CT征象对自发性脑出血患者早期血肿扩大的评估作用研究

作者：丁小红; 蔡学智; 王晓玲

来源：全科医学临床与教育, 2022, 20(10): 877-882.

DOI：10.13558/j.cnki.issn1672-3686.2022.010.004

• 自发性脑出血
• 血肿扩大
• 血肿形态
• 血肿密度
• CT征象
• 预测价值

目的 探讨CT征象对自发性脑出血(sICH)患者早期血肿扩大的评估价值。方法 选取sICH患者186例，根据患者是否出现血肿扩大将其分为血肿扩大组(67例)与非血肿扩大组(119例)，比较两组性别、年龄、既往史、入院时格拉斯哥昏迷评分(GCS)、收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、血小板计数(PLT)、国际标准化比值(INR)、凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血活酶时间(APTT)、发病至首次CT检查时间、发病至CT复查时间、初始血肿体积、出血部位、血肿是否破入脑室及CT征象。采用多因素logistic回归分析确定sICH患者早期血肿扩大的影响因素。基于多因素回归分析结果建立预测评分模型，绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析评分模型对sICH患者早期血肿扩大的预测价值。结果 血肿扩大组入院时GCS评分低于非血肿扩大组，初始血肿体积及基底节出血、血肿破入脑室、存在岛征与混合征的占比均明显高于非血肿扩大组(t分别=-10.38、12.45，χ2分别=8.45、9.02、15.94、8.42,P均<0.05)。多因素logistic回归分析结果显示，入院时GCS评分(β1)、初始血肿体积(β2)、血肿破入脑室(β4)、岛征(β5)、混合征(β6)是早期血肿扩大的影响因素(OR分别=1.55、1.76、1.90、2.23、1.58,P均<0.05)。根据多因素logistic回归分析结果构建血肿扩大的评分方程：Logit(P)=-2.903+0.44×β1+0.57×β2+0.64×β4+0.80×β5+0.45×β6，总分0～6分。评分模型预测早期血肿扩大的ROC曲线下面积为0.90(95%CI 0.83～0.96)，最佳截断值为4分。结论基于CT征象的评分模型对sICH患者早期血肿扩大有较高的预测价值，有利于早期识别血肿扩大的高危人群。