基于临床及超声特征的颈动脉易损斑块模型的建立及分析
时间：2023-07-01 11:10:03 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
唐 姗 李 宁 王艺桦 马 琳 张树华 阚艳敏
脑卒中是我国居民的主要死亡原因之一，有研究表明约2/3的急性缺血性脑卒中由动脉粥样硬化易损斑块破裂引起[1, 2]。易损斑块指有破裂倾向、容易发生血栓和(或)进展迅速的斑块。目前对颈动脉斑块易损性的评估主要依赖于超声特征，而将患者临床与颈动脉斑块特征相结合评估斑块易损性的研究少见[3～9]。本研究旨在创新性结合患者临床及超声特征对颈动脉斑块易损性进行评估，并通过建立诊断模型提高对易损斑块的甄别能力，以期达到及早、可靠筛选出即将发生脑血管事件的高危人群，为临床早期干预提供依据。
1.研究对象：选取2021年6 月～2022年2月于笔者医院检查发现颈动脉斑块患者86例，其中男性67例，女性19例，患者年龄42～ 79岁，依据近6个月颈动脉斑块同侧有无缺血性脑卒中或短暂性脑缺血发作的发生将斑块分为易损斑块组(45个)和非易损斑块组(41个)[4]。纳入标准：临床病史资料完整者、超声检查颈动脉斑块短轴最大厚径≥0.25cm者、患者能配合完成超微血管成像技术(superb micro-vascular imaging,SMI)检查者。排除标准：因斑块内钙化明显等原因，超声图像显示效果不佳者；
患者本人或家属拒绝参加研究者。本研究通过笔者医院医学伦理学委员会审批(伦理审批号：2020155)。
2.临床资料的收集：采用盲法记录患者的性别、年龄、学历、体重指数(body mass index,BMI)、吸烟指数、饮酒指数、冠心病史、糖尿病史、高血压史、高血脂史、降糖药使用情况、降压药使用情况、降脂药使用情况、脉压差、空腹血糖(fasting blood glucose，FBG)、总胆固醇(total cholesterol，TC)、甘油三酯(triglyceride，TG)、高密度脂蛋白胆固醇(high density lipoprotein cholesterol，HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(low density lipoprotein cholesterol，LDL-C)。吸烟指数=每日吸烟量(支/天)×吸烟年数，饮酒指数=日饮白酒量(g/d)×饮酒年数[5,6]。
3.超声仪器及检查方法：采用日本佳能Aplio i800超声诊断仪，探头型号11-L4，频率为(4～11)MHz。常规超声：被检者平卧，从颈总动脉起始处向上扫查，记录斑块的位置：颈总动脉(common carotid artery, CCA)、颈总动脉分叉处(bifurcation，BIF)、颈总动脉分叉处-颈内/颈外动脉(bifurcation-internal carotid artery/external carotid artery, BIF-ICA/ECA)、颈内/颈外动脉(internal carotid artery/external carotid artery,ICA/ECA)、测量斑块的最大长径及厚径、观察斑块内部回声(低回声、等回声、高回声及不均质回声)、表面情况(光滑、不光滑)、内部有无强回声、强回声位置(斑块近基底部或中部、斑块表面附近、两者均有，图1A)。SMI：对责任斑块进行扫查，选择灰阶模式超微血流成像，SMI感兴趣区覆盖整个斑块，动态观察至少30s，斑块内新生血管的数量及分布情况，依据Guo等[7]的标准对斑块内新生血管进行半定量分析：0级为斑块内无明显新血管形成；
1级为斑块内少量新生血管形成；
2级为斑块内中量新生血管形成；
3级为斑块内大量、广泛新生血管形成(图1B)。
图1 颈动脉斑块常规超声与SMI对照图A.常规超声模式下斑块长轴(细箭头)；
B.斑块SMI模式，长轴切面显示斑块内新生血管(粗箭头)
1.基线资料比较：两组间性别、年龄、BMI、吸烟指数、脉压差、TC比较，差异有统计学意义(P<0.05，表1)。
表1 两组间临床特征比较
2.超声特征比较：两组间斑块最大厚径、内部有无强回声、强回声数量、强回声位置、SMI新生血管级别比较，差异有统计学意义(P<0.05，表2)。
表2 两组间超声特征比较[n(%),M(Q1,Q3)]
3.临床及超声参数联合预测颈动脉斑块易损性：设是否为易损斑块为因变量，设两组比较差异有统计学意义的临床及超声指标为自变量，并分别对其进行赋值，详见表3；
将性别、年龄、BMI、吸烟指数、脉压差、TC、斑块最大厚径、内部有无强回声、内部强回声数量、内部强回声位置、SMI新生血管级别纳入多因素Logistic回归分析中，详见表4，结果显示性别、年龄、BMI、TC和SMI新生血管级别是颈动脉易损斑块的独立影响因素。
表4 基于临床及超声参数的颈动脉易损斑块二元多因素Logistic回归分析
4.颈动脉易损斑块诊断模型的建立、验证及效能评价：(1)模型的建立：对两组多因素Logistic回归分析中差异有统计学意义的指标进行多重共线性诊断，均不存在多重共线性；
采用Fisher逐步判别分析法，得出诊断方程：Y1=-108.759-7.527X1+1.285X2+4.457X3+2.489X6+4.332X11，Y2=-84.538-3.418X1+1.146X2+3.910X3+1.545X6+3.081X11(Y1、Y2、X1、X2、X3、X6、X11分别代表易损斑块组、非易损斑块组、性别、年龄、BMI、TC、SMI新生血管级别，表5)。(2)模型的验证：采用自身验证法和交叉验证法对诊断模型进行验证，正确率分别为83.7%、81.4%，误判率分别为16.3%、18.6%(表6、表7)。(3)模型的效能评价：ROC分析显示曲线下面积为0.837，95% CI为0.746～0.928，敏感度为84.4%，特异性为82.9%(图2)。
图2 易损斑块诊断模型效能评价
表5 分类函数系数
表6 模型自身验证结果(n)
表7 模型交叉验证结果(n)
动脉粥样硬化是一种慢性进展性血管病，尽管临床及多研究已证实他汀类药物对其有效，但发生率仍持续上升[8]。超声检查已被广泛用于颈动脉易损斑块的评估中，安全、便捷、可重复性高。
SMI是一种无需注射造影剂且又能高质量检测病变内微小血管的新兴技术，SMI显示的斑块内新生血管越多，组织学的肉芽组织、炎症和脂质综合评分越高[9]。本研究中易损斑块组SMI新生血管级别高于非易损斑块组，且在多因素Logistic回归分析中，SMI新生血管级别是颈动脉易损斑块的独立影响因素，分析其原因为易损斑块内出现异常血管增生，炎性细胞和脂质通路增多，导致内膜增厚、斑块内出血等[10～12]。目前国内外对于伴钙化的颈动脉斑块易损性的评估观点不一，本研究中易损斑块内伴钙化的比例及数量明显较高，且多位于近管腔侧，与既往研究结果一致[13]。主要原因为多个钙化，尤其是聚集在斑块同一部位的钙化可使斑块组织应力成倍增加，从而超出斑块破裂的临界阈值，增加斑块内异常新生血管破裂的风险[14]。
本研究中易损斑块组男性、年龄、BMI、吸烟指数、脉压差和TC水平均较非易损斑块组比例高，进一步进行多因素Logistic回归分析，结果显示性别、年龄、BMI、TC是颈动脉易损斑块的独立影响因素，这些与既往研究结果相符[15～18]。分析其原因：①女性雌激素的抗氧化和抗细胞凋亡作用对斑块有保护作用[19]；
②随着年龄的增加，管腔形态学发生变化引起管腔血流阻力增高，斑块应力增加[20]；
③高BMI患者脂肪含量高，脂肪细胞因子可以激活内皮细胞，从而促进动脉粥样硬化的进展及并发症的发生[21]；
④烟草中的有害物质可促使斑块的新生血管形成，增加破裂风险[22]；
⑤高脉压差增加了血管硬度及血管壁的负荷, 并损伤血管内皮细胞功能，引起动脉粥样硬化斑块的形成及易损性的增加[23]。
Fisher逐步判别分析法是在分类明确的前提下，根据研究对象的多个特征，判别其归属于哪一类的多变量统计分析方法。本研究中性别、年龄、BMI、TC、SMI新生血管级别纳入诊断模型，表明上述指标在易损斑块的辨别诊断中具有重要意义，与既往研究类似[12～18]。而后通过自身验证、交叉验证及ROC曲线对模型的诊断效能进行评价，结果显示此模型的正确率、敏感度、特异性均较高，表明此模型有较高的诊断价值，可以应用于临床。
在自身验证和交叉验证中分别有14例、16例误判患者，表明此诊断模型仍然难以鉴别部分易损斑块，其可能的原因及改进方向：①本研究样本量较小，后续会加大样本量开展进一步分析；
②本样本缺乏病理对照，后续会进一步完善。
综上所述，本研究将临床指标及超声参数相结合，应用Fisher逐步判别分析法建立易损斑块的诊断模型，可以为临床医师的判别诊断提供依据。
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