首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的风险预测模型构建及验证

来源期刊：广州医药 | 472-480 发布时间：2026-04-20 收稿时间：2026/5/27 17:13:54 阅读量：56

作者：: 萧蕊英,

田杏音,

朱颖洁,

朱利丹,

张姬平,

来立红,

关键词：: 脑出血卒中相关性肺炎影响因素预测模型; cerebral hemorrhage stroke associated pneumonia influencing factors prediction model

DOI：: 10. 20223 / j. cnki. 1000-8535. 2026. 04. 011

收稿时间：: 2025-06-11
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引用总数：: 0

目的构建首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的风险预测模型并验证模型的预测性能。方法回顾性分析2012年1月—2022年12月广州市第一人民医院治的419例首发脑出血患者的临床资料，按照7︰3比例随机化分为训练列（293例）和验证队列（126例）。统计基于开发队列数据，采用Logistic回归模型分析首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的影响因素，并构建风险预测模型。基于开发队列和验证队列数据，采用校准曲线、受试者操作特征（ROC）曲线下面积和决策曲线分析模型的预测性能。结果 419例首发脑出血患者中有113例发生卒中相关性肺炎，发生率为26.97%。美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分、吞咽困难、初始血肿体积、中性粒细胞百分比与白蛋白比值（NPAR）、中性粒细胞计数与淋巴细胞计数比值（NLR）、手术治疗、气管插管、留置胃管均是首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的影响因素（P＜0.05）。基于上述影响因素构建了首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的风险预警模型，校准曲线显示模型在开发队列和验证队列中预测卒中相关性肺炎发生率均与实际发生率相近；ROC曲线显示此模型在开发队列、验证队列中预测的曲线下面积分别为0.906（95%CI：0.867~0.937）、0.884（95%CI：0.815~0.934）；决策曲线分析显示当开发队列阈概率在3%~80%内、验证队列阈概率在2%~76%内使用此模型干预比全/无干预更有临床价值。结论基于NIHSS评分、吞咽困难、初始血肿体积、NPAR、NLR、手术治疗、气管插管、留置胃管构建的首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的风险预测模型具有良好预测性能和临床应用价值。

Objective To construct a risk prediction model for stroke associated pneumonia in patients with initial cerebral hemorrhage（ICH）and validate the predictive performance of the model．Methods A retrospective analysis was conducted on the clinical data of 419 patients with ICH admitted to our hospital from January 2012 to December 2022．They were randomly divided into a development cohort（293 cases）and a validation cohort（126 cases）according to a 7∶3 ratio．The Logistic regression model was used to analyze the influencing factors of stroke related pneumonia in patients with ICH based on the development cohort data，and a risk prediction model was constructed．Based on the development cohort data and validation cohort data，the predictive performance of the model was analyzed using calibration curves，receiver operating characteristic（ROC）curve，and decision curve analysis．Results Among 419 patients，113 developed stroke associated pneumonia，with a rate of 26.97%．The National Institutes of Health Stroke Scale（NIHSS）score，swallowing difficulties，initial hematoma volume，neutrophil percentage to albumin ratio（NPAR），neutrophil count to lymphocyte count ratio（NLR），surgical treatment，endotracheal intubation，and indwelling gastric tube were all independent influencing factors for stroke associated pneumonia in patients with ICH（P＜0.05）．Based on the above influencing factors，a risk prediction model for stroke associated pneumonia in patients with ICH was constructed．The calibration curve showed that the predicted incidence of stroke associated pneumonia by the model in both the development and validation cohorts was close to the actual incidence．The ROC curve showed that the predicted area under the curve for this model in the development cohort and validation cohort was 0.906（95%CI：0.867-0.937）and 0.884（95%CI：0.815-0.934），respectively．The decision curve analysis showed that when the threshold probability of the development cohort was between 3%-80%，and the threshold probability of the validation cohort was between 2%-76%，the intervention using this model was more clinically valuable than all/no intervention．

Conclusions The risk prediction model for stroke associated pneumonia in patients with ICH based on NIHSS score，swallowing difficulties，initial hematoma volume，NPAR，NLR，surgical treatment，tracheal intubation，and indwelling gastric tube has good predictive performance and clinical application value．

脑出血是常见脑卒中类型，占比约27%，相比缺血性脑卒中具有起病更急、症状更重、预后更差等特点，年龄标准化患病率约为40.8/100 000，死亡率约为39.1/100 000^［1］。卒中相关性肺炎是脑卒中患者发病1周内新出现的肺炎，不仅急性加重卒中病情，还易诱发心肺疾病，严重影响预后^［2］。既往研究指出，卒中相关性肺炎会使中重度脑卒中患者死亡风险增加4.72倍，同时还会延长住院时间，增加患者经济负担^［3］。因此，需尽早预测脑出血患者并发卒中相关性肺炎的风险，识别高风险患者并指导临床进行精准防控，以降低卒中相关性肺炎发生风险和死亡风险。目前，国内虽有研究分析脑出血患者并发卒中相关性肺炎的风险因素及构建风险预测模型，但预测指标多集中在神经功能、意识状态、影像学特征、治疗方法等方面，较少纳入相关的血清学生物学标志物，这使得模型预测精准度有限^［4-5］。近年来国内研究均在不断探索脑出血患者并发卒中相关性肺炎的血清学预测因子，指出中性粒细胞计数与淋巴细胞计数比值NLR（neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR）、中性粒细胞百分比与白蛋白比值NPAR（neutrophil-to-lymphocyte ratio，NPAR）等生物标志物对卒中相关性肺炎具有良好的预测效能^［6-7］。因此，本研究纳入NLR、NPAR并结合其他临床资料全面分析首发脑出血并发卒中相关性肺炎的影响因素，构建风险预测模型验证其预测性能，旨在更有效地预测卒中相关性肺炎风险。

1 资料与方法

1.1 一般资料

回顾性分析2012年1月—2022年12月在广州市第一人民医院神经内、外科和综合ICU住院收治的419例首发脑出血患者的临床资料，按照7︰3比例进行随机化分组，分为开发队列（293例）和验证队列（126例），组间临床资料均可比，差异无统计学意义（P＞0.05）。纳入标准：（1）符合脑出血诊断标准^［8］；（2）均首次发病；（3）年龄≥18岁；（4）临床资料完整。排除标准：（1）卒中相关性肺炎发生前进行机械通气的患者；（2）合并肝肾等器官功能严重障碍；（3）合并自身免疫性疾病；（4）合并恶性肿瘤；（5）脑出血发病前2周有活动性感染；（6）入院时已患肺炎；（7）入院48 h死亡。本研究经广州市第一人民医院伦理委员会审批通过，批件号：S-2023-172-02。

本研究遵循预后模型研究规范，严格区分预测变量与结局变量的时间顺序，符合队列研究的设计要求。数据采用标准化采集进行质量控制，实验室指标由检验科检测。所有符合纳入标准的脑出血患者治疗均依据中国脑出血诊治指南2019版^［8］、《卒中相关性肺炎诊治中国专家共识（2019更新版）》^［9］推荐的标准治疗，具体包括血压控制、颅内压监测、执行预防肺部感染的集束化策略，如翻身、拍背、口腔护理、床头抬高≥30°、无菌技术、手卫生、环境的消毒管理、吞咽功能训练等。

1.2 样本量估算

本研究共34个变量，根据建模样本量计算公式的要求，训练集每个变量对应的EPV（Events Per Variable）事件发生例数为5~10，脑卒中患者卒中相关性肺炎发生率为6.16%~66.2%，以及考虑10%~20%的样本流失，因此本研究所需样本量最少为415例，最终纳入419例。

1.3 方法

1.3.1 资料收集基于文献以及组织2次专家研讨会，本研究风险评估小组初步拟定本研究收集首发脑出血的临床资料，包括性别、年龄、BMI、既往史（吸烟史、饮酒史、糖尿病、高血压、冠心病、慢性阻塞性肺疾病），入院时生命体征（体温、心率、呼吸、血压），入院时评估指标有：美国国立卫生研究院卒中量表（National Institutes of Health Stroke Scale，NIHSS）评分^［10］、格拉斯哥昏迷量表（Glasgow Coma Scale，GCS）评分^［11］、有无吞咽困难；入院时影像学检查指标（出血部位、初始血肿体积），入院后48 h实验室检查指标（细胞计数、白细胞计数、中性粒细胞百分比、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、血小板计数、血红蛋白、白蛋白、C反应蛋白、空腹血糖）；计算NLR、NPAR，治疗方法（有无手术治疗、有无气管插管、有无留置胃管）。双人平行录入及核对，保证数据质控合格。

1.3.2 卒中相关性肺炎诊断标准和分组方法依据《卒中相关性肺炎诊治中国专家共识（2019更新版）》^［9］中的相关诊断标准：主要诊断标准：（1）体温升高（≥38 ℃）；（2）白细胞计数降低或升高（≤4×109/L或≥10×10⁹/L）；（3）年龄≥70岁患者新发意识障碍。次要诊断标准：（1）有脓痰或痰液、呼吸道分泌物在入院后24 h内性状发生改变；（2）咳嗽、喘息、呼吸困难或原有症状加重；（3）听诊肺部有支气管呼吸音、啰音、痰鸣音；（4）气体交换障碍。胸部影像学检查诊断标准：肺部新出现或进展性浸润影、实变影或磨玻璃影。符合上述任意1项主要诊断标准，并符合任意2项次要诊断标准，以及符合胸部影像学检查诊断标准即可确诊。将在发病7 d内发生卒中相关肺炎的首发脑出血患者归为发生组，将在发病7 d内未发生卒中相关肺炎的首发脑出血患者归为未发生组。

1.4 统计学方法

采用SPSS 26.0软件处理数据。计量资料先进行K-S正态性检验，以

描述符合正态分布的资料并进行t检验，以M（P₂₅，P₇₅）描述符合偏正态分布的资料并进行Mann-Whitney U检验；以n（%）描述计数资料并进行χ²检验；采用多因素Logistic回归分析以向后逐步回归分析法分析首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的影响因素。应用R 4.1.3软件构建风险预测模型，并以校准曲线、受试者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线、决策曲线分析模型预测性能。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 卒中相关性肺炎发生情况

419例首发脑出血患者中有113例发生卒中相关性肺炎（开发队列81例，验证队列32例），发生率为26.97%。

2.2 发生组和未发生组临床资料比较

发生组年龄、NIHSS评分、初始血肿体积、中性粒细胞百分比、中性粒细胞计数、NPAR、NLR及吞咽困难占比、脑室出血占比、幕下出血占比、手术治疗占比、气管插管占比、留置胃管占比均高于未发生组（P＜0.05）；GCS评分、淋巴细胞计数、白蛋白均低于未发生组（P＜0.05），其余各项临床资料在两组间比较差异未见统计学意义（P＞0.05），见表1。

表1 发生组和未发生组临床资料比较

临床资料	发生组（n=81）	未发生组（n=212）	χ2/t/Z	P
性别[n(%)]
男	54（66.67）	133（62.74）	0.392	0.531
女	27（33.33）	79（37.26）
年龄/岁	72.59±14.22	68.83±11.95	2.283	0.023
BMI/（kg/m2）	23.64±3.51	23.98±3.73	0.709	0.479
吸烟史[n(%)]	39（48.15）	85（40.09）	1.557	0.212
饮酒史[n(%)]	24（29.63）	51（24.06）	0.956	0.328
糖尿病史[n(%)]	18（22.22）	34（16.04）	1.536	0.215
高血压史[n(%)]	56（69.14）	123（58.02）	3.047	0.081
冠心病史[n(%)]	5（6.17）	8（3.77）	0.796	0.372
慢性阻塞性肺疾病史[n(%)]	13（16.05）	26（12.26）	0.728	0.394
体温/℃	36.48±0.33	36.50±0.25	0.558	0.577
心率/（次/分）	86.02±12.42	83.25±10.86	1.875	0.062
呼吸/（次/分）	18.93±2.54	18.42±2.98	1.362	0.174
收缩压/mmHg	162.35±15.96	158.59±18.21	1.634	0.103
舒张压/mmHg	95.17±19.84	93.60±17.55	0.660	0.510
NIHSS评分/分	20（13，26）	5（2，9）	11.379	＜0.001
GCS评分/分	9（6，12）	14（13，15）	8.926	＜0.001
吞咽困难[n(%)]	58（71.60）	50（23.58）	58.068	＜0.001
出血部位[n(%)]
基底节出血	41（50.62）	89（41.98）	1.771	0.183
脑室出血	35（43.21）	60（28.30）	5.945	0.015
脑叶出血	18（22.22）	38（17.92）	0.700	0.403
丘脑出血	19（23.46）	42（19.81）	0.472	0.492
小脑出血	8（9.88）	17（8.02）	0.259	0.611
幕下出血	23（28.40）	35（16.51）	5.215	0.022
初始血肿体积/mL	22.5（10.4，37.5）	10.8（4.6，24.3）	6.272	＜0.001
红细胞计数（×1012/L）	4.47±0.51	4.53±0.42	1.029	0.305
白细胞计数（×109/L）	6.92（5.74，9.24）	6.48（5.66~8.89）	1.153	0.256
中性粒细胞百分比/%	80.12（40.39，97.48）	70.55（36.39，83.64）	4.805	＜0.001
中性粒细胞计数（×109/L）	7.64（5.41，10.28）	5.33（4.26，8.13）	6.414	＜0.001
淋巴细胞计数（×109/L）	1.13（0.65，1.51）	1.48（0.79，2.02）	3.976	＜0.001
血小板计数（×109/L）	217（176，265）	205（170，248）	1.264	0.209
血红蛋白/（g/L）	129.37±19.43	133.58±18.76	1.701	0.090
白蛋白/（g/L）	36.96±5.08	38.54±4.95	2.426	0.016
C反应蛋白/（mg/L）	5.27（2.95，11.50）	5.10（2.66，10.58）	0.488	0.623
空腹血糖/（mmol/L）	6.83（4.45，9.41）	6.25（3.82，8.86）	0.714	0.476
NPAR	2.19（1.78，2.45）	1.85（1.70，2.16）	8.273	＜0.001
NLR	7.06（4.59，15.84）	3.74（2.88，10.29）	7.695	＜0.001
手术治疗[n(%)]	47（58.02）	43（20.28）	39.228	＜0.001
气管插管[n(%)]	31（38.27）	40（18.87）	12.018	＜0.001
留置胃管[n(%)]	26（32.10）	37（17.45）	7.448	0.006

注: NPAR：中性粒细胞百分比与白蛋白比值, NLR：中性粒细胞计数与淋巴细胞计数比值。

2.3 首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的影响因素分析

以是否发生卒中相关性肺炎为因变量（发生=1、未发生=0），以发生组和未发生组比较差异有统计学意义的资料为自变量（连续变量包括年龄、NIHSS评分、GCS评分、初始血肿体积、中性粒细胞百分比、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、白蛋白、NPAR、NLR均赋实测值；分类变量包括吞咽困难、脑室出血、幕下出血、手术治疗、气管插管、留置胃管，均赋有=1、无=0）。先进行共线性诊断排除多重共线性因素（GCS评分、中性粒细胞计数、中性粒细胞百分比、淋巴细胞计数、白蛋白），然后以向后逐步回归分析法进行多因素Logistic回归分析。结果显示，NIHSS评分、吞咽困难、初始血肿体积、NPAR、NLR、手术治疗、气管插管、留置胃管均为首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的影响因素（P＜0.05），见表2。

表2 多因素Logistic回归分析

影响因素	B	SE	Waldχ2	P	OR	95%CI
NIHSS评分	0.128	0.041	9.747	0.002	1.137	1.049~1.232
吞咽困难	1.569	0.334	22.067	＜0.001	4.802	2.495~9.241
初始血肿体积	0.091	0.035	6.760	0.009	1.095	1.023~1.173
NPAR	1.125	0.342	10.821	0.001	3.080	1.576~6.021
NLR	0.384	0.129	8.861	0.003	1.468	1.140~1.890
手术治疗	1.436	0.348	17.027	＜0.001	4.204	2.125~8.315
气管插管	1.106	0.378	8.561	0.003	3.022	1.441~6.340
留置胃管	0.759	0.324	5.488	0.019	2.136	1.132~4.031
常量	-3.582	0.613	34.145	＜0.001

注: NPAR：中性粒细胞百分比与白蛋白比值, NLR：中性粒细胞计数与淋巴细胞计数比值。

2.4 首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎风险预测模型的构建

基于列线图模型，根据2.3结果将分析得出的8项影响因素构建首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的风险预测模型，见图1。将每个变量对应分值相加得到总分，总分对应在最下方轴上的值即为患者并发卒中相关性肺炎风险。

图 1 首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的风险预测模型

注：NPAR：中性粒细胞百分比与白蛋白比值；NLR：中性粒细胞计数与淋巴细胞计数比值。

2.5 首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎风险预测模型的验证

基于开发队列和验证队列数据评价构建的首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎风险预测模型的性能。校准曲线显示，此模型在开发队列和验证队列中预测的卒中相关性肺炎发生率均与实际发生率相近，见图2。ROC曲线显示，此模型在开发队列中预测的灵敏度为88.89%、特异度为84.43%、曲线下面积为0.906（95%CI：0.867~0.937），此时最大约登指数对应的截断值为226分；在验证队列中预测的灵敏度为81.25%、特异度为85.11%、曲线下面积为0.884（95%CI：0.815~0.934），见图3。决策曲线分析显示，在开发队列中阈概率在3%~80%内使用此模型干预比全/无干预更有临床价值；在验证队列中阈概率在2%~76%内使用此模型干预比全/无干预更有临床价值，见图4。

图 2 风险预测模型的校准曲线

注：（A）开发队列；（B）验证队列。

图 3 风险预测模型的 ROC 曲线

注：（A）开发队列；（B）验证队列。

图 4 风险预测模型的决策曲线分析

注：（A）开发队列；（B）验证队列。

3 讨论

3.1 首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的影响因素

卒中相关性肺炎在所有年龄段卒中患者中发病率均增加，与卒中不良预后和死亡显著相关^［12］。既往研究报道^［13］，脑卒中患者卒中相关性肺炎发生率为6.16%~66.2%。本研究中，419例首发脑出血患者卒中相关性肺炎发生率为26.97%，与上述范围相符，说明首发脑出血患者具有较高的卒中相关性肺炎发生风险，临床需高度重视进行预警防范，降低卒中相关性肺炎发生风险以及减少不良预后。

3.1.1 NIHSS评分和吞咽困难本研究结果显示，NIHSS评分（OR=1.137）、吞咽困难（OR=4.802）是首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的影响因素。朱祥等^［14］报道，NIHSS评分与卒中相关性肺炎风险相关，并且两者存在非线性剂量-反应关系。NIHSS评分反映首发脑出血患者的大脑神经损伤程度，评分越高，其意识状态、呛咳反射、吞咽功能越差，容易误吸引发卒中性肺炎。Deng等^［15］报道，脑出血患者吞咽困难与较高的肺炎风险独立相关（OR=4.34）。本研究结果显示吞咽是首发脑出血患者并发卒中相关肺炎的独立因素与谢恋等^［16］研究结果一致，临床在管理脑出血患者中需评估神经功能和吞咽困难情况，进行针对性有效干预，降低卒中相关性肺炎发生风险。

3.1.2 初始血肿体积本研究结果显示，初始血肿体积（OR=1.095）是首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的影响因素，这与既往程敬^［17］报道的结果一致。初始血肿体积越大，血肿占位对脑组织、神经压迫越严重，这会损害脑干神经系统和呼吸中枢神经，同时血肿炎性反应和其化学毒性降解产物会引起周围脑组织、神经继发性损伤^［18］，患者发生意识障碍风险更高，吸入性肺炎风险也越高。另外，初始血肿体积过大需要通过脑室引流或开颅手术清除血肿，此类侵入性操作也会增加肺部感染风险，引发肺炎。

3.1.3 NPAR和NLR 本研究结果显示，NPAR（OR=3.080）、NLR（OR=1.468）与首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎相关。中性粒细胞是最早迁移到中枢神经并引发炎症反应的白细胞亚型；淋巴细胞是机体免疫应答的细胞系；白蛋白不但反映机体营养状态，还具有抗炎、抗氧化应激功能，因此复合NPAR、NLR可综合反映患者炎症-营养、炎症-免疫情况。既往研究已证实NPAR、NLR是卒中相关性肺炎感染的影响因素和独立预测因子^［19-20］。

3.1.4 手术治疗、气管插管和留置胃管本研究结果显示，手术治疗（OR=4.204）、气管插管（OR=3.022）和留置胃管（OR=2.136）是首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的危险因素。手术治疗对机体的创伤性大，术后创伤应激性炎性反应剧烈，且术后卧床时间长，这大大增加了肺炎发生风险。既往有研究报道^［21］，相较于保守治疗幕上高血压脑出血，手术治疗术后肺炎发生率增加。另有研究指出，气管插管、留置胃管也显著增加脑出血患者肺炎发生率^［4，22］。气管插管和留置胃管均为侵入性操作，气管插管破坏正常呼吸道屏障，留置胃管刺激咽喉黏膜，并且气管、咽喉处管道容易积聚分泌物繁殖细菌，增加支气管和肺组织感染机会。

3.2 首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的风险预测模型效能分析

本研究基于8个独立影响首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎发生的因素构建风险预测模型，该模型以分值形式可视化各因素对卒中相关性肺炎的影响权重，通过计算总分值可直接在风险轴上读出风险概率。本研究通过校准曲线分析发现此模型在开发队列和验证队列中预测卒中相关性肺炎发生率均与实际发生率相近，说明模型预测的校准度良好；ROC曲线显示，此模型在开发队列、验证队列中预测的曲线下面积分别为0.906（95%CI：0.867~0.937）、0.884（95%CI：0.815~0.934），说明模型预测的准确度良好；同时开发队列ROC曲线预测最大约登指数对应的截断值226分可作为风险分级标准，将＞226分的患者视为高风险患者加强管理。另外，本研究决策曲线分析显示，开发队列阈概率在3%~80%内、验证队列阈概率在2%~76%内使用此模型干预比全/无干预更有临床价值。

本研究构建的首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎的风险预测模型包括NIHSS评分、吞咽困难、初始血肿体积、NPAR、NLR、手术治疗、气管插管、留置胃管这8个独立影响因素，模型具有良好的校准度、准确度和临床应用价值，可用于首发脑出血患者并发卒中相关性肺炎风险预测和风险分级，为临床干预提供更多参考。但由于本研究数据仅来自1所三级医院，研究结果可能存在偏倚，有待联合多中心开展大样本前瞻性研究，以确保模型更符合临床需求。

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