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目的 基于血清代谢指标建立老年脑卒中患者卒中后认知功能障碍的风险预测模型,采用决策曲线分析其风险模型的预测价值.方法 选取2019年8月至2022年8月青岛市中心医院神经外科收治的老年脑卒中患者297例,根据随访结果,最终纳入294例,按照3∶1比例将其分为训练集206例和验证集88例.训练集根据是否发生认知功能障碍分为认知障碍组88例和非认知障碍组118例.采用logistic回归分析老年脑卒中患者卒中后发生认知功能障碍的影响因素,并构建logistic回归预测模型,通过R4.1.3绘制列线图对logistic回归预测模型进行可视化处理,并采用ROC曲线、决策曲线分析logistic回归模型预测效能,通过验证集验证该模型的预测效能.结果 多因素logistic回归分析显示,训练集三酰甘油(TG,OR=1.266,95%CI:1.089~1.471,P=0.002)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C,OR=1.321,95%CI:1.136~1.537,P=0.000)、血清胱抑素 C(Cys C,OR=1.847,95%CI:1.421~2.401,P=0.000)、淀粉样蛋白 A(SAA,OR=1.120,95%CI:1.057~1.187,P=0.000)是老年脑卒中患者卒中后发生认知功能障碍的独立危险因素.ROC曲线显示,训练集中TG、LDL-C、Cys C以及SAA对老年脑卒中后认知功能障碍预测的曲线下面积(AUC)分别为0.732、0.726、0.756、0.736,联合预测的AUC为0.891.验

作者:任继风;谈洪蕾;王晓丽;赵明媚;王婷婷;梅喜庆

来源:中华老年心脑血管病杂志 2024 年 26卷 4期

知识库介绍

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作者:
任继风;谈洪蕾;王晓丽;赵明媚;王婷婷;梅喜庆
来源:
中华老年心脑血管病杂志 2024 年 26卷 4期
标签:
卒中 认知功能障碍 比例危险度模型 预测 logistic模型 决策支持技术 stroke cognitive dysfunction proportional hazards models forecasting logistic mod-els decision support techniques
目的 基于血清代谢指标建立老年脑卒中患者卒中后认知功能障碍的风险预测模型,采用决策曲线分析其风险模型的预测价值.方法 选取2019年8月至2022年8月青岛市中心医院神经外科收治的老年脑卒中患者297例,根据随访结果,最终纳入294例,按照3∶1比例将其分为训练集206例和验证集88例.训练集根据是否发生认知功能障碍分为认知障碍组88例和非认知障碍组118例.采用logistic回归分析老年脑卒中患者卒中后发生认知功能障碍的影响因素,并构建logistic回归预测模型,通过R4.1.3绘制列线图对logistic回归预测模型进行可视化处理,并采用ROC曲线、决策曲线分析logistic回归模型预测效能,通过验证集验证该模型的预测效能.结果 多因素logistic回归分析显示,训练集三酰甘油(TG,OR=1.266,95%CI:1.089~1.471,P=0.002)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C,OR=1.321,95%CI:1.136~1.537,P=0.000)、血清胱抑素 C(Cys C,OR=1.847,95%CI:1.421~2.401,P=0.000)、淀粉样蛋白 A(SAA,OR=1.120,95%CI:1.057~1.187,P=0.000)是老年脑卒中患者卒中后发生认知功能障碍的独立危险因素.ROC曲线显示,训练集中TG、LDL-C、Cys C以及SAA对老年脑卒中后认知功能障碍预测的曲线下面积(AUC)分别为0.732、0.726、0.756、0.736,联合预测的AUC为0.891.验

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