文摘

目的。红细胞分布宽度(RDW)是各种inflammatory-related疾病的增加。然而,没有报告在卒中后抑郁(PSD)的临床意义。本研究探讨RDW PSD患者的临床意义。方法。共有185名患者首次急性缺血性中风(AIS)在安徽医科大学第二医院被选为主题。进行了一项回顾性观察研究从2019年2月到2020年2月。PSD患者诊断在卒中后6个月根据精神Disorders-IV的诊断与统计手册标准。从所有患者临床和实验室数据得到。变异系数(RDW-CV)和标准差(RDW-SD)被用来统计报告红细胞分布宽度的性能。结果。在6个月随访,46名患者被诊断为PSD。non-PSD患者相比,PSD患者表现出增加RDW-CV RDW-SD,呈正相关,血清白介素6 (il - 6)的浓度。在PSD病人,只有RDW-SD演示了一个一致的积极与汉密尔顿抑郁量表(ham - d)分数在6个月后入学。RDW-CV RDW-SD, il - 6被认为PSD的独立预测指标。的接受者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC) RDW-SD为0.796(95%置信区间:0.731—-0.852)对PSD的预测,这是优于RDW-CV。预测PSD的特异性为60.43%,敏感性为91.30%如果RDW-SD高于43.80 fL。结论。RDW-SD是一个简单、廉价、快速和方便的参数,可用于预测PSD患者的中风。

1。介绍

中风,一个主要的健康问题在全球发达国家和发展中国家,把2005年全世界624万人的生命(1]。卒中后抑郁(PSD),表现为情绪低落,兴趣丧失,疲劳,睡眠障碍,是最常见的中风和神经的后果会影响三分之一的中风患者(2]。二次萧条,PSD的发生与不利结果的延迟神经复苏和日常生活能力下降3]。此外,PSD具有较高的死亡率和伤残率,从而创建一个沉重的负担对社会(4]。尽管PSD的重要性已经认识了几十年,有几个PSD的筛检工具(5],许多PSD患者经常被忽视,因为没有有效的生物标志物建立了PSD。在临床实践中,识别潜在的有效的生物标志物PSD通过简单的血液测试是最具吸引力的策略由于其能够减少诊断的时间因为高病人可接受性。

白介素6 (il - 6)是生产快速瞬变期间组织感染和损伤,促进宿主防御通过刺激急性期反应,造血和免疫反应6]。研究表明,PSD患者il - 6的表达水平显著高于non-PSD患者(7),这是非常重要的对PSD的治疗和预防。还有全血细胞计数(CBC)是最常见的一种测试期间住院治疗,临床医生可以很容易地获得。作为加拿大广播公司的一部分,红细胞分布宽度(RDW)表明红细胞的大小变化。传统上,贫血,缺铁性贫血和维生素B12缺乏症贫血等的广泛使用不同诊断出患有RDW [8]。最近的研究表明,RDW炎症条件有关的各种疾病,如脓毒症、原发性干燥综合征,风湿性关节炎,和肺栓塞9- - - - - -12]。RDW,作为临床炎症标志,已被广泛应用于多种疾病的严重程度和预后评估,因为它是无创、快速、经济。来自印度的值得注意的是,最近的数据显示RDW之间的正相关和急性缺血性中风的严重程度(AIS)和RDW的潜力是一个有用的预测生物标志物对AIS严重程度(13]。然而,目前还没有明确证据显示是否可以用来预测RDW PSD患者中风的发生。我们研究的主要目的是检查RDW和PSD是如何关联在6个月,然后进一步确定RDW PSD患者的预测价值。

2。材料和方法

2.1。病人

共有185名患者首次AIS在安徽医科大学第二医院2019年2月到2020年2月> 1年的随访。AIS患者确诊后24小时内通过临床和放射学检查录取符合由世界卫生组织的标准。患者的排除标准如下:(i)患者下丘脑梗塞;(2)患者不能完成神经心理学测试由于各种原因;(iii)患者伴随脑外伤,脑溢血,帕金森症,脑瘤或严重的心、肝、肾、肺、血液系统,和精神疾病;随访中死亡(iv)患者中;严重的抑郁症患者(v);和(vi)患者严重感染和急性炎性疾病。PSD的诊断符合第四诊断与统计手册》(dsm - IV)标准为抑郁症。抑郁症状的严重程度是评价后,汉密尔顿抑郁量表(ham - d)。 The study protocol, based on the principles of the Helsinki Declaration, was reviewed by and obtained approval from the Ethics Committee of the Second Hospital of Anhui Medical University.

2.2。记录和分析

人口和实验室数据录取前瞻性收集。一个商业化酶联免疫吸附试验(ELISA)(人类白介素ELISA;Colorfulgen)是用来分析AIS患者血清il - 6水平。在试验期间,标准曲线建立了il - 6和il - 6的浓度是根据标准曲线计算。

2.3。统计分析

SPSS 16.0版(美国SPSS,芝加哥,IL)或MedCalc 10.4统计软件(MedCalc, Mariakerke,比利时)采用执行统计分析。数据与卡方检验或independent-samples - - - - - -适当的测试。斯皮尔曼等级相关分析来检查RDW和PSD的临床特征之间的关系。相关因素独立PSD测定采用多变量逻辑回归分析。RDW的疗效预测评估了PSD接受者操作特征(ROC)曲线进行6个月的随访分析。 显示统计学意义。

3所示。结果

3.1。病人的临床特点

总共有185例中风患者进入本研究。在6个月随访,46例(24.86%)患者诊断为PSD。non-PSD患者的人口统计学和临床特点和PSD患者如表所示1。增加RDW-CV(图1(一))和RDW-SD(图1 (b)在观察(PSD病人 )。

表1
本研究患者的临床特点。
(一)
(一)
(b)
(b)
图1
RDW-CV和RDW-SD non-PSD病人和PSD患者。
3.2。RDW-CV之间的相关性,RDW-SD, PSD的临床特点

在PSD病人,RDW-CV(图2(一个))和RDW-SD(图2 (b))与血清il - 6浓度呈正相关,相关系数为0.612 (RDW-CV )和0.458 RDW-SD ( )。然而,只有RDW-SD ( , )但不是RDW-CV ( , )ham - d得分呈正相关,在6个月后承认,RDW-CV之间相关分析(如图所示的图吗3(一个)),RDW-SD(图3 (b))和PSD。

(一)
(一)
(b)
(b)
图2
RDW-CV之间的相关性,RDW-SD, PSD患者的血清il - 6浓度。
(一)
(一)
(b)
(b)
图3
RDW-CV之间的相关性,RDW-SD, ham - d得分在PSD患者入院后6个月。
3.3。独立与PSD相关的因素

单变量和多变量分析是用来确定与PSD的因素。RDW-SD ( ),RDW-CV ( ),il - 6 ( ),和白细胞( )与PSD有关,揭示了单变量逻辑回归分析变量。在多变量逻辑回归分析,只有RDW-SD ( ),RDW-CV ( ),和il - 6 ( )被显示为独立因素(表吗2)。

表2
单变量和多变量分析non-PSD病人和PSD患者。
3.4。RDW-CV和RDW-SD PSD的预测价值

一个ROC曲线评价RDW-CV的预测价值和RDW-SD PSD(图4)。AUC是计算为0.634(95%置信区间:0.560—-0.703)RDW-CV为0.796(95%置信区间:0.731—-0.852)RDW-SD,和AUC是显著的差异( , )。RDW-CV PSD的最优截止值为12.6%,敏感性为86.96%,特异性36.69%。PSD RDW-SD最优截止值为43.80 fL,敏感性为91.30%,特异性60.43%。

(一)
(一)
(b)
(b)
图4
ROC曲线RDW-CV和RDW-SD PSD患者。分别AUC是0.634和0.796。中华民国:接受者操作特征;AUC: ROC曲线下的面积。

4所示。讨论

PSD消极地影响中风患者的临床疗效和预后。其诊断是非常复杂的,目前仅根据临床参数。最近的报告表明,中年PSD患者和中风幸存者没有抑郁症有不同的尿液代谢特征14]。尿液代谢组学可以用来识别潜在的代谢物标记在中年患者卒中后抑郁患者。PSD患者显示灰质体积的减少(GMV)的左额中回(生产厂),它可以提供特定的临床干预治疗卒中后抑郁症状的病人。

具有重要意义,预测和识别高危病人stroke-stricken转换PSD早期,早期干预策略的目标。然而,如何有效地预测PSD仍然是一个挑战。最近,我们一直在努力识别生物标志物与PSD的发生通过简单的血液检查。

炎症和中风之间的关系一直是多年的调查(15- - - - - -17]。系统性炎症被认为是卒中后并发症的危险因素。一般来说,促炎细胞因子水平升高,包括肿瘤坏死因子-α(TNF -α)、il - 6和白介素1β(il - 1β),中风患者的不良预后相关(18]。尽管PSD的发病机理仍然未知,炎症的重要作用在PSD的发生。例如,一项研究发现证据之间的密切相关的血清水平的地震在第七天卒中后和抑郁分数的初始发病后2周内的AIS (19];另一项研究报道,il - 1β和肿瘤坏死因子-α以及他们的多态性,参与了PSD的致病过程(20.]。最近,platelet-to-lymphocyte比(PLR)和neutrophil-to-lymphocyte比(NLR)作为炎症生物标记传递信息,被证明是有效的预测6个月PSD (21]。上述研究结果表明,炎症指数可能是一个PSD的发生的重要因素。

类似于NLR PLR, RDW CBC的另一部分,也可以作为生物标志物炎症反应过程。通常表示为RDW-CV RDW-SD;前的系数是标准差的红细胞体积,而后者是红细胞体积分布曲线的宽度水平基准高出20%。最近,一些研究报道在中风患者RDW的临床价值。香港等人报道RDW-SD和血清分析了无水平之间的关联,可以被认为是AIS患者神经损害的危险因素(22]。RDW-CV的角色作为一个独立的预后因子在急性脑梗死是揭示了金正日和他的同事们(23]。

与这些研究结果一致,与non-PSD患者相比,RDW-CV和RDW-SD明显高于与PSD患者的血清il - 6浓度成正比。由于il - 6是一种炎性介质与PSD(密切相关24),我们推测RDW-CV升高和RDW-SD可能观察到中风患者高危PSD的发生。在PSD患者中,RDW-SD ham - d得分呈正相关,在入学后6个月;然而,RDW-CV之间没有显著相关性和ham - d得分在入学后6个月,这意味着RDW-SD可能更适合预测PSD患者的中风。随后,我们的研究显示RDW-SD和RDW-CV PSD的独立预测指标。关于预测PSD, auc RDW-SD和RDW-CV分别为0.796和0.634,表明RDW-SD拥有比RDW-CV更好的预测价值。

在解释这项研究的结果,应该考虑一些局限性。这是一个只有回顾性研究样本量小,建议需要一个大规模的多中心研究中风患者来支持我们的研究结果。由于随访时间短,与抑郁症相关的一些重要因素事件并不包括在收集,如使用抗抑郁药物、心理治疗和社会支持,而这些因素可能会影响PSD的诊断。然而,我们的研究结果表明,潜在的RDW-SD标记对于急性缺血性卒中后PSD的预测。

我们的研究证实,与non-PSD患者相比,PSD患者表现出增加RDW-CV RDW-SD,这与血清il - 6浓度呈正相关。RDW-SD呈正相关,ham - d得分,可能更适合预测中风患者卒中后抑郁。在以后的临床工作,对于AIS患者,我们应该集中在评估早期的抑郁和注意早期心理干预和预防。PSD的早期发现和早期治疗对患者的预后有很好的影响。

数据可用性

和/或使用的数据集分析在当前研究可从相应的作者以合理的要求。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

概念和设计的研究是由明代戴秉国和曹磊。采集的数据是由明代戴秉国和她魏。数据的分析和解释由宇新张和Chuanqin方。统计分析是由平曲。起草的手稿是由明代戴秉国和宇新张。修订手稿的重要知识内容是由明代戴秉国和曹磊。

确认

本研究项目是自然科学基金的赠款支持安徽的年轻人(1708085 qh182)。