脑出血继发脑水肿的形成机制及风险列线图模型的预测效能

摘要

目的 探究脑出血继发脑水肿的形成机制及风险列线图模型的预测效能。方法 选取2021-06—2023-06山东第一医科大学附属人民医院收治的100例脑出血患者为研究对象，随机选取70例患者为建模组，30例患者为验证组。根据是否继发脑水肿将建模组患者分为脑水肿组（29例）和未发生脑水肿组（41例），比较2组患者的一般资料，使用多因素Logistic回归分析影响脑出血患者继发脑水肿的因素，绘制风险列线图模型，使用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）及Bootstrap法对风险列线图模型的预测效能及准确性进行检验，利用验证组患者对风险列线图模型预测效能进行验证。结果单因素分析显示，脑水肿组高血压史、糖尿病史、格拉斯哥昏迷量表（GCS）评分、凝血酶水平、白细胞介素-6（IL-6）水平、中性粒细胞与淋巴细胞计数比值（NLR）与未发生脑水肿组比较差异均有统计学意义（P<0.05）。多因素Logistic回归分析显示，高血压史、糖尿病史、GCS评分、凝血酶水平、IL-6水平、NLR均是影响脑出血患者继发脑水肿的危险因素（P<0.05）。基于以上影响因素构建风险列线图模型，ROC曲线的AUC、灵敏度、特异度分别为0.762、81.05%、76.54%,Hosmer-Lemeshow检验显示，χ²=3.514,P=0.771，验证组中决策曲线分析（DCA）可选阈概率为22%～85%。结论 高血压史、糖尿病史、GCS评分、凝血酶水平、IL-6水平、NLR均是影响脑出血患者继发脑水肿的危险因素，构建的风险列线图模型可识别脑出血患者继发脑水肿的风险，具有一定的临床应用价值。

关键词

脑出血 / 继发脑水肿 / 风险列线图模型 / 影响因素 / 预测模型