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目的 探讨急性缺血性脑卒中(AIS)患者发生早期神经功能恶化(END)的危险因素并建立预测模型.方法 将2018年1月-2022年12月在贵州医科大学附属白云医院收治的622例AIS患者纳入研究,根据结局事件诊断标准,将病例分为END组127例和非END组495例.回顾性收集患者的临床基线、实验室数据和影像学资料,基于logistic回归算法探讨END发生的危险因素,构建预测模型并绘制列线图,采用区分度、校准度、临床适用度评价模型的预测价值.结果 多因素二元logistic回归分析显示,心律、大脑中动脉狭窄、颈动脉狭窄、入院NHISS评分、纤维蛋白原、白蛋白、脑利钠肽(BNP)为END的独立危险因素(P<0.05).通过Stata软件构建预测模型并绘制出列线图,利用验证集分析得到AUC为0.888(95%CI:0.821~0.955),校准曲线斜率接近1,临床决策曲线净收益高于两条参考线,表明该预测模型预测END发生风险具有较好的区分度、准确度和临床适用度.结论 本研究构建的模型具有较高的区分度、校准度及临床适用度,综合预测效能较好,对END的早期预测具有一定临床应用价值.

作者:毛永佳;罗鹏;毛诗贤;叶德鑫;龙蓉;卢春远;张江萍

来源:现代预防医学 2024 年 51卷 1期

知识库介绍

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作者:
毛永佳;罗鹏;毛诗贤;叶德鑫;龙蓉;卢春远;张江萍
来源:
现代预防医学 2024 年 51卷 1期
标签:
急性缺血性脑卒中 早期神经功能恶化 危险因素 预测模型 Acute ischemic stroke Early neurological deterioration Risk factors Predictive model
目的 探讨急性缺血性脑卒中(AIS)患者发生早期神经功能恶化(END)的危险因素并建立预测模型.方法 将2018年1月-2022年12月在贵州医科大学附属白云医院收治的622例AIS患者纳入研究,根据结局事件诊断标准,将病例分为END组127例和非END组495例.回顾性收集患者的临床基线、实验室数据和影像学资料,基于logistic回归算法探讨END发生的危险因素,构建预测模型并绘制列线图,采用区分度、校准度、临床适用度评价模型的预测价值.结果 多因素二元logistic回归分析显示,心律、大脑中动脉狭窄、颈动脉狭窄、入院NHISS评分、纤维蛋白原、白蛋白、脑利钠肽(BNP)为END的独立危险因素(P<0.05).通过Stata软件构建预测模型并绘制出列线图,利用验证集分析得到AUC为0.888(95%CI:0.821~0.955),校准曲线斜率接近1,临床决策曲线净收益高于两条参考线,表明该预测模型预测END发生风险具有较好的区分度、准确度和临床适用度.结论 本研究构建的模型具有较高的区分度、校准度及临床适用度,综合预测效能较好,对END的早期预测具有一定临床应用价值.

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