血液生化指标主成分回归模型用于脑梗死患者CISS分型

• 作者: 唐美秀 林树楷 武志全 潘能毅 陆茂葳
• 来源期刊: 贵州医科大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 梗塞,大脑中动脉 主成分分析 回归分析 CISS分型 生化指标 应激状态 炎症反应
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 临床研究
• 页码范围: 237-243
• 页数: 7页
• 分类号: R493
• 字数: 5765字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19367/j.cnki.1000-2707.2020.02.022

摘要

目的:探讨血液生化指标主成分回归模型用于脑梗死患者疾病分型(CISS分型)的可能.方法:将280例脑梗死患者参照《中国缺血性卒中分型诊断》均分为大动脉粥样硬化组(LAA组)、心源性卒中组(CS组)、穿支动脉疾病组(PAD组)、其他病因组(OE组)及病因不确定组(UE组),检测5组患者外周血低密度脂蛋白(LDL)、高密度脂蛋白(HDL)、总胆固醇(TC)、淀粉蛋白(SAA)、环亲素A(CyPA)、人血浆脂蛋白相关磷脂酶A2(Lp-PLA2)、人类软骨糖蛋白(YKL-40)、白介素6(IL-6)、C反应蛋白(CRP)、肿瘤坏死因子(TNF-α)、超氧化物歧化酶(SOD)、8羟基脱氧鸟苷酸(8-OHdG)、丙二醛(MDA)、胰岛素样生长因子1(IGF-1)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、脑源性神经营养因子(BDNF)、纤维蛋白原(FIB)、一氧化氮(NO)、基质金属蛋白酶9(MMP-9)及肽素(CP)水平共20项生化指标;对上述生化指标进行降维,获取影响疾病分型的主成分,以患者CISS分型为因变量,以影响的主成分评分为自变量,拟合回归方程分析主成分对脑梗死患者CISS分型的综合影响.结果:5组患者外周血20项生化指标含量比较,差异均有统计学意义(P<0.001);对20项指标进行主成分分析,提取4个主成分为主成分1(应激和炎症,贡献率34.597％)、主成分2(蛋白神经毒性,贡献率20.412％)、主成分3(神经营养,贡献率18.558％)及主成分4(血脂状况,贡献率15.602％),累积贡献率89.169％;回归分析显示,4项主成分影响大小依次为应激和炎症(OR=4.591,95％CI为1.208～17.440)、蛋白神经毒性(OR=4.158,95％CI为1.518～11.387)、神经营养(OR=3.959,95％CI为1.313～11.935)、血脂状况(OR=3.622,95％CI为1.277～10.275).结论:不同CISS分型的脑梗死患者其多项临床生化指标均有特征性表达,影响患者疾病分型的主要因素为高应激和炎症水平、毒性蛋白浸润神经、神经营养相关物质缺乏及血脂含量异常.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐美秀		38	66	5.0	7.0
2	陆茂葳		7	1	1.0	1.0
3	潘能毅		2	0	0.0	0.0
4	武志全		3	13	1.0	3.0
5	林树楷		4	0	0.0	0.0