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从“救回来”到“管到底”:脑卒中防复发,卡在了哪一环?

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*仅供医学专业人士阅读参考


脑卒中复发率高达41%:我们缺的不是药,是一套“管到底”的系统

撰文:医学界报道组

一个被忽视的现实:救治越来越好,复发依然不少

在过去二十年里,我国脑卒中急性期救治能力取得了长足进步。卒中中心体系不断完善,绿色通道建立,溶栓与取栓技术普及,越来越多的患者在发病后能够第一时间得到有效救治。可以说,在“救命”这件事上,我们比过去做得更好了。

但另一个问题却始终悬而未决:出院之后呢?

《中国脑卒中防治报告2024》显示,2021年我国脑卒中现患总数约2634万例,新发病例约409万例,因脑卒中死亡人数高达259万例 [1] 。脑卒中依然是我国成人死亡和残疾的首要病因。更值得警惕的是,中国国家卒中登记研究数据显示,2015—2018年,脑卒中后12个月内复发率仍达12.5% [2] ;中国慢性病前瞻性研究社区随访结果则显示,首次脑卒中后1年粗累积复发率约为17%,5年累积复发率约为41%[3]。

这意味着,大量患者在与首次卒中搏斗后,并没有真正走出阴影。复发,像一把悬在头顶的剑,随时可能再次落下。

复发为何居高不下?问题不在“有没有办法”,而在“有没有管好”

脑卒中复发受多方面因素影响,但最核心的问题,并不是我们缺乏有效的干预手段。

事实上,抗栓治疗、血压控制、血脂管理、血糖管理、生活方式干预等二级预防措施,早已有大量循证医学证据支持。真正的问题在于,这些措施没有在患者出院后被长期、规范地落实。

全国性横断面研究显示,高血压、超重/肥胖和血脂异常是卒中患者最常见的危险因素。然而,这些危险因素的控制情况远不理想,在卒中患者中,高血压的知晓率、治疗率和控制率分别为73.62%、70.19%和17.79%;糖尿病患者中分别为69.74%、65.83%和34.59%;血脂异常患者中分别为42.37%、29.40%和20.07% [4] 。

换句话说,很多患者知道自己有高血压,也在吃药,但血压并没有真正达标。危险因素长期控制不理想,会持续导致血管内皮损伤、动脉粥样硬化进展和血栓形成,成为卒中复发的病理基础。

药物依从性问题同样突出。中国国家卒中中心登记(CNSR)早期数据显示,仅63.6%的急性缺血性卒中或短暂性脑缺血发作患者在出院后3个月仍持续使用出院时处方的全部二级预防药物 [5] ;降压药物使用率由出院时的56.6%下降到12个月时的37.1% [6] 。虽然近年来依从性有所改善,但长期治疗持续性仍有很大提升空间。在更长期的高危人群随访中,4.7年降压、降糖、降脂和抗栓药物持续使用率分别仅为38.0%、39.9%、43.9%和59.8% [7] 。

更关键的是,脑卒中患者从急性期住院到出院后门诊、社区和家庭的连续照护模式尚未系统建立。出院后,很多患者面临危险因素管理中断、生活方式干预弱化和长期治疗脱节等问题。这提示我们,当前的主要问题并非缺乏二级预防证据,而是指南推荐未能在出院后持续落实,存在从循证证据到长期实践的“落实鸿沟”。

脑卒中高复发,更像一个管理问题

脑卒中高复发,更接近一个管理问题,而不只是一个治疗问题。

单个处方、单次宣教、单次门诊复查,都难以独立承担防复发任务。影响长期结局的关键因素包括:是否得到规范评估、危险因素是否实现综合达标、管理是否长期持续,以及院内与院外、专科之间、医患之间及患者家庭成员之间是否形成协作闭环。

国家卫生健康委员会《脑血管病防治指南(2024年版)》已提出,应通过社区健康服务、电子健康档案等方式动态识别危险因素并进行规范化管理。美国心脏协会/美国卒中协会《成人脑卒中后初级照护科学声明》(2021)也强调以患者为中心的全程管理,并主动纳入照护者和家庭成员 [8] 。

从其他慢病的管理经验看,能改善长期结局的往往不是某一项孤立干预,而是把多种循证措施组织成结构化的管理体系。糖尿病管理的成功经验表明,仅使用降糖药物并不足以保证长期获益,必须依赖综合医学评估、危险因素统筹管理、行为支持及持续随访。心脏康复管理模式之所以成为心血管二级预防的经典模式,也不是发明了某一项单独治疗方式,而是把运动处方、危险因素控制、心理社会评估、健康教育及结局评估整合为标准化、长期化、多学科的协作项目。

我国的实践也提示综合管理在慢病预防中的有效性。以农村脑卒中二级预防为背景的SINEMA研究项目显示,基于基层医疗、数字工具和患者支持的“智能整合型”疾病管理模式,在1年干预结束后,5.5年时干预组收缩压较对照组降低2.8 mmHg,自报脑卒中复发绝对风险降低6.0个百分点,6年随访进一步显示全因死亡和心血管死亡风险显著降低[9,10]。这些结果提示,降低脑卒中复发风险的关键,在于将已有的药物治疗、行为干预、随访和家庭支持等措施整合成有组织的、可持续的管理模式。

数字工具与人工智能:是助手,不是替代者

近年来,数字工具和人工智能在医疗领域的应用备受关注。但需要明确的是,它们的价值不在于取代医务人员,而在于支持和辅助由医务人员制定的管理过程的具体实施。

移动健康研究提示,单纯提供知识或提醒未必能转化为稳定的临床获益;数字工具与家庭监测、医护随访和异常处置相连接,有利于形成“采集—识别—反馈—调整”的闭环。人工智能可辅助影像分析、卒中病因分类及循证治疗建议,并有望进一步用于风险分层和异常提示。GOLDENBRIDGEⅡ试验显示,嵌入诊疗流程的临床决策支持系统可提高院内卒中医疗质量,并降低了3个月新发血管事件发生率,但其证据主要来自急性缺血性卒中院内管理,尚不能替代对长期防复发模式的专门验证 [11] 。

因此,数字和智能工具应定位为程序化管理的支持手段,关键治疗调整仍需由临床医师确认,并兼顾数据安全、预警负担及老年人或低数字素养人群的可及性。

构建脑卒中防复发模式:四个核心要素

脑卒中防复发工作的重点,应聚焦于建立一套能够真正落地的管理模式,通过减少卒中复发及其所致残疾,降低患者疾病负担、经济负担、家庭照护负担和社会负担,实现减残降负。

这一模式至少应包括四个核心要素。

第一,规范评估。

系统、标准化完成病因分型、危险因素筛查、功能状态评估、依从性及家庭支持评估,为个体化防复发管理方案的制定奠定基础。

第二,综合控制。

不再满足于单项治疗是否实施,而要围绕康复、抗栓、血压、血脂、血糖、生活方式、饮食、睡眠、运动、体重、情绪、营养管理等多维度实现综合控制。

第三,持续管理。

把脑卒中二级预防从一次出院医嘱延伸为长期随访、动态再评估、持续反馈、持续调整和持续强化的全过程管理。

第四,多方协作。

形成医护协作、多学科协作、院内外协作、医患协作及家庭成员协作共同参与的管理闭环。

这四个要素需要通过程序化路径衔接成完整的闭环。出院前形成包含问题、控制目标、管理措施、责任人、复查时间及项目等内容的管理清单;出院后早期核对用药和不良反应,并查看居家血压监测记录,对合并糖尿病患者同步评估血糖监测情况;稳定期根据风险分层安排随访;当血压、血糖持续异常、疑似心房颤动、停药、出血或新发神经症状时,应按预设规则触发药物核对、提前复诊、转诊或急救,并记录处置结果,直至问题得到解决。这一路径使“持续管理”从原则性要求转化为可检查、可追踪的临床管理路径。

结语:从“救回来”到“管到底”

尽管脑卒中急性期救治方面已取得长足进步,但脑卒中复发率仍然居高不下。当前,脑卒中防治中突出的矛盾已不再是“是否有干预措施”,而是“是否具备将已有干预措施长期、稳定、有效落实的管理模式”。

建立与脑卒中长期演变规律相匹配的防复发管理模式,更有利于把现有的循证干预措施转化为长期的临床获益。加强脑卒中防复发管理工作,不是弱化急性期的救治管理,而是把急性期已经形成的标准化、协同和质控等管理模式进一步延伸到患者康复期及更长期的管理中。

未来,应加快构建“以减残降负为导向、以规范评估为基础、以综合控制为目标、以持续管理为路径、以多方协作为保障”的脑卒中防复发管理模式,并以程序化流程和适宜的数字智能工具支持其长期落实,推动脑卒中防治由急性期救治主导进一步走向全周期健康管理。

对于患者和家庭而言,这意味着:出院不是终点,而是长期管理的起点。对于医疗体系而言,这意味着:不仅要“救回来”,更要“管到底”[12]。

参考文献:

[1] National Program for Stroke Prevention and Million Disability Reduction Initiative Expert Committee. China Stroke Prevention and Control Report 2024: an executive summary[J]. Brain Circ, 2025, 11(4):251260.

[2] Xu J, Zhang X, Jin A, et al. Trends and risk factors associated with stroke recurrence in China, 20072018[J]. JAMA Netw Open, 2022, 5(6): e2216341.

[3] Chen Y, Wright N, Guo Y, et al. Mortality and recurrent vascular events after first incident stroke: a 9year communitybased study of 0.5 million Chinese adults[J]. Lancet Glob Health, 2020, 8(4):e580e590. D

[4] Chen J, Zhu Q, Yu L, et al. Stroke risk factors of stroke patients in China: a nationwide communitybased crosssectional study[J]. Int J Environ Res Public Health, 2022, 19(8):4807.

[5] i R, Liu G, Shen H, et al. Persistence of secondary prevention medications after acute ischemic stroke or transient ischemic attack in Chinese population: data from China National Stroke Registry[J]. Neurol Res, 2013, 35(1):2936.

[6] Xu J, Ju Y, Wang C, et al. Patterns and predictors of antihypertensive medication used 1 year after ischemic stroke or TIA in urban China[J]. Patient Prefer Adherence, 2013, 7:7179.

[7] Yi X, Chen H, Yu M, et al. Persistence of drug therapy is associated with ischemic stroke and other vascular events in highrisk stroke population[J]. Front Neurol, 2022, 13: 925061.

[8] Kernan WN, Viera AJ, Billinger SA, et al. Primary care of adult patients after stroke: a scientific statement from the American Heart Association/American Stroke Association[J]. Stroke, 2021, 52(9): e558e571.

[9] Chen X, Gong E, Tan J, et al. Longterm mortality outcome of a primary carebased mobile health intervention for stroke management: sixyear followup of a clusterrandomized controlled trial[J]. PLoS Med, 2025, 22(3):e1004564.

[10] Tan J, Gong E, Gallis JA, et al. Primary carebased digital healthenabled stroke management intervention: longterm followup of a cluster randomized clinical trial[J]. JAMA Netw Open, 2024, 7(12): e2449561.

[11] Zhang X, Ding L, Jing J, et al. Effect of a clinical decision support system on stroke care quality and outcomes in patients with acute ischaemic stroke (GOLDEN BRIDGE Ⅱ): cluster randomised clinical trial[J]. BMJ, 2026, 392:e085810

[12] 赵文博, 吉训明 . 从急性期救治到长期管理:脑卒中防复发模式的思考[J]. 中华医学杂志, 2026, 106(37): 3929-3933.

责编 | 老豆芽

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