2018脂蛋白相关磷脂酶A在缺血性卒中风险评估中的价值
[摘要] 目的 探讨脂蛋白相关磷脂酶A2（Lp-PLA2）在缺血性卒中风险评估中的价值。方法 方便选取2015年1月―2017年7月该院收治的130例缺血性卒中患者为实验组，另择取同期130名健康体检者为对照组，于清晨空腹抽取静脉血液样本检测并观察两组血清Lp-PLA2水平差异，观察实验组不同TOAST分型、不同脑梗死面积及不同神经功能缺?p患者的血清Lp-PLA2水平。结果 实验组Lp-PLA2（317.4±106.2）ng/mL高于对照组，比较差异有统计学意义（P http://[中图分类号] R743 [文献标识码] A [文章编号] 1674-0742（2017）11（a）-0031-03
Objective To study the value of lipoprotein-associated phospholipase a2 in the risk evaluation of ischemic stroke. Methods 130 cases of patients with Ischemic stroke admitted and treated in our hospital from January 2015 to July 2017 were convenient selected as the experimental group， while 130 cases of healthy physical examination were selected as the control group， and the vein blood samples were extracted in the morning at fasting and the difference in the serum Lp-PLA2 level of the two groups was observed and the serum Lp-PLA2 level of patients of different TOAST types， different cerebral infarction area and different nerve function defect conditions in the experimental group was observed. Results The Lp-PLA2 level in the experimental group was （317.4±106.2） ng/mL， which was higher than that in the control group， and the difference was statistically significant（P理学分型对制定有效治疗方案及科学预后评估具有重要意义。Lp-PLA2是具有血管特异性的炎症标志物，近年临床研究发现与缺血性卒中存在密切关联，文章现以2015年1月―2017年7月该院收治的130例缺血性卒中患者为例，对Lp-PLA2在缺血性卒中风险评估中的价值进行分析和探讨，具体报道如下。 1 资料与方法
1.1 一般资料
方便选取该院收治的130例缺血性卒中患者为实验组。纳入标准：①诊断符合《中国急性缺血性卒中诊治指南》（2014版）相关标准；②首次发病，发病72 h内入院；③缺血性卒中TOAST分型为大动脉粥样硬化（LAA）、心源性栓塞（CE）和小动脉阻塞（SAO）；④近期无抗凝或降脂治疗史。排除标准：①合并严重脏器功能损害；②肿瘤；③免疫性疾病；④急慢性感染；⑤血液性疾病。入选病例中，男67例，女63例，年?g46～82岁，平均（64.1±5.3）岁。另择取同期130名健康体检者为对照组，全部入选者各项指标均正常，男6名，女65名，年龄42～80岁，平均（63.7±4.8）岁。两组一般资料比较差异无统计学意义（P>0.05），具有可比性。
1.2 方法
两组均于清晨空腹抽取静脉血液样本，实验组血样采集于入院48 h内完成。血样采集严格遵循标准流程，坚持无菌化原则，标本获取后即刻送检，以保证有效性。实验室内，样本常温静置30 min，常规上机离心，提取上清液，以全自动生化分析仪检测血清Lp-PLA2水平（免疫比浊法）。
1.3 观察指标与评价标准
对比观察两组Lp-PLA2指标值，分析Lp-PLA2与缺血性卒中相关性。观察实验组不同TOAST分型、不同脑梗死面积及不同神经功能缺损患者的血清Lp-PLA2水平。
脑梗死面积评价采用MRI扫描，依据阳性层数计算结果进行确定：梗死灶体积小于4 cm3为小面积梗死；梗死灶体积4～10 cm为中面积梗死；梗死灶体积>10 cm3为大面积梗死。
神经功能缺损评价采用美国HINSS量表：轻度缺损为量表评分15分。
1.4 统计方法
以SPSS 17.0统计学软件进行统计分析，计量资料以均数±标准差表示，结果t检验，相关性分析采用Logistic回归及多元线性法，P参考文献]
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（收稿日期：2017-08-10）
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