NPS、CONUT、NLR、年龄、住院时间、血肿体积呈正相关，与PNI、GCS评分、ALB、TC和LMR呈负相关(P < 0.05)。为了更深入地了解NPS与脑出血后6个月的功能结局的相关性，我们进行了多因素Logistic回归分析，在调整GCS评分、年龄、性别、吸烟饮酒史、糖尿病、血肿体积、手术与否、住院时间后，NPS仍与mRS密切相关(P < 0.001)。另外三个模型显示，在多因素Logistic回归分析中，LMR、CONUT和PNI也与mRS (P < 0.05)相关。然而，ALB、TC、NLR、GCS在多因素分析中并未显示出与mRS之间存在很强的关联(P > 0.05) (见表1、表2)。

Table 1. In the univariate analysis of participating patients by 6-month prognosis outcome

表1. 根据患者6个月后预后情况进行单因素分析

^aFisher’s exact test; ^cX2 test; ^eRank sum test; ^dT-test; ^fU-test。

Table 2. Multivariate analysis of the involvement of different variables in ICH patients with poor functional outcomes at 6 months

表2. 不同变量参与ICH患者6个月后不良预后的多变量分析

3.3. NPS和CONUT、PNI、GCS和其单个指标的比较

我们根据ROC分析计算了每个预后评分指标在不同时间点的曲线下面积(AUC)。NPS预测不良结局的AUC为0.885 (P = 0.000)，而CONU、PNI和GCS的AUC分别为0.727 (P = 0.0003)、0.615 (P = 0.016)和0.585 (P = 0.303)。通过DeLong检验，我们发现NPS预测不良结局的ROC曲线下面积明显大于CONUT、PNI和GCS (P < 0.05)。同时，我们还计算了NPS评分系统中的ALB、TC、NLR和LMR预测不良结局的曲线下面积，结果同样显示，NPS预测不良结局的AUC明显大于其单个指标(P < 0.05) (见表3、图1、图2)。

Table 3. The ROC curve analysis

表3. ROC曲线分析

Figure 1. Receiver operating characteristic analysis of ALB, TC, NLR, LMR and NPS in predicting functional outcome of ICH

图1. ALB、TC、NLR、LMR和NPS在预测ICH功能预后方面的接受者操作特征分析

Figure 2. Receiver operating characteristic analysis of CONUT, PNI, GCS and NPS in predicting functional outcome of ICH

图2. CONUT、PNI、GCS和NPS在预测ICH功能预后方面的接受者操作特征分析

4. 讨论

研究结果表明，入院时NPS评分较高的患者可能会在出血后6个月出现不利的神经功能结局。此外，ROC分析结果显示，与其他评分系统(包括GCS，CONUT和PNI)相比，NPS预后预测性能更好，同时NPS的预后预测能力强于其单个指标。综上所述，我们的研究证实了入院时NPS可能是脑出血患者功能结局的重要独立预测因子的假设。

脑出血后早期的炎症瀑布反应引起血脑屏障破坏、脑水肿、细胞死亡等继发性脑损伤，但是CD36介导的小胶质细胞对血肿的吞噬作用和前列腺素E2介导的炎症反应起到神经保护作用 [12] [13] 。因此，调节出血后炎症反应平衡是关键。

LMR和NLR是淋巴细胞、中性粒细胞和单核细胞的组合形式，代表患者的炎症水平。较高的LMR水平预示着脑出血患者的良好预后 [14] 。而高NLR水平与脑出血患者的有害临床结局(包括高死亡率)有关 [15] 。在我们研究中，不良预后组的NLR较高和LMR较低，这一结果也与既往的研究结果一致。

除上述免疫指标外，NPS还包括ALB和TC。ALB代表营养状况，是公认可以评估患者营养状况的良好指标 [16] 。研究表明，早期低白蛋白血症可能会增加脑出血患者的感染率和死亡风险 [17] 。此外，Tokunaga等人认为ALB浓度降低也是是全身炎症的征兆 [5] 。在我们的研究中，预后良好和预后不良组之间的血清白蛋白水平存在显著差异，这与以前的报告一致。TC作为另一个营养指标，低TC可能是整体健康状况不佳的标准，对脑血管系统有一定的病理生理作用 [18] [19] 。这同样与本研究不良预后组中TC水平较低的结果相符合。

为了评估免疫营养状况，人们使用了各种血清指标。然而，在多种病理生理因素的影响下，单个指标的精度往往受到限制，在我们的研究中，NPS预测不良结局的AUC明显大于其单个子指标。因此，各种预后评分系统随之出现，在本项研究中，多因素逻辑回归分析表明CONUT和PNI也是mRS的独立预测因子。然而，通过比较预测不良结局的ROC曲线下面积，我们发现，相较于CONUT和PNI，NPS表现出明显更高的预测价值。原因可能是NPS包含了比CONUT和PNI更广泛的指标。此外，GCS是世界范围内评估神经系统疾病严重程度和功能结局的最常见量表，然而我们的研究中，GCS却未能表现出比NPS更好的预测能力，可能是由于GCS是一个主观评分，而不是一个定量评分 [20] 。

因此，我们的研究结果表明，NPS可用于独立预测脑出血患者的预后。NPS在预测不良结果方面明显比CONUT、PNI、GCS和其任何一个子指标更强大。通过在入院时使用NPS评分，临床医生能够快速识别营养不良和免疫紊乱的高风险患者。对高危的脑出血患者，应多加重视，尽快接受相应的治疗。

然而，在我们的研究中仍然存在一些潜在的局限性。首先，这是一项单个中心回顾性观察性研究，不可避免地会出现受试者选择偏倚。其次，我们只收集了入院时的一组血清数据，但创伤后免疫反应通常是长期和动态的。仍需要相关的基础研究和大样本的前瞻性研究。

5. 结论

入院时NPS得分可以作为脑出血患者6个月预后的预测评分，借助NPS，临床医生可以在早期阶段识别有营养不良或免疫紊乱风险的个体，并给予针对性治疗。但后续仍需要更多的样本和实验来验证。

NOTES

^*通讯作者。