基于eStroke国家溶取栓影像平台的随机森林模型预测醒后卒中预后的价值

摘要

目的 探讨基于eStroke国家溶取栓影像平台的随机森林模型预测醒后卒中（WUS）预后的价值。方法 选取2019-01—2023-03广西医科大学第七附属医院285例WUS患者为研究对象，根据取栓治疗后90 d改良Rankin量表（mRS）评分分为预后良好组和预后不良组。统计2组临床资料及e Stroke国家溶取栓影像平台自动反馈定量资料（缺血半暗带体积、梗死核心区体积），构建随机森林模型和Lasso-Logistic回归模型，以Lasso-Logistic回归模型为参照，评价随机森林模型预测WUS患者不良预后风险的价值。结果 2组入院时Hcy、WBC、DSA-CS评分、NIHSS评分及取栓次数、穿刺至再通时间、颅内血管狭窄程度、房颤、吸烟史、静脉溶栓、缺血半暗带体积、梗死核心区体积比较差异均有统计学意义（P<0.05）；缺血半暗带体积、梗死核心区体积、入院时Hcy水平、入院时NIHSS评分、入院时DSA-CS评分、颅内血管狭窄程度、静脉溶栓、房颤是WUS患者不良预后的影响因素（P<0.05）;Logistic回归模型与随机森林模型预测WUS患者不良预后风险的AUC比较差异无统计学意义（0.891,95%CI:0.875～0.902比0.900,95%CI:0.894～0.923）。结论 基于eStroke国家溶取栓影像平台的随机森林模型可用于WUS患者早期预后的预测评估，为临床针对性展开后续治疗提供参考，以改善患者预后。

关键词

醒后卒中 / 随机森林模型 / eStroke国家溶取栓影像平台 / 临床资料 / 预后 / 预测价值