Neurology｜卒中后患者出血风险的新预测方法

荷兰乌特勒支大学医学中心的Nina A. Hilkens博士认为，根据患者的特征来预测出血风险，可以帮助医师权衡患者抗血小板治疗的获益与风险。最近的一项系统性综述显示，抗血小板治疗患者的出血风险预测模型数量有限。因此，研究人员试图建立并外部验证此类患者主要出血风险的预测模型S₂TOP-BLEED评分，该模型通过量化随机临床试验中患者相关变量与主要出血之间的关系，评估服用抗血小板药物进行卒中二级预防人群的3年主要出血风险。

研究者利用6项随机临床试验的患者数据（CAPRIE、ESPS-2、MATCH、CHARISMA、ESPRIT、PRoFESS试验），调查并且评估了卒中后抗血小板治疗和主要出血风险之间的联系。研究运用Cox回归分析，明确了预测因子与严重不良事件发生率的相关性，并建立了S₂TOP-BLEED评分预测模型。随后，研究者使用PERFORM试验验证并优化此模型。

研究最终纳入43112例短暂性脑缺血发作或缺血性卒中患者，其中有1530名患者在随访期间（平均随访时间1.4～3.5年）出现了主要出血事件（定义为颅内出血或导致死亡、入院、严重残疾的出血事件）。

研究发现，3年严重不良事件的发生率为4.6％。通过量化患者变量与主要出血发生率之间的关系，研究发现了有助于预测出血风险的几项因素，包括：性别、吸烟、抗血小板药物类型（阿司匹林或氯吡格雷）、高卒中残疾评分≥3分、既往卒中史、高血压、低BMI、老年、亚裔及糖尿病，即S₂TOP-BLEED评分预测模型。

研究根据患者临床特征评估S₂TOP-BLEED评分列表（见表1）中每一栏分值，除了与年龄相关的项目外，将其他所有项目分值相加得总分，再将总分代入表2所示风险分布图中，得到不同年龄段严重出血事件的发生风险。

表1. 预测严重出血的S₂TOP-BLEED评分

表2. 基于S₂TOP-BLEED评分预测不同年龄组的3年主要出血事件风险（％）

研究结果显示，年龄是主要出血风险最显著的预测因素，45～54岁患者的出血风险为2％，75～84岁患者的出血风险可能超过10％。既往研究认为约30％的卒中发生在80岁以上的患者中。并且服用抗血小板药物的老年患者，发生出血的风险更高。

研究者使用PERFORM试验进行外部验证，将18,417例近期有过短暂性脑缺血发作或缺血性卒中的患者随机分组接受新型药物特鲁曲班或阿司匹林治疗。结果显示，S₂TOP-BLEED评分的C统计值位为0.61。Hilkens认为，该模型可有助于临床医师甄别出出血的高风险人群，但在治疗选择上，还是应该将出血风险与缺血性事件的复发风险相权衡。