1、假性脑卒中的快速识别研究进展 万东君 付学锋 解放军兰州总医院干三科 关键词： 假性脑卒中; 快速识别; 生物标志物; 临床量表; 作者简介：万东君 (1972) , 男, 副主任医师, E-mail:wan-收稿日期：2017-07-12Received： 2017-07-12急性脑卒中是由于血管源性病因导致的急性神经功能缺损, 是目前病死率和致残率较高的疾病之一, 其临床类型主要包括急性缺血性卒中 (acute ischemic cerebral stroke, AICS) 、短暂性脑缺血发作 (transient ischemic attacks, TIA) 和出血性脑卒中。对于 AIC
2、S, 溶栓治疗是目前各国指南推荐的能改善患者预后的重要治疗措施;然而, 在可疑 AICS 患者中有相当一部分是貌似 AICS 的假性脑卒中 (stroke mimics, SM) 。如何在治疗时间窗内准确诊断 AICS、快速识别 SM 是临床医生面临的一个挑战。本研究就目前 SM 的快速识别方法进行综述, 为卒中的精准治疗提供借鉴。1 概述急性脑卒中目前仍然存在较高的误诊率, 约为 5%31%1。有文献报道老年脑卒中、TIA 误诊率分别为 11%、6%2。一项荟萃分析回顾了 19952016 年发表在 Medline 和 Embase 数据库的文献 (纳入患者 15 721 例) , 结果显示
3、急性脑卒中的误诊率约为 9%3。误诊的一个重要原因就是将一些临床表现与急性脑卒中相似的非血管性疾病误诊为脑卒中。SM 在可疑脑卒中患者中很常见, 有报道显示 SM 占可疑卒中的 43%4。由于对 SM 的快速识别困难, 国外资料显示大约有 15%的 SM 不恰当地接受了溶栓治疗5。SM 是一类临床症状和体征与急性脑卒中相似的非卒中性疾病, 常见的如癫痫 (如 Todd 麻痹和非惊厥性癫痫持续状态) 、偏头痛 (特别是偏瘫性偏头痛) 、功能性疾病 (如转化障碍) 、代谢性疾病 (如低血糖) 、颅内感染性疾病、占位性疾病 (如肿瘤) ;少见的如周围神经病 (如吉兰巴雷综合征) 、中毒、线粒体脑肌病
4、伴高乳酸血症及卒中样发作等;罕见的如可逆性脑血管收缩综合征、多发性硬化、特发性高颅压等6。SM 难以与急性脑卒中区分的主要原因有两方面:一是临床症状与急性脑卒中相似, 二是某些 SM 影像学改变与 AICS 相似。其他的影响因素还包括获取详细病史困难 (比如患者有精神语言障碍) 、多模式MR、CT 检查有禁忌等。SM 与急性脑卒中相比, 在临床表现上有一些共性特征:发病年龄偏小、心血管危险因素少、房颤并发率低, 神经缺损症状轻, 失语和吞咽困难少见7;血压比真性卒中明显偏低4;影像学病灶分布与血管支配区不匹配8。此外, 每种SM 又有其个性特征, 如癫痫患者既往多有痫性发作史, 先兆偏头痛患者
5、常有头痛发作史。但对于首次出现痫性发作和头痛症状患者, 需高度警惕急性卒中可能。2 临床量表的快速识别由于卒中临床表现和体征多样, 缺乏特异性, 很难根据单一症状和体征识别是SM 还是卒中。为此, 国内外学者建立了多个卒中临床量表用于快速评估, 如急诊室卒中识别量表 (ROSIER) 、面臂言语试验 (FAST) 、洛杉矶院前卒中筛查量表 (LAPSS) 等。但这些量表在国内临床应用中发现其识别效能并不高9,10。国内有学者进一步构建了广州卒中评估量表 (GZSS) , 纳入 9 个参数, 眩晕 (-1) 、格拉斯科评分8 (+2) 、面瘫 (+1) 、非对称型上臂力弱 (+1) 、非对称性下
6、肢力弱 (+1) 、收缩压145mmHg (+1) 、舒张压95mmHg (+1) , 总分1.5 分时识别卒中的灵敏度和特异性分别为 83.2%和 74.1%10。最近有学者将人工智能网络 (artifcial neural network, ANN) 引入 SM 的快速筛查, 在发病 4.5h 内 ANN 诊断 AICS 和 SM 的平均准确率分别达 85.2% (95%CI:77.490.8) 和 81.1% (95%CI:73.487.1) 11。这些新的快速识别工具的效能仍需多中心大样本的验证。上述诊断量表主要用于院前和急诊对卒中的初步评估, 而当头颅 CT 检查排除出血性卒中后,
7、仍有相当一部分疑似 AICS 难以与 SM 鉴别。Goyal 等12设计了FABS 量表筛查发病 4.5h 以内的 SM, 该量表包含 6 个变量 (每个计 1 分) :无口角下垂、无房颤病史、年龄50 岁、收缩压150 mmHg、痫性发作病史、孤立的感觉症状而不伴力弱;对 784 例患者 (SM 占 41%) 进行验证, FABS3 分, 识别SM 的灵敏度和特异性分别为 90%和 91%, 阴性预测值和阳性预测值分别为 93% (95%CI:90%95%) 和 87% (95%CI:83%91%) ;而当 FABS4 分, 特异性增高至98%。当 FABS3 分时, 需要考虑进一步行 MR
8、I 筛查, 防止可疑 AICS 漏诊。该量表可简化 AICS 筛查流程, 减少不必要的检查费用, 提高 SM 识别率, 值得今后推广。3 生物标志物的快速识别血糖、电解质的化验有助于排除低血糖、电解质紊乱所致的部分 SM。鉴别其他SM 还需 AICS 的特异生物标志物, 目前文献报道的 AICS 标志物主要包括氧化应激损伤、炎症、血栓形成、心功能和脑损伤等 5 类分子13, 比如 F2-异构前列腺素、IL-6、D-二聚体、BNP、MMP-9、S100 等, 但相关的诊断评价研究并不多。由于脑卒中病因的多样性、临床表现的异质性、血脑屏障限制性, 单一标志物对卒中鉴别诊断价值具有局限性。一项前瞻性
9、多中心临床研究发现, 外周血 D-二聚体、BNP、MMP-9 和 S100 组合试验在发病 24h 内对卒中和 SM 有一定区分能力 (灵敏度 86%、特异性 37%) 14, 但在发病 6h 内几乎没有任何鉴别作用15。曾有报道称肽素与心脑血管事件发生明显相关, 然而最近一项研究显示, 血浆肽素水平并不能用于早期识别卒中16。还有学者发现外周血红细胞分布宽度 (RDW) 可用于青年脑卒中与癫痫和多发性硬化的鉴别, 灵敏度和特异性可达 73.7%和 87.9%, 其潜在的机理并不明确17。由于目前生物标志物的低特异性和检测的时限性, 还难以用于临床快速识别。4 影像学的快速识别脑影像学检查是诊
10、断急性脑卒中和排除 SM 的关键检查, 尽管 CT 对出血性卒中有毋容置疑的准确性, 然而在 AICS 超急性期, 非增强头颅 CT 平扫往往没有明显的异常表现, 难以与 SM 鉴别。多模式 MR 检查尽管有鉴别优势, 但花费时间相对较长, 是否影响 AICS 的溶栓治疗时间窗还有待进一步研究。一个单中心的研究显示, 快速头颅 MR 扫描流程 (包含 DWI/ADC、FLAIR 和 T2*GRE 序列, 总用时不超过 6 min) 不仅能提高 SM 的检出, 而且并不延长开始给药时间18, 也不会影响出血性卒中的诊断准确率19,20。弥散加权成像 (diffusion weighted ima
11、ging, DWI) 虽然对缺血性病灶有较高的识别 (灵敏度 92%, 特异性 75%) , 但仍有一定的假阴性率, 如结合灌注加权成像, 对 AICS 的灵敏度则增加至 97.5%21。在有条件的卒中治疗中心, 对于没有检查禁忌的可疑卒中患者, 选择多模式 MR 检查有助于提高 AICS 识别的灵敏度。多模式 MR 不仅提高急性脑卒中诊断准确性, 而且能提供更多的影像信息用于识别 SM。多模式 MR 的应用能将 SM 误诊为 AICS 的概率降低至 01.3%8。常见引起 SM 的疾病, 在 MR 影像上可能正常或表现出异常信号, 每一种 SM 在 MR 影像均有其相应的特点, 有助于与 A
12、ICS 区别。比如:癫痫、先兆性偏头痛、低血糖、卒中样发作等均可在影像上出现与 AICS 相似的细胞水肿征象 (DWI 高信号、ADC 低信号) , 但癫痫及偏头痛可呈高灌注征, 偏头痛、低血糖的多个异常信号灶不按血管支配区分布, 病灶呈现可逆性, 卒中样发作具有特征性的高乳酸波谱峰8,21。5 小结SM 的快速识别和急性脑卒中的诊断, 有赖于详细的病史、体格检查和辅助检查相结合的综合评估, 仅仅依靠某一个方面的指标都难以在短时间内作出可靠的临床决策。综合量表评估和多模式 MR 检查有助于优化筛查流程、减少 SM、提高脑卒中诊断的准确性。尽管如此, 多模式 MR 用于快速识别 SM, 在不具备
13、条件的医院还难以开展, 并且因此而增加医疗费用。临床量表评估+多模式 MR 检查诊断流程尚需在临床实践中进一步优化完善。生物标志物用于识别 SM 在特异性、灵敏度、准确性方面仍需要进一步的深入探索。参考文献1Long B, Koyfman A.Clinical Mimics:an emergency medicine-focused review of stroke MimicsJ.J Emerg Med, 2017, 52 (2) :176-183. 2Skinner T R, Scott I A, Martin J H.Diagnostic errors in older patients
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