Pneumonia nach einem Schlaganfall, Lungenentzündung nach stroke.

Pneumonia nach einem Schlaganfall, Lungenentzündung nach stroke.

Pneumonia nach einem Schlaganfall, Lungenentzündung nach stroke.

  1. Ruijun Ji. MD, PhD;
  2. Haipeng Shen. PhD;
  3. Yuesong Pan. PhD;
  4. Wanliang Du. MD, PhD;
  5. Penglian Wang. MD, PhD;
  6. Gaifen Liu. MD, PhD;
  7. Yilong Wang. MD, PhD;
  8. Hao Li. PhD;
  9. Xingquan Zhao. MD, PhD;
  10. Yongjun Wang. MD;
  11. im Namen der Stroke Registry Ermittler China National
  1. Vom Tiantan Comprehensive Stroke Center, Tiantan Hospital, Capital Medical University, Beijing, China (R. J. Y.P. W. D. P. W. G. L. Yilong Wang, H. L. X.Z. Yongjun Wang); China National Clinical Research Center für neurologische Krankheiten, Beijing, China (R. J. Y.P. W. D. P. W. G. L. Yilong Wang, H. L. X.Z. Yongjun Wang); und Institut für Statistik und Operations Research, University of North Carolina, Chapel Hill (H. S.).

Abstrakt

Hintergrund und zweck- Wir wollten ein Risiko-Score (Hirnblutung assoziierte Pneumonie-Score, ICH-APS) für die Vorhersage im Krankenhaus erworbenen Schlaganfall-assoziierten Pneumonie (SAP) nach ICH zu entwickeln.

Methoden- Der ICH-APS wurde auf der Grundlage der China National Stroke Registry (CNSR) entwickelt, bei dem in Frage kommenden Patienten zufällig in Ableitung geteilt wurden (60%) und Validierung (40%) Kohorten. Variablen routinemäßig bei der Präsentation gesammelt wurden für die Vorhersage von SAP nach ICH verwendet. Zur Prüfung der Mehrwert von Hämatomen Volumen messen, wir separat zwei Modelle mit entwickelt (ICH-APS-B) und ohne (ICH-APS-A) Hämatom Volumen enthalten. Multivariable logistische Regression wurde durchgeführt, um unabhängige Prädiktoren identifizieren. Die Fläche unter der ROC-Kennlinie (AUROC), Hosmer-Lemeshow-of-Fit-Test und integrierte Diskiminationsindex wurden verwendet, Modell Diskriminierung zu beurteilen, Kalibrierung und Umklassifizierung sind.

Ergebnisse- Der SAP betrug 16,4% und 17,7% in der Gesamt Ableitung (n = 2998) und Validierung (n = 2000) Kohorten sind. Ein 23-Punkt-ICH-APS-A wurde auf eine Reihe von Prädiktoren entwickelt basiert und zeigte eine gute Unterscheidung in der Gesamt Ableitung (AUROC, 0,75; 95% Konfidenzintervall 0,72 bis 0,77) und Validierung (AUROC, 0,76; 95% Konfidenzintervall , 0,71-0,79) Kohorten. Der ICH-APS-A war empfindlicher für Patienten mit Dauer des Aufenthaltes gt; 48 Stunden (AUROC, 0,78; 95% Konfidenzintervall 0,75-0,81) als diejenigen mit der Länge des Aufenthalts lt; 48 Stunden (AUROC, 0,64; 95% Konfidenzintervall 0,55 bis 0,73). Der ICH-APS-A wurde gut kalibriert (Hosmer-Lemeshow-Test) bei der Ableitung (P = 0,20) und Validierung (P = 0,66) Kohorten. Ebenso ein 26-Punkt-ICH-APS-B hergestellt wurde. Der ICH-APS-A und ICH-APS-B unterschieden sich nicht signifikant in Diskriminierung und Neueinstufung für SAP nach ICH.

Schlussfolgerung- Der ICH-APSs gelten Risiko-Scores für die Vorhersage von SAP nach ICH, vor allem für Patienten mit Dauer des Aufenthaltes gt; von 48 Stunden.

Einführung

Spontane Hirnblutung (ICH) entfallen 10% bis 15% aller Schlaganfälle und ist eine der führenden Ursachen von Schlaganfall-Mortalität und Morbidität weltweit. Patienten mit ICH sind in der Regel die Gefahr der Entwicklung Schlaganfall-assoziierten Pneumonie (SAP) während der akuten Krankenhausaufenthalt. Der Nachweis hat sich gezeigt, dass SAP erhöht nicht nur die Dauer des Krankenhausaufenthaltes (LOS) und medizinische Kosten 1, 2, sondern ist auch ein wichtiger Risikofaktor für Mortalität und Morbidität nach akutem Schlaganfall. 3, 4

Mehrere Risikofaktoren für SAP wurden, wie höheres Alter identifiziert, von 4 — 12 männlichen Geschlechts, 5, 6, 10, 11, 13 Strom Rauchen, 12 Diabetes mellitus, 6 Hypertonie, 14 Vorhofflimmern, 7, 10, 12 kongestiven Herz Versagen, 7, 12, 13, 15 chronisch obstruktiver Lungenerkrankung, 8, 12 — 14 bereits existierenden Abhängigkeit, 8, 12, 13, 16 Schlaganfall Schwere, 5, 6, 8, 12, 17, 18 Dysphagie, 8 bis 12, 14 , 18-20 und Blutzucker. Inzwischen 12, basierend auf diesen Risikofaktoren, einige Risikomodelle wurden für SAP nach einem akuten ischämischen Schlaganfall entwickelt. 8. — 12. Derzeit ist keine gültige Punktesystem, das für die Vorhersage von SAP nach ICH in der klinischen Routine oder klinische Studie zur Verfügung. Wir vermuten, dass es vielleicht einige gemeinsame Gründe für die Entwicklung einer Lungenentzündung nach einem akuten ischämischen Schlaganfall und ICH, und die Prädiktoren für SAP sein nach einem akuten ischämischen Schlaganfall auch nützlich sein könnte SAP nach ICH für die Vorhersage. Für die klinische Praxis eine effektive Risikoschichtung und Prognosemodell für SAP nach ICH wäre hilfreich, gefährdete Patienten zu identifizieren, relevante medizinische Mittel bereitstellen und implementieren maßgeschneiderte Präventionsstrategien. Darüber hinaus ist für die klinische Studie, könnte es in nicht-randomisierten Studien verwendet werden Variation zur Steuerung für Case-Mix und in kontrollierten Studien als Auswahlkriterium.

In der Studie wollten wir ein Risiko-Score (ICH-assoziierte Pneumonie-Score, ICH-APS) zu entwickeln SAP nach ICH mit routinemäßig erhobenen Variablen bei der Präsentation zu prognostizieren. Als Ergebnis der Tatsache, dass Hämatom Volumen ist ein wichtiger prognostischer Indikator nach ICH, 21, 22 wir separat 2 Modelle mit entwickelt (ICH-APS-B) und ohne (ICH-APS-A) Hämatomvolumens den Mehrwert zu testen Hämatom Volumen zu messen.

Methoden

Studienteilnehmer

Datenerfassung und Variablendefinition

Im CNSR Netzwerk wurde ein standardisiertes Berichtsformular für die Datensammlung verwendet. Die entsprechenden Daten wurden aus den Krankenakten von ausgebildetem Forschungskoordinatoren extrahiert. Die Daten von jedem Berichtsformular wurden manuell auf Vollständigkeit, korrekte Kodierung überprüft, und die ordnungsgemäße Anwendung des diagnostischen Algorithmus von einem Forschungsspezialisten von einem unabhängigen Vertragsforschungsorganisation. Für die Studie wurden die folgenden Kandidaten-Variablen untersucht: (1) Demographische Daten (Alter und Geschlecht); (2) Schlaganfall Risikofaktoren: Bluthochdruck (Hypertonie in der Anamnese oder antihypertensive Medikation), Diabetes mellitus (Geschichte des Diabetes mellitus oder Antidiabetika Verwendung), Dyslipidämie (Geschichte von Dyslipidämie oder lipidsenkende Medikation), Vorhofflimmern (Geschichte von Vorhof Flimmern oder Dokumentation von Vorhofflimmern bei der Aufnahme), koronare Herzkrankheit, Schlaganfall / transitorische ischämische Attacke, aktuelle Rauchen, und die überschüssige Alkoholkonsum (≥2 Standard-Alkoholgetränk pro Tag); (3) bereits existierenden Komorbiditäten: Herzinsuffizienz, Herzklappenerkrankungen, periphere arterielle Verschlusskrankheit, chronisch-obstruktive Lungenerkrankung, Leberzirrhose, Magengeschwür oder früheren Magen-Darm-Blutungen, Nierenversagen, Arthritis, Alzheimer-Krankheit / Demenz und Krebs; (4) Vorhub Abhängigkeit (modifizierte Rankin-Skala ≥3); (5) preadmission Antikoagulation mit Warfarin; (6) Eintritt Glasgow Coma Scale-Score; (7) die Zulassung National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) Partitur; (8) die Zulassung Symptom der Dysphagie; (9) die Zulassung des systolischen und diastolischen Blutdruck (mm Hg); (10) Hämatom Lage (infratentoriell oder supratentoriellen ICH); (11) intraventrikuläre Verlängerung (mit oder ohne Verlängerungs intraventrikulärer); (12) die Zulassung Blutzucker (mmol / l); und (13) LOS (Tage).

Der SAP nach ICH wurde vom behandelnden Arzt diagnostizierte nach den Kriterien des US Center for Disease Control and Prevention für im Krankenhaus erworbene Lungenentzündung, 25 auf der Grundlage von klinischen und Laborindizes Infektion der Atemwege (zB Fieber, Husten, auscultatory Atem knistert , neue eitrigen Auswurf, oder positive Sputum Kultur) und durch typische Brust Röntgenbefunde unterstützt. Nur im Krankenhaus erworbene Lungenentzündung wurde dokumentiert und Lungenentzündung, die vor aufgetreten Schlaganfall wurde nicht berücksichtigt. Die Daten über die Entwicklung von SAP nach ICH wurden prospektiv gesammelt.

Statistische Analyse

Das primäre Ziel der Studie war es, ein Risiko-Score zu entwickeln SAP nach ICH mit routinemäßig erhobenen Variablen bei der Präsentation zu prognostizieren. Wir wählten keine Variablen enthalten bezogen auf Management im Krankenhaus und diejenigen, die nicht routinemßig gesammelt, wie beispielsweise mechanische Beatmung, 19, 26 prophylaktische Verwendung von Säure-unterdrückende Medikamente, 27, 28 und Schlucktest, 8, 29, trotz der Tatsache, daß diese Faktoren könnte Einfluss auf die Entwicklung von SAP nach ICH. Dieses Modell sagt daher das erwartete Risiko von SAP nach ICH bei der Präsentation.

In der Studie wurden die in Frage kommenden Patienten zufällig in Ableitung geteilt (60%) und Validierung (40%) Kohorten. Die Ableitung Kohorte wurde verwendet, um unabhängige Prädiktoren identifizieren und Scoring-System des ICH-APSs, und die Validierung Kohorte wurde verwendet, entwickeln die etablierte Punktzahl zu überprüfen. In univariable Analyse, χ 2-Test, unabhängige Proben t Test und Mann-Whitney-Test wurden entsprechend verwendet. Multivariable logistische Regression wurde durchgeführt, um unabhängige Prädiktoren für SAP nach ICH bei der Ableitung Kohorte bestimmen. Candidate Variablen waren die mit biologisch plausible Verbindung zu SAP auf Basis der Vorveröffentlichung und die mit SAP verbunden sind in univariable Analyse (P lt; 0,1). Auf multivariablen Analyse wurde schrittweise rückwärts Schätzung verwendet nonsignificant Variablen aus dem Modell zu entfernen. Um Kollinearität zwischen den Kovariablen des endgültigen Mehrgrößen Modell zu testen, die Toleranz und die Varianz Inflation Faktor jeder Kovariate wurden berechnet. Die β-Koeffizienten aus dem endgültigen Modell wurden verwendet, Scoring-System des ICH-APS zu erzeugen, wie in früheren Studie. 30 Die resultierende ICH-APSs wurden dann durch die Bewertung Modell Diskriminierung und Kalibrierung 31 in der Validierungskohorte validiert. Diskriminierung wurde durch Berechnung der Fläche unter der receiver operating Kennlinie (AUROC) bewertet. Sensitivität, Spezifität, positiver prädiktiver Wert und negativer prädiktiver Wert des Modells wurden bei maximaler Youden-Index berechnet. Die Kalibrierung wurde durch die Durchführung der Hosmer-Lemeshow-of-Fit-Test beurteilt und wurde in der Handlung der beobachteten im Vergleich zu vorhergesagt SAP-Risiko nach 10 Dezil der prognostizierten Risiko graphisch dargestellt.

Da Hämatom Volumen nicht als Teil der Routine der klinischen Praxis dokumentiert wurde, war es nicht in das Gesamtmodell (ICH-APS-A) enthalten. Um den Mehrwert von Hämatomen Volumen Maßnahme zu testen, entwickelten wir separat ein Modell (ICH-APS-B) in der Untergruppe von Patienten, bei denen Hämatom Volumen (gemessen mit ABC / 2, wobei A der größte Durchmesser auf der größten Blutung in Scheiben schneiden, B ist der Durchmesser, die senkrecht zu A, und C die ungefähre Anzahl der axialen Schichten mit der Schichtdicke multipliziert Hämorrhagie) 32 dokumentiert wurde, um die gleichen oben beschriebenen Ansätze verwendet. Die Unterscheidung der zwei Modelle wurde mit der Prüfung von DeLong et al verglichen. 33 Darüber hinaus haben wir den integrierten Diskiminationsindex zu messen, wie das Modell einschließlich Hämatom Volumen-Patienten im Vergleich mit dem Modell ohne Hämatom Volumen umklassifiziert. Der integrierte Diskiminationsindex kann als (EY ausgedrückt werden1 -ey0 ) — (EX1 -EX0 ), Wobei EY1 und EY0 die mittlere erwartet vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten von SAP bei Menschen, die hatten oder haben nicht in Modell Y (in diesem Fall das Modell, das Hämatom Volumen inklusive) und EX0 und EX1 sind die Mittel bei Menschen vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten von SAP erwartet, die in Modell X hatte oder hatte nicht (in diesem Fall das Modell, das nicht Hämatom Volumen enthalten waren). 34

Alle Tests wurden 2-tailed und statistische Signifikanz wurde bei α Wert von 0,05 ermittelt. Die statistische Analyse wurde unter Verwendung von SAS 9.1 (SAS Institute, Cary, NC) durchgeführt, SPSS 17.0 (SPSS Inc., Chicago, IL) und Medcalc Software 12.3 (MedCalc, Ostende, Belgien).

Ergebnisse

Patientencharakteristika

Die Entwicklung des ICH-APS-A

Die univariable Analyse für mögliche Prädiktoren für SAP nach ICH bei der Ableitung Kohorte (n = 2998) ist in der Online-only Data Supplement und die multivariable Prädiktoren sind in Tabelle 2 aufgeführt Alter in Tabelle IV gezeigt (P lt; 0,001), Strom Rauchen (P = 0,007), überschüssige Alkoholkonsum (P = 0.005), chronisch-obstruktive Lungenerkrankung (P lt; 0,001), Vorhub Abhängigkeit (P = 0,001), Eintritt Glasgow Coma Scale-Score (P = 0,02), Eintritt National Institutes of Stroke Scale-Score Gesundheit (P lt; 0,001), Dysphagie (P lt; 0,001), ICH Lage (P = 0,02) und intraventrikuläre Verlängerung (P = 0,02) wurden als Prädiktoren für SAP nach ICH identifiziert. Die Toleranz von Kovariaten in das endgültige Modell lag im Bereich zwischen 0,61 und 0,99; die mittlere Varianz Inflationsfaktor betrug 1,16 (Bereich: 1,02 bis 1,96).

Zur Ableitung wurde einen Integer-Wert für jeden Prädiktor, der β-Koeffizient des aktuellen Rauchen als Referenz verwendet wird, und der Wert wurde auf die nächste ganze Zahl gerundet (verschiedene Modelle wurden unter Verwendung von β-Koeffizienten anderer Prädiktoren als Referenz festgelegt, und die Diskriminierung dieser Modelle war Ähnliche [Daten nicht gezeigt]). Das Scoring-System des ICH-APS-A ist in Abbildung 1 Der Median ICH-APS-A Stand 4 gezeigt (Bereich 0-20) bei der Ableitung Kohorte. Die Risikokategorien wurden in 4-Punkt-Schritten zugewiesen, und die Größe des ICH-APS-A hatte prognostische Bedeutung (Abbildung 2).

Hirnblutung assoziierte Pneumonie-Score (ICH-APS). COPD zeigt an chronisch obstruktiver Lungenerkrankung; GCS, Glasgow Coma Scale; ICH, Hirnblutung; mRS, modifizierte Rankin-Skala; und NIHSS, National Institutes of Health Stroke Scale.

Anteil der Schlaganfall-assoziierten Pneumonie (SAP) nach Hirnblutung (ICH) nach der ICH-assoziierten Pneumonie-Score (APS) ohne Hämatom Volumen (ICH-APS-A) und ICH-APS mit Hämatom Volumen (ICH-APS-B) . Die Abbildung zeigte Anteil von SAP nach ICH gemäß der ICH-APS-A und ICH-APS-B. Das potenzielle Risiko von SAP nach ICH stetig mit höheren ICH-APS-A (EIN ) Und ICH-APS-B (B ). Die Fehlerbalken zeigt an 95% Konfidenzintervall für den Anteil von SAP nach ICH in jeder Risikokategorie.

Die Leistung (AUROC) des ICH-APS-A in der Gesamt Ableitung und Validierung Kohorten betrug 0,75 (95% Konfidenzintervall [CI], 0,72-0,77) und 0,76 (95% CI, 0,71-0,79) sind. Interessanterweise zeigte die ICH-APS-A viel besser Diskriminierung für Patienten mit LOS gt; 48 Stunden (AUROC, 0,78; 95% CI, 0,75-0,81) als die Patienten mit LOS lt; 48 Stunden (AUROC, 0,64; 95% CI, 0,55 bis 0,73; Tabelle 3). Der Hosmer-Lemeshow Test war nicht signifikant in der Gesamt Ableitung (P = 0,20) und Validierung (P = 0,66) Kohorten. Der vorhergesagte und beobachtete Risiko von SAP nach ICH war in enger Abstimmung nach 10 Dezil der prognostizierten Risiko in der Gesamt Ableitung und Validierung Kohorten (Abbildung II in der Online-only Data Supplement). Ähnlich gute Kalibrierung wurde bei Patienten mit LOS gesehen gt; 48 Stunden (Abbildung III in der Online-only Data Supplement).

Sensitivitätsanalyse durch Länge des Krankenhausaufenthaltes

Die Entwicklung des ICH-APS-B

Klinische Charakteristika der Studienpopulation für die Entwicklung des ICH-APS-B sind in Tabelle III in der Online-only Data Supplement gezeigt. Die Multivariablen-Prädiktoren für SAP nach ICH sind in Tabelle 2 und das Scoring-System von ICH-APS-B aufgeführt ist in Abbildung 1 Der Median ICH-APS-B betrug 4 (Bereich 0-20) bei der Ableitung Kohorte gezeigt ( n = 2507). Die Leistung (AUROC) des ICH-APS-B in der Gesamt Ableitung und Validierung Kohorten betrug 0,74 (95% CI, 0,71-0,76) und 0,73 (95% CI, 0,70-0,76) sind. Ebenso wurde die ICH-APS-B empfindlicher für Patienten mit LOS gt; 48 Stunden (Tabelle 3). Der Hosmer-Lemeshow Test war nicht signifikant in der Gesamt Ableitung (P = 0,10) und Validierung (P = 0,17) Kohorten. Der vorhergesagte und beobachtete Risiko von SAP nach ICH war in enger Abstimmung nach 10 Dezil der prognostizierten Risiko (Abbildung II in der Online-only Data Supplement). Ähnlich gute Kalibrierung wurde bei Patienten mit LOS gesehen gt; 48 Stunden (Abbildung III in der Online-only Data Supplement).

Vergleich der ICH-APS-A und ICH-APS-B

Diskriminierung des ICH-APS-A und ICH-APS-B für SAP nach ICH ist in der Online-only Data Supplement in Tabelle V gezeigt. Der Unterschied in der Unterscheidung zwischen ICH-APS-A und ICH-APS-B war statistisch nicht signifikant in der Ableitung (n = 2507), Validierung (n = 1708) und insgesamt (n = 4215) Kohorten verwendet ICH-APS entwickeln -B. Zwei Modelle hatten ähnliche maximale Youden Index und die damit verbundenen positiven prädiktiven Wert und negativer prädiktiver Wert (Tabelle V in der Online-only Data Supplement). Der integrierte Diskiminationsindex zum Vergleich der ICH-APS-A und ICH-APS-B war 0,0365 (P = 0,46).

Diskussion

In der Studie entwickelten wir ein Risiko-Score SAP nach ICH für die Vorhersage. Wir entwickelten separat 2 Modelle (mit und ohne Hämatom Volumen), bezogen auf die Menge der Prädiktoren für SAP nach ICH. Beide Modelle zeigten eine gute Diskriminierung und Kalibrierung in der Gesamt Ableitung und Validierung Kohorten. Inzwischen zeigten beide Modelle empfindlicher für Patienten mit LOS sein gt; von 48 Stunden. Zwei Modelle waren nicht signifikant unterschiedlich in Diskriminierung und Neueinstufung für SAP nach ICH.

Mehrere Risikofaktoren für SAP wurden, vor allem im Rahmen des akuten ischämischen Schlaganfalls identifiziert. In Übereinstimmung mit diesen Studien konnten wir bestätigen, dass nach ICH SAP signifikant mit höherem Alter, aktuelle Rauchen, chronische obstruktive Lungenerkrankung, Vorhub Abhängigkeit, Eintritt Glasgow Coma Scale-Score, National Institutes of Health Stroke Scale-Score, und Dysphagie assoziiert war. Des Weiteren fanden wir, dass überschüssige Alkoholkonsum, infratentoriell ICH, Hämatom Volumen und intraventrikuläre Verlängerung mit einem erhöhten Risiko von SAP nach dem ICH verbunden waren. Erhebliche früheren Studien haben die schädliche Wirkung von Alkoholmissbrauch auf dem Host Immunsystem detailliert, wie es in einer höheren Inzidenz und Schwere der Infektion führen würde. 35, 36 Obwohl infratentoriell ICH, Hämatome Volumen und intraventrikuläre Erweiterung wurden nach ICH für schlechte Ergebnis Risikofaktoren erwiesen, 21, 22 die zugrunde liegenden molekularen Mechanismen für ein erhöhtes Risiko von SAP nach ICH-Entwicklung müssen weiter untersucht werden.

Für eine klinische Bewertungsskala wirksam zu werden und weit verbreitet ist, muss es zuverlässig, genau und praktikabel sein. Für Zuverlässigkeit wurden die ICH-APSs basierend auf einer großen ICH Kohorte entwickelt, die konsekutive Patienten eingeschlossen, die außerhalb klinischer Studien waren und mehr reflektierende der realen Welt der klinischen Praxis. Für Richtigkeit, wurden die ICH-APSs bewiesen sowohl in Risikoabschätzung und das Ergebnis Vorhersage bei der Ableitung und Validierung Kohorten genau zu sein, vor allem für Patienten mit LOS gt; von 48 Stunden. Für Praktikabilität bestehen die ICH-APSs von Faktoren, die bei der Präsentation leicht verfügbar sind. Darüber hinaus kann durch eine einfache Score könnte der ICH-APS leicht in der klinischen Praxis oder klinischen Studien angewendet werden, um Patienten zu entwickeln SAP nach ICH basierend auf dem potentiellen Risiko für stratifizieren.

Interessanterweise sowohl ICH-APS-A und ICH-APS-B zeigte weniger empfindlich für Patienten mit LOS lt; von 48 Stunden. Die Zulassung neurologisches Defizit von Patienten mit LOS lt; 48 Stunden war viel schwerer als die der Patienten mit LOS gt; von 48 Stunden. früheren Studien Basierend auf, 5, 6, 8, 12, 17, 18 Patienten mit schweren neurologischen Defizit würde haben ein höheres Risiko SAP nach einem Schlaganfall zu entwickeln. Jedoch der Anteil an SAP nach ICH bei Patienten mit LOS lt; 48 Stunden (12,8%) war signifikant niedriger als die von Patienten mit LOS gt; 48 Stunden (17,2%). Inzwischen haben wir festgestellt, dass Patienten mit LOS lt; 48 Stunden hatten signifikant höhere Rate der Sterblichkeit im Krankenhaus (47,1%) als diejenigen mit LOS gt; 48 Stunden (4,4%; Tabelle I in der Online-only Data Supplement). Zusammen spekulierten wir, dass Patienten mit kürzeren LOS (≤48 Stunden) starben oder wurden vor dem typischen Einsetzzeit für die Entwicklung von SAP nach ICH entladen, und dies könnte ein möglicher Grund für die unbefriedigende Leistung von ICH-APSs bei diesen Patienten sein.

Es war bemerkenswert, dass beide ICH-APS-A und ICH-APS-B hatten höhere negative prädiktive Wert als positive prädiktive Wert für SAP nach ICH, die vorgeschlagen, dass niedrigere Werte konsequenter Patienten ohne SAP vorhersagen als höhere Werte diejenigen, die Entwicklung von SAP nach ICH vorhersagen . Entwicklung zukünftiger prognostische Modelle könnten von Versuchen profitieren sie ausgeglichener in dieser Hinsicht zu machen, mit diskriminativen Dienstprogramm gleichmäßiger auf höhere und niedrigere Werte verteilt.

Frühere Studien haben gezeigt, dass SAP ein wichtiger Risikofaktor für Mortalität und Morbidität nach einem Schlaganfall war; es jedoch nicht systematische Überprüfung Nutzen einer frühzeitigen Antibiotika-Prophylaxe zu zeigen, für Schlaganfall funktionelle Ergebnis oder Mortalität. 37 Dies könnte zumindest teilweise, wegen der Aufnahme von Patienten mit zu niedrig, zu hoch oder unsymmetrischen Risiko von in diesen früheren Studien SAP nach dem Schlaganfall zu entwickeln. Der ICH-APS könnte verwendet werden, um Patienten mit hohem Risiko zu identifizieren und das Grundrisiko für SAP nach ICH zwischen verschiedenen Waffen in Zukunft randomisierten kontrollierten Studien zu balancieren.

Trotz der Fortschritte in der medizinischen Wissen, Behandlung von ICH bleibt streng unterstützend mit nicht viele evidenzbasierte Interventionen derzeit zur Verfügung. 38 Eine aktuelle Studie befürwortet, dass die prophylaktische Interventionen für dem Schlaganfall medizinischen Komplikationen, vor allem Lungenentzündung, einen vielversprechenden Ansatz stellen die gesamte neurologische Ergebnis nach einem Schlaganfall auf lange Sicht zu verbessern. 39 Derzeit ist Dysphagie Screening ein gemeinsamer Weg zur Verhinderung von SAP in der klinischen Praxis verwendet wird; aber es kann nicht direkt Informationen über potenzielle Risiko von SAP nach einem Schlaganfall zu entwickeln bieten. Darüber hinaus wurde, obwohl SAP gedacht meist als Folge der oropharyngealen Dysphagie auftreten mit sekundären Aspiration, angegeben Ansammeln Hinweise darauf, dass akutem Schlaganfall signifikant immunologische Veränderungen induzieren könnte, wie Schlaganfall-induzierter Immunsuppression, 40, 41, die ein zentrales Erleichterungs Faktor war für dem Schlaganfall-Infektion, vor allem Lungenentzündung. Unter diesem Hintergrund als Ergänzung zu Dysphagie-Screening, empfohlen wir risiko Pathophysiologie-Präventionsmodell für SAP zu verhindern und die Verbesserung der Prognose nach ICH in der klinischen Versorgung oder der klinischen Forschung (Abbildung 3). Das Risiko-Pathophysiologie-Prävention Modell könnte in 4 Stufen-Stufe 1 (Risiko) zusammengefasst werden: das potenzielle Risiko der Entwicklung von SAP mit ICH-APS stratifizieren; Schritt 2 (Pathophysiologie): das Potenzial Pathophysiologie von SAP, wie Aspiration und Schlaganfall-induzierte Immunsuppression zu bewerten; Schritt 3 (Prävention): zu Präventionsstrategien auf Basis bewertet potenzielle Risiken und pathophysiologischen Mechanismen von SAP angebundene anzuwenden; und Schritt 4: zu wiederholen 3 Schritten, wie oben erwähnt erforderlich, wenn sich der Zustand des Patienten ändert. Mit Risiko-Pathophysiologie-Präventionsmodell, freuen wir uns auf die Verbesserung der ICH-Ergebnis von SAP zu verhindern individuell, effektiv und wirtschaftlich.

Die empfohlene Risiko-Pathophysiologie-Prävention (R-P-P) Modell zur Verhinderung von Schlaganfall-assoziierten Pneumonie (SAP) und die Verbesserung der Prognose nach Hirnblutung (ICH) in der klinischen Versorgung oder der klinischen Forschung. Die empfohlene R-P-P-Modell für SAP zu verhindern und die Verbesserung der Prognose nach ICH könnte zusammengefasst in 4 Stufen-Stufe 1 (Risiko) werden: das potenzielle Risiko der Entwicklung von SAP nach ICH unter Verwendung von ICH-APS (entweder kontinuierlich variable oder Risikokategorien) zu schichten; Schritt 2 (Pathophysiologie): das Potenzial zugrunde liegende Pathophysiologie von SAP nach ICH, wie Aspiration und Schlaganfall-induzierte Immunsuppression zu bewerten; Schritt 3 (Prävention): zu Präventionsstrategien nach ICH-Basis bewerteter Risiko und pathophysiologischen Mechanismen der SAP-tailed anzuwenden; Schritt 4, 3 obigen Schritte nach Bedarf, wenn der Zustand des Patienten ändert erwähnt zu wiederholen.

Unsere Studie hat Einschränkungen, die Kommentar verdienen. Erstens, wie alle Beobachtungsstudien, können wir nicht die Möglichkeit ausschließen, dass weitere Basisgröße (ungemessene Störfaktoren) könnte einen gewissen Einfluss auf das Risiko von SAP nach ICH haben. Zweitens unsere Studie nur Patienten im Krankenhaus, und die Patienten, die in Notaufnahme gestorben oder in ambulanten Kliniken behandelt wurden, nicht enthalten. Inzwischen wie die meisten Register, unsere Registrierung informierte Zustimmung erforderlich ist, und Selektionsbias war unvermeidlich. 42 Drittens, weil Patienten in der CNSR Netzwerk wurden zum Schlucken Beeinträchtigungen nicht routinemäßig abgeschirmt, konnte die Rate der Dysphagie in der CNSR unterschätzt werden. Viertens, weil wir nur Informationen über die neu einsetzende SAP während des Krankenhausaufenthaltes ohne Dokumentation über das genaue Datum haben, unsere Daten nicht erlauben, zur Unterscheidung, ob SAP-Pneumonie mechanische Beatmung oder mechanische Beatmung verursacht verursacht. Frühere Studien zeigten, dass eine Lungenentzündung nach akutem Schlaganfall mechanische Beatmung vorangehen könnte, 43 so Pneumonie ein möglicher Risikofaktor für die mechanische Beatmung nach einem Schlaganfall zu machen und nicht unbedingt umgekehrt. Darüber hinaus war unser primäres Ziel, ein Vorhersagemodell für eine Lungenentzündung nach ICH Verwendung von Variablen bei der Präsentation zu entwickeln. Wir haben daher keine mechanische Lüftung in unserem Modell enthalten. Schließlich sind sowohl die Ableitung und Validierung Kohorten entstand aus der asiatischen Bevölkerung und der ICH-APS muss weiter in zusätzliche Populationen validiert werden.

Abschließend sind die ICH-APSs gültige klinische Einstufung Skalen für SAP nach ICH bei der Präsentation der Vorhersage, vor allem für Patienten mit LOS gt; von 48 Stunden. Weitere Studien, die ICH-APSs zur Validierung in verschiedenen Populationen benötigt werden.

Anhang: Die CNSR Ermittler

Yongjun Wang, Peking Tiantan Krankenhaus; Qi Bi, Beijing Anzhen Krankenhaus; Weiwei Zhang, Peking Militärbezirk Gengral Krankenhaus der chinesischen Volksbefreiungsarmee; Liying Cui, Peking Union Medical College Hospital der Universität Peking; Yuheng Sonne, Beijing Jishuitan Krankenhaus; Maolin Er, Beijing Shijitan Krankenhaus; Dongsheng Fan, der Peking-Universität dritte Krankenhaus; Xunming Ji, Peking Xuanwu Krankenhaus; Jimei Li, Beijing Friendship Hospital, angeschlossen an die Capital Medical University; Fang Zhang, Peking Guangwai Krankenhaus; Kai Feng, Beijing Shunyi District Hospital; Xiaojun Zhang, Peking Tongren Krankenhaus; Yansheng Li, Shanghai Renji Krankenhaus; Shaoshi Wang, Shanghai Erste Municipal Volks Niederlassung Krankenhaus; Wei Fan, Zhongshan Krankenhaus der Fudan-Universität; Zhenguo Liu Xin Hua Krankenhaus, angeschlossen an die Shanghai Jiao Tong University; Xiaojiang Sun, Der sechste People’sHospital, angeschlossen an die Shanghai Jiaotong University; Wei Li, Shanghai Neunte Volkskrankenhaus, angeschlossen an die Shanghai Jiaotong University; Jianrong Liu, ShanghaiRuijin Krankenhaus; Xu Chen, Shanghai 8. Volkskrankenhaus; Qingke Bai, Pudong New Area Volkskrankenhaus; Dexiang Gu, Shanghai Yangpu Gebiet Shidong Krankenhaus; Xin Li, Shanghai Yangpu Gebiet Center Hospital; Qiang Dong, Huashan Krankenhaus der Fudan-Universität; Yan Cheng, Tianjin Medical University Gengeal Krankenhaus; Lan Yu, Tianjin Huanhu Krankenhaus; Bin Li, Dagang Oilfield Gengeal Krankenhaus; Tongyu Wang, Bohai Oilfield Krankenhaus; Kun Zhao, Baodi Volkskrankenhaus in Tianjin; Chaodong Zhang, The First Affiliated Hospital der China Medical University; Dingbo Tao, Das erste Afflicated Krankenhaus von Dlian Medical University; Lin Yin, Der Zweite Affiliated Hospital der Dlian Medical University; Fang Qu, Dlian Zweite Volkskrankenhaus; Jingbo Zhang, Dlian Third Volkskrankenhaus; Jianfeng Wang, Dalian Central Hospital; Ying Lian, Dalian wirtschaftliche und technologische Entwicklung District Hospital; Fang Qu, Shenying Military District Krankenhaus der chinesischen Volksbefreiungsarmee; Jun Fan, Shenyang Militärbezirk 202 Krankenhaus; Ying Gao, National Traditionelle Chinesische Medizin (TCM) Thrombus Behandlungszentrum in der Provinz Liaoning; Mingdong Cheng, En’liang hopital von Tai’an Grafschaft; Jiang Wu, die erste klinische College of Jilin University; Huashan Sun, Jilin Chemical Industrial Group General Hospitals; Jinying Li, Jilin Oilfield General Hospital; Guozhong Li, die erste klinische College of Harbin Medical University; Yulan Zhu, die zweite klinische College of Harbin Medical University; Zichao Yang, Die vierte Clinical College of Harbin Medical University; Fengmin Yang, Daqing Oilfield General Hospital; Juni Zhou, Mudan Jiang Zweiten Krankenhaus von Hailongjiang Provinz; Minxia Guo, Shaanxi Provincial Volkskrankenhaus; Zhengyi Li, The First Afflicated Hospital of Medical College of Xian Jiaotong University; Qilin Ma, das erste Krankenhaus von Xiamen; Renbin Huang, Chenzhou Erste Volkskrankenhaus; Bo Xiao, Xiangya Krankenhaus von Centre-Süd-Universität; Kangning Chen, Südwest Krankenhaus; Xinyue Qin, The First Affiliated Hospital der Chongqing Medical University; Changlin Hu, Der Zweite Affiliated Hospital der Chongqing Medical University; Li Gao, Chengdu Dritte Municipal Volkskrankenhaus; Jinsheng Zeng, The First Affiliated Hospital der Sun Yat-Sen University; Anding Xu, The First Affiliated Hospital der Jinan University; Xiong Zhang, Guangdong Volkskrankenhaus; Ming Shao, The First Affiliated Krankenhaus von Guangzhou Medical University; Feng Qi, Liwan Krankenhaus von Guangzhou Medical College; Weimin Xiao, Dungun Municipal Volkskrankenhaus; Suping Zhang, Guangzhou Rotes Kreuz Krankenhaus; Xiaoping Pan, Guangzhou Erste TMUNICIPAL Volkskrankenhaus; Suyue Pan, Nan Fang Krankenhaus; Yefeng Cai, Guangdong Provincial Hospital der traditionellen chinesischen Medizin; Qi Wan, Jiang Su Volkskrankenhaus; Yun Xu, Drum Tower Krankenhaus, angeschlossen an die Nanjing Medical University Ober First-Class-Krankenhaus; Kaifu Ke, er Affiliated Hospital der Universität Nantong Ober First-Class-Krankenhaus; Yuenan Kong, Wuxi Zweite Volkskrankenhaus Oberfirstclass-Krankenhaus; Qing Di, Neurologie Krankenhaus, angeschlossen an die Nanjing Medical University Ober First-Class-Krankenhaus; Fengyang Shao, Provinz Jiangsu Lianyungang Krankenhaus von TCM Ober First-Class-Krankenhaus; Yajun Jiang, Jiangsu Province Krankenhaus von TCM Ober First-Class-Krankenhaus; Daming Wang, der ersten Volkskrankenhaus von Changzhou Ober First-Class Haospital; Li Guo, das zweite Krankenhaus der Medizinischen Universität Hebei; Wencui Xue, Qinhuangdao C.

Anerkennungen

R. Ji und Y. Wang half bei der Konzeption und Gestaltung. China National Stroke Registry Ermittler dazu beigetragen, mit dem Erwerb der Daten. Die Daten wurden von allen Autoren analysiert oder interpretiert. R. Ji, H. Shen und Y. Wang entwarf das Manuskript. R. Ji, Y. Wang, H. Shen, P. Wang, W. Du, G. Liu, Y. Wang, H. Li, und X. Zhao überarbeitete das Manuskript für intellektuellen Gehalts. H. Shen und R. Ji geführt statistische Analyse.

Finanzierungsquellen

ZUSAMMENHÄNGENDE POSTS

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