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作者:复旦大学附属华山医院神经内科血管组 曹楠 程忻
大血管闭塞(LVO)是卒中致残和致死的主要原因之一,LVO所致的残疾占卒中残疾约60%,血管内治疗的疗效高度依赖时间,良好预后率每延误一小时下降5.3%,因此及时的治疗对改善患者结局至关重要。卒中救治的及时性与地域资源分布密切相关,农村地区患者接受溶栓或取栓治疗的比例显著低于城市,且院内死亡率更高(aOR 1.21, 95%CI 1.15-1.27)[1]。 RACECAT试验[2]表明,西班牙Catalonia的非城市地区,疑似LVO的患者无论是直接送至就近的卒中中心还是绕行至取栓中心,两者临床结局无明显差异。加拿大学者[3]也通过理论性条件概率建模研究,发现若干转运至就近卒中中心获益的预测因素。基于上述工作,来自美国爱荷华大学的Santiago教授团队进行的MAP-STROKE研究旨在通过个体化算法整合患者特征和实时地理医疗资源数据,构建动态分流决策工具,以最大化提高卒中人群的临床获益。
1.开发一种基于患者特征的个体化目的地选择算法,用于院前卒中分流;
2.通过计算机模拟评估该算法对美国卒中人群的临床结局的影响
本研究采用计算机模拟(in silico),模拟美国10年间的卒中病例(重复100次)
结合美国各州卒中发病率(CDC)和人口密度(美国人口普查数据),从“Get With the Guidelines–Stroke”数据库中抽样获取患者最后正常状况和卫生系统诊疗质量指标。
设置三组院前分流策略进行对比
1.最近医院路径:直接送往最近医疗机构;
2.AHA指南路径:基于静态规则(如RACE评分)推荐目标医院;
3.MAP-STROKE路径:个体化急救目的地选择算法,整合以下模块:
诊断模型:结合贝叶斯模型预测卒中亚型(LVO/非LVO/出血/类卒中),输入参数包括年龄、性别、RACE评分、血压等;
结局模型:根据患者卒中亚型,以及溶栓/取栓治疗时间获益的数据,预测90天改良Rankin量表(mRS)评分;
绕行决策:对于每个个体病例,使用地理空间数据,预测转运时间,对转运至哪家医院给予具体建议以优化临床结局。若绕行至更远医院可使mRS增益≥5%,则触发绕行建议。
1.主要终点:90天良好神经功能结局(mRS 0-2);
2.溶栓/取栓时间;
3.亚组分析:农村/城市、卒中亚型(LVO/非LVO/出血性卒中)
首先,衍生样本(n=11,366)作为预测模型的验证队列,卒中类型分布为未分化缺血性(68%)、LVO(18%)、出血性(6%)、类卒中(4%);其中52%的缺血性卒中患者采用了静脉溶栓。随后共纳入1.15亿例数据进行模拟,其中45%非LVO缺血性卒中、35%LVO缺血性卒中、14%出血性卒中、6%类卒中。
MAP-STROKE的路径选择与AHA指南路径的总体一致性为63%,但在设施层面,仅25%的分诊决策符合AHA指南推荐的设施级别。
主要终点(mRS 0-2)结果显示,MAP-STROKE组中58.6%患者达到良好结局,较AHA指南组(56.5%)和就近送医组(56.1%)提升,每年多改善11,957例患者。
亚组分析结果表明,LVO亚组获益最大,MAP-STROKE组mRS≤2比例较AHA指南组提升4.4%,每年额外8,420例患者获益。其中MAP-STROKE组的EVT时间较AHA指南组节省91分钟,较就近送医组节省136分钟。
非LVO患者中,绕行延迟14分钟,tPA使用比例下降4.6%,但对mRS≤2影响极小(下降0.12%);出血性卒中患者延迟13分钟,mRS≤2比例下降0.28%。
非LVO患者中,绕行延迟14分钟,tPA使用比例下降4.6%,但对mRS≤2影响极小(下降0.12%);出血性卒中患者延迟13分钟,mRS≤2比例下降0.28%。
MAP-STROKE算法对农村LVO患者结局改善显著,取栓时间减少166分钟,良好结局率(mRS 0-2)提升7.8%。
该研究证实,基于MAP-STROKE的院前卒中分诊中个体化急救目的地选择算法,在LVO患者和农村患者中改善明显。但该研究仍存在一定局限性,一是模型预测数据依赖临床试验的结果,真实世界的数据可能不同,缺失值需插补,可能引入偏倚;二是模拟结果可能高估实际效果(未考虑院前延误或医院执行差异);三是研究假设医院性能与GWTG-S数据库一致,但非参与GWTG-S的医院可能表现较差;四是未纳入经济成本或EMS实施可行性的评估。
MAP-STROKE下一步拟开展随机对照临床试验,将院前卒中分诊中个体化急救目的地选择算法与临床实践结合,证实该算法的有效性和安全性。而我们更多地看到了医院/人群数据库的重要性,通过模拟试验可以为临床试验设计乃至卫生政策制定提供重要参考。
(原创内容,转载需申请授权)
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