收缩压波动轨迹和脑出血患者的预后:ATACH-2的事后队列研究

收缩压波动轨迹和脑出血患者的预后:ATACH-2的事后队列研究

急性脑出血(Intracerebral hemorrhage, ICH)的血压控制方案目前尚不知晓。研究通过进一步挖掘ATACH-2Antihypertensive Treatment of Acute Cerebral Hemorrhage-2)研究入组患者的资料,分析了患者治疗过程中血压变化的一致性,并进一步评价血压波动方式和患者预后之间的关系。研究通过建立组群发展模型(group-based trajectory modelingGBTM)的方法,发现ATACH-2纳入患者在第一个24小时内收缩压都出现了明显的波动;研究重点关注了一部分严重高血压患者,该类患者需要高剂量尼卡地平的同时还需要其他降压药物的辅助才能达到降压目标,而这些患者的死亡、致残和心脏肾脏并发症发生的概率都更高。因此针对此类患者,应该设定更多易达到的、易维持的降压目标,而非一成不变的单一降压目标。建立GBTM有利于阐述ICH患者预后和降压治疗、收缩压变化方式等之间的关系。研究结果发表在20224月的Stroke杂志上

PMID:35400202

收缩压波动轨迹和脑出血患者的预后:ATACH-2的事后队列研究

 

研究背景

ICH患者中出现血压升高是很常见的,之前的观察性研究也发现早期控制血压可降低血肿扩大和神经功能恶化的风险。ATACH-2研究通过随机对照研究评估了强效降压的利弊,但是未能证明是否可为患者带来益处。而在真实世界的临床工作中,部分患者对降压药物的反应良好,但是部分患者却需要更多的降压药物剂量,甚至需要其他药物联用才能达到降压目标。造成这个现象的潜在原因是患者对降压药物的不同敏感程度,而这种差异可能就造成了真实世界研究和RCT研究中相同降压方案但疗效不同的原因;另一方面这种差异可以表现在患者在接受降压处理后到实现降压目标过程中,每小时血压变化的一致性上。

本研究通过重新挖掘ATACH-2研究入组患者数据观察血压变化一致性是可行的,因为患者从入组开始降压目标就随机设定了,同时一线降压药物也已经被设定好了,例如静脉给予尼卡地平。组群轨迹模型(group-based trajectory modeling,GBTM)是一种基于时间的纵向数据的客观、可重复模型,已经被报道可以阐述急性卒中患者血压变化的不同轨迹。该模型可以从数据本身识别先前没有认识到的收缩压(SBP)轨迹,而不是假设患者以某种特定的方式去降低血压

 

研究方法

研究人群及数据采集

纳入患者均来自ATACH-2,具体研究手段详见ATACH-2的研究方案。

SBP的收集起始于入院,至随机分组后的24小时结束。SBP在随机分组后的第一个小时每15分钟采集一次;剩余23小时每小时采集1次,采集每个时间间隔的最大、最小SBP。

其余数据包括患者的人口学数据、既往病史、GCS评分、NHISS评分、实验室化验结果。GCS、NHISS评分在治疗后24小时由专业神经科医生或护士评出;实验室化验在治疗后24、48、72小时实施;CT扫描时间为入院的基线扫描和治疗后24小时,并通过专业软件自动计算出血量;并同时记录每个时间间隔中尼卡地平的最大使用剂量。

出院随访:1个月采集严重不良事件的发生、死亡;3个月采集mRS评分和死亡。

组群发展模型(group-based trajectory modeling,GBTM)

我们通过STATA traj来识别SBP的变化轨迹并建立GBTM,研究范围为入院至随机后24小时。GBTM为一种有限混合模型的特殊形式;纵向SBP数据通过最大似然法(maximum likelihood method)予以处理,可将多种潜在的轨迹混合至截取正态模型(censored normal model)。每个轨迹都是线性的,也可根据多时间点的功能表现为更加复杂的形态。本研究共设定了29个时间点:入院后随机前90分钟1次,随机时1次,随机后第一个小时每15分钟一次(4次),之后的23小时每小时一次。我们模拟了363个组合包括组别和数量,例如(1),(2),(3),(1 1),(1 2),(1 3),(2 1),(2 2),(2 3),(3 1),(3 2),(3 3),…,(3 3 3 3 1),(3 3 3 3 2),以及(3 3 3 3 3)。考虑到研究的客观性和模型的节约性,我们将组数的下限设定为4个;但是为了减少非故意删除最优化模型的可能,我们将模型的组数上限设定为5个。如果总观察的贝叶斯信息标准(Bayesian Information Criterion,BIC)指数大于设定模型的95%,则认为该模型为合格模型。本文中的GBTM选择了最大(或负向最小)的BIC。

预后指标

主要预后指标:出院3月的mRS评分

次要预后指标:1,3月死亡率;2,24小时血肿扩大33%;3,24小时神经功能的破坏(GCS下降2分以上,NHISS升高4分以上);4,7日的急性肾功能衰竭(血肌酐48小时升高0.3 mg/dL;7日内血肌酐较基线升高1.5倍);5,肾不良事件;6,7日内的心脏不良事件;7,7日内的脑梗不良事件。急性肾损伤的阶段划分:1,血肌酐较基线升高1.4-1.9倍;2,血肌酐较基线升高2.0-2.9倍;3,血肌酐较基线升高大于3倍。严重不良事件的定义:造成死亡的事件、出现可能威胁生命的不良事件、新发住院或住院时间延长、永久性或明显的残疾发生

研究结果

GBTM发现了4种发展模型:中等SBP组(到院190 mmHg,随机后150-160 mmHgn=298);中至低的SBP组(到院190 mmHg,随机后<140 mmHgn=395);高至低的SBP组(到院>210 mmHg,随机后<140 mmHgn=134);高SBP组(到院>210 mmHg,随机后160-170 mmHgn=173)。四组患者中,接受强效降压患者比例分别为11.1%88.6%85.1%,以及1.7%。与中至低SBP组相比,高至低组在3月的死亡率或致残率(adjusted OR2.29 [95% CI,1.24-4.26])以及7日急性肾损伤(adjusted OR3.50 [95% CI,1.83-6.69])的风险明显升高;但是神经功能破坏风险未见明显增加(adjusted OR, 0.48 [95% CI, 0.20-1.13])。中等SBP组和高SBP组在各种预后指标方面无明显差异

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1,24小时收缩压变化分组及适配的统计学分析

 

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1,每个血压变异组平均每小时SBP测量

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表2,患者基线数据
 

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3,治疗方案的特点
 

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表4,患者预后分析

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图S23月的mRS评分、肾功能损伤及心血管不良事件的分析

结论和讨论

针对对常规降压药物不敏感的严重高血压患者,例如需要高剂量尼卡地平的同时还需要其他降压药物的辅助才能达到降压目标的患者,这些患者的死亡、致残和心脏肾脏并发症发生的概率都更高。因此针对此类患者,应该设定更多易达到的、易维持的降压目标,而非一成不变的单一降压目标,避免短时间内过大的血压降压幅度出现
到目前为止,尚无明确手术或治疗方案可有效改善ICH患者预后,ICH仍然以其极高的致死致残率、神经功能破坏成为严重危害人类健康的神经急症。而ICH发生后的血压控制更是治疗方案中重要的部分
而鉴于起病机制的不同,亚洲人或者说东亚人,动脉更容易发生高血压性病变,而非西方人的淀粉样病变,因此对于我国患者,ICH发生后高血压经常随之出现。所以,如何在ICH发生后更好的控制血压、改善患者预后也是我们需要关注的重点内容。
国际上有多项多中心随机研究对ICH后的血压管理做出过论述,包括INTERACT、ATACH等,但是基于各种客观原因,最佳的降压目标、降压速度和降压方案都不知晓。本研究就是对ATACH-2的数据库进行的再挖掘,在现有数据基础上重新分析,主要关注了降压幅度,也就是血压变异性的问题,研究共纳入了29个时间点,对入院到随机治疗24小时全面血压变化做出了评价。
研究通过建立组群发展模型(group-based trajectory modeling,GBTM)将所有患者分为了4种血压变异性组别。发现只有高至低组可能增加死亡率、致残率及急性肾损伤的风险。高至低组的定义为:患者到院SBP>210 mmHg,随机治疗后<140 mmHg,降压幅度达到了70 mmHg/h;而其他组分别为40-50mmHg不等,这些结果虽然没有对具体降压幅度做出表述,但是也提示我们降压过程应避免过大的血压波动,也为后续研究给出了潜在的干预方式。
其次,本研究采用的组群发展模型是一项有科学依据的建模,将患者有科学依据的重新分组,并最终得出结论。一种用于研究群体异质性的新方法,旨在识别群体内遵循不同发展轨迹的亚组,并描绘亚组成员特征;为干预研究提供了新的研究视角;不仅可以探讨干预是否引起分组比例变化,也关注干预对个体的发展轨迹的影响,并评估干预对不同轨迹组的效果差异。也提示我们,在科学设计实验的同时,更要注重科学的分析数据。而科学的分析数据的前提是统计学知识和建模,因此,如何更好的挖掘数据也是我们在临床工作中需要解决的问题。
最后,仍然是研究的设计和队列的建设。只有在研究开始的时候就建立科学、合理的研究方案和患者队列,才能真正建立具有说服力、可信度高的数据库,也方便后期的回顾性挖掘、事后分析。
脑出血的血压控制在长期内都是业内关注的热点话题,而对于脑出血发病的大国,我们更应该根据我们人口学特征、发病机理等多方面因素,合理的建立我们的研究和患者队列,以期找到适合中国人、亚洲人的诊疗方案,在国际上发出中国的声音

本文荟萃自公众号:huasan NICU,只做学术交流学习使用,不做为临床指导,本文观点不代表数字重症立场。

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