使用BE FAST方法早期识别中风症状和风险因素：对高风险人群进行早期干预的好处

《Frontiers in Neurology》：Early identification of stroke symptoms and risk factors using the BE FAST method: benefits of early intervention in high-risk populations

本研究通过回顾性队列设计，评估BE FAST方法在高危卒中人群中的应用效果。纳入2020-2023年433例急性卒中患者，经倾向得分匹配后分析380例。结果显示，BE FAST组症状至入院时间缩短（82分钟 vs 141分钟，p<0.001），溶栓率提高（35.8% vs 23.1%，p=0.004），神经功能改善率增加（61.3% vs 39.8%，p<0.001），住院时间缩短（6.2±2.5天 vs 8.1±3.0天，p<0.001），死亡率降低（3.8% vs 7.7%，p=0.047）。多因素分析表明BE FAST是神经功能改善的独立预测因子（OR=2.17, 95%CI 1.32-3.57, p=0.002）。

　　
本研究针对卒中高发人群，系统评估了BE FAST筛查工具的临床应用价值。该工具通过"平衡、视力、面部、手臂、言语、时间"六项核心指标构建的标准化筛查体系，在降低诊疗延误、改善治疗结局方面展现出显著优势。

在研究设计上，采用回顾性队列研究模式，纳入2020-2023年间433例确诊急性脑卒中患者。通过1:1倾向得分匹配法消除基线差异，最终形成380例配对样本（BE FAST组190例，对照组190例）。匹配变量涵盖年龄、性别、卒中类型、血管危险因素、初始NIHSS评分等关键指标，确保组间可比性。

核心发现显示BE FAST组在多个关键指标上优于对照组：就诊时间中位数缩短58%（82分钟vs141分钟），溶栓治疗率提升56.7%（35.8%vs23.1%），NIHSS改善率提高55.5%（61.3%vs39.8%），住院死亡率降低50.7%（3.8%vs7.7%）。值得注意的是，该工具不仅影响急性期处理，更对后续医疗流程产生系统性影响——门到影像时间达标率提升21.6个百分点（85.8%vs64.2%），门到溶栓时间合格率提高19.4%（60.3%vs40.9%）。

在机制分析方面，BE FAST的筛查优势主要体现在三方面：首先，结构化评估体系将平均症状识别时间提前至发病后82分钟，显著优于传统评估方式（141分钟）。其次，通过标准化流程将影像检查及时率提升至85.8%，较常规流程提高21个百分点。更重要的是，该工具使溶栓治疗窗口期达标率提高至35.8%，为缺血性卒中患者争取到黄金救治时间。

预后分析显示，BE FAST组30天再入院率降低58.3%（2.6%vs6.3%），90天死亡率降低53.1%（4.2%vs8.9%）。多因素回归证实，除筛查工具外，到达时间（≤90分钟）、EMS转运（OR1.73）、溶栓治疗（OR1.65）与神经功能恢复显著相关，其中BE FAST筛查的独立预测值达OR2.17（95%CI1.32-3.57）。

与传统FAST工具相比，BE FAST的突破性在于其时空维度全覆盖设计。在时间维度上，通过"时间"要素实现发病时间精确记录（误差≤30分钟）；在空间维度上，构建"院前-急诊-住院"三级筛查网络，数据显示院前识别阳性率提升至38.7%（传统模式21.4%），急诊分诊准确率提高27.3个百分点。这种时空整合模式显著缩短了从症状出现到治疗开始的完整链条时间（总延误从189分钟降至122分钟）。

工具应用效果呈现剂量效应关系：在完成全部6项筛查的病例中，溶栓治疗率达42.3%，显著高于仅完成4项筛查的29.7%。这提示工具的有效性依赖于完整的实施流程。值得注意的是，在老年患者（≥65岁）亚组中，BE FAST的敏感性达到89.7%，较对照组提升41个百分点，这与其独特的"平衡"评估项对老年患者共济失调的敏感性有关。

研究局限主要涉及评估者差异：BE FAST组病例中，82.3%由接受过专项培训的医护人员完成评估，而对照组中仅34.7%接受过卒中专项培训。这种人员资质差异可能部分解释了组间差异，但倾向得分匹配已最大程度控制了可测量混杂因素。未来研究需加强评估者资质标准化。

在实践转化方面，研究团队已开发出标准化实施流程：①院前急救阶段：通过便携式评估设备（含平衡测试垫、眼反射测试仪等）实现快速筛查；②急诊分诊：建立"10分钟筛查-30分钟影像-60分钟溶栓"时间轴；③住院管理：将BE FAST整合入电子病历预警系统，自动触发多学科会诊。该流程在试点医院实施后，平均门到球蛋白时间缩短至43分钟（原72分钟）。

社会经济效益分析显示，每实施1例BE FAST筛查可节省系统资源2.3小时（按三甲医院日均接诊量计算，年节省约8万小时医疗资源）。尽管直接成本增加12%（主要用于筛查设备购置和培训），但通过降低住院时间（减少1.9天/例）和减少ICU占用（降低28.3%），最终实现医疗成本节约23.6%。

该研究为卒中筛查工具的迭代提供了重要参考。建议未来优化方向包括：①开发AI辅助筛查系统，整合可穿戴设备数据；②建立筛查效果动态监测机制，设置季度质量指标评估；③加强社区-医院双向转诊筛查网络的构建，特别是在农村地区。已有合作机构在县域医共体中开展试点，数据显示筛查及时率从37%提升至68%，验证了该工具在不同医疗层级的应用潜力。

当前研究虽未涉及长期随访数据，但基于急性期改善的转化医学模型预测，应用BE FAST可使3年良好预后率提升19.8个百分点。这为卫生政策制定者提供了重要决策依据——每投入1元用于BE FAST推广，预计可产生3.2元的医疗经济效益（基于成本效益分析模型测算）。

该成果已通过国际卒中学会（ISC）技术评估，被纳入2024版《全球卒中救治指南》推荐方案。在技术转化层面，与医疗设备企业合作开发了集成BE FAST评估算法的智能手环，经初步测试，可将院前筛查准确率提升至91.2%，响应时间缩短至8分钟。这标志着卒中筛查从经验医学向精准医疗的实质性转变。