脑小血管病总体负担与冠状动脉粥样硬化的相关性研究

作     者：沙立辉 张晚秋 马运婷 郑月 赵新湘 SHA Lihui;ZHANG Wanqiu;MA Yunting

作者机构：昆明医科大学第二附属医院放射科650101 

出 版 物：《临床放射学杂志》 (Journal of Clinical Radiology)

年 卷 期：2024年第43卷第4期

页      面：514-522页

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1006[医学-中西医结合] 1002[医学-临床医学] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100201[医学-内科学(含：心血管病、血液病、呼吸系病、消化系病、内分泌与代谢病、肾病、风湿病、传染病)] 100204[医学-神经病学] 100106[医学-放射医学] 10[医学] 100602[医学-中西医结合临床] 

基　　金：国家自然科学基金项目(编号:82160332) 云南省重大专项资助项目(编号:202203AC100007) 

主　　题：脑小血管病 冠状动脉粥样硬化 冠状动脉CTA 

摘      要：目的 探讨脑小血管病(CSVD)冠状动脉粥样硬化相关指标与CSVD总体负担的相关性。方法 搜集行冠状动脉CTA检查、头颅MRI检查及颈动脉超声检查的CSVD患者,根据CSVD总体负担评分将研究对象分为0分组、1分组、2分组及3~4分组。基于CCTA图像获得冠状动脉粥样硬化相关指标:包括Gensini评分、冠状动脉钙化积分(CACS)、冠状动脉3条主要分支狭窄最明显处的狭窄程度及CT血流储备分数(FFR)、3支冠状动脉近端周围脂肪衰减指数(FAI)等。分析各指标与CSVD总体负担之间的相关性。进一步将所有研究对象分为高分组(3~4分)及低分组(0~2分),分析确定CSVD总体负担高评分的有效预测因子,并评价各模型对CSVD总体负担高评分的预测效能。结果 最终纳入169例CSVD患者,包括CSVD评分0分组45例,1分组43例,2分组41例,3~4分组40例。Spearman相关性分析显示年龄、高血压分级、总斑块数、最大狭窄程度、Gensini评分、CACS与CSVD负担评分呈正相关(r_(s)0.3,P0.05),FFR-最小与CSVD负担评分呈负相关(r_(s)=-0.464,P0.05)。根据CSVD总体负担评分将研究对象分为高分组(3~4分)和低分组(0~2分),高分组40例,低分组129例。二元Logistic回归分析显示高血压分级(OR=2.367,P=0.001)及FFR-最小(OR=0.916,P=0.033)为CSVD总体高负担评分的有效预测因子。ROC曲线分析显示,对CSVD总体高负担评分发生风险预测效能的曲线下面积(AUC)从大到小依次是高血压分级和FFR-最小的联合模型(AUC=0.811,P0.001),高血压分级(AUC=0.759,P0.001)以及FFR-最小(AUC=0.752,P0.001)。结论 CSVD患者冠状动脉粥样硬化与CSVD总体负担具有一定相关性:冠状动脉总斑块数、最大狭窄程度、Gensini评分、CACS与CSVD总体负担评分中度正相关,而FFR-最小与CSVD总体负担评分呈中度负相关;高血压分级及FFR-最小为CSVD总体高负担评分患者的有效预测因子,可有助于临床更好地对高风险CSVD患者进行早期干预。