脑小血管病总负荷和甘油三酯葡萄糖体质量指数对老年脑梗死患者溶栓后早期神经功能恶化的预测价值

doi:10.3877/cma.j.issn.2095-8757.2025.04.003

目的

探讨脑小血管病（CSVD）总负荷和甘油三酯葡萄糖体质量指数（TyG-BMI）对60岁以上老年急性前循环脑梗死（AACI）患者重组组织型纤溶酶原激活剂（rt-PA）静脉溶栓后早期神经功能恶化（END）的预测价值。

方法

选取2021年7月至2024年7月在宿迁市第一人民医院经rt-PA静脉溶栓治疗的老年AACI患者，根据溶栓24 h内美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分是否增加≥4分将患者分为END组和无END组，收集两组患者治疗前后的临床资料和血液学指标，计算TyG-BMI，并采用t检验或χ²检验进行组间比较。依据头颅MR影像获得CSVD总负荷评分。采用多因素Logistic回归分析确定此类人群发生END的危险因素。应用受试者工作特征（ROC）曲线评价CSVD总负荷和TyG-BMI对END的预测价值。

结果

共纳入242例老年AACI患者，其中END组67例，无END组175例。单因素分析显示，两组患者年龄、BMI、基线NIHSS评分、房颤发生率、空腹血糖、甘油三酯、低密度脂蛋白胆固醇、TyG-BMI和CSVD总负荷的差异均有统计学意义（P<0.05）。多因素Logistic回归分析显示，年龄、基线NIHSS评分、房颤、CSVD总负荷和TyG-BMI是老年AACI患者静脉溶栓后END的危险因素（P<0.05）。ROC曲线分析显示，CSVD总负荷和TyG-BMI预测老年急性前循环rt-PA静脉溶栓后END的曲线下面积分别为0.763（95%CI：0.702-0.854，P<0.001）和0.755（95%CI：0.698-0.835，P<0.01），最佳截断值分别为2.5分和218.74；两者联合预测END的曲线下面积为0.812（95%CI：0.745-0.886，P<0.01）。

结论

CSVD总负荷和TyG-BMI对老年急性前循环脑梗死患者rt-PA静脉溶栓后END的发生具有一定的预测价值，两者联合预测价值更高。

关键词: 脑梗死, 脑小血管病, 甘油三酯葡萄糖体质量指数, 静脉溶栓, 早期神经功能恶化

Objective

To investigate the predictive value of total load of cerebral small vascular disease (CSVD) and triacyl-glucose body mass index (TyG-BMI) in early neurologic deterioration (END) of rt-PA intravenous thrombolysis in elderly patients with acute anterior circulation cerebral infarction over 60 years old.

Methods

Elderly patients aged over 60 years old with acute anterior circulation cerebral infarction who were hospitalized in the First People's Hospital of Suqian from July 2021 to July 2024 after rt-PA intravenous thrombolysis were retrospectively included. According to whether the NIHSS score has increased by≥4 points within 24 hours of intravenous thrombolysis, the patients were divided into END group and non END group. Clinical data and hematological indicators were collected. TyG-BMI was calculated. T test or Chi-square test was used to compared between the two groups. Total burden of CSVD was obtained based on MR Images. Multivariate Logistic regression analysis was used to determine the risk factors of END. The receiver operating characteristic (ROC) curve was used to evaluate the predictive value of risk factors to END.

Results

A total of 242 old patients with acute anterior circulation cerebral infarction were included, including 67 patients in the END group and 175 patients in the non-END group. The results of the univariate analysis indicated that there were statistically significant differences in age, BMI, baseline NIHSS score, atrial fibrillation (AF), FPG, TG, LDL-C, TyG-BMI and total burden of CSVD in the END group (P < 0.05). Multivariate logistic regression analysis showed that Age, baseline NIHSS score, AF, total burden of CSVD and TyG-BMI were risk factors for END (P < 0.05). ROC curve analysis showed that the area under the curve for predicting END using total burden of CSVD and TyG-BMI were 0.763 (95%CI: 0.702-0.854, P < 0.01) and 0.755 (95%CI: 0.698-0.835, P < 0.01). The optimal cut-off values were 2.5 points and 218.74, respectively.

Conclusion

Both the total load of CSVD and the TyG-BMI have certain predictive value for END in elderly patients over 60 years old with acute anterior circulation cerebral infarction after rt-PA intravenous thrombolysis, and their combination offers higher predictive value.

Key words: Cerebral infarction, Cerebral small vessel diseases, Total load of cerebral small vascular disease, Triacyl-glucose body mass, cerebral infarction, intravenous thrombolysis, early neurologic deterioration

表1 不同脑小血管病总负荷评分老年前循环脑梗死患者临床基线资料的比较

项目	0分（n=36）	1分（n=65）	2分（n=79）	3分（n=53）	4分（n=9）	检验值	P值
年龄（岁，±s）	64.94±4.23	65.27±4.71	68.76±7.24	69.92±9.58	72.83±10.11	F=21.426	0.006
男性[例（%）]	15（41.67）	39（60.00）	51 （64.56）	35（66.04）	5（55.56）	χ²=6.599	0.159
高血压病[例（%）]	21（58.33）	38（58.46）	59 （74.68）	42（79.25）	8（88.89）	χ²=10.810	0.029
糖尿病[例（%）]	6（16.67）	16（24.61）	31（39.24）	25（47.17）	4（44.44）	χ²=12.892	0.012
冠心病[例（%）]	8（22.22）	14 （21.54）	18（22.78）	18（33.96）	3（33.33）	χ²=3.350	0.501
房颤[例（%）]	1（2.78）	5（7.69）	8（10.13）	8（15.09）	3（33.33）	χ²=9.148	0.058
吸烟[例（%）]	9（25.00）	22（33.85）	25（31.65）	24 （45.28）	5（55.56）	χ²=6.135	0.189
BMI（kg/m²，±s）	24.47±2.38	25.57±2.89	26.79±3.54	27.66±4.38	26.93±3.95	F=10.738	0.064
sICH[例（%）]	0	2（3.08）	4（5.06）	6（11.32）	2（22.22）	χ²=10.602	0.031
基线NIHSS评分[分，M（Q1，Q3）]	5（4,7）	5（4,7）	6（4,9）	7（5,9.5）	7（5,10）	Z=24.656	<0.001
血液指标（±s）
FPG（mmol/L）	6.73±0.47	6.64±0.93	7.15±0.87	6.82±1.04	7.22±1.09	F=0.284	0.538
HbA1c（%）	6.40±0.87	6.43±1.01	6.65±1.02	6.81±0.94	6.94±1.52	F=18.654	0.037
TC（mmol/L）	4.54±1.79	4.62±1.23	4.74±1.46	4.81±1.21	4.82±0.98	F=0.364	0.518
TG（mmol/L）	1.27±0.54	1.39±0.68	1.26±0.62	1.25±0.44	1.34±0.55	F=0.264	0.813
HDL-C（mmol/L）	1.18±0.24	1.21±0.19	1.20±0.21	1.17±0.23	1.19±0.15	F=0.1542	0.853
LDL-C（mmol/L）	2.67±0.82	2.82±0.88	2.99±0.93	2.89±1.04	2.79±1.21	F=0.693	0.521
TyG-BMI[M（Q1，Q3）]	189.54（169.47，211.53）	191.33（172.52，213.66）	217.37（186.49，230.54）	226.82（198.37，239.61）	229.17（204.26，248.47）	Z=27.875	<0.001

表1 不同脑小血管病总负荷评分老年前循环脑梗死患者临床基线资料的比较

项目	0分（n=36）	1分（n=65）	2分（n=79）	3分（n=53）	4分（n=9）	检验值	P值
年龄（岁，±s）	64.94±4.23	65.27±4.71	68.76±7.24	69.92±9.58	72.83±10.11	F=21.426	0.006
男性[例（%）]	15（41.67）	39（60.00）	51 （64.56）	35（66.04）	5（55.56）	χ²=6.599	0.159
高血压病[例（%）]	21（58.33）	38（58.46）	59 （74.68）	42（79.25）	8（88.89）	χ²=10.810	0.029
糖尿病[例（%）]	6（16.67）	16（24.61）	31（39.24）	25（47.17）	4（44.44）	χ²=12.892	0.012
冠心病[例（%）]	8（22.22）	14 （21.54）	18（22.78）	18（33.96）	3（33.33）	χ²=3.350	0.501
房颤[例（%）]	1（2.78）	5（7.69）	8（10.13）	8（15.09）	3（33.33）	χ²=9.148	0.058
吸烟[例（%）]	9（25.00）	22（33.85）	25（31.65）	24 （45.28）	5（55.56）	χ²=6.135	0.189
BMI（kg/m²，±s）	24.47±2.38	25.57±2.89	26.79±3.54	27.66±4.38	26.93±3.95	F=10.738	0.064
sICH[例（%）]	0	2（3.08）	4（5.06）	6（11.32）	2（22.22）	χ²=10.602	0.031
基线NIHSS评分[分，M（Q1，Q3）]	5（4,7）	5（4,7）	6（4,9）	7（5,9.5）	7（5,10）	Z=24.656	<0.001
血液指标（±s）
FPG（mmol/L）	6.73±0.47	6.64±0.93	7.15±0.87	6.82±1.04	7.22±1.09	F=0.284	0.538
HbA1c（%）	6.40±0.87	6.43±1.01	6.65±1.02	6.81±0.94	6.94±1.52	F=18.654	0.037
TC（mmol/L）	4.54±1.79	4.62±1.23	4.74±1.46	4.81±1.21	4.82±0.98	F=0.364	0.518
TG（mmol/L）	1.27±0.54	1.39±0.68	1.26±0.62	1.25±0.44	1.34±0.55	F=0.264	0.813
HDL-C（mmol/L）	1.18±0.24	1.21±0.19	1.20±0.21	1.17±0.23	1.19±0.15	F=0.1542	0.853
LDL-C（mmol/L）	2.67±0.82	2.82±0.88	2.99±0.93	2.89±1.04	2.79±1.21	F=0.693	0.521
TyG-BMI[M（Q1，Q3）]	189.54（169.47，211.53）	191.33（172.52，213.66）	217.37（186.49，230.54）	226.82（198.37，239.61）	229.17（204.26，248.47）	Z=27.875	<0.001

表2 老年前循环脑梗死患者阿替普酶静脉溶栓后早期神经功能恶化的单因素分析

因素	无END组（n=175）	END组（n=67）	检验值	P值
年龄（岁，±s）	68.94±8.47	70.82±9.26	t=1.654	0.038
男性[例（%）]	107（61.14）	38（56.72）	χ²=0.395	0.530
高血压病[例（%）]	118（67.42）	50（74.63）	χ²=1.183	0.277
糖尿病[例（%）]	50（28.57）	22（32.84）	χ²=0.422	0.516
冠心病[例（%）]	41（23.43）	20（29.85）	χ²=1.060	0.303
房颤[例（%）]	9（5.14）	16（23.88）	χ²=18.464	<0.001
吸烟史[例（%）]	57（32.57）	28 （41.79）	χ²=1.807	0.179
BMI（kg/m²，±s）	25.65±3.27	26.83±3.64	t=3.157	0.021
基线NIHSS评分[分，M（Q₁，Q₃）]	5（4，7）	7（4，8）	Z=-2.471	0.018
FPG（mmol/L，±s）	6.73±1.65	7.13±2.21	t=3.487	<0.001
TC（mmol/L，±s）	4.66±1.59	4.83±1.77	t=1.674	0.082
TG（mmol/L，±s）	1.24±0.41	1.33±0.39	t=2.016	0.022
HDL-C（mmol/L，±s）	1.19±0.19	1. 20±0.18	t=0.457	0.462
LDL-C（mmol/L，±s）	2.67±0.75	2.92±0.81	t=4.012	0.011
HbA1c（%，±s）	6.44±0.89	6.65±0.97	t=0.875	0.388
TyG-BMI[M（Q₁，Q₃）]	209.22（187.87，229.79）	228.43（197.54，241.29）	Z=-3.167	0.015
LI[例（%）]	131（74.86）	52（77.61）	χ²=0.199	0.655
WMH[例（%）]	59（33.71）	38（56.72）	χ²=10.674	0.001
CMB[例（%）]	33（18.86）	22（32.84）	χ²=5.391	0.020
PVS[例（%）]	19（10.86）	18（26.87）	χ²=9.587	0.002
CSVD总负荷[0分/1分/2分/3分/4分，例]	31/56/61/24/3	5/9/18/29/6	χ²=36.763	<0.001

表2 老年前循环脑梗死患者阿替普酶静脉溶栓后早期神经功能恶化的单因素分析

因素	无END组（n=175）	END组（n=67）	检验值	P值
年龄（岁，±s）	68.94±8.47	70.82±9.26	t=1.654	0.038
男性[例（%）]	107（61.14）	38（56.72）	χ²=0.395	0.530
高血压病[例（%）]	118（67.42）	50（74.63）	χ²=1.183	0.277
糖尿病[例（%）]	50（28.57）	22（32.84）	χ²=0.422	0.516
冠心病[例（%）]	41（23.43）	20（29.85）	χ²=1.060	0.303
房颤[例（%）]	9（5.14）	16（23.88）	χ²=18.464	<0.001
吸烟史[例（%）]	57（32.57）	28 （41.79）	χ²=1.807	0.179
BMI（kg/m²，±s）	25.65±3.27	26.83±3.64	t=3.157	0.021
基线NIHSS评分[分，M（Q₁，Q₃）]	5（4，7）	7（4，8）	Z=-2.471	0.018
FPG（mmol/L，±s）	6.73±1.65	7.13±2.21	t=3.487	<0.001
TC（mmol/L，±s）	4.66±1.59	4.83±1.77	t=1.674	0.082
TG（mmol/L，±s）	1.24±0.41	1.33±0.39	t=2.016	0.022
HDL-C（mmol/L，±s）	1.19±0.19	1. 20±0.18	t=0.457	0.462
LDL-C（mmol/L，±s）	2.67±0.75	2.92±0.81	t=4.012	0.011
HbA1c（%，±s）	6.44±0.89	6.65±0.97	t=0.875	0.388
TyG-BMI[M（Q₁，Q₃）]	209.22（187.87，229.79）	228.43（197.54，241.29）	Z=-3.167	0.015
LI[例（%）]	131（74.86）	52（77.61）	χ²=0.199	0.655
WMH[例（%）]	59（33.71）	38（56.72）	χ²=10.674	0.001
CMB[例（%）]	33（18.86）	22（32.84）	χ²=5.391	0.020
PVS[例（%）]	19（10.86）	18（26.87）	χ²=9.587	0.002
CSVD总负荷[0分/1分/2分/3分/4分，例]	31/56/61/24/3	5/9/18/29/6	χ²=36.763	<0.001

表3 老年前循环脑梗死患者阿替普酶静脉溶栓后早期神经功能恶化的多因素Logistic回归分析

变量	B值	SE值	Wald χ²值	OR值（95%CI）	P值
年龄	0.417	0.202	3.257	1.746（1.438～2.815）	0.018
BMI	0.279	0.115	1.384	1.462（0.874～2.057）	0.192
基线NIHSS评分	0.821	0.254	7.936	2.251（1.733～5.696）	<0.001
房颤	0.762	0.253	5.336	1.892（1.203～3.277）	<0.05
TG	0.157	0.085	1.812	1.237（0.893～2.695）	>0.05
LDL-C	0.486	0.207	2.054	1.371（0.884～2.156）	>0.05
TyG-BMI	0.978	0.352	9.216	1.904（1.137～3.018）	<0.001
CSVD总负荷	0.862	0.358	13.242	3.133（1.863～6.878）	<0.001

表3 老年前循环脑梗死患者阿替普酶静脉溶栓后早期神经功能恶化的多因素Logistic回归分析

变量	B值	SE值	Wald χ²值	OR值（95%CI）	P值
年龄	0.417	0.202	3.257	1.746（1.438～2.815）	0.018
BMI	0.279	0.115	1.384	1.462（0.874～2.057）	0.192
基线NIHSS评分	0.821	0.254	7.936	2.251（1.733～5.696）	<0.001
房颤	0.762	0.253	5.336	1.892（1.203～3.277）	<0.05
TG	0.157	0.085	1.812	1.237（0.893～2.695）	>0.05
LDL-C	0.486	0.207	2.054	1.371（0.884～2.156）	>0.05
TyG-BMI	0.978	0.352	9.216	1.904（1.137～3.018）	<0.001
CSVD总负荷	0.862	0.358	13.242	3.133（1.863～6.878）	<0.001

图1 CSVD总负荷和TyG-BMI预测老年前循环脑梗死患者阿替普酶静脉溶栓后END的ROC曲线注：CSVD为脑小血管病；TyG-BMI为甘油三酯葡萄糖体质量指数；END为早期神经功能恶化；ROC为受试者工作特征

[1]	GBD 2019 Stroke Collaborators. Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990-2019: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019[J]. Lancet Neurol, 2021, 20(10):795-820.
[2]	Ma Q, Li R, Wang L, et al. Temporal trend and attributable risk factors of stroke burden in China, 1990-2019: An analysis for the Global Burden of Disease Study 2019[J]. Lancet Public Health, 2021, 6(12):e897-e906.
[3]	Powers WJ, Rabinstein AA, Ackerson T. 2018 guidelines for the early management of patients with acute ischemic stroke: A guideline for healthcare professionals from the American Heart Association[J]. Stroke, 2018, 49(3):e46-e110.
[4]	Bhole R, Nouer SS, Tolley EA, et al. Predictors of early neurologic deterioration (END) following stroke thrombectomy[J]. J Neurointerv Surg, 2023, 15(6):584-588.
[5]	中国研究型医院学会脑小血管病专业委员会《中国脑小血管病诊治专家共识2021》编写组.中国脑小血管病诊治专家共识2021[J].中国卒中杂志，2021，16（7）：716-726.
[6]	Liu L, Luo Y, Liu M, et al. Triglyceride glucose-related indexes and lipid accumulation products-reliable markers of insulin resistance in the Chinese population[J]. Front Nutr, 2024, 11:1373039.
[7]	中华医学会神经病学分会，中华医学会神经病学分会脑血管病学组.中国急性缺血性脑卒中诊治指南2018[J].中华神经科杂志，2018，51（9）：666-682.
[8]	Simental-Mendía LE, Rodríguez-Morán M, Guerrero-Romero F. The product of fasting glucose and triglycerides as surrogate for identifying insulin resistance in apparently healthy subjects[J]. Metab Syndr Relat Disord, 2008, 6(4):299-304.
[9]	Er LK, Wu S, Chou HH, et al. Triglyceride glucose-body mass index is a simple and clinically useful surrogate marker for insulin resistance in nondiabetic individuals[J]. PLoS One, 2016, 11(3):e0149731.
[10]	Georgakis MK, Fang R, Düring M, et al. Cerebral small vessel disease burden and cognitive and functional outcomes after stroke: A multicenter prospective cohort study[J]. Alzheimers Dement, 2023, 19(4):1152-1163.
[11]	Scheltens P, Barkhof F, Leys D, et al. A semiquantative rating scale for the assessment of signal hyperintensities on magnetic resonance imaging[J]. J Neurol Sci, 1993, 114(1):7-12.
[12]	Teng Z, Feng J, Xie X, et al. A nomogram including total cerebral small vessel disease burden score for predicting mild vascular cognitive impairment in patients with type 2 diabetes mellitus[J]. Diabetes Metab Syndr Obes, 2024, 17:1553-1562.
[13]	Shi Y, Deng J, Mao H, et al. Macrophage migration inhibitory factor as a potential plasma biomarker of cognitive impairment in cerebral small vessel disease[J]. ACS Omega, 2024, 9(13):15339-15349.
[14]	Gunkel S, Schötzau A, Fluri F. Burden of cerebral small vessel disease and changes of diastolic blood pressure affect clinical outcome after acute ischemic stroke[J]. Sci Rep, 2023, 13(1):22070.
[15]	Siegler JE, Martin-Schild S. Early neurological deterioration (END) after stroke: The END depends on the definition[J]. Int J Stroke, 2011, 6(3):211-212.
[16]	Wahlgren N, Ahmed N, Dávalos A, et al. Thrombolysis with alteplase for acute ischaemic stroke in the safe implementation of thrombolysis in stroke-monitoring study (SITS-MOST): An observational study[J]. Lancet, 2007, 369(9558):275-282.
[17]	Che F, Wang A, Ju Y, et al. Early neurological deterioration in acute ischemic stroke patients after intravenous thrombolysis with alteplase predicts poor 3-month functional prognosis-data from the Thrombolysis Implementation and Monitor of Acute Ischemic Stroke in China (TIMS-China)[J]. BMC Neurol, 2022, 22(1):212.
[18]	He G, Fang H, Xue B, et al. Impact of leukoaraiosis on the infarct growth rate and clinical outcome in acute large vessel occlusion stroke after endovascular thrombectomy[J]. Eur Stroke J, 2024, 9(2):338-347.
[19]	Juttukonda MR, Stephens KA, Yen YF, et al. Oxygen extraction efficiency and white matter lesion burden in older adults exhibiting radiological evidence of capillary shunting[J]. J Cereb Blood Flow Metab, 2022, 42(10):1933-1943.
[20]	Csiszar A, Ungvari A, Patai R, et al. Atherosclerotic burden and cerebral small vessel disease: Exploring the link through microvascular aging and cerebral microhemorrhages[J]. Geroscience, 2024, 46(5):5103-5132.
[21]	Nyúl-Tóth á, Patai R, Csiszar A, et al. Linking peripheral atherosclerosis to blood-brain barrier disruption: Elucidating its role as a manifestation of cerebral small vessel disease in vascular cognitive impairment[J]. Geroscience, 2024, 46(6):6511-6536.
[22]	Kerkhofs D, Wong SM, Zhang E, et al. Baseline blood-brain barrier leakage and longitudinal microstructural tissue damage in the periphery of white matter hyperintensities[J]. Neurology, 2021, 96(17):e2192-e2200.
[23]	Ungvari Z, Tarantini S, Sorond F, et al. Mechanisms of vascular aging, a geroscience perspective: JACC focus seminar[J]. J Am Coll Cardiol, 2020, 75(8):931-941.
[24]	DeFronzo RA, Ferrannini E. Insulin resistance. A multifaceted syndrome responsible for NIDDM, obesity, hypertension, dyslipidemia, and atherosclerotic cardiovascular disease[J]. Diabetes Care, 1991, 14(3):173-194.
[25]	Yuan Y, Sun W, Kong X. Comparison between distinct insulin resistance indices in measuring the development of hypertension: The China Health and Nutrition Survey[J]. Front Cardiovasc Med, 2022, 9:912197.
[26]	Kleindorfer DO, Towfighi A, Chaturvedi S, et al. 2021 Guideline for the prevention of stroke in patients with stroke and transient ischemic attack: A guideline from the American Heart Association/American Stroke Association[J]. Stroke, 2021, 52(7):e364-e467.
[27]	Mi D, Wang Y, Wang Y, et al. Insulin resistance is an independent risk factor for early neurological deterioration in non-diabetic patients with acute ischemic stroke[J]. Neurol Sci, 2020, 41(6):1467-1473.
[28]	Yu XR, Du JL, Jiang M, et al. Correlation of TyG-BMI and TyG-WC with severity and short-term outcome in new-onset acute ischemic stroke[J]. Front Endocrinol (Lausanne), 2024, 15:1327903.
[29]	Shao Y, Hu H, Li Q, et al. Link between triglyceride-glucose-body mass index and future stroke risk in middle-aged and elderly chinese: a nationwide prospective cohort study[J]. Cardiovasc Diabetol, 2024, 23(1):81.
[30]	Huo RR, Zhai L, Liao Q, et al. Changes in the triglyceride glucose-body mass index estimate the risk of stroke in middle-aged and older Chinese adults: A nationwide prospective cohort study[J]. Cardiovasc Diabetol, 2023, 22(1):254.
[31]	Muniyappa R, Chen H, Montagnani M, et al. Endothelial dysfunction due to selective insulin resistance in vascular endothelium: Insights from mechanistic modeling[J]. Am J Physiol Endocrinol Metab, 2020, 319(3):E629-E646.
[32]	Di Pino A, DeFronzo RA. Insulin resistance and atherosclerosis: Implications for insulin-sensitizing agents[J]. Endocr Rev, 2019, 40(6):1447-1467.
[33]	Love KM, Liu Z. DPP4 Activity, Hyperinsulinemia, and Atherosclerosis[J]. J Clin Endocrinol Metab, 2021, 106(6):1553-1565.
[34]	Shimobayashi M, Albert V, Woelnerhanssen B, et al. Insulin resistance causes inflammation in adipose tissue[J]. J Clin Invest, 2018, 128(4):1538-1550.
[35]	Gasche Y, Copin JC, Sugawara T, et al. Matrix metalloproteinase inhibition prevents oxidative stress-associated blood-brain barrier disruption after transient focal cerebral ischemia[J]. J Cereb Blood Flow Metab, 2001, 21(12):1393-400.
[36]	Kasai S, Kokubu D, Mizukami H, et al. Mitochondrial reactive oxygen species, insulin resistance, and Nrf2-mediated oxidative stress response-toward an actionable strategy for anti-aging[J]. Biomolecules, 2023, 13(10):1544.
[37]	Matsuda S, Umeda M, Uchida H, et al. Alterations of oxidative stress markers and apoptosis markers in the striatum after transient focal cerebral ischemia in rats[J]. J Neural Transm (Vienna), 2009, 116(4):395-404.
[38]	Zheng D, Liu J, Piao H, et al. ROS-triggered endothelial cell death mechanisms: Focus on pyroptosis, parthanatos, and ferroptosis[J]. Front Immunol, 2022, 13:1039241.
[39]	Zhou X, Kang C, Hu Y, et al. Study on insulin resistance and ischemic cerebrovascular disease: A bibliometric analysis via CiteSpace[J]. Front Public Health, 2023, 11:1021378.

[1]	李运帷, 段晓春, 齐文涛. 重型颅脑损伤术后创伤性脑梗死的危险因素与发病机制研究进展[J/OL]. 中华神经创伤外科电子杂志, 2025, 11(06): 398-404.
[2]	黄任远, 陈丽华, 徐文颖, 许振华. 外周血PI3K/Akt/mTOR信号通路与急性缺血性脑卒中静脉溶栓后出血转化的关系[J/OL]. 中华脑科疾病与康复杂志(电子版), 2026, 16(01): 40-45.
[3]	宋丽娜, 安鹏. CTP跨时相放射组学模型预测急性脑梗死溶栓后出血转化风险[J/OL]. 中华脑科疾病与康复杂志(电子版), 2025, 15(06): 342-351.
[4]	李小萍, 张清芳, 李东霞, 陈文生, 王坤, 王诚婷, 龙建军. 基于HIF-1α/VEGF通路探讨经颅交流电刺激联合运动训练对脑梗死后肢体痉挛大鼠功能恢复的影响与机制研究[J/OL]. 中华脑科疾病与康复杂志(电子版), 2025, 15(05): 261-267.
[5]	朱华, 邓一军. 颈内动脉粥样硬化斑块的三维MR血管壁成像特征对急性脑梗死的预测效能研究[J/OL]. 中华介入放射学电子杂志, 2026, 14(01): 89-96.
[6]	张伟东, 谭斯奇, 马王志, 崔中馨, 李永宁. 血清S100、NSE联合IL-1β对脑梗死机械取栓术后脑损伤及预后评估[J/OL]. 中华介入放射学电子杂志, 2025, 13(04): 344-349.
[7]	王春伟, 杜青. 急性脑梗死患者THRIVE评分、NLR值、血清ACA、GFAP水平与静脉溶栓预后的相关性[J/OL]. 中华卫生应急电子杂志, 2025, 11(06): 325-328.
[8]	钱海舟, 张珊珊, 殷琳玲, 吴智强, 汪露, 杨欢. 经颅多普勒超声在急性前循环大血管闭塞性脑梗死机械取栓后的应用价值[J/OL]. 中华脑血管病杂志(电子版), 2026, 20(01): 61-67.
[9]	崔明愚, 李小刚, 刘欣, 王丽娟, 刘荧. 老年脑小血管病患者症状性急性皮质下脑微梗死的临床及影像学特征[J/OL]. 中华脑血管病杂志(电子版), 2026, 20(01): 50-56.
[10]	张旭, 唐娟, 申婧, 杨琼, 高沛沛, 田苗苗, 马志翔, 姚恩生. 依达拉奉右莰醇联合阿替普酶动脉溶栓治疗急性脑梗死的临床疗效[J/OL]. 中华脑血管病杂志(电子版), 2025, 19(06): 490-495.
[11]	张伟东, 刘思婷, 黄蝶, 李永宁. 细胞焦亡介导脑梗死及脑缺血再灌注后脑组织损伤[J/OL]. 中华脑血管病杂志(电子版), 2025, 19(06): 519-525.
[12]	张克玲, 于丹. 急性缺血性卒中再灌注治疗的研究进展[J/OL]. 中华脑血管病杂志(电子版), 2025, 19(06): 532-537.
[13]	任怡, 赵佳鹏, 马青峰. 北京地区参与急性缺血性卒中救治的医师对轻型缺血性卒中知信行现状的分析[J/OL]. 中华脑血管病杂志(电子版), 2025, 19(05): 382-387.
[14]	刘锦, 张婕, 刘松, 马丹, 韩剑虹. 2019—2022年昆明市二、三级医院卒中中心急性缺血性卒中静脉溶栓指标分析[J/OL]. 中华脑血管病杂志(电子版), 2025, 19(05): 397-403.
[15]	李欣儒, 郭文娟, 严颜, 魏明清, 倪敬年, 龙子弋, 李婷. 川蛭通络胶囊对慢性脑低灌注小鼠认知功能的影响[J/OL]. 中华脑血管病杂志(电子版), 2025, 19(05): 435-440.

阅读次数

全文

摘要

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

Total burden of cerebral small vascular disease and triglyceride glucose body mass index predict early neurological

模态框（Modal）标题

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

Total burden of cerebral small vascular disease and triglyceride glucose body mass index predict early neurological