急性缺血性脑卒中相关性肺炎危险因素及预测评分系统的研究进展

Research Progress of Risk Factors and Predictive Scoring System for Acute Ischemic Stroke-Associated Pneumonia

摘要: 卒中相关性肺炎已成为卒中患者最常见的并发症之一，严重影响了患者的康复和预后。目前，关于卒中相关性肺炎的研究主要集中在危险因素的明确，并将这些危险因素联合构建成预测模型，从而对卒中相关性肺炎进行早期识别。本文对卒中相关性肺炎不同方面的危险因素以及与生物标志物联合成为预测模型的研究进展进行综述，并介绍不同国家现有的急性缺血性脑卒中相关性肺炎的预测评分系统，对比分析其预测效能及目前存在的问题，旨在为未来创造更简单、有效、稳定的早期筛查和预测工具提供参考。

Abstract: Stroke-associated pneumonia has become one of the most common complications in stroke patients, which seriously affects their recovery and prognosis. Currently, research on stroke-associated pneumonia focuses on the identification of risk factors and the combination of these risk factors into predictive models for the early recognition of stroke-associated pneumonia. In this article, we review the progress of research on different aspects of risk factors for stroke-associated pneumonia and their combination with biomarkers into prediction models, and introduce the existing prediction scoring systems for acute ischemic stroke-associated pneumonia in different countries, and compare and analyze their predictive efficacy and current problems, with the aim of creating a simpler, more effective, and more stable early screening and prediction tool for the future.

1. 引言

卒中相关性肺炎(Stroke-Associated Pneumonia, SAP)是指非机械通气的卒中患者在发病7 d内新出现的肺炎[1]。我国每年死于脑卒中的患者大约有200万人，其中SAP的发病率大约在7%~38%，并且SAP使卒中患者的死亡风险增加了3倍[2]。SAP不仅会增加患者的住院时间和医疗费用，也是增加卒中患者死亡率和致残率的重要危险因素，因此，对SAP的早期识别和干预显得尤为重要。目前，诸多研究聚焦于探索SAP的危险因素、预测模型以及相关评分系统，以期能够准确预测SAP的发生，从而减少患者的不良结局。

本综述旨在帮助临床医生在急性缺血性脑卒中的治疗过程中，更早地识别SAP的高危患者。通过使用有效的风险评分系统，医疗工作者能够实施更有针对性的预防措施，降低患者肺炎的发生率，改善预后。

2. 卒中相关性肺炎的发病机制

目前认为SAP的发病机制主要包括：卒中后意识障碍、吞咽功能障碍造成的误吸及卒中引起的免疫抑制，此外，重症卒中会引起全身应激反应，交感肾上腺系统过度兴奋，儿茶酚胺释放增加，全身血管收缩，肺毛细血管压力急剧升高(肺循环为低压系统)，肺瘀血水肿导致神经源性肺水肿，亦可能参与SAP的发病[1]。

3. 卒中相关性肺炎的风险因素

3.1. 年龄与性别

已有研究证实，年龄 > 70岁的中国患者并发SAP风险是年龄 ≤ 70岁的7倍[3]。可能是由于随着年龄的增长，自身免疫力降低、多器官功能衰退、咳嗽反射减弱、误吸风险增加以及较多的基础病，造成SAP的发病率明显上升。同时，有研究指出，男性患者SAP的发病率高于女性，可能与男性有吸烟史的占比更高有关，也可能与女性雌激素产生的神经保护功能有关，而一般绝经后女性体内雌激素水平与男性相差较小，故性别对SAP发生率的影响机制仍需进一步研究[4]。

3.2. 神经系统因素

近些年部分研究集中在识别与神经系统因素相关的SAP风险上，以便为患者提供更有针对性的预防和治疗方案。其中，PATEL U K [5]的研究揭示了多个神经系统因素与SAP的相关性，包括鼻胃管、无创机械通气、有创机械通气、癫痫、出血性转化。这些因素可以通过损害神经系统所控制的呼吸道防御体系，使患者更容易出现吸入性肺炎。深入分析发现，脑梗死后发生的神经免疫反应也被认为是SAP风险的一个关键因素。研究指出，脑梗死后体内T淋巴细胞亚群和NK细胞会出现显著变化，肺炎组外周血CD3⁺、CD4⁺T淋巴细胞、CD3⁻CD16⁺/CD56⁺及CD4⁺/CD8⁺均显著低于非肺炎组，CD8⁺T淋巴细胞显著高于非肺炎组，提示免疫功能受损是SAP发生的危险因素之一[6]。

通过对现有研究的整合和分析，可以认为神经系统因素在SAP风险预测中承担着重要角色。未来的研究应进一步探索基于这些风险因素的预防策略和个体化治疗方案，以降低缺血性脑卒中后SAP的发病率和改善患者预后。

3.3. 生理和实验室指标

在探讨SAP的危险因素中，各种各样的实验室检查结果作为预测SAP发生的重要指标受到了广泛关注，这里面又以炎症标志物占比最高。其中包括但不限于白细胞计数、C-反应蛋白(CRP)水平、血浆降钙素原(PCT)水平，还包括近年来关注度增加的中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)等。李巍等[7]的研究指出，高NLR (>4.92)与卒中后肺炎的风险增加有关。系统免疫炎症指数(SII)是结合了中性粒细胞、淋巴细胞和血小板计数的指标。同样，SII与PLR也被证实与SAP的发生有密切联系[8]。除此之外，血清总胆红素(TBIL)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)水平可以反映患者体内的氧化应激状况和代谢变化。Zhaoxi Ma等则通过Logistic回归模型发现了血清TBIL和LDL-C在诊断和预后评估缺血性脑卒中中的应用价值[9]。同样，低血清甲状腺素水平和胸部CT检查结果被发现与SAP的发生密切相关[10] [11]。陈祯蕾等人的研究提出，血清白介素33(IL-33) ≥ 74.4 ng/L时，与缺血性卒中并发卒中相关性肺炎有关，但仍需大数据、多样本验证[12]。

3.4. 吞咽障碍

在急性缺血性脑卒中患者中，吞咽障碍是一个常见的并发症，其不仅对患者的营养和生活质量有显著影响，还与卒中后并发症，特别是SAP的风险增加密切相关。对吞咽障碍和卒中相关性肺炎风险之间的关系进行研究，对于提高脑卒中患者的治疗效果和预后具有重要意义。

研究表明，吞咽障碍与卒中相关性肺炎风险之间存在显著关联[13]。一系列因素可能导致吞咽功能障碍后的SAP，这包括口腔护理不佳、缺乏有效的吞咽反射以及食物和液体流入呼吸道等问题。研究还指出，即使在营养支持下，患有重度吞咽障碍的患者SAP的风险也显著增加。在脑卒中早期对患者进行标准化的吞咽评估，并制定个性化的管理计划，是降低SAP风险的关键措施。这些管理计划包括各种吞咽康复训练和策略、营养支持、口腔卫生干预以及必要时使用经鼻胃管喂养或胃造口。

除了吞咽障碍之外，Xu J等[14]证实了肺部基础疾病、气管通气、管饲、低白蛋白血症均是卒中恢复期患者肺炎的独立危险因素。此外，对于高龄患者来说，自身的免疫力低下及各脏器功能减退，增加了感染发生的概率。

针对性的进行早期评估、严谨的管理与有效的预防策略能够显著降低卒中患者发生SAP的风险。未来的研究应该致力于改进吞咽障碍的诊治方法，发展更精准的风险评估模型，并推广这些管理措施在临床实践中的应用，以此提高脑卒中患者的总体预后。

3.5. 护理评估

日常生活能力评分(Barthel index)作为临床工作中衡量患者自理能力最常见的评分系统，已被广泛应用于护理依赖评估中。Barthel指数评定内容共10项，有进食、转移、用厕、洗澡、穿衣、控制大小便、平地行走、上下楼梯等。每项根据是否需要帮助或帮助程度分为0分、5分、10分、15分四个等级。总分100分。得分越高生活独立能力越好，需要辅助量越小；可分为良、中、差3个级别：>60分为良，有轻度功能障碍，能独立完成部分日常生活，需要部分帮助；60~41分为中，有中等程度功能障碍，需要大量帮助方能完成日常生活活动；≤40分为差，有重度功能障碍，大部分日常生活活动不能完成或需要他人服侍[15]。Barthel指数越低，护理依赖越高。Xu J等的研究指出，Barthel指数较低与SAP的发生密切相关[14]。

目前，国内外对SAP的危险因素进行了大量的研究，通过对其进行分析发现，年龄、性别、吞咽障碍、合并基础疾病史等是SAP发生的危险因素，且已被广泛运用在预测评分系统的构建中。CD3⁺、CD4⁺T淋巴细胞、CD3⁻CD16⁺/CD56⁺及CD4⁺/CD8⁺降低，CD8⁺T淋巴细胞升高；高NLR、PLR等可以用于SAP的初步预测，并且展现了较高的预测效能，但其是否适用于临床工作中SAP的排查，仍需要大量的科学研究。

4. 卒中相关性肺炎的相关评分系统

4.1. Kwon评分

2006年，来自韩国的Kwon团队首先提出并制定了用于预测SAP发生的评定量表。通过筛选了286名患者，给以下五个高危因素各赋1分：年龄 ≥ 65岁、男性、美国国立卫生研究院卒中量表(National Institute of Health stroke scale NIHSS评分) > 11分、机械通气、吞咽障碍，制定出满分为5分的评定标准来预测SAP的发生。但是该评分量表的样本量较少，临床应用的有效性还需要进一步的明确[16]。

4.2. A2DS2评分

2012年，在Kwon等人研究的基础上，来自德国的Hoffmann团队[17]，在收集了15,335例急性缺血性脑卒中患者的基础上，制定了A2DS2评分量表。该评分量表针对缺血性脑卒中患者的年龄、性别、是否合并心房颤动、是否合并吞咽困难、NIHSS评分这五方面来预测发生SAP的风险。同时，ZHANG X等人[18]的研究证实，A2DS2评分是中国急性缺血性卒中患者SAP和院内死亡的强预测因子。A2DS2评分是识别SAP和住院期间死亡高风险患者的有用工具。A2DS2评分量表的出现，可以在入院后迅速完成评估，预测急性缺血性脑卒中患者发生SAP的风险。2021年，宋雅妹等[19]的研究显示，A2DS2评分能够有效地预测SAP的发生。同时，结合中性粒细胞与淋巴细胞比值对A2DS2评分进行优化，可以进一步提高其预测的准确性。

4.3. Chumbler评分

2010年，来自美国的Neale R. Chumbler在收集了1363例脑卒中患者的基础上，纳入吞咽功能障碍、肺炎病史、更高的NIHSS评分、发病时出现跌倒、年龄 ≥ 70岁，建立了风险评估系统，其中，吞咽功能障碍和肺炎史得分最高(4分)，其次是更高的NIHSS评分(3分)，发病时出现跌倒(3分)，年龄 > 70岁(2分) [20]。

4.4. PANTHERIS评分

2013年德国HARMS等人[21]共纳入335名卒中患者，对患者的格拉斯哥昏迷指数(Glasgow coma scale GCS)、年龄、收缩压及白细胞计数四个危险因素进行评估，制作出了PANNTHERIS评分表。满分为12分。PANTHERIS评分是一个简单的评分系统，基于易评估的参数来预测SAP。通过识别高危患者，可以指导加强监测或采取预防措施。

4.5. AIS-APS评分

来自我国的LI Y ming等人[22]于2013年通过搜集14702名急性缺血性脑卒中患者，拟定出AIS-APS评定量表，该量表对以下危险因素进行了赋值：年龄、房颤病史、充血性心衰、慢性阻塞性肺疾病、是否吸烟、改良Rankin得分、吞咽困难、入院NIHSS评分、GCS、牛津郡社区脑卒中项目(OCSP)分型、入院血糖。总分35分，按分值高低分成五个层级，分值越高，发生SAP的风险就越高。田永超等[23]认为，AIS-APS量表所涉及的项目较多，但是对急性缺血性脑卒中SAP的预测更为准确，也更加适合中国患者。

4.6. ISAN评分

为了更进一步地提高预测评分的准确性，2015年来自英国的SMITH C J等人[24]搜集了23,199名卒中患者，制定了ISAN评定量表，该量表包括年龄、性别、入院时NIHSS评分以及改良Rankin评分，通过这四个危险因素预测SAP的发生，并将发生SAP的风险分为四个等级，分别为低、中、高、最高。ISAN评分可用于所有类型的卒中，同时对于临床快速识别SAP具有很大的价值。

5. SAP预测及评分系统效果评价

截至目前，来自不同国家的多位学者已制定了多种预测评分量表。然而，这些量表的灵敏度和特异性各有不同，因此对它们进行相互比较就显得尤为重要。

5.1. A2DS2和ISAN评分的比较

来自阿联酋的ELHASIN H等人[25]于2019年进行了一项前瞻性观察性研究，该研究共纳入了200名急性缺血性脑卒中患者。通过统计学计算，得出结论：A2DS2和ISAN评分的AUC分别为0.955和0.845，A2DS2评分在预测SAP方面优于ISAN评分；两种评分的敏感性几乎相同(A2DS2评分为0.881，ISAN评分为0.889)。

5.2. A2DS2和AIS-APS评分的比较

2021年，韩蕾等[26]，比较了AIS-APS和A2DS2两种预测卒中相关性肺炎的预测评分。采用这两种评分对95例急性缺血性脑卒中患者进行评分，预测SAP的发生率。得到结论：A2DS2的AUC值为0.762，AIS-APS的AUC值为0.864。A2DS2的敏感度和特异度分别为63.64%和81.05%，最佳截断点为3.95。AIS-APS的灵敏度和特异度分别为81.82%和77.89%，最佳截断点为9.72。AIS-APS评分系统预测老年卒中患者发生SAP的预测效能高于A2DS2评分系统。

5.3. A2DS2、AIS-APS和PANTHERIS评分的比较

来自埃及的Tamer Abdallah Helmy等人[27]纳入亚历山大大学附属医院重症医学科连续收治的70例缺血性脑卒中患者，通过计算受试者AUC值来评估预测结果指标的准确性。统计发现，A2DS2评分AUC为0.84，AIS-APS评分AUC为0.798，PANTHERIS评分AUC为0.715。A2DS2评分AUC显著高于AIS-APS和PANTHERIS评分AUC，AIS-APS评分AUC显著高于PANTHERIS评分AUC。从而得出结论：A2DS2评分是基于常规采集数据预测SAP的有效工具，在3个研究评分中，A2DS2评分对SAP的预测效果最好，而AIS-APS评分则优于PANTHERIS评分。

5.4. A2DS2、AIS-APS和ISAN评分的比较

ZAPATA-ARRIAZA E等人[28]，在2018年的一项研究中，通过纳入201名脑卒中患者，对A2DS2、AIS-APS、ISAN进行外部验证，得出结论：ISAN、A2DS2和AIS-APS评分的外部验证证明了它们对SAP的准确预测；A2DS2评分的敏感性最高，AIS-APS评分的特异性最高。2021年，NI J等人在纳入19项研究，35，849名患者的基础上进行meta分析，得出结论，A2DS2评分的敏感性为78%，特异性为73%；AIS-APS评分的敏感性为79%，特异性为74%；ISAN评分的敏感性为79%，特异性为74% [29]。

5.5. A2DS2、AIS-APS、Kwon、Chumbler评分的比较

为了比较这四种评分在预测脑卒中患者发生SAP的可靠性，来自我国的胡雪甫等人[30]在2020年，纳入了急性缺血性脑卒中患者共246人，针对AIS-APS评分、Kwon评分、A2DS2评分、Chumbler评分的相关预测价值进行了研究。研究发现，AIS-APS、Kwon、A2DS2、Chumbler评分的AUC值分别为0.827、0.679、0.710、0.855，结果显示：Chumbler、AIS-APS评分的诊断效能明显优于Kwon及A2DS2评分，而Chumbler与AIS-APS评分的诊断效能比较差异无统计学意义。

5.6. A2DS2、Kwon、AIS-APS、Chumbler、ISAN、PANTHERIS评分的比较

2022年，Xuemin Zhang等人[31]进行了一项研究，该研究涉及42236例急性缺血性脑卒中患者，对比这6种评分系统预测SAP的准确性，得出结论：AIS-APS对SAP的预测精度优于Chumbler、A2DS2、ISAN、Kwon和PANTHERIS评分。然而Chumbler、A2DS2和ISAN之间无显著差异，Kwon和PANTHERIS之间无显著差异。总之，AIS-APS是急性缺血性卒中后发生SAP的有效临床工具。

6. 总结与展望

通过上述分析，可以看出，在多数学者的研究中，AIS-APS较其他评分系统拥有更优秀的敏感性和特异度，当然，这可能与该评分系统需要的数据较多，较全面有关。也有研究指出，A2DS2评分系统是目前用于临床预测SAP的最佳选择，其具有良好的特异度和灵敏度，同时需要的数据较少，可以很快速地完成评分，便于开展下一步治疗方案的实施。而ISAN、Chumbler、PANTHERIS评分则需要更多的研究去证实其预测效能。

总的来说，通过联合一些临床特征，构建综合评分系统和预测模型，能够为临床医生提供更为准确的工具，以评估和管理卒中患者SAP的风险。然而，在实际临床工作中，对于SAP的预测仍存在不足。虽然在最新版的专家共识中推荐采用AIS-APS预测模型评估中国卒中患者SAP风险，但是并未明确指出其优势[1]。目前看来，预测模型和评分系统的可靠性和实用性尚需进一步验证，特别是在不同区域和不同人群以及不同治疗方式中的普适性。同时，急性缺血性脑卒中患者的不同特征和并发症可能会对感染肺炎的风险产生影响，而关于这些因素的详细分析及其对预测模型的影响仍需深入探究。综上所述，可以期待未来在急性缺血性脑卒中患者卒中相关性肺炎风险预测领域出现更准确的模型及策略，为患者提供更好的防治和护理。

NOTES

^*通讯作者。