864 脑梗塞并发房颤患者的生存研究554. 了解脑梗塞并发房颤患者残疾的变化。
文獻探討
脑卒中是由多种致病因素引起的，如三高点、心脏病等，其中高血压被认为是最重要的危险因素（Bronner LL, et al. 1995）自然而然，1993年，Adams教授在卒中研究中Framingham 心脏研究的结果显示，2 年内患有房颤的患者中风的发生率比未患房颤的患者高出约 5 倍（Wolf PA，2012）。
应使用抗血栓药物来预防中风（Benjamin A.2014） 中风的死亡率会高于冠状动脉疾病（H. Ueshima等，2008） 治疗高血压可使亚洲高血压患者减少38%白种人中风复发的风险可降低20%（A. Rodgers, et al. 2004）这样的信息告诉我们，控制高血压是减少心血管事件尤其是中风事件最有效的重要策略。
国际研究表明，控制血压可以显着减少中风导致的残疾和死亡。
研究方法
由于仅从脑卒中数据库中回顾性收集常规护理数据和脑卒中相关检查报告，因此无需征得个人同意（黄晓玲，2009）。脑梗塞发病日期、是否存在房颤、冠状动脉疾病、糖尿病、高血压或血脂异常病史。一项为期 3 年零 10 个月的回顾性研究，通过入院时的亲自访视和出院后的电话跟踪患者的用药状况和残疾情况。它将被记录并记录在中风数据库中。本研究采用的统计软件为IBM SPSS Statistical 23进行数据分析，以p<0.05为统计分析的显着性标准，进行描述性统计和推论性统计，采用的统计方法为： 。
当收集的是同一个人在不同时间点测量的纵向数据，并且这些变量之间存在相关性时，如果使用回归系数，就会产生估计误差，导致不正确的推断。为了分析同一个体在不同时间点收集的数据，GEE近年来经常被广泛应用于临床医学的分析和研究中。
研究結果
变量 数量 百分比 平均标准差 SD 吸烟 与其他两种药物相比，使用广义估计统计模型（GEE）分析以下结果： 三个药物组和六个波时间点的平均 BI 变化。
使用GEE模型对单变量显着的变量进行多变量分析，找出更重要的预测变量。最终的分析结果是：老年人的残疾情况较高。使用 GEE 探索 mRS 预测变量（AR1 工作矩阵）(N=246) 自变量 单变量 多变量。
使用 GEE（工作矩阵 AR1）（N=246）自变量 单变量 多变量 探索 Barthel 预测变量。
收集一年内的残疾、成瘾和治疗情况病例。将使用三种药物中的一种药物超过半年的患者归入该药物组，并使用抗血小板药物作为对照组。探讨三种药物对不同时间点mRS变化的影响（工作矩阵AR1），根据表4的结果，与接受Vit k拮抗剂和抗血小板药物的病例相比，Vit k拮抗剂组与抗血小板药物组相比，对日常活动的依赖程度更高。
服用新型口服抗凝剂的患者与服用抗血小板药物的患者之间也存在显着差异。
討論
根据本研究假设，在其他因素控制下，脑卒中合并房颤患者的危险因素与残疾变化显着相关，NIHSS评分越高，神经功能缺损越严重，相对增加脑卒中并发房颤的早期治疗，主要是抗血小板药物，其次是维生素K拮抗剂、新型口服抗凝药物，本研究以抗血小板药物为参照组，统计控制其他变量，与两种抗凝药物进行比较看看个案一年后，残疾情况是否有任何差异。研究结果还发现，服用维生素 K 拮抗剂或新型口服抗凝剂的致残率和依赖率低于抗血小板药物。一年后两个药物组的mRS均为2-3分，有轻度残疾，Barthel结果也在60-75分之间，优于抗血小板药物组。但mRS为2-3分或Barthel评分为60-70分仍属于轻度残疾或依赖，1998年有科学家发现，30%的房颤病例在中风10年后仍存在轻度残疾。
古比兹，2004）。可能是这项研究的病例数太少，无法代表大多数因房颤和中风而服用抗凝药物的病例，所以结果与Gubitz不同。没有显着变化（Maurizio，2007），但对预防基因中风仍有一定作用。然而，台湾60%的房颤病例采用阿司匹林治疗，仅有25%的病例采用抗凝药物治疗，频率较低，服用抗血小板药物将无法达到预防心肌梗塞的效果。此类案例（Hsieh 等，2010）。而且这项研究还发现，服用Vit K拮抗剂和新型口服抗凝剂的房颤患者比抗血小板药物的致残率和依赖率更低。这些结果将为医务人员在发生中风时提供心房颤动的信息。颤动患者的药物选择参考有望降低房颤相关卒中的致残率。 。
美国国立卫生研究院卒中量表 (NIHSS)。
