华中科技大学学报(医学版) ›› 2024, Vol. 53 ›› Issue (3): 368-374.doi: 10.3870/j.issn.1672-0741.22.11.021
摘要: 摘要:目的 研究出血性卒中的不良预后因素,并构建预测模型,改进相关评判体系。方法 从院前-院内一体化角 度开展横断面调查,经单因素比较后,将有显著差异的指标依次纳入单因素-多因素Poisson回归分析,将筛选所得独立 危险因素构建为预测模型。再以列线图形式将预测模型转为可视化的优化评分量表,获知相应评分对应的预测概率。 应用ROC曲线检验优化评分与ICH-CT评分对于预测不良预后的评判效能,按照两种评分信息提取验证组患者的相关 资料,获取每例验证组患者的最终评分。将评分与预后结果代入ROC曲线以评价不同预测模型的预测能力,并将预测 模型转换为可视化的优化评分量表,从而量化不良预后转归的概率;再以ICH-CT模型为参照,探寻优化评分对于出血 性卒中患者不良预后转归的评判效能。结果 经过样本量计算,最终选取273例患者作为本次横断面研究的模型组样 本:累计110例出血性卒中患者为不良预后转归、163例患者预后尚可,时间跨度为2021年1月至2021年9月。另收集 2021年9月至2022年1月期间81例急性出血性卒中患者为验证组:出血性卒中患者预后不良及尚可的患者分别为 21、60例。模型组不同预后组间比较人口学特征发现:男性占比、年龄、糖尿病病史存在显著统计学差异(均P<0.05); 其他临床资料组间比较发现GCS评分、就诊时间、出血血肿量、发热、混合征、脑疝、脑室内出血发生率及出血部位存在 显著统计学差异(均P<0.05)。回归分析发现,糖尿病病程、就诊时间、出血血肿量、混合征、脑室内出血为不良预后的 影响因素。优化评分与ICH-CT评分的评判临界(Cut-off)值分别为186分、128分,优化评分的AUC与Youden指数均 大于ICH-CT评分,优化评分对于不良预后的评判效能优于ICH-CT评分(Z=2.369,P<0.05)。结论 本研究为出血 性卒中患者的不良预后构建了预测模型,并将其转化为易于临床使用的优化评分。其预测效能优于传统评估方式。
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