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