扩大的血管周围间隙和总的小血管疾病负担与肾功能的关系

Association of Enlarged Perivascular Spaces and Total Small Vessel Disease Burden With Kidney Function

作者信息Philip S Nash, Gareth Ambler, Jonathan G Best, Duncan Wilson, Houwei Du, Rustam Al-Shahi Salman, Hans Rolf Jäger, Gregory Y H Lip, Martina B Goeldlin, Morin Beyeler, Philipp Bücke, Marwan El-Koussy, Heinrich P Mattle, Leonidas Panos, Dianne H K van Dam-Nolen, Florian Dubost, Jeroen Hendrikse, M Eline Kooi, Werner H Mess, Paul J Nederkoorn, Nicolas Christ, Maximilian Bellut, Sarah Gunkel, Christopher Charles Karayiannis, John Ly, Shaloo Singhal, Lee-Anne Slater, Young Dae Kim, Keon-Joo Lee, Jae-Sung Lim, Hideo Hara, Masashi Nishihara, Jun Tanaka, Masaaki Yoshikawa, Derya Selcuk Demirelli, Zeynep Tanriverdi, Ender Uysal, Shelagh B Coutts, Francesca M Chappell, Stephen Dj Makin, Henry Ka Fung Mak, Kay Cheong Teo, Debbie Y K Wong, Lisa Hert, Marta Kubacka, Philippe A Lyrer, Alexandros A Polymeris, Benjamin Wagner, Annaelle Zietz, Jill Abrigo, Cyrus Cheng, Winnie Cw Chu, Thomas W Leung, David Julian Seiffge, Urs Fischer, Simon Jung, Daniel Bos, Felix Fluri, Thanh G Phan, Velandai K Srikanth, Ji Hoe Heo, Hee-Joon Bae, Yusuke Yakushiji, Dilek Necioglu Or
PMID42551001
期刊Neurology
发布时间2026-08-25
DOI10.1212/WNL.0000000000218406

实验完整度

研究基于7,254例患者的多中心横断面数据分析,包含EPVS、cSVD等多维度影像学评估,并通过多变量逻辑回归和多种敏感性分析进行验证。

主要模型

缺血性卒中或TIA患者队列

重点核对

eGFR分类定义(高滤过为大于年龄性别调整的95百分位,eGFR 30-60,eGFR <30) EPVS和cSVD负担的视觉评分量表(5点顺序量表) 多变量有序逻辑回归调整的混杂因素(年龄、性别、东亚研究中心、高血压、糖尿病、高脂血症、缺血性心脏病、吸烟) 亚组分析(年龄、性别、卒中病因等)

摘要

背景和目的 基底节扩大的血管周围间隙(BG-EPVS)是脑小血管疾病(cSVD)的重要标志物,而半卵圆中心的EPVS(CSO-EPVS)是脑淀粉样血管病诊断标准的一部分。我们旨在研究EPVS与估计肾小球滤过率(eGFR)降低和肾小球高滤过(高于正常的eGFR)的关联,此前很少被研究。 方法 在这项横断面研究中,我们使用了来自微出血国际协作网络的汇总个体患者数据,该网络包括缺血性卒中或短暂性脑缺血发作的患者。我们研究了肾功能受损(定义为eGFR 30-60或<30 mL/min/1.73 m2)和肾小球高滤过(定义为eGFR高于年龄和性别调整的95百分位数)与BG-EPVS和CSO-EPVS严重程度的关联。EPVS按照经过验证的5点顺序量表进行分级,综合cSVD负担使用经过验证的5点顺序量表进行分级,每项存在以下之一则计1分:重度白质高信号、≥1个微出血、≥1个腔隙、BG-EPVS≥11。正常肾小球滤过定义为eGFR≥60且无高滤过。我们使用多变量有序逻辑回归模型估计EPVS和cSVD负担严重程度增加的风险,调整年龄、性别和合并症。 结果 共纳入7254例患者(平均年龄71±13岁,43%为女性),其中357例肾小球高滤过,1692例eGFR 30-60,256例eGFR <30。与正常肾小球滤过相比,高滤过与BG-EPVS独立相关(调整后优势比[aOR] 1.38,95% CI 1.11-1.70,p < 0.001)和CSO-EPVS(aOR 1.34,95% CI 1.08-1.64,p = 0.011)。eGFR 30-60和eGFR <30与EPVS的关联无统计学意义。与正常肾小球滤过相比,eGFR <30(aOR 1.27,95% CI 1.03-1.57)与cSVD负担增加独立相关,但eGFR 30-60(aOR 1.06,95% CI 0.95-1.20)和高滤过(aOR 1.15,95% CI 0.98-1.34)无关联。 讨论 肾小球高滤过与基底节和半卵圆中心的EPVS严重程度独立相关。eGFR <30与总cSVD负担独立相关。一个关键的局限性是缺乏重复的eGFR测量。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
肾小球高滤过和肾功能受损是否与扩大的血管周围间隙(EPVS)和总脑小血管疾病(cSVD)负担相关?
核心机制
肾小球高滤过可能通过肾素-血管紧张素-醛固酮系统过度激活导致动脉僵硬和血脑屏障通透性增加,从而促进EPVS形成。
主要证据
基于7,254例缺血性卒中或TIA患者的多中心横断面数据,高滤过与BG-EPVS(aOR 1.38)和CSO-EPVS(aOR 1.34)独立相关,eGFR<30与总cSVD负担独立相关(aOR 1.27)。
研究意义
研究结果支持cSVD是多系统疾病的假说,识别高滤过可能有助于早期干预和血管预防策略。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

患者筛选与数据收集

获取具有缺血性卒中或TIA的患者数据,并收集基线的eGFR和影像学资料。

从MICON协作网络纳入14个中心9,195例患者,排除缺少EPVS数据或肾功能数据者,最终纳入7,254例。

2

肾功能分类

根据eGFR将患者分为正常、高滤过、中度受损和严重受损。

使用CKD-EPI方程计算eGFR,定义为高滤过(eGFR>年龄性别调整95百分位)、eGFR 30-60、eGFR<30,正常eGFR≥60且无高滤过。

3

影像学评估

评估EPVS严重程度和总的cSVD负担。

使用5点顺序量表对BG-EPVS和CSO-EPVS进行视觉评分,使用Fazekas量表评估WMH,使用MARS评估CMB,并计算总cSVD负担评分。

4

统计分析

检验eGFR类别与EPVS和cSVD负担的独立关联。

采用多变量有序逻辑回归模型,调整年龄、性别、东亚研究中心、高血压、糖尿病、高脂血症、缺血性心脏病和吸烟,并考虑中心聚类效应。进行敏感性分析和亚组分析。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
CKD-EPI方程----
Fazekas量表----
微出血解剖评分量表----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
患者选择
年龄>18岁,缺血性卒中或TIA诊断,MRI包括血液敏感序列,eGFR和EPVS数据完整
阅读提示:见Methods部分'Patient Selection'
肾功能评估
eGFR计算使用CKD-EPI方程,肌酐值范围20-2000 mL/min
阅读提示:见Methods部分'Classification of Glomerular Function and eGFR Estimation'
影像学评估
EPVS评分使用5点顺序量表,WMH使用Fazekas量表,CMB使用MARS
阅读提示:见Methods部分'Neuroimaging Rating Procedures'
统计分析
多变量有序逻辑回归模型调整年龄、性别、东亚研究中心、高血压、糖尿病、高脂血症、缺血性心脏病和吸烟,考虑中心聚类效应
阅读提示:见Methods部分'Statistical Analysis'