老年营养风险指数对脑卒中后神经功能预后的效能

时间：2024-07-28

朱烈烈，夏建宁，蒲新宇，邵湘芝，张嘉诚，吴登宠

浙江中医药大学附属温州市中医院康复科，浙江温州市 325000

0 引言

脑卒中患者营养不良发生率可达66.7%[1]。营养不良可延长住院时间，影响神经功能恢复，甚至增加死亡率[2-3]。现有指南建议脑卒中患者在入院时进行营养不良风险筛查[4]。有营养不良风险的患者应接受进一步评估及适当的营养干预[4-5]。早期筛查或识别具有营养不良风险的脑卒中患者是实施针对性营养干预的依据，还有助于预测其神经功能的恢复情况，对于促进康复改善预后具有重要意义[5-6]。

目前临床上缺乏针对脑卒中患者的特异性营养不良筛查或评估工具[5]，常用的住院患者营养评定工具也较少用于脑卒中患者不良神经功能结局的预测。老年营养风险指数(Geriatric Nutritional Risk Index,GNRI)[7]用于筛查评估肿瘤、创伤、血液透析和肝脓肿患者的营养状况和预测健康结局，取得良好效果[8-11]。本课题组前期评估了GNRI 对脑卒中后1 个月神经功能评分的预测价值[12]。本研究通过前瞻性队列设计探索缺血性脑卒中患者入院时GNRI 评分与卒中后3 个月神经功能之间的关系，并比较GNRI 与国立卫生研究院卒中量表(National Institutes of Health Stroke Scale, NIHSS)评分对神经功能预后的预测效能。

1 资料与方法

1.1 一般资料

2022 年11 月至2023 年1 月，选择温州市中医院康复科住院缺血性脑卒中患者。

诊断标准：中国脑血管病诊断标准(2019版)[13]。

纳入标准：①50～85 岁；②卒中发病2～4 周内入院。

排除标准：①恶性肿瘤；②严重心肺疾病、感染或慢性疾病加速恶化期。

剔除与脱落标准：①治疗过程中病情加重或死亡；②未按医嘱执行而影响数据分析或安全性判定；③研究过程中发生不良事件而不宜继续进行研究；④因其他不能预料的原因而中断治疗；⑤失访。

本研究获得温州市中医院医学伦理委员会批准(No.WZY2022-KT-054-01)，在国家医学研究登记备案信息系统备案(No.MR-33-22-021642)，并在中国临床试验注册中心注册(No.ChiCTR2200065130)。所有患者均签署知情同意书。

1.2 资料收集

通过医院病历数据库或在入院时现场询问、测量，收集以下资料：①一般人口学资料，如年龄、性别、收入、婚姻状态等；②人口测量学资料，如身高、体质量等并计算体质量指数(body mass index,BMI)；③是否有并发症、是否接受溶栓治疗、NIHSS[14]评分、梗死类型等。

根据牛津郡社区卒中项目(Oxfordshire Community Stroke Project, OCSP)[15]分为完全前循环梗死(total anterior circulation infarct, TACI)、部分前循环梗死(partial anterior circulation infarction, PACI)和后循环梗死(posterior circulation infarction, POCI) 3种梗死类型。

所有患者在采集基线资料数据后，接受常规内科治疗、康复功能评定和常规康复训练，并于脑卒中发病3 个月时接受改良Rankin 量表(modified Rankin Scale, mRS)[16]评定。mRS ≥ 3分为预后不良；mRS ＜ 3分为预后良好[17]。

1.3 GNRI

GNRI的计算公式如下[18]。

根据入院时GNRI 分值进一步分为4 个等级[12]：高营养风险(Q1)，＜ 82；中营养风险(Q2)，82～＜ 92；低营养风险(Q3)，92～98；无营养风险(Q4)，＞ 98。

1.4 统计学分析

采用SPSS 26.0 进行统计学分析。计量资料符合正态分布，以(±s)表示，组间比较采用独立样本t检验；不符合正态分布，以M(QL,QU)表示，组间比较采用秩和检验。计数资料以频数表示，组间比较采用χ2检验。经过单因素分析筛选出的有统计学意义的变量纳入多因素Logistic 回归分析；采用Medcalc 20.218进行受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析，以曲线下面积(area under curve,AUC)、置信区间、截断值、敏感性和特异性等参数评估变量对结局的预测效能。2 个指标联合检测的效能通过将该2个变量同时纳入Logistic二元回归方程进行拟合，以返回的预测概率Logit (P')作为独立检验变量再进行ROC 分析。涉及3组或以上比较，组间两两比较的差异结果均经Bonferroni 校正。显著性水平α= 0.05。

2 结果

2.1 单因素分析

共筛选302 例入组，随访期间失访17 例，由于家庭原因等中断治疗观察8 例。最终完成随访277 例，其中男性144 例，女性133 例，年龄69.4(62.6, 75.2)岁。发病3 个月mRS 评分＜ 3 分为预后良好组(n=195)，mRS ≥ 3分为预后不良组(n= 82)。

与预后良好组相比，预后不良组女性比例显著增加(P＜ 0.001)，BMI显著降低(P＜ 0.001)，NIHSS评分显著增加(P＜ 0.001)，GNRI 显著降低(P＜ 0.001)，mRS 评分显著增加(P＜ 0.001)，高营养风险比例显著增加(P＜ 0.001)。两组其他基线资料相比均无显著性差异(P＞ 0.05)。见表1。

表1 两组一般资料比较(n = 277)

预后不良病例营养风险更高(Z= 65.406,P＜0.001)。

2.2 Logistic回归分析

以有统计学意义的变量性别、NIHSS、BMI 和GNRI 作为自变量，以发生神经功能预后不良为因变量，进行多因素Logistic回归分析。高GNRI水平是卒中后3 个月神经功能预后不良发生的独立保护因素(OR = 0.895, 95%CI 0.864～0.927,P＜ 0.05)。高NIHSS评分是卒中后3 个月神经功能预后不良发生的独立危险因素(OR = 1.554, 95%CI 1.318～1.832,P＜ 0.05)。校正协变量后，BMI与神经功能预后不良结局之间未发现有意义的独立相关关系(P= 0.077)。见表2。

表2 GNRI、NIHSS和BMI对神经功能预后不良发生风险的Logistic回归分析

将GNRI 的营养风险等级作为分类变量，进行哑变量设置后进行Logistic 回归分析，结果显示，以营养风险等级最低的Q4 为参照，发生神经功能不良预后风险的OR值随着营养风险等级的增加而逐渐增大。经过校正后，仍存在类似变化趋势。见表3。

表3 GNRI等级对神经功能预后不良发生风险的Logistic回归分析

表4 GNRI、NIHSS、BMI和GNRI联合NIHSS预测神经功能预后的ROC统计值

2.3 GNRI对神经功能预后的预测特性

ROC 分析结果显示，GNRI、NIHSS 和BMI 的AUC 分别为0.812 (Z= 11.576,P＜ 0.001)、0.759 (Z=8.328,P＜ 0.001)和0.594 (Z= 2.716,P= 0.007)。进一步进行三者间两两比较发现，GNRI 和NIHSS 的AUC之间无显著性差异(Z= 1.331,P= 0.183)，但两者均大于BMI 的AUC (GNRI,Z= 5.139,P＜ 0.001; NIHSS,Z= 3.517,P＜ 0.001)。GNRI预测神经功能的敏感性为65.85%，特异性为81.54%。NIHSS 预测神经功能的敏感性为76.83%，特异性分别为60.51%。此外，我们发现GNRI和NIHSS两者联合的AUC在所有变量中最大(AUC = 0.875,Z= 17.389,P＜ 0.001)。GNRI 联合NIHSS 预测神经功能的敏感性为79.21%，特异性为82.95%，均大于各单一指标的对应值。见图1和表5。

图1 GNRI、NIHSS、BMI和GNRI联合NIHSS预测神经功能的ROC曲线

3 讨论

不同临床指标有不同的适用对象和条件[18-20]。基于脑卒中的特点，涉及较多主观指标的营养评估指标的应用受到一定的限制，对于结局的预测缺乏系统验证[5]。基于血清白蛋白和实际体质量与理想体质量比值的GNRI 已被证实对多种疾病的不良结局预测效能更优[21-23]。

GNRI应用人群不局限于老年人[18,24]。参照同类研究[18]，本研究选择50～85 岁人群作为研究对象。基于卒中后3 个月的mRS 评分，本研究将所有完成研究的病例分为预后良好组和预后不良组。作为一种简单、省时、易于被患者接受的量表[25]，本研究选取mRS作为神经功能评估的结局变量，参照同类研究[17]，选取3分作为分组依据。

本研究结果显示，预后不良组中高营养风险的患者比例更多，而更多的预后不良病例分布于更高的营养风险等级亚组中。这初步验证了GNRI 与神经功能不良预后之间存在密切关系[12]。

校正协变量后的多因素回归结果显示，GNRI 水平是卒中后3 个月神经功能预后不良发生的独立保护因素，且发生神经功能不良预后风险的OR 值随着GNRI 营养风险等级的增加而逐渐增大。哑变量分析中营养风险等级最高的Q1患者的OR 值是无营养风险的Q4 患者的28 倍。而本课题组前期以卒中后1 个月的Barthel 指数作为神经功能结局变量获得的结果中，该参数仅为14倍[12]。因此可以推断，在将随访时间拉长到卒中后3 个月，GNRI 对神经功能同样具有预测效力，同时表明低GNRI 评分对更长时间的神经功能恢复具有更大的影响权重。

目前可供比较的采用同样结局变量和相似随访时间的研究不多。国内一项单中心回顾性横断面研究报告了GNRI对脑卒中后3个月的神经功能之间的OR 值为0.924[26]，弱于本研究结果，考虑系纳入人群以及校正临床因素不同有关，但其未做GNRI 分层研究，影响了临床应用的便捷性。

本研究结果表明，GNRI 和NIHSS 在区分度上属于中等偏上，且显著优于BMI，同时在数值上GNRI甚至优于NIHSS。由于缺乏针对POCI 的相关指标，NIHSS对POCI患者的预测效能不高[27-29]。本研究纳入患者中POCI 病变的比例超过1/3，这可能会影响NIHSS 的预测效率。本研究表明，GNRI 可能弥补NIHSS 在预测POCI 患者神经系统预后方面的缺陷。另外，GNRI 的特异性较高而NIHSS 的敏感性较高，提示GNRI 至少在预测效能上可以作为NIHSS 的补充。联合评测往往较单一评测保持更好的敏感性和特异性并显著增加区分度[30]。本研究显示，将GNRI 与NIHSS 联合进行神经功能的预测，效能更高，还具有较均衡的敏感性和特异性，弥补了单一指标的缺陷。

限于条件，本研究未能纳入影响结局的全部变量，如炎症指标[31]、水肿[32]、药物[33]、饮食[34]、康复方案[35]等。本研究为单中心研究，样本量较小，对于组间明显差异的变量，如性别[36]，未能进行分层研究，影响了结果在不同特质人群中的可拓展性。