利用基于人群的中风登记处的NIHSS评分，在医院数据库中估计初始中风的严重程度

《Revue Neurologique》：Estimation of initial stroke severity in hospital databases using NIHSS score from population-based stroke registries

本研究基于法国国家健康数据系统开发了卒中严重程度预测算法，利用10天死亡率作为替代指标，在Dijon卒中登记册验证后显示预测效果良好（准确率53.0%-38.6%-8.5%），但脑出血病例无法可靠预测。该成果为无数据库连接时可估算全国卒中严重程度分布提供新方法，助力公共卫生监测。

　　

N. Minier|V. Olié|M. Consigny|J. Coadic|E. Nowak|Y. Béjot|S. Timsit|A. Gabet

法国公共卫生署（Santé Publique France），法国圣莫里斯（Saint-Maurice）

摘要

背景

美国国立卫生研究院中风量表（NIHSS）评分所评估的临床严重程度并未在国家医院数据库中体现。

方法

利用法国国家健康数据系统（SNDS）中布列斯特中风登记处（BSR）的数据，通过多变量逻辑回归分析了住院患者中缺血性中风（IS）和脑内出血（ICH）的死亡概率，这些分析基于可用的中风/患者特征。BSR的数据被用来建立初始NIHSS评分与死亡概率之间的关联方程。迪戎中风登记处（Dijon Stroke Registry）的数据用于评估该模型在其训练数据集地理范围之外的预测结果与实际观察结果的一致性。

结果

2012年至2019年间，BSR记录了5883例16岁及以上患者的缺血性中风和816例脑内出血病例，而SNDS中则分别记录了5623例缺血性中风和787例脑内出血病例。研究发现，十天死亡率是预测初始中风严重程度的最佳指标。在迪戎中风登记处的1254例缺血性中风病例中，该算法预测出53.0%为轻度（初始NIHSS评分≤4分）、38.6%为中度（5-20分）和8.5%为重度（≥21分），这与实际统计数据（分别为53.0%、38.0%和9.0%）基本一致。对于脑内出血病例，该算法无法做出可靠的预测。

结论

能够在医疗数据库中准确估计初始中风严重程度，有望提升国家和地方层面的疾病流行病学监测水平。

引言

中风是导致发病率和死亡率的主要原因之一，其后遗症会对生活质量产生重大影响[1]。中风严重程度与后遗症及死亡率密切相关，可通过美国国立卫生研究院中风量表（NIHSS）进行临床评估[2][3][4]。该标准化评分可量化中风患者的初始神经功能缺损。尽管法国的医院行政数据库中可以识别中风患者[5]，但由于缺乏NIHSS评分，评估这些患者的病情严重程度仍面临挑战。虽然这些数据库不包含NIHSS评分（无论是入院时的初始评分还是出院时的最终评分），但它们提供了关于中风急性期治疗、相关症状及并发症（根据国际疾病分类第十版ICD-10编码）以及患者预后的广泛数据[6]。因此，基于医疗行政数据开发中风严重程度预测工具对于流行病学监测至关重要。此外，根据初始中风严重程度调整生存率和再入院率等指标，对于准确评估医院绩效和提升护理质量也非常重要[7]。从这些全国性的行政数据库中开发出能够预测中风严重程度的算法，将有助于填补这一空白，并提供有价值的流行病学指标[8][9][10]。

本研究的目标如下：

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基于医疗行政数据开发、校准并验证一个中风严重程度预测算法，以基于人群为基础的中风登记处的NIHSS评分作为参考；

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描述法国境内初始中风严重程度的分布情况。

方法部分

根据行政数据库中记录的中风住院信息，采用多种方法（简单逻辑回归、结合最小绝对值收缩与选择算法（NET-LASSO）的逻辑回归以及随机森林）计算了患者入院后5天、10天和30天的死亡概率。这些死亡概率被转换为法国国家健康数据系统中的NIHSS评分。

研究人群

BSR数据库共记录了6699名患者，其中5883例为缺血性中风（87.8%），816例为脑内出血（12.2%）；其中3399人为女性（50.7%），3300人为男性（49.3%）。发病时的中位年龄（四分位数范围[IQR]）为78岁（66–85岁）。缺血性中风患者的NIHSS中位数为3分（1–7分），而脑内出血患者的NIHSS中位数为11分（4–23分）。

SNDS数据库中记录了6410次与中风（5623次，占87.7%）或脑内出血（787次，占12.3%）相关的住院事件。在所有诊断中，有3319次住院事件...

讨论

本研究开发了一种算法，用于在无需与中风登记处关联的情况下，预测法国医院数据库中患者的初始缺血性中风严重程度。为此，采用了中风急性期后的死亡概率作为替代指标，假设医疗数据库和中风登记处估计的死亡概率具有可比性。研究发现，十天死亡率是最佳的替代指标，因为它与初始病情严重程度的相关性更高。

结论

无需将SNDS和BSR数据库连接，即可在全国范围内可靠地估计缺血性中风的初始严重程度。这一工具可用于识别预测严重程度与实际观察到的十天死亡率之间的差异。然而，对于脑内出血病例，目前仍无法做出可靠的预测。未来可以尝试使用其他严重程度评分标准来建模医疗数据库中的脑出血病例。

资金来源

布列斯特中风登记处（BSR）和迪戎中风登记处（Dijon Stroke Registry）的资金来自法国公共卫生署（Santé Publique France）和法国国家健康与医学研究院（Inserm）的资助。迪戎中风登记处还获得了勃艮第大学医院（University Hospital of Bourgundy）的支持。本研究由法国健康数据中心（French Health Data Hub）提供资金。这些资金来源未参与研究的设计、数据收集与分析、报告撰写等过程。

伦理批准与知情同意

布列斯特中风登记处（BREST）的NCT标识号为NCT02900521。该登记处已获得法国国家卫生监督机构（Santé Publique France）的认证，遵守法国关于患者同意、伦理和数据保密的规定。具体授权来自国家“研究信息处理咨询委员会”（Comité consultatif sur le traitement de l’information en matière de recherche），授权编号为CCTIRS MG/CP°07.693。

数据使用

根据法国法律，法国国家健康数据系统（SNDS）的数据不得共享。具有“108”权限（完全访问权限）的人员可在符合使用SNDS数据权限范围内独立复制本研究的结果。经合格研究人员申请，可共享中风登记处的匿名分组数据。

作者贡献

N.M.撰写了本文并完成了所有数据分析工作。N.M.、V.O.、S.T.、Y.B.和A.G.在概念构思、设计及数据解读方面做出了重要贡献。N.M.、M.C.、J.C.和E.N.在数据采集、分析及解读方面也发挥了重要作用。N.M.、V.O.、M.C.、J.C.、E.N.、S.T.、Y.B.和A.G.对文章进行了全面审阅，确保了文章内容的准确性，并同意对文章的最终版本负责。

利益冲突声明

S.T.、N.M.、V.O.、M.C.、J.C.和A.G.声明没有利益冲突。Y.B.报告称，在本研究之外，从BMS、辉瑞（Pfizer）、美敦力（Medtronic）、安进（Amgen）、赛诺菲（Servier）、诺和诺德（NovoNordisk）和阿格恩克斯（Argenx）公司获得了个人费用。