學協會:神經指南:中國缺血性腦卒中風險評估量表使用專家共識·365醫學網

腦卒中發病率高、複發率高、致死致殘率高、疾病負擔重，已躍升為我國國民死因首位。在目前有效特異性治療手段相對缺乏的情況下，早期預防是減少腦卒中疾病負擔的最佳途徑。風險評估是識別腦卒中發生、複發的高危人群，明確預防重點的有效工具，對腦卒中一、二級預防具有重要意義。國內外已有了一些缺血性腦卒中發生及複發風險的評估工具，但面對多種工具臨床應該怎樣選用尚缺乏規範化的推薦意見。中華醫學會神經病學分會和腦血管病學組組織專家全面查閱國內外文獻、多次反覆討論後對常用風險評估工具的選擇達成共識性推薦意見如下，以便於臨床應用。

一、缺血性腦卒中一級預防風險評估量表

1. 改良的弗明漢卒中量表(Framingham Stroke Profile，表1)：弗明漢卒中量表是最早提出並得以廣泛應用的簡易卒中風險評估工具，由Wolf等於1991年首先在弗明漢研究中提出，研究人群主要為來自美國馬薩諸塞州弗明漢小鎮的居民，研究篩選出年齡、收縮壓、降壓治療、糖尿病史、吸煙、心血管病病史、心房顫動史及心電圖診斷的左心室肥厚等預測因子並賦予分值權重，建立了風險評分值與卒中發病率的數學模型，預測未來10年卒中發病風險。由於血壓水平受藥物治療的影響較大，D』Agostino等根據接受降壓治療前後收縮壓水平，對該風險積分規則進行調整後，建立了改良的弗明漢卒中量表，進一步提高了模型對卒中發病風險的預測能力。國內驗證顯示該量表能較好預測卒中發病風險[曲線下面積(AUC)：男性0.726；女性0.656]，但在一定程度上高估了研究人群的實際卒中發病率，同時由於量表中缺乏一些重要的卒中預測因素，可能存在一定局限性。國內學者也建立了一些基於國人數據的缺血性心腦血管疾病發病風險評估量表，但未獲廣泛應用。2011年美國卒中一級預防指南建議對每一例具有卒中危險因素暴露的個體使用風險評估量表(如改良的弗明漢卒中量表)進行卒中風險評估。

2. 彙集隊列方程(Pooled Cohort Equations，表2)：彙集隊列方程運用在線計算器或手機軟體(http://my.americanheart.org/cvriskcalculator)評估個體未來10年動脈粥樣硬化性心血管疾病(atherosclerotic cardiovascular disease，ASCVD)發生風險(致死性及非致死性心血管疾病及腦卒中)。彙集隊列方程的建模數據來源於美國心肺和血液研究所的多項大型隊列研究(ARIC研究、CARDIA研究、Framingham研究等)，模型包括性別、年齡、種族、總膽固醇、高密度脂蛋白、收縮壓、是否接受抗高血壓治療、糖尿病、吸煙等項目。結果顯示該模型能較好預測未來10年ASCVD的發生風險(AUC：男性0.713，女性0.818)。2014年美國卒中一級預防指南建議使用彙集隊列方程計算未來10年ASCVD發生風險，對風險超過10％的高危人群建議使用阿司匹林預防卒中的發生。2014年美國膽固醇治療指南推薦可使用該工具評估未來10年ASCVD發生風險，用於指導他汀治療的啟動時機及治療強度，如對不伴臨床ASCVD及糖尿病，且低密度脂蛋白膽固醇(LDL-C)在70-189mg/dl的40-75歲個體，當其10年ASCVD風險≥7.5％時可考慮啟動中高強度他汀治療，而對年齡40-75歲不伴臨床ASCVD且LDL-C在70-189mg/dl的糖尿病患者，當其10年ASCVD風險≥7.5％時應啟動高強度他汀治療，否則，應啟動中等強度他汀治療。彙集隊列風險評估方程自發表至今也存在一定爭議，部分外部人群驗證顯示該風險評估模型可能會高估ASCVD風險。

3. 卒中風險計算器(Stroke Risk ometer)：卒中風險計算器由紐西蘭AUT大學的學者於2014年提出(http：//www.world-stroke.org/education/stroke-riskometer)，可利用手機軟體進行操作，用於預測20歲以上人群的5年及10年卒中發生風險，同時兼具卒中教育功能。該模型的預測因子包括年齡、性別、收縮壓、降壓治療、糖尿病、心血管病史、吸煙史、心房纖顫、左室肥大、卒中或心臟病家族史、飲酒史、壓力、低體力活動、腰臀比、非白種人、飲食、認知障礙或痴呆、記憶力下降、腦外傷史、體重指數、腰圍等。該模型驗證人群包含9501名社區健康人群(來自紐西蘭、俄羅斯、荷蘭三國)，累積隨訪80308人年，共有752例卒中事件發生，結果顯示卒中風險計算器能較好預測未來5年卒中發病風險(AUC：男性0.74；女性0.715)。目前基於智能手機APP的針對該評估工具的驗證正在全球範圍內進行，國內研究者也參與其中，將進一步評估其應用價值並加以完善。

4. 心房顫動患者缺血性卒中發生風險與抗凝出血風險評估量表：CHADS2量表(表3)是目前應用最為廣泛的預測非瓣膜性心房顫動患者發生缺血性卒中風險的評分量表。CHADS2量表由Gage等於2001年對美國心房顫動研究(Atrial Fibrillation Investigators，AFI)評分系統和卒中預防及心房顫動研究(Stroke Prevention in Atrial Fibrillation，SPAF)評分系統進行結合併改良後提出，該評分的預測價值在多個人群中得到驗證。2006年美國心臟病學會/美國心臟協會/歐洲心臟病學會(ACC/AHA/ESC)心房顫動指南及2011年美國心臟病學會基金會/美國心臟學會/美國心律學會(ACCF/AHA/HRS)心房顫動指南等建議使用CHADS2量表評分對非瓣膜性心房顫動患者的卒中風險進行分層，其中0分為低危組，可給予阿司匹林治療或不治療；1分為中危組，建議給予1種口服抗凝劑或阿司匹林治療；2分以上為高危組，建議給予抗凝治療。

2010年Lip等通過對歐洲心臟調查中心1089例心房顫動患者的研究對CHADS2量表進行改進，推出了CHA2DS2-VASc量表(表4)。該量表預測卒中風險與CHADS2量表相比並無太大優勢，但Olesen等及Van Staa等分別在英國及丹麥的心房顫動患者中對該量表進行驗證，並證實CHA2DS2-VASc量表更易於識別真正低危的心房顫動患者。2014年美國AHA/ACC/HRS心房顫動患者管理指南推薦應用CHA2DS2-VASc量表評分代替CHADS2量表評分用於估計非瓣膜性心房顫動患者的卒中危險，0分為低危組，可不給予抗栓治療；1分為中危組，可不抗栓或使用1種口服抗凝劑或阿司匹林治療；2分以上為高危組，推薦使用口服抗凝劑治療。

CHADS2量表簡單易行，可操作性強，能夠篩選出需要抗凝治療的對象，CHA2DS2-VASc量表則有利於篩選出真正低危的、不需要抗凝治療的心房顫動患者。但由於CHA2DS2-VASc量表臨床操作較CHADS2量表複雜，在一定程度上限制了其應用。

HAS-BLED量表為預測接受抗凝治療心房顫動患者出血風險的量表(表5)。於2010年在歐洲心臟調查資料庫基礎上提出，研究發現隨著HAS-BLED量表評分的增高，心房顫動抗凝患者的年出血率逐漸增加。當HAS-BLED量表評分≥3時提示出血風險較高，但不應將其視為抗凝治療禁忌證。該評分在不同的國家及人群中得到驗證。2010年歐洲心房顫動患者治療指南及2014年美國AHA/ACC/HRS心房顫動患者管理指南均推薦使用該評分評估抗凝治療患者的出血風險。2010年Pisters等在提出HAS-BLED量表時，還提出CHADS2和HAS-BLED量表聯用可更好地指導心房顫動患者卒中風險分層及抗凝藥物應用，對於CHADS2量表評分≥2的使用口服抗凝葯的心房顫動患者，當HAS-BLED量表評分＞CHADS2量表評分時，風險大於獲益。如何更好地將CHADS2、CHA2DS2-VASc量表評分及HAS-BLED量表評分結合，以更加準確地評估患者的獲益與出血風險，需要進一步的臨床研究解決。

專家共識：(1)建議選擇改良的弗明漢卒中量表、彙集隊列方程、卒中風險計算器等任一種工具進行腦卒中發生風險的評估。(2)推薦非瓣膜性心房顫動患者應用CHADS2或CHA2DS2-VASc量表評估缺血性卒中發生風險。CHA2DS2-VASc量表較CHADS2量表更有利於識別真正低危患者。(3)推薦使用HAS-BLED量表評估心房顫動患者抗凝治療的出血風險。(4)應進一步建立和完善適合國人的缺血性腦卒中一級預防風險評估工具。

二、缺血性腦卒中及短暫性腦缺血發作(transient ischemic attack，TIA)二級預防風險評估量表

缺血性腦卒中及TIA後卒中複發風險高，早期識別高危患者有助於儘早開展卒中二級預防。常用的複發風險評估工具包括ABCD評分系統(表6)、Essen量表(Essen Stroke Risk Score，表7)和卒中預測工具-II(Stroke Prognostic Instrument II，SPI-II，表8)。

1. ABCD評分系統：2005年Rothwell等在OSCP(Oxfordshire Community Stroke Project)研究(納入209例疑似或者確診的TIA患者)中提出總分為6分的ABCD評分系統以預測TIA後7d內卒中的風險。2007年Johnston等在4809例TIA患者中對ABCD評分系統進行了驗證，並將糖尿病史加入ABCD評分系統中，提出ABCD2評分法，與ABCD評分系統相比(AUC 0.62)，ABCD2評分法具有更高的預測價值(AUC 0.83)，並在此後多項研究中得以進一步驗證。2010年Merwick等使用歐洲和北美的多中心資料庫(共3886例患者，其中2654例推論人群，1232例驗證人群)，在ABCD2評分法基礎上增加了TIA病史，提出ABCD3評分法，較ABCD2評分法的預測價值提高。2013年在中國人群(321例TIA患者)的驗證也顯示類似結論。此後Merwick等在ABCD3評分法基礎上又加入同側頸動脈狹窄≥50％和DWI上出現高信號，提出了ABCD3-I評分法，進一步提高了TIA後早期腦卒中風險預測的準確性。2013年在239例中國TIA患者中的驗證研究顯示ABCD3-I評分法(AUC 0.825)的預測價值優於ABCD2評分法(AUC 0.694，P＜0．001)，適用於中國TIA人群的風險評估，但該評分法對影像要求較高，更適用於院內神經專科醫師對TIA患者的危險分層。

2. Essen量表：Essen量表是一個簡便、易於臨床操作的9分量表，該量表來源於氯吡格雷與阿司匹林對比用於缺血事件高危患者的國際多中心隨機雙盲試驗(CAPRIE研究，1996年)。CAPRIE研究入組19185例動脈粥樣硬化疾病患者(包括缺血性卒中、心肌梗死和癥狀性周圍動脈疾病)，平均隨訪1.91年，亞組分析提示，隨著Essen量表評分增高，卒中複發風險增加，Essen量表評分≥3分的患者，年卒中複發風險＞4％，氯吡格雷效果優於阿司匹林。國內的驗證研究(納入11384例急性缺血性卒中或TIA患者)顯示Essen量表預測卒中複發的AUC為0.59(95％ CI 0.58-0.60)。一項系統評價納入11個關於Essen量表的研究結果顯示其預測卒中複發的AUC為0.60(95％ CI 0.59-0.62)。

3. SPI-II量表：Keman等在1991年提出了SPI-Ⅱ用以評估卒中患者的長期複發風險。該預測工具的危險因素包括：年齡＞65歲、糖尿病、重度高血壓、本次事件為卒中而非TIA、冠心病。2000年Kernan等在原SPI-I量表的基礎上調整了各危險因素的賦分權重並增加充血性心力衰竭及腦卒中病史兩個危險因素，提出了SPI-II量表，結果顯示隨訪2年時卒中複發或死亡的風險隨評分的增高而增加，AUC值為0.63(95％CI 0.62-0.65)。國內的驗證研究顯示SPI-II量表預測卒中複發的AUC值為0.59(95％CI 0.58-0.61)。一項納入10個關於SPI-II量表相關研究的系統評價顯示其預測卒中複發的AUC值為0.62(95％CI 0.60-0.64)，與Essen量表預測作用相近，二者對缺血性卒中複發風險的預測作用有限。

專家共識：(1)推薦使用ABCD2評分法或ABCD3-I評分法對TIA患者進行卒中風險評估；由於較高的影像要求，ABCD3-I評分法更適用於院內神經專科醫師對TIA患者的危險分層。(2)推薦臨床應用Essen量表或SPI-II量表評估缺血性卒中患者長期複發風險，但二者的預測作用有限。(3)應進一步建立和完善適合國人的缺血性腦卒中/TIA二級預防風險評估量表。

共識制定專家委員會成員

（按姓氏拼音順序排列）

陳海波(北京醫院)、陳生弟(上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院)、崔麗英(中國醫學科學院北京協和醫院)、董強(復旦大學附屬華山醫院)、樊東升(北京大學第三醫院)、高山(中國醫學科學院北京協和醫院)、龔濤(北京醫院)、郭力(河北醫科大學第二醫院)、郭毅(暨南大學附屬第二醫院)、韓釗(溫州醫科大學附屬第二醫院)、賀茂林(首都醫科大學附屬北京世紀壇醫院)、何志義(中國醫科大學附屬第一醫院)、洪震(復旦大學附屬華山醫院)、胡波(華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院)、黃如訓(中山大學附屬第一醫院)、黃一寧(北京大學第一醫院)、賈建平(首都醫科大學宣武醫院)、李繼梅(首都醫科大學附屬友誼醫院)、李新(天津醫科大學第二醫院)、李正儀(西安交通大學第一附屬醫院)、劉鳴(四川大學華西醫院)、劉新峰(南京軍區南京總醫院)、劉運海(中南大學湘雅醫院)、呂傳真(復旦大學附屬華山醫院)、陸正齊(中山大學附屬第三醫院)、彭斌(中國醫學科學院北京協和醫院)、蒲傳強(解放軍總醫院)、秦超(廣西醫科大學第一附屬醫院)、饒明俐(吉林大學第一醫院)、宿英英(首都醫科大學宣武醫院)、施福東(天津醫科大學總醫院)、宋水江(浙江大學醫學院附屬第二醫院)、田成林(解放軍總醫院)、汪謀岳(中華神經科雜誌編輯部)、汪聽(復旦大學附屬中山醫院)、王檸(福建醫科大學附屬第一醫院)、王偉(華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院)、王文志(北京市神經外科研究所)、王擁軍(首都醫科大學附屬北京天壇醫院)、吳鋼(福建醫科大學附屬第一醫院)、武劍(北京清華長庚醫院)、吳江(吉林大學第一醫院)、吳世政(青海省人民醫院)、肖波(中南大學湘雅醫院)、謝鵬(重慶醫科大學附屬第一醫院)、徐安定(暨南大學附屬第一醫院)、徐恩(廣州醫科大學附屬第二醫院)、徐運(南京鼓樓醫院)、焉傳祝(山東大學齊魯醫院)、楊弋(吉林大學第一醫院)、曾進勝(中山大學附屬第一醫院)、張黎明(哈爾濱醫科大學附屬第一醫院)、張蘇明(華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院)、張通(中國康復研究中心)、張微微(北京軍區總醫院)、張祥建(河北醫科大學第二醫院)、趙鋼(西京醫院)、趙性泉(首都醫科大學附屬北京天壇醫院)、周華東(第三軍醫大學大坪醫院)、周盛年(山東大學齊魯醫院)、朱遂強(華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院)、朱榆紅(昆明醫科大學第二附屬醫院)

2016-9-14 10:50:56 訪問數：252