《Annals of Clinical and Translational Neurology》：Impact of Asymptomatic Intracranial Hemorrhage on Outcome After Endovascular Stroke Treatment
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本研究通过对DEVT、RESCUE BT和MARVEL三项随机对照试验的2562例前循环大血管闭塞卒中患者进行汇总分析，首次通过多变量校正、倾向评分匹配和逆概率加权等多种统计方法证实，血管内治疗（EVT）后无症状性颅内出血（aICH）与90天不良功能结局（mRS评分恶化）和更高死亡率独立相关（校正OR=0.51, 95%CI 0.44-0.60）。研究进一步通过LASSO回归构建了包含年龄、基线NIHSS评分、ASPECTS、入院血糖和成功再灌注（eTICI≥2b）的预测模型（AUC=0.73），为临床识别高危患者提供了量化工具。
研究背景
血管内治疗（EVT）已成为急性大血管闭塞（LVO）卒中的标准治疗方案，但其高再通率并未完全转化为良好的临床结局，这种现象被称为"无效再通"。出血转化（HT）被认为是导致无效再通的关键机制之一。尽管有症状的颅内出血（sICH）已被广泛研究，但无症状颅内出血（aICH）的预后影响尚不明确。既往研究结论存在矛盾，部分认为aICH与不良结局相关，部分则认为其影响有限。
研究方法
本研究汇集了DEVT、RESCUE BT和MARVEL三项随机对照试验的个体患者数据。纳入标准为年龄≥18岁、经影像学证实为颈内动脉或大脑中动脉M1/M2段闭塞、最后正常时间至动脉穿刺时间<24小时并接受EVT治疗的前循环LVO卒中患者。主要排除后循环闭塞、卒中前改良Rankin量表（mRS）评分>2分以及核心实验室判定的sICH患者。
出血事件判定
由两名经过认证的神经放射科医生独立盲法评估EVT后48小时内的神经影像（CT或MRI），使用改良海德堡出血分类标准对出血事件进行判定。aICH定义为影像学上存在出血性梗死（HI）、脑实质血肿（PH）或其他类型的出血转化，但未伴随神经功能恶化（NIHSS评分增加≥4分）。
结局指标与统计分析
主要结局为90天mRS评分的顺序分布。次要结局包括90天mRS 0-1（极好结局）、0-2（良好结局）和0-3（功能独立）的比例，以及90天全因死亡率。采用多变量序数Logistic回归、倾向评分匹配（PSM）和逆概率处理加权（IPTW）等方法控制混杂偏倚。探索性分析使用LASSO回归构建aICH合并不良结局（mRS≥4）的预测模型。
研究结果
在2562例合格患者中，721例（28.1%）发生aICH。基线特征显示，aICH组患者心房颤动比例更高（43.69% vs. 37.26%），基线美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分更高（18分 vs. 17分），阿尔伯塔卒中项目早期CT评分（ASPECTS）更低（6分 vs. 7分），入院血糖水平更高（7.11 mmol/L vs. 6.88 mmol/L），从发病到穿刺的时间更长（361分钟 vs. 324分钟）。倾向评分匹配后，两组基线特征达到平衡。
主要与次要结局
aICH与90天更差的功能结局独立相关（校正后共同比值比OR=0.51，95%置信区间CI 0.44-0.60）。在PSM和IPTW分析中，该关联保持一致（PSM: OR=0.56, 95%CI 0.47-0.68; IPTW: OR=0.56, 95%CI 0.50-0.61）。aICH患者获得功能独立（mRS 0-2）的比例显著低于无出血患者（33.29% vs. 55.57%），死亡率则更高（24.55% vs. 14.29%）。亚组分析显示，脑实质血肿（PH）亚型的预后负担最重。
预测模型
探索性分析确定了aICH合并不良预后的五个独立预测因素：年龄（每增加一岁，OR=1.04）、基线NIHSS评分（每增加一分，OR=1.07）、基线ASPECTS（每增加一分，OR=0.84）、入院血糖（每增加1 mmol/L，OR=1.08）和成功再灌注（eTICI≥2b，OR=0.39）。基于这些因素构建的预测模型显示出良好的区分度（AUC 0.732-0.733）和校准度。研究者进一步将其简化为一个0-10分的临床风险评分，可将患者分为低、中、高风险组，其复合不良事件发生率分别为7.59%、22.84%和48.60%。
讨论与结论
本研究证实，EVT后的aICH并非良性的影像学发现，而是与长期不良功能结局和更高死亡率独立相关的临床重要标志。识别出的高危因素有助于在床旁进行风险分层，对高危患者可能需加强影像学监测、优化血压和血糖管理、谨慎调整抗凝策略等。该风险模型为未来个体化治疗策略和临床试验设计提供了依据。研究的局限性包括观察性设计可能存在的残余混杂、模型需要外部验证以及人群主要为亚洲患者。
