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研究人员针对老年高血压患者，基于颈动脉斑块超微血管成像（SMI）特征构建预测缺血性中风模型，提升预测准确性。
在老龄化社会中，高血压已成为困扰众多老年人的常见疾病，而与之相伴的缺血性中风（又称 “脑梗死”）更是严重威胁着他们的生命健康。缺血性中风发病频率高，致死率和致残率不容小觑。研究发现，颈动脉粥样硬化斑块的稳定性与脑梗死的发生密切相关，其中斑块内新生血管（IPN）又与斑块不稳定紧密相连，且能预测冠心病和脑血管事件。
超微血管成像（SMI）技术对低速微血管成像敏感度高，在识别斑块易损性方面具备优势，然而其能否预测未来缺血性中风尚待研究。为了填补这一空白，承德市中心医院的研究人员开展了相关研究，成果发表在《Journal of Medical Ultrasonics》上。
该研究采用回顾性研究方法，纳入 314 例老年高血压合并颈动脉斑块患者，随机分为训练队列（235 例）和验证队列（79 例），并依据缺血性中风诊断将患者分为中风组和非中风组。
在研究方法上，主要运用了以下关键技术：一是 SMI 检查，使用 TOSHIBA Aplio300 彩色多普勒超声诊断仪，按照规范流程对患者进行检查，观察斑块特征并记录；二是统计分析，借助 R 软件（4.4.0 版本），运用多种统计方法筛选特征、构建模型并进行验证 。
研究结果如下：
- 基线特征比较：训练队列中，79 例（33.6%）患者发生缺血性中风。与非中风组相比，中风组高血压分级和 BMI 更高，性别、年龄、吸烟史及合并症无显著差异。
- SMI 特征比较：中风组 IPN 分级和血管狭窄率高于非中风组，其他 SMI 特征无显著差异。
- 单因素分析：单因素 logistic 回归分析显示，BMI、高血压分级、IPN 分级、斑块厚度和狭窄率与缺血性中风风险显著正相关。
- 模型构建与验证：通过 LASSO 回归筛选变量，构建包含 BMI、高血压分级、IPN 分级和狭窄率的多元 logistic 回归模型。该模型似然比（LR）为 42.6，P<0.001，Cox & Snell R2 为 46.6%。在验证队列中，模型曲线下面积（AUC）为 0.79，准确率 69.6%，敏感度 60.8%，特异性 85.7% ，预测性能优于单变量模型。
研究结论表明，BMI、高血压分级、IPN 分级和颈动脉斑块狭窄与老年高血压患者缺血性中风相关。基于这些指标构建的 logistic 回归模型，能有效提升对该人群缺血性中风的预测能力，为临床实践提供了可靠的预测工具，有助于提高临床决策准确性，改善患者预后。不过，该研究也存在一定局限性，如可能受未测量混杂因素影响、存在选择偏倚、缺乏长期随访数据等。未来研究可聚焦于前瞻性队列设计，在更多样化人群中进行验证，纳入更多影响变量，探索 SMI 与其他成像方式的融合，进一步提高诊断准确性和风险分层能力。
