急性脑梗死患者氨基末端B 型利钠肽原和神经元特异性烯醇化酶水平变化及相关性研究.docVIP

急性脑梗死患者氨基末端B 型利钠肽原和神经元特异性烯醇化酶水平变化及相关性研究.doc

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急性脑梗死患者氨基末端B 型利钠肽原和神经元特异性烯醇化酶水平变化及相关性研究

精品论文 参考文献 急性脑梗死患者氨基末端B 型利钠肽原和神经元特异性烯醇化酶水平变化及相关性研究 桓台县人民医院神经内科 山东 淄博 256400 【摘 要】目的 观察急性脑梗死(ACI)发病早期氨基末端B 型利钠肽原(NT-proBNP)和神经元特异性烯醇化酶(NSE)水平变化与病情严重程度的关系以及两者的相关关系。方法 检测60 例ACI 患者(ACI 组)以及60 例健康体检者(对照组)的血清NT-proBNP、NSE 水平,采用美国国立卫生院卒中量表(NIHSS)对ACI 患者入院时的临床神经功能损害程度进行评价,比较NT-proBNP、NSE 水平在不同大小梗死灶及不同临床神经功能损害程度中的差异,并与对照组比较。结果 ACI 组血清NT-proBNP、NSE 水平与对照组比较显著增高(22.40plusmn;4.75)、(616.76plusmn;424.86),与对照组的(7.18plusmn;2.65)、(68.18plusmn;35.51),P 均lt;0.01。梗死灶越大、临床神经功能损害程度越重,血清NT-proBNP、NSE 水平越高。血清NT-proBNP、NSE 水平分别与NIHSS 评分呈正相关(r=0.5l、r=0.44,P 均lt;0.01)。血清NT-proBNP 水平与NSE 水平呈正相关(r=O.57,plt;O.01)。结论 ACI 发病早期血清NT-proBNP、NSE 水平变化可反映梗死灶大小和临床神经功能损害的严重程度。NT-proBNP、NSE水平均可作为ACI 患者病情评估的重要生物学指标。 【关键词】脑梗死;氨基末端B 型利钠肽原;神经元特异性烯醇化酶;神经功能损害 【中图分类号】R742【文献标识码】A【文章编号】2096-0867(2015)-09-054-02 脑梗死是神经内科常见病、多发病,死亡率、致残率极高。氨基末端B型利钠肽原(amino-terminal pro-brain natriureticpeptide,NT-proBNP)是一种具有排钠、利尿作用的多肽类神经激素,在有效缓解脑水肿方面发挥重要作用,易于检测。近年国外的研究发现急性脑梗死患者血清NT-proBNP水平显著升高,可作为反映急性脑梗死病情轻重和预后的指标之一【1】。神经元特异性烯醇化酶(neuron-specific enolase,NSE)是神经元损伤的特异性生物学标志物,脑脊液或血清NSE水平可反映神经系统损伤的程度【2】。本试验通过观察脑梗死患者血清NTproBNP、NSE含量变化,以探讨它们在急性脑梗死患者发生发展中的临床价值。 对象与方法 1.研究对象:选择2014年10月至2015年10月我院收治60例急性脑梗死患者,均于发病后72 h内人院,其中男32例,女28例,年龄45-80岁,平均年龄(63.5plusmn;11.3)岁。入组患者均为高血压性脑梗死,按第4届全国脑血管病会议制定的诊断标准【3】,并经头颅MRI检查证实。排除标准为:有心脏病史或日常活动有气促、胸痛、心悸症状;严重心、肝、肺、肾疾病;既往有神经系统良恶性肿瘤以及其他系统肿瘤;入院前3个月发生脑出血、蛛网膜下隙出血、脑外伤。选择我院同期60例健康体检者作为对照组,男36例,女24例;年龄40-75岁,平均年龄(61.5plusmn;10.9)岁。两组性别构成、年龄等比较差异无统计学意义,具有可比性。 2.方法:(1)检测方法:急性脑梗死组及对照组病人均于入院第2天清晨抽取外周静脉血。NT-proBNP、NSE浓度测定采用电化学发光法.试剂盒为瑞士罗氏公司原装进口试剂盒,分析仪器:e601全自动电化学发光分析仪。(2)临床神经功能损害程度评价:根据美国国立卫生研究院卒中量表(NationalInstitute of Health stroke scale,NIHSS ) 评分标准,对病人进行神经功能缺损评分。将患者分3个亚组:0-15分为轻度组,19例;16-30分为中度组,23例;3l-45分为重度组,18例。各亚组之间性别、年龄构成比较,差异无统计学意义。(3)梗死灶大小:根据头颅MRI检测结果及结合临床分析,梗死大小参照黄如训分型方法【4】,以梗死灶最大径作为测量标准,将脑梗死分为:(1)大梗死:梗死灶直径gt;5cm以上;(2)中梗死:梗死灶直径3~5cm;(3)腔隙性梗死:梗死灶直径3cm以下。 3.统计学方法:应用SPSS 11.5软件进行统计分析。计量资料以算 x plusmn; s表示,组间比较采用t检验或方差分析(方差齐),相关性分析采用Spearman相关分析。P

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