Đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng và nguy cơ viêm phổi liên quan đột quỵ ở bệnh nhân đột quỵ não

T¹p chÝ y - d−îc häc qu©n sù sè 2-2020 - chuyªn ®Ò thÇn kinh häc<br /> <br /> ĐẶC ĐIỂM LÂM SÀNG, CẬN LÂM SÀNG VÀ NGUY CƠ VIÊM<br /> PHỔI LIÊN QUAN ĐỘT QUỴ Ở BỆNH NHÂN ĐỘT QUỴ NÃO<br /> Đặng Phúc Đức1, Đỗ Đức Thuần1, Đặng Minh Đức1, Phạm Mạnh Cường1<br /> Nguyễn Giang Hòa1, Đỗ Quốc Thịnh1, Phạm Quốc Huy1<br /> <br /> TÓM TẮT<br /> Mục tiêu: Xác định các yếu tố làm tăng nguy cơ mắc viêm phổi liên quan đến đột quỵ<br /> (Stroke-associated pneumonia - SAP) ở BN đột quỵ. Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu<br /> tiến cứu 892 BN nhập viện sau 5 ngày đột quỵ. Kết quả: Tỷ lệ mắc SAP 13,8%. Một số yếu tố<br /> nguy cơ chính gây SAP là: thông khí cơ học (mechanical ventilation - MV) có OR = 16,3 (p < 0,01);<br /> thang đo đột quỵ NIHSS (Viện Sức khỏe Quốc gia Hoa Kỳ - National Institutes of Health Stroke<br /> Scale) > 15 (OR = 9,1; p < 0,01); test sàng lọc nuốt (Gugging Swallowing Screen - GUSS) < 15<br /> (OR = 11,7; p < 0,01). GUSS có giá trị dự đoán tốt cho rủi ro SAP (AUC = 85,8%). Kết luận:<br /> SAP là biến chứng thường gặp. Chúng tôi đã xác định được một số yếu tố nguy cơ của SAP,<br /> đặc biệt là đột quỵ mức độ nặng (NIHSS > 15), rối loạn nuốt (GUSS < 15) và thở máy. Đáng<br /> chú ý, GUSS có thể được sử dụng tốt để dự đoán rủi ro của SAP.<br /> * Từ khóa: Đột quỵ não; Viêm phổi.<br /> ĐẶT VẤN ĐỀ SAP được tiến hành, nhưng kết quả<br /> Đột quỵ là bệnh lý cấp tính rất nguy không nhất quán. Hiện không có nghiên<br /> hiểm, có tỷ lệ tử vong và tàn tật cao. Đột cứu nào về chủ đề này ở Việt Nam. Vì vậy,<br /> quỵ đứng thứ hai trong 10 nguyên nhân chúng tôi tiến hành nghiên cứu này nhằm:<br /> hàng đầu gây tử vong và tàn phế. Theo Xác định các yếu tố nguy cơ SAP ở BN<br /> Feigin (2017), tỷ lệ tàn phế và tử vong do đột quỵ.<br /> đột quỵ trong tổng số nguyên nhân do tất ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP<br /> cả các bệnh đã tăng từ 3,5% (năm 1990) NGHIÊN CỨU<br /> lên 4,6% (năm 2013). Trong tất cả các 1. Đối tượng nghiên cứu<br /> biến chứng sau đột quỵ, SAP được coi là<br /> Tất cả BN ≥ 18 tuổi, điều trị tại Khoa<br /> biến chứng khá phổ biến và tác động xấu<br /> Đột quỵ, Bệnh viện Quân y 103 từ 2014 -<br /> đến dự hậu BN (Teh W.H., 2018). SAP có<br /> 2017, được chẩn đoán bị đột quỵ dựa<br /> liên quan đến tăng tỷ lệ tử vong, kéo dài<br /> trên định nghĩa của WHO.<br /> thời gian nằm viện và kết quả hồi phục<br /> kém khi xuất viện (Teh W.H., 2018). Do Chẩn đoán SAP dựa trên Đồng thuận<br /> vậy, cần xác định sớm khả năng mắc về viêm phổi trong đột quỵ (Pneumonia In<br /> SAP để tiên lượng sớm và cải thiện chất Stroke Consensus - PISCES) [1]: Viêm<br /> lượng điều trị SAP. Mặc dù đã có nhiều phổi (theo tiêu chuẩn CDC) xảy ra sau đột<br /> nghiên cứu về các yếu tố nguy cơ mắc quỵ 7 ngày.<br /> <br /> 1. Bệnh viện Quân y 103<br /> Người phản hồi (Corresponding author): Đặng Phúc Đức (dangphucduc103@gmail.com)<br /> Ngày nhận bài: 14/02/2020; Ngày phản biện đánh giá bài báo: 26/02/2020<br /> Ngày bài báo được đăng: 15/03/2020<br /> <br /> 55<br /> T¹p chÝ y - d−îc häc qu©n sù sè 2-2020 - chuyªn ®Ò thÇn kinh häc<br /> <br /> 2. Phương pháp nghiên cứu Trong quá trình theo dõi tiến cứu,<br /> Nghiên cứu tiến cứu 892 BN đột quỵ chúng tôi ghi nhận những BN mới mắc<br /> trong 24 giờ đầu sau khi nhập viện, theo SAP.<br /> dõi liên tục đến khi xuất viện. Các dữ liệu * Xử lý số liệu:<br /> thu thập bao gồm: Tiền sử, xét nghiệm Áp dụng phương pháp mô tả cho các<br /> máu thường quy, X-quang ngực, điện tâm biến định lượng, T-Test Studentcho phân<br /> đồ và chụp cắt lớp sọ. Mức độ lâm sàng phối chuẩn và test Mann-Whitney cho<br /> đột quỵ được đánh giá theo thang điểm phân phối không chuẩn. So sánh hai biến<br /> NIHSS, điểm số càng cao, đột quỵ càng phân loại bằng test Chi-square. Tỷ suất<br /> nặng. NIHSS có các giá trị từ 0 (chức năng chênh (OR) được sử dụng trong kiểm<br /> thần kinh bình thường) đến 42 (mất hoàn định mối quan hệ giữa viêm phổi và các<br /> toàn các chức năng thần kinh). Khả năng yếu tố nguy cơ. Đường cong ROC được<br /> nuốt của BN được đánh giá bằng thang xây dựng để xác định giá trị tiên lượng<br /> điểm GUSS. Tổng số điểm GUSS dao SAP, kết quả có ý nghĩa khi p = 0,01. Dữ<br /> động từ 20 (chức năng nuốt bình thường) liệu được phân tích bằng phần mềm<br /> đến 0 (hoàn toàn không có khả năng nuốt). SPSS 22.0.<br /> <br /> KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU<br /> Bảng 1: Đặc điểm BN.<br /> SAP<br /> Tổng n (%)<br /> Đặc điểm Mắc n (%) Không mắc n (%) p<br /> Thể đột quỵ<br /> Nhồi máu 514 (57,6) 54 (43,9) 460 (59,8) < 0,01<br /> Chảy máu 378 (42,4) 69 (56,1) 309 (40,2)<br /> Giới<br /> Nữ 306 (34,3) 44 (35,8) 262 (34,1) 0,392<br /> Nam 586 (65,7) 79 (64,2) 507 (65,9)<br /> Tuổi<br /> ≤ 70 552 (61,9) 64 (52,0) 488 (63,5) 0,011<br /> > 70 340 (38,1) 59 (48,0) 281 (36,5)<br /> ± SD 66,0 ± 12,4 69,1 ± 12,1 65,5 ± 12,4<br /> <br /> GCS ( ± SD) 13,9 ± 2,1 12,2 ± 2,9 14,1 ± 1,8 < 0,01<br /> <br /> NIHSS ( ± SD) 9,2 ± 6,9 15,5 ± 8,7 8,2 ± 6,0 < 0,01<br /> <br /> GUSS ( ± SD) 15,8 ± 5,8 8,9 ± 6,6 17,0 ± 4,9 < 0,01<br /> Đái tháo đường 105 (11,8) 34 (27,6) 71 (9,2) < 0,01<br /> Hút thuốc 70 10 60 0,507<br /> Thông khí cơ học 81 (9,1) 50 (40,7) 31 (4,0) < 0,01<br /> Tổng 892 (100) 123 (13,8) 769 (86,2)<br /> <br /> Tuổi trung bình 66,0 ± 12,4. Đột quỵ thiếu máu cục bộ chiếm 59,8%, tỷ lệ mắc bệnh<br /> của SAP 13,8%. So sánh kết quả giữa các nhóm mắc SAP và không mắc SAP thấy:<br /> <br /> 56<br />  T¹p chÝ y - d−îc häc qu©n sù sè 2-2020 - chuyªn ®Ò thÇn kinh häc<br /> <br /> Nhóm mắc SAP có NIHSS cao hơn (lần lượt 15,5 ± 8,7 và 8,2 ± 6,0; p < 0,01), thang<br /> điểm hôn mê (GCS) thấp hơn (12,2 ± 2,9 và 14,1 ± 1,8; p < 0,01), GUSS thấp hơn<br /> (8,9 ± 6,6 và 17,0 ± 4,9; p < 0,01), tỷ lệ thông khí cơ học cao hơn (tương ứng 40,7%<br /> và 4,0%; p < 0,01) nhóm không mắc SAP, tất cả khác biệt đều có ý nghĩa (p < 0,01).<br /> Bảng 2: Một số yếu tố nguy cơ SAP.<br /> Các yếu tố nguy cơ OR, 95%(CI) p<br /> Loại đột quỵ: Xuất huyết 1,9 (1,3 - 2,8) < 0,01<br /> Bệnh tiểu đường 3,8 (2,4 - 6,0) < 0,01<br /> Tăng đường huyết khi nhập viện 2,7 (1,6 - 4,6) < 0,01<br /> (> 11,1 mmol/l) 16,3 (9,8 - 27,1) < 0,01<br /> Thông khí cơ khí 7,2 (3,2 - 16,0) < 0,01<br /> GCS 8 8,6 (5,6 - 13,1) < 0,01<br /> NIHSS > 15 11,4 (7,4 - 17,5) < 0,01<br /> GUSS < 15 16,3 (9,8 - 27,1) < 0,01<br /> <br /> Phân tích hồi quy logistic đơn biến cho thấy thể xuất huyết, tiền sử bệnh đái tháo<br /> đường, thở máy, Glasgow 3 - 8, NIHSS 16 - 42, GUSS 0 - 14 và tăng đường huyết khi<br /> nhập viện có liên quan đến SAP. Trong số đó, có 3 yếu tố rủi ro nổi bật của SAP là thở<br /> máy (OR = 16,3; 95%CI: 9,8 - 27,1; p < 0,01), GUSS < 15 (OR = 11,4; 95%CI: 7,4 - 17,5;<br /> p < 0,01), NIHSS > 15 (OR = 8,6; 95%CI: 5,6 - 13,1; p < 0,01).<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 1: Các đường cong ROC cho dự đoán SAP của NIHSS, GUSS và GCS.<br /> Phân tích giá trị dự đoán của 3 thang đo (NIHSS, GUSS và GCS) theo đường cong<br /> ROC, kết quả: GUSS có giá trị dự đoán tốt (AUC = 85,8%), trong khi NIHSS và GCS<br /> có giá trị dự đoán trung bình (lần lượt 76,4% và 70,5%).<br /> <br /> 57<br /> T¹p chÝ y - d−îc häc qu©n sù sè 2-2020 - chuyªn ®Ò thÇn kinh häc<br /> <br /> BÀN LUẬN<br /> SAP là biến chứng phổ biến sau đột quỵ (Cugy, 2017). Trong nghiên cứu của chúng tôi,<br /> 13,8% (123/892 BN) đã xuất hiện SAP.<br /> Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để tìm ra các yếu tố làm tăng nguy cơ<br /> mắc SAP. Một số trong đó đã phát triển thang đo tiên lượng về nguy cơ viêm phổi ở<br /> BN đột quỵ.<br /> <br /> Bảng 3: Các yếu tố nguy cơ đối với SAP của một số tác giả.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Chumbler và CS<br /> <br /> <br /> Hoffmann và CS<br /> Friedant và CS<br /> Schepp và CS<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Kumar và CS<br /> <br /> <br /> Harms và CS<br /> Smith và CS<br /> Tác giả<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Ji và CS<br /> Yếu tố nguy cơ<br /> <br /> <br /> <br /> Tuổi cao × × × × × × × ×<br /> Nam giới ×<br /> mRS trước khi nhập viện × ×<br /> Tiền sử viêm phổi × ×<br /> Rung nhĩ × ×<br /> COPD × ×<br /> Bệnh tiểu đường ×<br /> Suy tim × ×<br /> Hút thuốc ×<br /> Uống rượu nhiều ×<br /> Đột quỵ xuất huyết ×<br /> GCS giảm × ×<br /> Ngã khi khởi phát ×<br /> NIHSS tăng × × × × × ×<br /> Rối loạn nuốt × × × ×<br /> Huyết áp tâm thu > 200 mmHg ×<br /> <br /> Tăng đường huyết ×<br /> <br /> Kishore và CS (2016) nghiên cứu điều tra tính chính xác của thang đo các yếu tố<br /> nguy cơ hiện tại đối với bệnh viêm phổi, thấy các yếu tố tiên lượng trong các hệ thống<br /> tính điểm là: tuổi, giới, NIHSS, GCS, rối loạn ngôn ngữ, rối loạn nuốt, ngã khi bắt đầu<br /> đột quỵ, huyết áp tăng > 200 mmHg, khuyết tật trước đột quỵ, rung nhĩ, suy tim,<br /> COPD, hút thuốc, uống nhiều rượu, tiền sử bệnh viêm phổi, đái tháo đường, thở máy,<br /> hình ảnh não CT hoặc MRI.<br /> <br /> 58<br />  T¹p chÝ y - d−îc häc qu©n sù sè 2-2020 - chuyªn ®Ò thÇn kinh häc<br /> <br /> Đột quỵ xuất huyết có liên quan đến NIHSS > 15 làm tăng rủi ro của SAP<br /> nguy cơ mắc SAP với OR = 1,9 (p < 0,01). (OR = 8,6; 95%CI: 5,6 - 13,1; p < 0,01).<br /> Kết quả của chúng tôi phù hợp với nghiên Kết quả của chúng tôi phù hợp với Smith<br /> cứu của Divani và CS (2015): Đột quỵ thể và CS: BN có NIHSS > 15 gây ra nguy cơ<br /> xuất huyết có liên quan đến nguy cơ mắc viêm phổi (OR = 9,58) [4]. Các nghiên<br /> SAP cao hơn thể nhồi máu. Schepp S.K. cứu khác cũng cho thấy điểm NIHSS cao<br /> và CS (2012) nghiên cứu trên 1.008 BN làm tăng nguy cơ mắc SAP [5, 6, 7, 9, 10].<br /> đột quỵ thấy: BN đột quỵ xuất huyết có Bệnh nhân điểm GUSS 0 - 14 sẽ có<br /> nguy cơ mắc SAP cao hơn BN nhồi máu nguy cơ viêm phổi cao hơn BN có GUSS<br /> não (OR = 1,67) [2].<br /> 15 - 20 (OR = 11,4; 95%CI: 7,4 - 17,5;<br /> Bệnh tiểu đường là yếu tố nguy cơ phổ p < 0,01). Có nhiều thang đo rối loạn<br /> biến của đột quỵ. Tăng đường huyết là nuốt, trong đó GUSS phổ biến nhất. Theo<br /> yếu tố tiên lượng độc lập cho nhiễm Trapl và CS (2007), khi so sánh giá trị<br /> khuẩn và SAP (Hinduja, 2015). Nghiên chẩn đoán rối loạn nuốt bằng GUSS với<br /> cứu của chúng tôi, BN có tiền sử bệnh nội soi thực quản (một tiêu chuẩn vàng<br /> tiểu đường trong nhóm mắc SAP (27,6%) chẩn đoán rối loạn nuốt), hệ số Kappa =<br /> cao hơn nhóm không mắc SAP (9,2%), 0,835. Tác giả chia rối loạn nuốt thành 4<br /> sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (p < 0,01). cấp độ: nặng (điểm GUSS 0 - 9); trung<br /> BN có tiền sử bệnh tiểu đường làm tăng bình (GUSS 10 - 14); nhẹ (GUSS 15 - 19)<br /> nguy cơ mắc SAP với OR = 3,8 (p < 0,01). và không bị rối loạn nuốt (GUSS 20).<br /> Nghiên cứu của Zhang (2016) trên 1.149 Trong đó, BN điểm GUSS ≤ 14 có nguy<br /> BN đột quỵ thiếu máu cục bộ cho thấy tỷ cơ hít sặc cao (Trapl, 2007). GUSS có độ<br /> lệ bệnh tiểu đường ở nhóm mắc SAP nhạy 100%, độ đặc hiệu 69% trong đánh<br /> (24,4%) cao hơn nhóm không mắc SAP giá nguy cơ hít sặc (St John, 2015).<br /> (18,4%) [11]. Theo Sari và CS (2017), Nghiên cứu của Zhang và CS (2016) [11]<br /> bệnh tiểu đường có liên quan đến nguy cơ trên 1.149 BN đột quỵ do thiếu máu cục<br /> mắc SAP (OR = 2,09; 95%CI: 0,83 - 5,29; bộ cho thấy rối loạn nuốt là nguy cơ gây<br /> p = 0,12) [10]. viêm phổi (OR = 16,68; 95%CI: 10,28 -<br /> Bệnh nhân bị rối loạn ý thức dẫn đến 27,07; p < 0,05). Sari và CS (2017) [10]<br /> tăng nguy cơ rối loạn nuốt, hít sặc, giảm nghiên cứu về SAP ở Indonesia và<br /> khả năng ho, khạc. GCS < 8 khi nhập Nhật Bản, kết quả cho thấy rối loạn nuốt<br /> viện là yếu tố tiên lượng độc lập của là nguy cơ viêm phổi (OR = 12,62; p = 0,001).<br /> nhiễm khuẩn nói chung và SAP nói riêng Các tác giả kết luận suy giảm chức năng<br /> (Hinduja, 2015). Những yếu tố này làm nuốt là nguy cơ độc lập đối với viêm phổi.<br /> tăng nguy cơ mắc SAP. Kết quả nghiên So sánh các giá trị dự đoán viêm phổi của<br /> cứu của chúng tôi, BN đột quỵ bị rối loạn GUSS, NIHSS và GCS của AUC cho thấy<br /> ý thức nghiêm trọng (điểm Glasgow 3 - 8) GUSS có giá trị tiên đoán tốt (AUC = 85,8%),<br /> có nguy cơ mắc SAP cao (OR = 7,2; p < 0,01). trong khi NIHSS và GCS có giá trị dự báo<br /> Giá trị trung bình của NIHSS ở nhóm trung bình (lần lượt 76,4% và 70,5%).<br /> mắc SAP cao hơn nhóm không mắc SAP Đột quỵ xảy ra ở bán cầu não, tiểu não hoặc<br /> (lần lượt 15,5 ± 8,7 và 8,2 ± 6,0; p < 0,01). thân não có thể làm rối loạn chức năng<br /> <br /> 59<br /> T¹p chÝ y - d−îc häc qu©n sù sè 2-2020 - chuyªn ®Ò thÇn kinh häc<br /> <br /> sinh lý nuốt. Tổn thương đột quỵ não có 2. Schepp S.K., Tirschwell D.L., Longstreth<br /> thể phá hủy chức năng tự chủ và làm W.T. Abstract 2695: A clinical prediction rule<br /> gián đoạn quá trình vận chuyển bolus của for pneumonia after acute stroke Stroke.<br /> 2012, 43 (1), pp.A2695.<br /> pha miệng. Các tổn thương ở hồi trước<br /> trung tâm có thể gây ra không chỉ rối loạn 3. Friedant A.J., Gouse B.M., Boehme A.K.<br /> et al. A simple prediction score for developing<br /> chức năng vận động ở mặt, lưỡi và môi<br /> a hospital-acquired infection after acute ischemic<br /> mà còn làm tổn thương cả hai bên trong<br /> stroke. Journal of Stroke and Cerebrovascular<br /> nhu động của hầu họng. Đột quỵ não có Diseases. 2015, 24 (3), pp.680-686.<br /> thể gây mất cảm giác miệng, má và lưỡi,<br /> 4. Smith C.J., Bray B.D., Hoffman A. et al.<br /> làm chậm sự kích hoạt của hầu họng và Can a novel clinical risk score improve pneumonia<br /> thanh môn. Do rối loạn nuốt mà dị vật, prediction in acute stroke care? A UK multicenter<br /> thức ăn, mầm bệnh dễ dàng xâm nhập vào cohort study. Journal of the American Heart<br /> đường hô hấp dưới của BN viêm phổi. Association. 2015, 4 (1), pp.1-10.<br /> Thông khí cơ học gây ra nguy cơ viêm 5. Chumbler N.R, Williams L.S, Wells C.K<br /> phổi cao (OR = 16,3; 95%CI: 9,8 - 27,1; et al. Derivation and validation of a clinical<br /> p < 0,01). Hinduja và CS (2015) nghiên cứu system for predicting pneumonia in acute stroke.<br /> Neuroepidemiology. 2010, 34 (4), pp.193-199.<br /> trên 202 BN xuất huyết nội sọ nguyên<br /> 6. Hoffmann S., Malzahn U., Harms H. et<br /> phát, kết quả cho thấy thở máy là yếu tố<br /> al. Development of a clinical score (A2DS2) to<br /> tiên lượng độc lập SAP. Alsumarain và predict pneumonia in acute ischemic stroke.<br /> CS (2013) nghiên cứu trên 290 BN đột Stroke. 2012, 43 (10), pp.2617-2623.<br /> quỵ xuất huyết não thấy thở máy làm tăng 7. Kumar S., Marchina S., Massaro J. et al.<br /> nguy cơ viêm phổi (OR = 9,42). ACDD4 score: A simple tool for assessing risk<br /> of pneumonia after stroke. Journal of the<br /> KẾT LUẬN Neurological Sciences. 2017, 372, pp.399-402.<br /> Nghiên cứu của chúng tôi đã xác định 8. Harms H., Grittner U., Dröge H. et al.<br /> các yếu tố nguy cơ liên quan đến SAP ở Predicting post‐stroke pneumonia: the PANTHERIS<br /> BN đột quỵ. Kết quả cho thấy, SAP là một score. Acta Neurologica Scandinavica. 2013,<br /> biến chứng thường xuyên. Đã xác định 128 (3), pp.178-184.<br /> được một số yếu tố nguy cơ của SAP, 9. Ji R, Shen H, Pan Y et al. Novel risk<br /> score to predict pneumonia after acute ischemic<br /> đặc biệt là mức độ nghiêm trọng của đột<br /> stroke. Stroke. 2013, 44 (5), pp.1303-1309.<br /> quỵ (NIHSS > 15), rối loạn nuốt (GUSS < 15)<br /> 10. Sari I.M., Soertidewi L., Yokota C. et al.<br /> và thở máy. Đáng chú ý, GUSS có thể<br /> Comparison of characteristics of stroke-<br /> được sử dụng tốt để dự đoán nguy cơ associated pneumonia in stroke care units in<br /> mắc SAP. Indonesia and Japan. Journal of Stroke and<br /> Cerebrovascular Diseases. 2017, 26 (2),<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO pp.280-285.<br /> 1. Smith C.J., Kishore A.K., Vail A. et al. 11. Zhang X., Yu S., Wei L. et al. The<br /> Diagnosis of stroke-associated pneumonia: A2DS2 score as a predictor of pneumonia and<br /> Recommendations from the pneumonia in in-hospital death after acute ischemic stroke in<br /> stroke consensus group. Stroke. 2015, 46 (8), Chinese populations. PloS One. 2016, 11 (3),<br /> pp.2335-2340. pp.1-9.<br /> <br /> 60<br />