研究背景与目的:随着生活水平的提高及人口老龄化的到来,脑卒中的发生率逐年上升,脑卒中的致死率、致残率高,给家庭和社会带来沉重的经济负担。颈内动脉粥样硬化性狭窄是导致脑卒中的重要原因,占所有脑卒中的10-15%。目前手术治疗颈内动脉粥样硬化性狭窄主要有两种方法:颈动脉内膜切除术(CEA)和颈动脉支架置入术(CAS)。在比较颈动脉支架植入术和颈动脉内膜切除术治疗症状性颈动脉狭窄的随机试验中,颈动脉支架植入术与手术相关卒中的风险更高。有相关研究报道颈内动脉支架植入术导致的严重卒中或致残性卒中或死亡主要发生在围手术期。既往有大量的研究报道CAS围手术期并发症发生率与很多因素相关。如:病人的基线特征、狭窄病变特征、手术路径因素、手术操作、材料因素等。目前国外研究报道有5个CAS风险评估系统来量化这些相关因素从而在CAS术前评估围手术期风险:1.CAS术后DWI新发栓塞梗死病灶风险评分系统;2.CAS术前预测非症状性颈动脉狭窄患者CAS术后3年内全因死亡风险评分系统;3.CHAS评分系统;4.BRASS风险评分系统;5.Siena CAS风险评分系统。以上CAS风险评估系统都是国外单中心临床研究得出的结论。目前中国尚没有一个适用于自己的CAS风险评分系统,我们可否借鉴国外的风险评分系统,论证其在中国CAS人群中的准确性、灵敏性、特异性?我们通过比较5个CAS风险评估系统发现Siena CAS风险评分系统评估最全面,覆盖了与CAS围手术期并发症发生风险相关的各个因素,但在临床应用中较为繁琐;而CHAS评分系统只有四项相关因素,临床应用较为简洁明了,但评估不够全面。究竟是选择那个评分系统最好,我们应该考虑选择准确性、灵敏性、特异性最好的风险系统。因此,我们准备通过单中心回顾性研究校检Siena CAS风险评分系统和CHAS风险评分系统,比较两款风险评分系统在预测我院颈动脉支架置入术人群围手术期风险的准确性、灵敏性、特异性。找到一款更适合我院CAS人群的围手术期风险评分系统,并希望通过本次研究进一步提高风险评分系统预测我院CAS人群围手术期风险的准确性、灵敏性、特异性。研究对象与方法:1.研究对象这是一项回顾性研究,我们根据入排标准收集2014年06月至2017年11月在新桥医院临床卒中中心接受CAS治疗的患者。2.研究方法(1)根据CAS术后30天是否发生卒中将患者分为卒中组和非卒中组;(2)根据Siena CAS评分系统计算每一位患者的Siena CAS得分并分为低风险、中度风险、高风险组;统计分析三组CAS患者围手术期卒中发生率是否有统计学差异;(3)根据Siena CAS评分绘制出ROC曲线,明确准确性、特异性、灵敏性;(4)根据CHAS评分系统计算每一位患者的风险评分,统计分析不同CHAS评分患者的围手术期卒中发生率是否有统计学差异;(5)根据CHAS评分绘制出ROC曲线,明确准确性、特异性、灵敏性;(6)根据单因素及多因素逻辑回归模型分析进一步寻找预测CAS围手术期风险独立预测因子;(7)根据多个独立预测因子联合绘制ROC曲线明确联合多个独立预测因子预测CAS围手术期风险的准确性、特异性、灵敏性。比较单独应用Siena CAS风险评分系统和联合多个CAS围手术期风险独立预测因子评估CAS围手术期风险有无差异。(8)进一步统计分析不同年龄段及不同空腹血糖值的CAS患者的卒中发生率。3.统计分析统计分析采用SPSS软件22.0版(IBM公司,阿蒙克,美国)或Med Calc软件19.0.7版(Med Calc Software,亚马逊,美国),图形采用Graph Pad Prism软件7.02版(Graph Pad software Inc.,圣地亚哥,加州,美国)或SPSS软件22.0版(IBM公司,阿蒙克,美国)绘制。数据表示为平均值和标准差,或者表示为绝对频率和百分比。临床相关因素变量与卒中之间的相关性由t检验(计量资料)或卡方检验(计数资料)来评估。通过单因素logistic回归模型及多因素logistic回归模型分析CAS术后30天内卒中发生率与相关因素的相关性。通过绘制ROC曲线即受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线)来反映风险评估系统的准确性、敏感性和特异性。P<0.05被认为有统计学意义。结果:1.本研究共收集425例患者,发现24例患者不符合入选标准,最后收集401例CAS患者纳入统计分析。CAS术后30天内有18例患者发生脑卒中(卒中组),卒中发生率4.5%;383例患者未发生脑卒中(非卒中组),占95.5%。2.本研究CAS患者的基线特征:平均年龄65.9±9.4岁;年龄>80岁占2.5%;男性占84.8%;症状性患者占46.6%;空腹血糖(FBG)>7.1mmol/L占6.7%。病变血管特征:重度狭窄占90%;溃疡斑块占20.4%;钙化斑块占37.2%;开口病变占57.4%;病变长度≥15mm占30.4%;颈内动脉扭曲占8.2%。手术过程中相关因素:使用保护装置占99.5%;预扩占35.2%;闭环支架占9%;开环支架78.1%;杂交支架占13%;III型弓占14%;手术时间小于15分钟占38.9%;15到30分钟占27.7%;30到45分钟占17.5%;大于45分钟占16%;手术经验<50例占22.4%;手术经验50到100例占14%;手术经验100到150例占29.9%;手术经验大于150例占33.7%。3.卒中组Siena CAS平均得分(19.08±6.24)明显高于非卒中组(13.13±6.61),差异有统计学意义(P<0.001)。4.低风险组卒中发生率(0.0%)明显低于中度风险组(3.0%),而中度风险组(3.0%)明显低于高风险组(9%),三组之间卒中发生率差异有统计学意义(P<0.003)。5.Siena CAS评分预测CAS围手术期风险的特异性53.3%,灵敏性83.3%,准确性0.743(AUC:0.743,95%CI:0.638-0.848)。6.CHAS评分为0分组:116例,占28.9%,2人发生卒中,卒中发生率1.7%;评分为1分组:189例,占47.1%,12人发生卒中,卒中发生率6.3%;评分为2分组:85例,占21.2%,4人发生卒中,卒中发生率4.7%;评分为3分组:11例,占2.7%,0人发生卒中,卒中发生率0%;评分为4分组:0例;五组之间卒中发生率无显著性差异(P=0.343)。7.根据CHAS风险评分绘制出ROC曲线,特异性29.8%,灵敏性88.9%,准确性0.561(AUC:0.561,95%CI:0.449-0.674)。8.单因素逻辑回归分析发现Siena CAS评分、FBG>7.1mmol/L、年龄>80岁均与CAS术后30天内卒中发生率显著相关(P<0.001,OR值1.140,95%CI:1.059-1.226;P<0.014,OR值4.472,95%CI:1.363-14.677;P<0.033,OR值5.859,95%CI:1.150-29.854)。9.多因素逻辑回归模型分析发现Siena CAS评分、FBG>7.1mmol/L、年龄>80岁均与CAS术后30天内卒中发生率显著相关(P<0.001,OR值1.141,95%CI:1.056-1.234;P<0.031,OR值3.929,95%CI:1.132-13.629;P<0.017,OR值8.106,95%CI:1.453-45.236)。10.本研究联合Siena CAS风险评分、年龄、空腹血糖三个因素绘制ROC曲线曲线下面积为0.917,灵敏性为100%,特异性为71.8%。明显高于Siena CAS评分绘制的ROC曲线曲线下面积0.743,特异性53.3%,灵敏性83.3%。两条ROC曲线曲线下面积差值0.174,具有统计学意义(P=0.0011)。因此联合Siena CAS评分、年龄、空腹血糖预测CAS围手术期风险的准确性提高了0.174、敏感性提高了16.7%、特异性提高了18.5%,明显优于单独应用Siena CAS风险评分预测CAS围手术期风险。11.21-40岁组卒中发生率:0%;41-60岁组:3.1%;61-80岁组:4.5%;81-100岁组:20.0%。四组患者卒中发生率差异无统计学意义(P=0.103)。而空腹血糖>7.1mmol/L组卒中发生率(14.81%)明显高于空腹血糖≤7.1mmol/L组(3.74%),两组之间卒中发生率差异有统计学意义(P=0.026)。结论:1.我院CAS人群Siena CAS评分越高或风险分层越高,CAS术后30天内卒中发生率越高。2.Siena CAS风险评分系统基本上适用于我院CAS患者的术前风险评估,准确性0.743,特异性53.3%,灵敏性83.3%,但灵敏性、准确性、特异性需要进一步提高。3、CHAS风险评分系统虽然简单,但本研究中CHAS风险评分的高低与CAS围手术期卒中发生率无明显相关性,且CHAS评分绘制ROC曲线显示AUC0.561,AUC在0.5左右无实际意义。4.我们进一步研究发现Siena CAS风险评分、FBG>7.1mmol/L、年龄>80岁均是预测CAS围手术期风险的独立预测因子。5.我们发现联合Siena CAS风险评分、年龄、空腹血糖三个因素预测我院CAS患者围手术期风险的准确性0.917,灵敏性为100%,特异性为71.8%,明显优于单独应用Siena CAS风险评分预测CAS围手术期风险。