基于Lasso-logistic回归和随机森林模型分析阿替普酶溶栓后出血的临床风险因素

摘要

目的 分析阿替普酶静脉溶栓后出血的临床风险因素。方法 选取2022年1月至2024年1月在山东第二医科大学附属医院接受阿替普酶(Alteplase, rt-PA)静脉溶栓治疗的急性缺血性脑卒中患者120例，根据溶栓后7 d内是否发生远隔部位出血分为出血组与非出血组。收集患者一般资料、美国国立卫生研究院卒中量表(National institutes of health stroke scale, NIHSS)评分、实验室指标及脑灌注参数。分别采用Lasso-logistic回归模型和随机森林(Random forest, RF)模型筛选阿替普酶溶栓后出血的风险因素。结果 与非出血组相比，出血组年龄、高血压占比、入院NIHSS评分、血清D-二聚体(D-dimer, D-D)和基质金属蛋白酶-9(Matrix metalloproteinase-9, MMP-9)水平均升高，脑血流量(Relative cerebral blood flow, rCBF)和脑血容量(Relative cerebral blood volume, rCBV)均降低，达峰时间(Relative time to peak, rTTP)延长，差异均有统计学意义(P<0.05)。Lasso-logistic回归模型分析显示，年龄、高血压占比、入院NIHSS评分、血清D-D和MMP-9水平、FIB、rCBF、rCBV、rTTP及血糖是筛选溶栓治疗后发生出血风险的特征变量。RF模型结果显示，血清D-D水平、入院NIHSS评分、rTTP、年龄及血清MMP-9水平的重要性位列前五。结论 年龄偏大、罹患高血压、入院NIHSS评分较高、血清D-D和MMP-9水平较高、rTTP较长是阿替普酶静脉溶栓后发生出血的主要风险因素，rCBF和rCBV降低提示出血风险增加。

关键词

阿替普酶 / 溶栓治疗 / 出血风险 / Lasso-logistic回归模型 / 随机森林模型 / 急性缺血性脑卒中