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目的:基于单中心资料探讨重症吉兰-巴雷综合征(GBS)的预测因素,以指导GBS早期管理.方法:收集1998年5月至2017年12月在徐州医科大学附属医院神经内科住院的245例GBS患者的临床资料.根据GBS分级标准,将患者分为轻型组和重型组,比较两组患者性别、年龄、前驱感染史、神经系统症状及合并症等情况.将单因素分析中差异有统计学意义的因素纳入多因素logistic回归分析,分析预测GBS发展为重型的因素.结果:245例GBS患者中,轻型组81例(33.1%),重型组164例(66.9%).logistic回归分析显示,年龄≥40岁(OR=2.729)、上肢首发(OR=4.372)、延髓麻痹(OR=6.468)、自主神经功能障碍(OR=5.166)、腱反射减弱(OR=5.213)、有合并症(OR=3.507)为重型GBS的预测因素(P<0.05).当患者有0个预测因素时,重型GBS发生率为0;当有1~3个预测因素时,重型GBS发生率分别为49.2% 、61.4% 、93.5%;当有4~6个预测因素时,重型GBS发生率为100%.结论:年龄≥40岁、延髓麻痹、上肢首发、自主神经功能障碍、腱反射减弱、有合并症是重症GBS的预测因素 ;随着预测因素数量的增多 ,GBS加重的可能性增大.

作者:李瑞香;张伟娜;沈霞;崔桂云

来源:中国临床医学 2019 年 26卷 2期

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作者:
李瑞香;张伟娜;沈霞;崔桂云
来源:
中国临床医学 2019 年 26卷 2期
标签:
吉兰-巴雷综合征 严重程度 预测因素
目的:基于单中心资料探讨重症吉兰-巴雷综合征(GBS)的预测因素,以指导GBS早期管理.方法:收集1998年5月至2017年12月在徐州医科大学附属医院神经内科住院的245例GBS患者的临床资料.根据GBS分级标准,将患者分为轻型组和重型组,比较两组患者性别、年龄、前驱感染史、神经系统症状及合并症等情况.将单因素分析中差异有统计学意义的因素纳入多因素logistic回归分析,分析预测GBS发展为重型的因素.结果:245例GBS患者中,轻型组81例(33.1%),重型组164例(66.9%).logistic回归分析显示,年龄≥40岁(OR=2.729)、上肢首发(OR=4.372)、延髓麻痹(OR=6.468)、自主神经功能障碍(OR=5.166)、腱反射减弱(OR=5.213)、有合并症(OR=3.507)为重型GBS的预测因素(P<0.05).当患者有0个预测因素时,重型GBS发生率为0;当有1~3个预测因素时,重型GBS发生率分别为49.2% 、61.4% 、93.5%;当有4~6个预测因素时,重型GBS发生率为100%.结论:年龄≥40岁、延髓麻痹、上肢首发、自主神经功能障碍、腱反射减弱、有合并症是重症GBS的预测因素 ;随着预测因素数量的增多 ,GBS加重的可能性增大.