血BNP与脑梗死rt-PA静脉溶栓患者临床预后的相关性研究

发布时间：2020-03-20 12:09

【摘要】：目的:重组组织型纤溶酶原激活剂(recombinant tissue plasminogen activator,rt-PA)静脉溶栓是目前急性脑梗死的首选治疗,但静脉溶栓患者的临床预后千差万别,对患者预后的预测尚无特异性指标。脑钠肽(brain natriuretic peptide,BNP)与急性脑梗死有密切联系,结合目前已有的单中心小样本研究,提示BNP升高可能与静脉溶栓治疗后无早期血管再通有关,我们设想BNP在静脉溶栓患者中能否起到预测溶栓效果的作用,即其能否成为判断静脉溶栓患者预后的生物学指标?因此想进一步研究BNP能否成为预测溶栓患者临床预后的一个可靠指标,从而规避脑梗死静脉溶栓患者风险,更好的指导临床诊疗。方法:按照纳入及排除标准,纳入2017.09至2018.10于青岛大学附属烟台毓璜顶医院神经内科及急诊科住院的急性脑梗死且行rt-PA静脉溶栓患者200例,收集急性脑梗死静脉溶栓患者在rt-PA静脉溶栓治疗前的BNP、血常规,同时收集患者住院第二天的空腹(早晨5点至6点之间)血生化参数以及住院期间心脏EF值、有无心脏瓣膜病、有无脑血管狭窄、有无房颤等情况,并收集病人的基本人口学参数及基本资料,包括年龄、性别、高血压、糖尿病、既往脑梗死病史、冠心病史、长期饮酒史、吸烟史及入院时血压等。采取入院时美国国立卫生研究院卒中量表(National institute of Health Stroke Scale,NIHSS)对急性脑梗死患者的严重程度进行评价,急性脑梗死患者预后评价通过3个月时改良Rankin量表(Modified Rankin Scale,MRS)评分获得,MRS3为良好预后,MRS≥3为不良预后。对患者的临床特征资料进行统计学描述,使用Explore检验对连续数据进行正态性检验,符合正态分布的连续性变量采用均数±标准差来描述,不符合正态分布的连续性变量以中位数(四分位数间距)来描述,类别变量以构成比表示。我们采用Jonckheere-Terpstra检验评价BNP数值与不良预后之间的趋势。通过二分类Logistic回归模型分析血BNP值与急性脑梗死静脉溶栓患者临床预后的相关性。所有统计在SPSS 24.0软件上进行。结果:将研究队列总人数按照BNP值由小到大排列,近似三等份的分为低、中、高三组,分别包含67、72、61个患者,在低BNP组(BNP中位数为13.61,25th-75th间距为10-22.62)不良预后发生率为35.8%;在中BNP组(BNP中位数为63.95,25th-75th间距为46.63-88.53)不良预后发生率为38.9%;在高BNP组(BNP中位数为276.8,25th-75th间距为192.13-580.97)不良预后发生率为55.7%。经过Jonckheere-Terpstra检验,发现三组间有明显统计学差异(P0.05),经二分类Logistic回归分析,发现高血浆BNP、心脏瓣膜病及既往脑梗死病史与急性脑梗死静脉溶栓患者3个月时不良预后明显相关(P0.05)。结论:在本研究中,我们发现BNP与急性脑梗死静脉溶栓患者3个月时预后明显相关,高血浆BNP提示急性脑梗死静脉溶栓患者预后不良。
【图文】：

分类变量,因变量,三等分,预后

图 3 以 BNP 值高低按人数近似三等分后每组不良预后发生率百分比研究中，由于因变量（预后）为二分类变量，所以采用二分类 Logist分析，先进行单因素 Logistic 回归分析考察自变量与因变量之间的无意义的变量，，再进行多因素 Logistic 回归分析，以保证结果的可单因素 Logistic 回归分析得出：BNP、年龄、舒张压、糖化血红蛋、红细胞分布宽度、碱性磷酸酶、空腹血糖、房颤、心脏瓣膜病等因脑梗死静脉溶栓患者预后有关。因单因素 Logistic 回归分析得出的
【学位授予单位】：青岛大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R743.3

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