急性大血管闭塞预测，简单就是高效

Stroke & Vascular Neurology（SVN）近期上线文章“Are you suffering from a large arterial occlusion? Please raise your arm!”，由来自瑞典卡罗林斯卡研究所临床神经科学系、卡罗林斯卡大学医院神经内科的Charith Cooray及其团队成员共同完成。作者纳入自2012年12月-2015年11月期间参与卒中溶栓安全实施-国际卒中溶栓登记（Safe Implementation of Treatment in Stroke -International Stroke Thrombolysis Register，SITS-ISTR）研究的连续患者，分析临床症状对于大血管病变的预测价值，以加强院前转诊效率。在分析过程中，共纳入4923例具有详细基线NIHSS评分及血管影像学资料的患者，其中2042例（41%）患者存在大血管闭塞。后期通过整合NIHSS不同分类项目，建立院前预测模型，比较不同模型对于大血管闭塞的预测价值。在各种预测模型中，全项目NIHSS评分模型的预测价值最高（AUC为0.77，敏感度69%，特异度76%），最为简单的单项目预测模型（仅包括NIHSS-5上肢肌力）也存在较高的预测价值（AUC为0.72，敏感度67%，特异度72%）。

1 院前卒中筛选模型研究现状

各大研究拓展了卒中急性期血管内治疗时间窗，如何快速准确筛选出大血管闭塞患者是卒中救治体系高效运转的重要环节[1-3]。目前患者筛选已经前移，强化院前评估体系的建立，将合适患者直接转运至具有取栓资质的高级卒中中心，减少患者延误，对于提高卒中救治效率至关重要。

目前的院前大血管预测模型众多，大部分均将NIHSS评分项目进行整合后运用于临床，如卒中现场评估和分类转运（field assessment stroke triage for emergency destination，FAST-ED）评分将面瘫、上肢肌力、语言、意识指令、凝视、忽视纳入模型[4]；快速动脉闭塞评估（rapid arterial Occlusion evaluation，RACE）评分将面瘫、上肢肌力、下肢肌力、凝视、失语或失认纳入模型[5]；辛辛那提院前卒中严重程度（Cincinnati prehospital stroke severity，CPSS）评分将意识指令和提问、凝视、上肢肌力纳入模型[6]；院前急性卒中严重程度（prehospital acute stroke severity，PASS）评分将意识水平、凝视、上肢肌力纳入模型[7]。而近期Peter Vanacker团队[8]则整合了基线NIHSS评分、忽视、性别、心房颤动、既往卒中史及卒中前生存状态等6项因素，建立了大血管闭塞的预测模型。

2 院前卒中患者筛选，简单还是复杂？

上述各种模型均存在较好的预测价值，但在临床实际工作中推进困难，仅RACE评分在院前急救系统中完成了前瞻性研究验证。究其原因，在于这些评分系统对于院前急救人员仍显复杂且不易掌握。

NIHSS评分与大血管闭塞的相关性已得到研究证实[9]。Charith Cooray团队[10]在本研究中则基于NIHSS不同项目进一步建立了不同的评分模型，将单项目模型（NIHSS-5上肢肌力）、四项目模型（NIHSS-1C意识状况、NIHSS-2凝视、NIHSS-4面瘫及NIHSS-5上肢肌力）及全项目NIHSS模型应用于急性大血管闭塞的预测，发现三者的预测价值差异很小。

虽然简单的预测模型可能遗漏大血管闭塞患者，或将无大血管闭塞患者转移到高级卒中中心，但基于以往预测模型临床推广困难的现状，在平衡预测性能与临床实践可行性后，简单的单项目模型在院前救治体系筛选中可能具有更大的临床可行性，且易于掌握。

3 结论

虽然复杂的临床模型对于大血管闭塞具有稍高的预测能力，但与简单的预测模型相比，两者差异不大。在卒中诊断明确后，基于NIHSS-5上肢肌力的单项目模型或可作为大血管闭塞筛选条件，在院前急救系统中进行推广运用。