esrs联合脑血管评估预测非心源性缺血性脑卒中患者再发风险分析

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1、万方数据复旦大学硕士研究生毕业论文ESRS联合脑血管评估预测非心源性缺血性脑卒中患者再发风险分析UsingEssenStrokeRiskScorecombinedwithcerebrovascularimagingtopredicttheriskofrecurrentvasculareventsinpatientswithnon-cardiacischemicstroke硕士研究生导师导师组成员庄育宣董强教授方垫医师茅翼亭医师复旦大学附属华山医院二零一三年五月一苓一二牛血月万方数据论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行

2、的研究工作及取得的研究成果·论文中除了特剐加以标注和致谢曲地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果．其t月考对奉研究的启发和所徽的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了膏意．作者签名。监日期：211：二：；论文使用授权声明本人完全了解复且大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件．允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复镧手段保存论文．保密的论文在解密后遵守此规定。万方数据目录录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯1中文摘要．⋯．．．．．．⋯⋯⋯⋯⋯．

3、．．．．．．．．．．．．．．2英文摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯．4前言．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7翮『青．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．。7r正文．．．⋯．．．．⋯⋯⋯⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．9资料与方法⋯⋯⋯⋯．．．．⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯9结果⋯⋯⋯⋯．．．．．．．．．．．⋯⋯⋯．．⋯．15讨论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．⋯⋯⋯⋯．28结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

4、2参考文献．．．．．．．．．⋯⋯⋯⋯⋯．．．．．．．⋯⋯．．33附录一：英文缩写词表．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．37附录二：综述⋯⋯⋯．．．⋯⋯⋯．⋯．．．．．．．．．．38附录三：致谢．．．．．．．⋯⋯⋯⋯．．．．．⋯⋯⋯．．51万方数据庄育宣硕士学位论文ESRs联合脑血管评估预测非心源性缺血性脑卒中患者再发风险分析中文摘要背景：<<2011中国心血管病报告》指出中国平均每年脑卒中发病率增加12．12％，存活的脑梗死患者中40％以上会出现脑卒中再发，可知脑卒中的发病率及再发风险极高，并且脑卒中再发患者

5、的致残率和病死率与再发次数呈正相关。目前研究已证实，卒中二级预防治疗的药物和措施能有效减少脑卒中再发事件的发生，但由于每个患者的发病机制和卒中类型不同，每个患者间再发危险程度也存在差异，因此根据不同的预测量表来预测卒中患者的再发风险，以便分层管理不同的患者，更好地指导临床进行有效的二级预防。目前在欧美卒中人群中广泛使用的Essen卒中风险评分(EssenStrokeRiskScore，ESRS)是用来预测非心源性缺血性脑卒中患者的卒中再发风险，但仍有被评定为低风险的患者，出现缺血性事件，因此需要进一步改良ESRS以提高预测非

6、心源性缺血性脑卒中再发的能力。随着脑血管影像学评估的不断进步，研究发现血管狭窄与脑卒中的发生存在一定关系。评估短暂性脑缺血患者近期再发的ABCD2评分联合脑血管影像学评估能够更好地预测此类患者的再发风险。因此，我们计划使用我院的病例探索ESRS联合脑血管影像学评估是否能更好地预测非心源性缺血性脑卒中患者的再发风险。方法：连续收入2007年6月1日至2009年5月2日，复旦大学附属华山医院神经内科住院的急性非心源性缺血性脑卒中患者，收集所有病例的常规病史、既往史和血生化检查结果，以及所有病例颅内外血管相关影像学检查，首先参考D

7、SA、其次参考颈动脉超声，再次参考CTA或MRA，对患者血管进行评估。按血管狭窄程度分为四类：血管无狭窄、轻度狭窄(血管狭窄<50％)、中度狭窄(血管狭窄≥50％，但未闭塞)、血管闭塞。在ESRS基础上联合血管评估组成2种新的模型。第一种为10分制模型(ESRSIO)：在原来的Essen卒中风险评分体系上加上血管评估，血管狭窄≥50％=1分，血管狭窄<50％=0分，总分为10。第二种为11分制模型(ESRSll)：即将ESRSIO的血管评估改为，血管狭窄≥50％万方数据庄育宣硕士学位论文=2分，血管狭窄<50％=0分，总分为

8、11。随访所有入选患者的终点事件，包括缺血性事件的再发和全因死亡。分别分析不同程度的血管狭窄与终点事件之间的关系、不同ESRS与终点事件之间的关系、ESRS和联合血管评估的新模型(ESRSIO／ESRSl1)与终点事件之间的关系。采用SPSSl7．0软件包用对资料进行统计分析，PGO．05