自发性脑出血是继缺血性卒中之后第二常见的卒中亚型。出血的位置和出血量对预后有显著影响，出血量大于 30 mL，幕下出血通常与较差的结局相关。

神经精神症状在 ICH 幸存者中很常见，情感障碍（如抑郁和焦虑症状）尤其普遍，尤其是在同时经历 ICH 后认知障碍的患者中。多达三分之一到一半的中风幸存者可能受到这些问题的影响。卒中严重程度、卒中后残疾、脑血管疾病史、既往精神病史、无效的应对策略和不良的社会心理环境等因素都可能影响卒中后情感障碍和认知障碍的可能性和严重程度。然而，由于ICH相关的高死亡率和致残率，再加上情感障碍和认知障碍的起病往往延迟和隐匿，临床医生和家属经常忽视较小血肿（<30mL）患者的神经精神问题，特别是在中国，那里的脑卒中发病率全世界最高。

关于脑卒中后情感障碍和认知障碍的研究继续面临挑战，包括样本量小、脑卒中类型和部位区分不明确、相关变量纳入不足以及评估方法不一致，导致许多相互矛盾的结论 。此外，明显缺乏对 ICH 后情感障碍和认知障碍预测模型的研究，特别是对于幕上 ICH 和小血肿患者。

近日，哈尔滨医科大学第一附属医院杨光团队在Eur J Neurol（if=4.5）上在线发表了题为“Predictors of affective disturbances and cognitive impairment following small spontaneous supratentorial intracerebral hemorrhage”的研究，为了彻底调查与 ICH 事件相关的变量，建立 ICH 后情感障碍和认知障碍的预测模型，并评估这些变量与疾病风险之间的剂量-反应关系。结果发现由 Boruta 算法增强的 logistic 回归模型为预测 ICH 后的情感障碍和认知障碍提供了有价值的工具。它有助于早期识别并改善小血肿患者这些神经精神结局的风险评估。

图1.研究的参与者流程图

这项研究在中位随访 3.50 年期间跟踪了 1563 名 ICH 患者。58.5% 的患者观察到认知障碍，52.8% 的患者观察到抑郁症状，39.4% 的患者观察到焦虑症状。使用基于 Boruta 算法的 logistic 回归模型，能够高精度地预测这些神经精神病学结果，AUC 在 0.73 到 0.86 之间。值得注意的是，将血压维持在 140/90 mmHg 左右并将住院时间限制在大约 9 天与降低认知障碍、抑郁症状和焦虑症状的风险有关。然而，前后直径增加，接近 148.90 毫米，与这些结局的风险增加相关。其他因素，如 UA、钙、MCHC 和 PDW，也与认知和情感障碍显著相关，突出了在住院和出院后管理这些参数的重要性。

 

图2.预测因素和因变量之间的剂量-反应关系

区分疾病预测因子和影响因子很重要。ICH 特征，如血肿体积和位置，对焦虑症状的预测价值有限，这与它们与认知障碍和抑郁症状的相关性更强不同。这与以前的研究一致，这些研究表明出血的直接影响（如血肿大小）与焦虑的发生关系较小。研究较少的实验室标志物在疾病预测中起着关键作用。与离子水平和凝血功能相关的变量成为认知障碍、抑郁症状和焦虑症状模型的常见预测因子。特别有趣的是，UA 水平与认知障碍风险呈非线性关系，并且与抑郁症状呈负相关。

需要注意的是，本研究中观察到的关联并不一定表明直接的因果关系。对于某些预测因素，例如血液检查结果，这些关联可能更能指示相关性或虚假结果，而不是真正的致病因素。

该研究强调了较小血肿体积对神经精神结果的预测作用，特别是抑郁和焦虑症状，使用先进的预测模型。将住院时间、 UA 水平和舒张压确定为关键因素，表明 ICH 后神经精神障碍的范围超出了认知能力下降，包括情绪障碍。这强调了扩大 ICH 结果评估的重要性，特别是对于血肿较小的患者，他们更有可能经历长期的情感和认知障碍。

研究结果还表明，与深度 ICH 相比，大叶 ICH 与较少的认知障碍相关。这一结果值得进一步调查，因为潜在的混杂因素（例如未测量的 CAA 标志物）可能会影响结果。本研究中采用的统计方法也侧重于可以解释此类差异的预测因子，但需要进一步研究以建立更稳健的因果途径。

总而言之，伴有小血肿的自发性幕上 ICH 幸存者仍然面临发展迟发性情感障碍和认知障碍的巨大风险。基于 Boruta 算法的预测模型在预测认知障碍以及抑郁和焦虑症状方面表现出很强的能力，从而为早期识别和干预提供了有价值的工具。

原始出处：

Predictors of affective disturbances and cognitive impairment following small spontaneous supratentorial intracerebral hemorrhage. Eur J Neurol. 2025 Jan;32(1):e16544. doi: 10.1111/ene.16544. Epub 2024 Nov 14. PMID: 39540700; PMCID: PMC11625928.

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