《Frontiers in Aging Neuroscience》：Development and validation of a prognostic nomogram for predicting ventilator-associated pneumonia risk in elderly large vessel occlusion ischemic stroke after endovascular therapy patients
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本综述聚焦于老年急性大血管闭塞性缺血性卒中（AIS-LVO）患者在接受血管内治疗（EVT）后发生呼吸机相关性肺炎（VAP）这一严重并发症。研究团队通过回顾性分析，利用LASSO回归和多变量Logistic回归筛选出性别、鼻胃管插管、入院白细胞计数（WBC）、术后中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）、术后血小板-淋巴细胞比值（PLR）及预后营养指数（PNI）六个独立预测因子，构建并验证了一个预测列线图（Nomogram）模型。该模型在训练队列和验证队列中均表现出优异的区分度（AUROC分别为0.880和0.759）和良好的校准度。决策曲线分析（DCA）和临床影响曲线（CIC）证实其具有广泛的临床实用性。该模型为临床早期识别VAP高危患者、实施个体化预防策略提供了直观有效的工具，有望改善患者预后。
引言
急性大血管闭塞性缺血性卒中（AIS-LVO）对老年人群的健康构成严重威胁，具有高致残率和高死亡率的特点。血管内治疗（EVT）已成为AIS-LVO患者实现血管再通和改善预后的推荐疗法。然而，卒中后呼吸机相关性肺炎（VAP）会显著损害神经功能恢复并恶化临床结局。在中国的研究中，VAP的发生率可高达48.4%，死亡率可达43.2%。此外，相较于24小时内拔管的患者，机械取栓后延迟拔管（超过24小时）的卒中患者肺炎发生率更高。本研究将年龄≥60岁的个体定义为老年患者，这一阈值在国际上被广泛采用。老年AIS-LVO患者常病情危重、基线状况差，易出现术后并发症。为管理这些危重状态而频繁需要使用机械通气，进一步增加了VAP的风险。VAP的诊断具有挑战性，其临床表现和诊断标准与非VAP肺炎存在重叠，常导致诊断延迟。早期识别和干预VAP对患者后续治疗和预后改善至关重要。
目前缺乏针对老年AIS-LVO患者EVT后VAP发生风险的专门研究，且多数现有研究局限于单因素分析。列线图作为一种整合了多种风险因素的可视化预测模型，能为临床医生提供直观、个体化的疾病预测工具。本研究旨在构建并验证一个用于预测老年AIS-LVO患者EVT后VAP风险的预后列线图。
材料与方法
研究设计与患者选择
本研究为回顾性队列分析，纳入了2018年8月至2025年3月期间在广州中医药大学东莞医院接受EVT的AIS-LVO患者。纳入标准严格遵循DAWN试验、DEFUSE-3试验以及《中国急性缺血性卒中血管内治疗指导规范（2023版）》的标准，包括发病时间、年龄、神经功能缺损严重程度、核心梗死体积以及存在影像-临床不匹配或灌注-核心不匹配等。最终，在筛查的536名患者中，有240名符合 eligibility 标准，并按7:3的比例随机分为训练队列（n = 168）和验证队列（n = 72）。
临床结局
主要终点是EVT后VAP的发生。VAP的诊断依据标准定义：气管插管或气管切开行机械通气48小时后，或撤机拔管后48小时内发生的肺炎，并需满足特定的影像学和临床标准。次要结局包括90天死亡率和90天改良Rankin量表（mRS）评分。
预测因子选择与统计分析
通过文献回顾和临床经验，初步确定了39个可能与卒中后VAP相关的预测变量，涵盖人口统计学、既往史、临床特征、实验室结果和临床操作等方面。采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归进行特征筛选，然后通过多变量Logistic回归确定独立预测因子用于列线图构建。使用受试者工作特征曲线下面积（AUROC）、校准曲线、决策曲线分析（DCA）和临床影响曲线（CIC）评估模型的性能。
结果
患者特征
研究共纳入240例患者，其中VAP组150例（62.5%），非VAP组90例（37.5%）。训练队列和验证队列的基线特征基本均衡。
列线图构建
LASSO回归筛选出6个非零系数预测变量：性别、鼻胃管插管、入院WBC、术后NLR、术后PLR和PNI。多变量Logistic回归分析证实这六个变量均为VAP的独立预测因子。基于此构建了预测列线图。
列线图的评估与临床应用
该列线图在训练队列中的AUROC为0.880（95% CI: 0.826–0.933），在验证队列中为0.759（95% CI: 0.644–0.873），表明模型具有良好的区分能力。校准曲线显示预测概率与实际发生率之间具有良好的一致性。DCA表明该模型在广泛的阈值概率范围内能提供显著的临床净获益。CIC进一步验证了其临床价值。
讨论
全球人口老龄化加速导致老年卒中发病率显著上升，给公共卫生系统带来巨大压力。尽管EVT极大改善了血管再通效果，但术后VAP仍是重要并发症，与住院时间延长、医疗费用增加和神经功能恢复不良相关。本研究中老年AIS-LVO患者EVT后VAP发生率高达62.2%，可能与患者基础条件差、合并症多、病情危重等因素有关。
本研究构建的预测模型首次在老年AIS-LVO患者EVT后VAP风险预测中纳入了反映全身炎症（NLR, PLR, WBC）和免疫营养状态（PNI）的复合指标，超越了年龄、NIHSS评分等传统临床因素，为早期识别高危患者提供了新维度。
对VAP患者进行的90天随访显示，其神经功能结局更差，死亡率更高。性别是独立风险因素，男性VAP发生率更高，但女性患者VAP相关死亡率可能更高。长期鼻胃管插管作为一种侵入性操作，可破坏口咽和胃部微生态平衡，增加病原菌迁移和定植风险，是引发VAP的关键因素。入院时高WBC计数提示术前即存在全身炎症反应，对术后肺炎发生有重要预测价值。
本研究首次证实术后NLR和PLR是老年AIS-LVO患者EVT后VAP风险的独立预测指标。急性脑梗死后，脑组织损伤迅速激活全身炎症反应综合征（SIRS），导致中性粒细胞快速激活、淋巴细胞功能抑制，从而使NLR显著升高。血小板活化与淋巴细胞功能受损相关，感染诱导的淋巴细胞功能障碍和凋亡导致PLR在VAP患者中大幅升高。NLR和PLR作为新型炎症标志物，源于常规血常规检查，成本低、易获取，便于早期快速识别高危患者。
预后营养指数（PNI）通过整合淋巴细胞计数和血清白蛋白水平来量化综合免疫营养状态。本研究发现较低的PNI与VAP风险增加显著相关。营养不良可通过削弱T细胞功能、损害吞噬细胞活性和补体合成、导致呼吸肌无力等多种机制增加VAP风险。及时对低PNI患者进行营养支持，可能有助于降低VAP发生率，改善卒中预后。
结论
本研究成功构建并验证了一个基于性别、鼻胃管置入、入院WBC、术后NLR、术后PLR和PNI这六个独立预测因子的列线图模型，用于预测老年AIS-LVO患者EVT后VAP风险。该模型具有良好的预测效能和临床实用性，有望作为早期识别高危患者的有效工具。
局限性
本研究存在一些局限性。首先，回顾性设计可能限制研究结果对当前患者群体的普适性。其次，未深入调查住院患者的口腔健康状况（与肺炎风险高度相关）。第三，多数危重患者因病情需要持续机械通气，无法进行肺功能测试。第四，部分病例数据不完整。此外，研究为单中心设计，患者多样性可能不足，可能影响模型的预测准确性。未来研究可通过纳入多中心数据和探索更多有影响力的变量进行优化。
