侯文仲 陈向林
广州医科大学附属第六医院（清远市人民医院）脑血管病科，广东清远 511518
自发性脑出血（spontaneous intracerebral hemorrhage，SICH）是指非创伤性的脑实质内或非脑室系统局灶性的血液集聚并多伴随快速进展的神经功能障[1,2]。其发病率仅次于缺血性脑卒中，位居所有卒中的第2 位，占10%～15%，致死、致残率较高[3]。在发病早期，约有30%的患者会出现血肿扩大(hematoma expansion，HE)，临床一般认为血肿体积增大13%～32%会明显引起预后向更差的方向发展[4]。同时有研究证实，对有HE 风险的患者进行早期干预可以降低血肿增大的发生概率[5-7]。研究者在2014 年基于一项前瞻性研究提出BRAIN 评分，分数增加伴随着脑HE 发生的可能性上升，对SICH 患者HE 有较好预测效能[8]，但其存在一定的局限性，未能充分考虑到血肿的影像学特征，而血肿影像学特征已被大量的研究证实是HE 的独立危险因素，Barras 形态密度分级是基于非增强CT 的血肿的形态及密度分级方法，研究证实分级越高，伴随扩大风险越高，形态及密度异质性是HE 的独立危险因素[9]。本研究通过对SICH 患者临床资料收集分析，探讨BRAIN 评分联合CT 形态密度分级对HE 的预测价值。
1.1 一般资料
回顾性分析2017 年4 月至2021 年3 月广州医科大学附属第六医院（清远市人民医院）收治的150例SICH 患者，按照血肿是否扩大分为HE 组（n=55）和非HE 组（n=95），其中男98 例，女52 例。纳入标准：①SICH诊断符合《中国脑出血诊治指南（2019）》[10]的脑出血诊断标准；
②血肿主体位于脑实质，破入脑室内的血肿不超过脑室体积的1/3；
③发病后在6h 内及24h 内分别完成首次CT 检查及首次CT 复查；
④年龄＞18 岁。排除标准：①因颅内血管畸形、动脉瘤及烟雾病等脑血管病及外伤、肿瘤卒中引起的出血；
②入院即有手术指征并实施手术干预者。两组一般资料比较，差异无统计学意义（P＞0.05），具有可比性。本研究获广州医科大学附属第六医院（清远市人民医院）伦理委员会的批准(伦理学审批号：IRB-2020-073)，并取得患者或家属的知情同意。
1.2 方法
1.2.1 资料收集 ①基线数据收集：人口学信息包括患者的年龄、性别、有无高血压病史、糖尿病史、抗凝药物治疗史，过敏史及其他特殊疾病史。临床信息包括入院的完成格拉斯哥昏迷指数评分（Glasgow coma scale，GCS）、生命体征及实验室检查资料。高血压病定义为：既往确诊高血压病史，或收缩压≥140mmHg（1mmHg=0.133kPa），或舒张压≥90mmHg，或使用降压药物。糖尿病定义为：自我报告的糖尿病史或使用降糖药物。②24分制BRAIN 评分相关资料收集：根据基线脑出血量、复发性脑出血、抗凝药物的使用、出血破入脑室和发病至首次CT 的时间，完成BRAIN 评分。见表1。③影像学资料：原始DICOM 图像均由GE 公司的64排螺旋CT 扫描完成，层厚为5mm，螺距为1。收集患者发病后6h 内的首次CT 和发病后24h 内复查CT资料，包括初始血肿位置、体积、是否破入脑室、增大后血肿体积等。血肿体积计算方法是根据多田公式计算得出，V（出血量）=血肿体积＝π/6×长（cm）×宽（cm）×层面数[11]。HE 定义为血肿体积较前增加33%或增加超过6ml，只要满足上述两项条件中的一条即认定为HE。同时对6h 内的首次CT 结果进行形态及密度分级，分级方法参考Barras 形态密度5级评分量表[9]。其中形态分级的标准为血肿周围存在或不存在与血肿接壤或不接壤的小血肿；
密度分级需要满足以下几点要求：血肿分为相对高密度区和相对低密度区两部分；
高低密度区有明显界限且肉眼可分辨；
高低密度区CT 值差异至少大于18Hu。形态分级Ⅰ～Ⅱ级定义为形态规则，Ⅲ～Ⅴ级为不规则；
密度分级Ⅰ～Ⅱ级为密度均匀，Ⅲ～Ⅴ级为不均匀，见图1。所有影像资料的收集及分析随机分配，并由广州医科大学附属第六医院（清远市人民医院）影像科两名职称为副高级以上的医师单独完成，若结论若存在争议，则两位阅片医师协商后确定。
表1 BRAIN 评分量表
图1 形态分级和密度分级示意图
1.3 观察指标
根据BRAIN 评分标准统计每位病例的4 个指标，计算BRAIN 分数。将BRAIN 评分划分为4 个区间，分别为0～5 分、6～9 分、10～11 分、12～24 分，应用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）评估BRAIN 评分与分别联合形态分级、密度分级后对HE 的预测结果，计算其敏感度、特异性，曲线下面积（area under the cure，AUC）。
1.4 统计学方法
采用SPSS 26.0 统计学软件对数据处理进行分析，采用单因素和多因素Logistic 回归对HE 的影响因素进行分析。采用Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验对计量资料进行正态性分析，符合正态分布的计量资料以均数±标准差（）表示，组间比较采用t检验。非正态分布的计量资料以中位数（四分位数间距）[M（Q1，Q3）]表示，组间比较采用秩和检验。计数资料采用例数（百分比）[n（%）]表示，组间比较用χ2检验。P＜0.05 为差异有统计学意义。
2.1 基本临床资料分析
两组使用华法林抗凝、GCS 评分、BRAIN 评分、初始血肿体积、发病至首次CT 时间、形态分级与密度分级比较，差异均有统计学意义（P＜0.05）。两组在性别、年龄、高血压病史、糖尿病病史、血肿破入脑室、入院收缩压、舒张压等方面，差异均无统计学意义（P＞0.05），见表2。
表2 患者基本临床资料统计结果
2.2 BRAIN 评分模式预测结果
随着BRAIN 评分范围的增加，对应区间的出血率随之上升，尤其在BRAIN 评分≥10 分时，HE 占比有明显上升趋势，见表3。
表3 BRAIN 评分模式预测结果
2.3 BRAIN 评分模式联合形态分级、联合密度分级模式预测结果
本研究将形态分级和密度分级与BRAIN 评分相结合，表4 和表5 分别展示了BRAIN 与形态分级相结合，以及BRAIN 与密度分级相结合的四分区评分效果。形态分级＜Ⅲ级为形态规则，≥Ⅲ级为不规则；
密度分级＜Ⅲ级为形态规则，≥Ⅲ级为不规则。随着BRAIN 评分区间的提高，两种组合的HE 占比都在同步上升，与实际临床诊断一致。
表4 BRAIN 评分和形态分级结合模式预测结果
表5 BRAIN 评分和密度分级结合模式预测结果
2.4 各评分模式的指标比较
BRAIN 评分与密度分级、形态分级相结合，在敏感度、特异性和AUC 指标上都好于单纯的BRAIN评分标准，且BRAIN 评分与形态分级相结合时，3项指标结果为最佳，见表6。3 种评分模式的ROC曲线见图2。
表6 各评分模式的指标比较
图2 各评分模式的ROC 曲线
SICH 是一种动态的过程，发病后在早期会有20%以上的患者出现严重的神经功能障碍，其中最一个主要原因就是早期的HE，目前平均发生率约为30%[12]，而其中相当大一部分的HE 有可预测性。在目前已知的大多数识别HE 风险的评分系统[8,9,11-13]中，计算机体层血管成像（computed tomography angiography，CTA）斑点征是HE 的最强预测因子[14]。但很多医院并不能全天候完成CTA 检查，且在起病初期尚未明确时，CTA 检查并非首选，使用存在局限性。
Wang等[8]提出的BRAIN 评分系统是一种操作简单且具有明确预测价值的评分系统。其中的包括基线脑出血量、复发性脑出血、抗凝药物的使用、出血破入脑室和发病至第1 次CT 的时间5 项参数。BRAIN 评分中有1 项重要的参数是复发性脑出血，Barras等[9]的一项研究显示，复发性脑出血每年的发病率约为2%，而本研究并无此类病例入组，考虑与入组样本量数量偏少有一定关系。
此外BRAIN 评分中无影像学相关指标，而目前已有诸多研究证实有些非增强CT 的影像学特征是HE 的独立危险因素[15]。Barras 提出的形态密度分级具有简单、便于操作及可靠等优点。基于此，本研究使用Barras 的血肿形态密度5 级分级量表联合BRAIN 评分，以期提升对HE 的预测效能。本研究数据表明，BRAIN＞10 分者，出现HE 的概率明显上升，而形态和密度分级也体现为Ⅲ级，即形态密度分级≥Ⅲ级，HE 的发生率也有明显上升。ROC 曲线分析表明，若将BRAIN 评分与形态分级结合后，在敏感度、特异性和AUC 指标上都好于其他模式，可见与单独BRAIN 评分相比，血肿形态密度分级与BRAIN 评分联合使用后，预测效能有一定的提升，可有效帮助临床医生预判患者的HE 的风险，并可积极地采取干预措施以降低HE 导致的神经功能障碍加重的风险。
但是，本研究也存在局限性，一般将HE 定义为血肿体积较前增加33%或增加超过6ml。此种方法已被以往的针对HE 的研究广泛采用，然而其可能存在一定程度的误差，因为多田公式的算法在体积偏小的情况下，由于扫面层面的不同可能会导致误差相对偏大，还有部分血肿形态不规则也可能导致血肿量计算出现误差，从而影响准确性，此外，本研究样本量仅为150 例，有待于通过扩大样本量进一步验证。综上所述，结合BRAIN 评分与密度形态分级是识别HE的有效方法，而且具有简单易操作的特点。
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