IER-SICH列线图是第一个开发并经过验证可以用于预测前循环急性LVO患者发病6小时内接受取栓手术后sICH的风险模型。

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【Ref：Cappellari M, et al. Stroke. 2019;50:00-00. DOI: 10.1161/STROKEAHA.118.023316.】

在过去的几年基于临床资料和放射学信息开发的预测模型评分被用于静脉溶栓（intravenous thrombolysis, IVT）后症状性脑出血(symptomatic intracerebral hemorrhage, sICH)的风险预测。最近基于意大利大型队列研究开发并被验证的STARTING-SICH（资料指标如下：收缩压、年龄、发病至IVT治疗时间、美国国立卫生研究院卒中量表（National Institutes of Health Stroke Scale score, NIHSS）评分、血糖、单用阿司匹林、阿司匹林联合氯吡格雷、口服抗凝药伴国际标准化比率≤1.7、当前梗塞征、高密度动脉征）列线图用于个体化预测单纯行IVT的卒中患者发生SICH的风险。

目前尚未设计出高效能的评分系统去预测取栓术后发生sICH的风险，但近期研究已确定了一些潜在术前及术后预测因素：高NIHSS评分、低ASPECT评分、较差侧支循环以及延迟和不成功的再通常常与取栓术后sICH相关。尽管符合IVT的患者与不符合IVT的患者临床内在特征不同但桥接治疗和直接取栓术的sICH风险似乎没有差异。

为开发可靠评分系统用于预测取栓术后sICH风险，来自意大利维罗纳综合大学医院卒中中心的Manuel Cappellari开发了一个列线图，用于预测桥接治疗的前循环大血管闭塞患者发生sICH风险，并通过直接取栓患者的队列研究来验证该预测模型，结果发表在2019年4月的《Stroke》上。

研究者收集了2011年1月至2016年12月期间入组IER（意大利急性卒中血管内治疗注册研究/Italian Registry of Endovascular Stroke Treatment in Acute Stroke）的接受血管内手术的所有LVO急性缺血性卒中患者的前瞻性数据并进行一项队列研究。IER是一项多中心、观察性、基于互联网登记注册研究。症状性脑出血定义为在24小时内伴NIHSS评分较基线增加≥4分的任何类型的脑出血或死亡。基于多元logistic模型，生成列线图。通过受试者工作特征曲线下面积验证其可靠性评价。结果显示44个中心的3714例IER患者中，1767例患者被纳入研究。表1中提供了接受桥接治疗（训练集；n=988）和直接取栓术（测试集；n=779）的患者的临床特征。

表1. 训练和测试队列的人口统计学及临床特征。

13项预测变量纳入logistic模型，通过训练组492例患者的完整资料生成IER-SICH列线图发现NIHSS评分、发病至手术结束时间、年龄、再通失败和侧支循环评分为预测sICH风险独立因素（图1）。

图1. 用于预测症状性脑出血(sICH)概率的IER-SICH列线图。NIHSS表示美国国立卫生研究院卒中量表评分；TICI表示脑梗死溶栓后血流分级

测试组因为资料缺失，侧支循环评分未纳入分析开发的第二个模型，结果显示NIHSS评分、发病至手术结束时间、年龄、再通失败和ASPECT评分为预测sICH风险独立因素。IER-SICH列线图的工作特征曲线下面积在训练子集(n=492)为0.778，预测准确率77.8%，在测试子集(n=399)工作特征曲线下面积为0.709。第二个模型的受试者工作特征曲线下面积在模拟子集(n=988)为0.733，预测准确率73.3%，在测试子集(n=779)工作特征曲线下面积为0.685。

最后，作者指出，IER-SICH列线图是第一个开发并经过验证可以用于预测前循环急性LVO患者发病6小时内接受取栓手术后sICH的风险模型。如果在配备相关软件的计算机或手持电子设备上使用，该模型可在临床实践中轻松快速的应用以早期鉴别sICH高风险病人并对其行术后强化管理。