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目的:评价临床及CT平扫特征构建的列线图模型预测幕上脑实质出血早期血肿扩大(HE)的价值.方法:回顾性分析291例幕上脑出血患者的临床资料及CT征象.根据HE的发展,将患者分为HE组(n=131)和非HE组(n=160),按7∶3比例采用随机分层抽样将患者分为训练集(n=204)和验证集(n=87),比较两组患者的临床资料和CT征象,采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选独立危险因素,并构建列线图预测模型.分别使用受试者操作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)、校准曲线和临床影响曲线(CIC)评估模型的区分度、校准度和临床实用性.结果:空腹血糖、黑洞征、漩涡征、混杂征是HE的独立危险因素(P均<0.05).列线图模型在训练集、验证集AUC分别为0.787(95%CI:0.723 0.851)、0.716(95%CI:0.594~0.839).Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示,模型的预测结果与实际结果差异无统计学意义(x2=9.007,P=0.342,R2=0.328).校准曲线显示模型的拟合效果较好.CIC显示列线图具有较高的临床价值.结论:基于临床及CT平扫特征构建的个体化预测模型可有效预测幕上脑实质出血早期血肿扩大.

作者:王蓓蓓;俞咏梅;陈鹏飞;丁俊;邵颖

来源:放射学实践 2024 年 39卷 3期

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作者:
王蓓蓓;俞咏梅;陈鹏飞;丁俊;邵颖
来源:
放射学实践 2024 年 39卷 3期
标签:
脑出血 血肿扩大 体层摄影术,X线计算机 列线图 Intracerebral hemorrhage Hematoma enlargement Tomography,X-ray compu-ted Nomogram
目的:评价临床及CT平扫特征构建的列线图模型预测幕上脑实质出血早期血肿扩大(HE)的价值.方法:回顾性分析291例幕上脑出血患者的临床资料及CT征象.根据HE的发展,将患者分为HE组(n=131)和非HE组(n=160),按7∶3比例采用随机分层抽样将患者分为训练集(n=204)和验证集(n=87),比较两组患者的临床资料和CT征象,采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选独立危险因素,并构建列线图预测模型.分别使用受试者操作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)、校准曲线和临床影响曲线(CIC)评估模型的区分度、校准度和临床实用性.结果:空腹血糖、黑洞征、漩涡征、混杂征是HE的独立危险因素(P均<0.05).列线图模型在训练集、验证集AUC分别为0.787(95%CI:0.723 0.851)、0.716(95%CI:0.594~0.839).Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示,模型的预测结果与实际结果差异无统计学意义(x2=9.007,P=0.342,R2=0.328).校准曲线显示模型的拟合效果较好.CIC显示列线图具有较高的临床价值.结论:基于临床及CT平扫特征构建的个体化预测模型可有效预测幕上脑实质出血早期血肿扩大.

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