RCVS-TCH评分可预测雷击样头痛患者可逆性脑血管收缩综合征
RCVS–TCH score can predict reversible cerebral
RCVS-TCH评分可预测雷击样头痛患者可逆性脑血管收缩综合征
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598- 021- 87412- 7
摘要-总结 我们旨在为TCH(雷击样头痛)患者开发一种新的RCVS评分系统。
532
3 诊断
推导集包括41例RCVS患者和31例非RCVS患者,验证集包括253例TCH患者(165例RCVS和88例非RCVS)。
RCVS-TCH评分(范围:0-12分)包含四个预测因子:反复发作的TCH、女性、TCH的诱发因素(单个或多个)以及血压飙升。
RCVS-TCH评分的C指数为0.929(95% CI = 0.874-0.984)。 在验证集中,RCVS-TCH评分的C指数为0.861(95% CI = 0.815-0.908)。
RCVS-TCH评分表现良好,可能有助于TCH患者中RCVS的诊断。
扩展内容:RCVS-TCH评分使用验证数据集进行了验证。RCVS-TCH评分的表现优于RCVS2评分。当血管造影结果为阴性或模棱两可时,RCVS-TCH评分可能特别有用。
在雷击样头痛的鉴别诊断中应首先考虑RCVS-TCH评分,而RCVS2评分则有助于颅内血管病变的鉴别诊断。
在47%的RCVS患者中观察到了血压飙升,这与既往研究的结果相似[302, 303]。
引言 RCVS是TCH患者最重要的鉴别诊断之一,因为相当比例的RCVS患者可能出现神经系统并发症,如缺血性卒中、皮质蛛网膜下腔出血(SAH)、脑出血和可逆性后部脑病综合征(PRES)[302-306]。
RCVS2评分被提出作为一种诊断工具,用于在颅内血管病变患者中鉴别RCVS[307]。
雷击样头痛的存在是RCVS2评分的主要组成部分,仅此一项就可能导致RCVS的诊断。
RCVS2评分对TCH的鉴别诊断并无用处,任何TCH患者使用该评分都可能被错误地归类为RCVS。
在本研究中,我们旨在开发一种新的预测模型,用于TCH患者中RCVS的诊断。
方法 纳入标准为:(1) 明确记得起病方式的患者的患者,(2) 报告从头痛发作到达到峰值的时间<60秒,(3) 在首次发作后1个月内就诊的患者;排除标准为:(1) 动脉瘤性SAH,(2) 磁共振成像(MRI)或钆增强的禁忌证,(3) 临床表现提示感染性脑膜炎的患者。
41例患者患有RCVS,31例为原发性TCH或其他继发性原因。
在头痛门诊中,患者主要接受脑部MRI和MRA评估,而持续性头痛患者被转诊至急诊室,随后应用急诊方案。
3.3 临床诊断
533
为进行验证,我们从三星医疗中心的前瞻性头痛登记中筛选患者,提取了253例在发病后1个月内完成神经影像学检查的TCH患者。
结果 与非RCVS组相比,女性、反复发作的TCH、多个TCH诱发因素和血压飙升在两个数据集中RCVS组中更为常见。
在推导集的单因素logistic回归分析中,反复发作的TCH(Beta = 2.31, OR = 10.08, 95% CI = 3.37-30.13, p < 0.001)、女性(Beta = 1.65, OR = 5.18, 95% CI = 1.27-21.19, p = 0.022)、TCH诱发因素的存在(单个,Beta = 2.37, OR = 10.68, 95% CI = 2.62-43.48, p = 0.001;多个,Beta = 2.85, OR = 17.25, 95% CI = 4.41-67.44, p = 0.001)和血压飙升(Beta = 3.25, OR = 25.91, 95% CI = 3.22-208.38, p = 0.002)与RCVS相关。
讨论 我们开发了一种新的预测模型——RCVS-TCH评分,以辅助TCH患者中RCVS的诊断。
RCVS2评分在预测血管病变患者中的RCVS方面表现优异[307]。
这与既往研究的结果一致,即81-90%的RCVS患者为女性,78-100%有反复发作的TCH,75-80%有一个或多个TCH诱发因素[302-308]。
只有少部分非RCVS的TCH患者出现血压飙升,这表明血压飙升可能不是由对严重头痛的反应引起的,而是由RCVS的独特病理生理机制引起的。
RCVS-TCH评分在区分TCH患者中的RCVS方面表现出较高的特异性和敏感性。
这是首个开发用于TCH患者RCVS诊断预测模型的研究。
结论 RCVS-TCH评分——一种新的用于TCH患者中RCVS的预测模型——在区分RCVS与原发性TCH或其他TCH继发性原因方面表现良好。
我们的研究结果将有助于在排除动脉瘤性蛛网膜下腔出血后,辅助TCH患者中RCVS的诊断。
致谢 基于Cho, Soohyun; Lee, Mi Ji; Gil, Young Eun; Chung, Chin-Sang. 2021年发表于Scientific Reports的工作,由机器生成的摘要。
534
3 诊断
3.4 神经影像学
机器生成关键词:脑、功能、物质、结构、光学、MRI、视网膜、白质、静息态、白质、视觉、大脑、皮层、文章、功能连接
偏头痛的结构和功能脑改变