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目的:分析轻症与重症吉兰-巴雷综合征(Guillain-Barré syndrome, GBS)患者临床及神经电生理检查特点,筛选出重症患者的预测因素。方法回顾性分析2006年1月至2015年11月在本院住院治疗的GBS患者101例。根据疾病高峰期Hughes评分划分为轻症组(0~2分)和重症组(3~6分)。分别统计两组患者发病年龄、性别、前驱感染史、首发症状、是否有延髓功能障碍、是否累及颅神经和自主神经、有无轴索损害等指标,分析两组之间差异,并筛选出重症患者的预测因素。结果以非感觉异常为首发症状(P<0.001)、有延髓功能障碍(P<0.001)、颅神经受累(P=0.025)、自主神经系统受累(P=0.018)、运动系统受累(P=0.004)以及轴索损害(P<0.001)的患者容易发展为重型患者。多因素Logistic回归分析发现轴索损害(P=0.008, OR=4.632)、延髓受累(P=0.010,OR=10.420)、颅神经受累(P=0.047, OR=0.076)是发展为重型的独立危险因素。结论轴索损害、延髓受累和颅神经受累可能是GBS患者发展至重型的有意义的预测因素。

作者:谢春格;王丽敏;何雪桃;陈洁玲

来源:中国神经精神疾病杂志 2016 年 42卷 8期

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作者:
谢春格;王丽敏;何雪桃;陈洁玲
来源:
中国神经精神疾病杂志 2016 年 42卷 8期
标签:
吉兰-巴雷综合征 疾病严重程度 预测 Guillain-Barré syndrome Severity of illness index Forecasting
目的:分析轻症与重症吉兰-巴雷综合征(Guillain-Barré syndrome, GBS)患者临床及神经电生理检查特点,筛选出重症患者的预测因素。方法回顾性分析2006年1月至2015年11月在本院住院治疗的GBS患者101例。根据疾病高峰期Hughes评分划分为轻症组(0~2分)和重症组(3~6分)。分别统计两组患者发病年龄、性别、前驱感染史、首发症状、是否有延髓功能障碍、是否累及颅神经和自主神经、有无轴索损害等指标,分析两组之间差异,并筛选出重症患者的预测因素。结果以非感觉异常为首发症状(P<0.001)、有延髓功能障碍(P<0.001)、颅神经受累(P=0.025)、自主神经系统受累(P=0.018)、运动系统受累(P=0.004)以及轴索损害(P<0.001)的患者容易发展为重型患者。多因素Logistic回归分析发现轴索损害(P=0.008, OR=4.632)、延髓受累(P=0.010,OR=10.420)、颅神经受累(P=0.047, OR=0.076)是发展为重型的独立危险因素。结论轴索损害、延髓受累和颅神经受累可能是GBS患者发展至重型的有意义的预测因素。