作者：陈旭北京市延庆区井庄镇社区卫生服务中心

缺血性脑卒中合并脂代谢异常患者的复发风险显著高于单纯脑卒中患者，且复发后致残率、死亡率大幅升高。构建精准的复发风险预测模型，可实现对高危患者的早期识别与分层管理，为个体化干预提供依据。此类模型需整合临床特征、血脂指标、炎症因子及生活方式等多维度变量，通过科学的统计方法构建并严格验证，才能确保预测效能与临床实用性。

一、复发风险预测模型的核心变量筛选

模型构建的关键在于筛选具有独立预测价值的变量，结合既往研究与临床实践，核心变量可分为四大类，具体如下：

（一）临床基础特征变量

1.  人口学特征：年龄（≥65 岁为高危阈值）、性别（男性风险更高）是不可干预的基础变量，研究显示年龄每增加 10 岁，复发风险升高 25%-30%；

2.  基础疾病史：高血压（收缩压≥140mmHg 或舒张压≥90mmHg）、糖尿病（空腹血糖≥7.0mmol/L）是重要预测因子，合并两种疾病的患者复发风险是无基础病患者的 3.1 倍；

3.  脑卒中相关特征：首次发病时的神经功能缺损程度（NIHSS 评分≥10 分）、梗死类型（大血管动脉粥样硬化型复发风险最高）及是否存在颈动脉狭窄（狭窄程度≥50%），均与复发密切相关，颈动脉狭窄患者年复发率达8%-10%。

（二）血脂代谢指标变量

以低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）为核心，同时纳入甘油三酯（TG）与高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）：

•     LDL-C＞1.8mmol/L（极高危患者目标值）时，复发风险显著升高，LDL-C 每升高 0.5mmol/L，复发风险增加 18%；

•     TG＞2.26mmol/L 且 HDL-C＜1.04mmol/L 的患者，因代谢紊乱更严重，复发风险较血脂正常者高 2.3 倍，需作为联合预测指标。

（三）炎症与代谢标志物变量

炎症因子是 “脂代谢异常 - 脑损伤” 的关键中介，需纳入：

•     C 反应蛋白（CRP）＞10mg/L：提示持续炎症反应，可使复发风险升高 1.9 倍；

•     同型半胱氨酸（Hcy）＞15μmol/L：与血管内皮损伤密切相关，独立增加复发风险 25%，尤其在合并脂代谢异常时作用更显著。

（四）生活方式与治疗依从性变量

1.  不良生活方式：吸烟（每日≥10 支）、饮酒（每日酒精摄入≥25g）、肥胖（BMI≥28kg/m²），其中吸烟是可干预的强预测因子，戒烟后1 年复发风险可降低 30%；

2.  治疗依从性：他汀类药物或抗血小板药物（如阿司匹林）的服药依从率＜80%，复发风险升高 2.8 倍，需通过随访记录纳入模型。

二、模型构建方法与流程

模型构建需遵循 “数据收集 - 变量筛选 - 模型拟合 - 内部验证 - 外部验证” 的标准化流程，常用方法如下：

（一）数据来源与样本设计

选择多中心回顾性队列或前瞻性队列数据，样本量需满足“事件数 - 变量数”≥10:1 的原则（如预计 1000 例患者，至少包含 100 例复发事件）。例如，某前瞻性队列纳入 2000 例缺血性脑卒中合并脂代谢异常患者，随访 2 年记录复发事件，用于模型构建（70% 样本）与验证（30% 样本）。

（二）统计方法选择

1.  变量筛选：先通过单因素 Cox 回归分析筛选 P＜0.1 的变量，再采用多因素 Cox 比例风险回归模型，逐步剔除无统计学意义的变量（P＞0.05），最终确定独立预测变量；

2.  模型拟合：基于筛选后的变量构建 Cox 回归模型，通过计算风险比（HR）及 95% 置信区间（CI）确定各变量权重，例如年龄（HR=1.28，95% CI：1.15-1.42）、LDL-C（HR=1.18，95% CI：1.06-1.31）等；

3.  模型呈现：将复杂的回归方程转化为简易的风险评分模型，如每符合 1 项高危变量计 1-3 分，根据总评分将患者分为低危（≤5 分，年复发率＜3%）、中危（6-10 分，年复发率 3%-8%）、高危（≥11 分，年复发率＞8%），提升临床实用性。

三、模型验证与效能评估

模型需通过内部验证与外部验证评估效能，核心指标包括：

（一）区分度

采用受试者工作特征曲线（ROC 曲线）的曲线下面积（AUC）评估，AUC＞0.75 提示模型区分度良好。例如，某模型在内部验证中 AUC为 0.82（95% CI：0.78-0.86），外部验证中 AUC 为 0.79（95% CI：0.74-0.84），表明其能有效区分复发与非复发患者。

（二）校准度

通过校准曲线评估模型预测概率与实际复发概率的一致性，采用 Hosmer-Lemeshow 检验（P＞0.05 提示校准度良好）。若校准曲线接近理想对角线，说明模型预测值与真实情况偏差小，如某模型 Hosmer-Lemeshow 检验 P=0.35，校准效果优异。

（三）临床实用性

通过决策曲线分析（DCA）评估模型在不同风险阈值下的净获益，若模型曲线位于 “全部干预” 与 “全部不干预” 曲线之上，提示具有临床价值。例如，当风险阈值为 5%-15% 时，模型净获益显著高于传统经验评估，可指导临床优先干预高危患者。

四、结论与临床意义

缺血性脑卒中合并脂代谢异常患者的复发风险预测模型，通过整合多维度变量构建并严格验证后，可实现复发风险的精准分层。临床应用中，结合模型评分对高危患者加强监测（如每 3 个月复查血脂、颈动脉超声）与干预（如强化降脂、优化抗血小板方案），对低危患者简化管理，既能提升干预效率，又能降低医疗成本。未来需通过更大样本、更长随访的研究进一步优化模型，纳入基因多态性等新兴变量，提升预测精度，为疾病防控提供更有力的工具。