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目的 探讨脑出血(ICH)患者血肿扩大(HE)的电子计算机断层扫描(CT)征象、参数表现及其相关的影响因素,并构建模型.方法 对于2020年1月~2023年1月在湖北省潜江市中心医院接受治疗的124例ICH患者的临床资料进行回顾性分析,将发生HE的患者纳入HE组(59例),未发生HE的患者纳入无HE组(65例).比较两组一般资料、CT征象、参数表现,并予以多因素Logistic回归分析法分析ICH患者HE的危险因素,构建预测模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析其对ICH患者HE的预测价值.结果 HE组入院时格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分低于无HE组;基线血肿量、全血NPR水平均高于无HE组;初诊血肿体积、高低密度差大于无HE组;岛征、漩涡征、黑洞征、混合征及联合征象的患者占比分别为40.68%、44.07%、35.59%、52.54%及83.05%,均高于无HE组的7.69%、7.69%、4.62%、9.23%及20.00%(P<0.05).多因素Logistic回归分析结果显示,ICH患者HE的独立危险因素包括全血NPR水平高、初诊血肿体积大、高低密度差大、岛征、漩涡征、黑洞征、混合征及联合征象(OR=1.575、2.406、1.408、1.929、2.713、2.784、2.195、2.633,P<0.05).构建回归方程模型:logit(P)=-8.983+全血NPR水平×0.454+初诊血肿体积×0.878+高低密度差×0.342+岛征×0.657+漩涡征×0.998

作者:宋承东;周聪;李昌勇;王兆薇

来源:中国CT和MRI杂志 2024 年 22卷 3期

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作者:
宋承东;周聪;李昌勇;王兆薇
来源:
中国CT和MRI杂志 2024 年 22卷 3期
标签:
脑出血 血肿扩大 电子计算机断层扫描 征象 参数表现 影响因素 预测模型 Intracerebral Hemorrhage Hematoma Enlargement Electronic Computed Tomography Symptoms Parameter Performance Influencing Factors Prediction Model
目的 探讨脑出血(ICH)患者血肿扩大(HE)的电子计算机断层扫描(CT)征象、参数表现及其相关的影响因素,并构建模型.方法 对于2020年1月~2023年1月在湖北省潜江市中心医院接受治疗的124例ICH患者的临床资料进行回顾性分析,将发生HE的患者纳入HE组(59例),未发生HE的患者纳入无HE组(65例).比较两组一般资料、CT征象、参数表现,并予以多因素Logistic回归分析法分析ICH患者HE的危险因素,构建预测模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析其对ICH患者HE的预测价值.结果 HE组入院时格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分低于无HE组;基线血肿量、全血NPR水平均高于无HE组;初诊血肿体积、高低密度差大于无HE组;岛征、漩涡征、黑洞征、混合征及联合征象的患者占比分别为40.68%、44.07%、35.59%、52.54%及83.05%,均高于无HE组的7.69%、7.69%、4.62%、9.23%及20.00%(P<0.05).多因素Logistic回归分析结果显示,ICH患者HE的独立危险因素包括全血NPR水平高、初诊血肿体积大、高低密度差大、岛征、漩涡征、黑洞征、混合征及联合征象(OR=1.575、2.406、1.408、1.929、2.713、2.784、2.195、2.633,P<0.05).构建回归方程模型:logit(P)=-8.983+全血NPR水平×0.454+初诊血肿体积×0.878+高低密度差×0.342+岛征×0.657+漩涡征×0.998

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