多模态超声联合监测对急性大面积脑梗死患者不良预后风险的临床应用

摘要

目的 构建并验证一个床旁多模态超声联合预测模型，用于急性大面积脑梗死患者的早期风险分层。方法 前瞻性连续纳入2024年6月～2025年9月在蚌埠医科大学第一附属医院神经内科ICU收治的111例急性大面积脑梗死患者。根据发病90 d后的改良Rankin量表（mRS）评分将患者分为预后良好组（mRS评分≤3分，n=61）与预后不良组（mRS评分>3分，n=50）。入院当天测量视神经鞘直径（ONSD）、眼球横径（ETD）及经颅彩色多普勒参数，计算ONSD/ETD和大脑中动脉搏动指数（PI）。使用LASSO回归筛选变量，按7∶3划分训练集与测试集构建logistic回归联合模型，并通过ROC曲线、校准分析和决策曲线分析综合评价模型性能。结果 联合模型（ONSD/ETD+PI）预测90 d不良预后（改良Rankin量表>3分）的区分度良好（测试集AUC=0.855），校准性能优异（H-L检验P=0.982）。决策曲线显示，在15%～65%的阈值概率范围内，该模型能提供显著的临床净获益。结论 本研究构建的多模态超声联合模型整合了颅内“压力-血流”信息，可有效识别急性大面积脑梗死高危患者，具有良好的校准度和临床实用性，可作为床旁决策的量化辅助工具。

关键词

视神经鞘直径 / 眼球横径 / 经颅彩色多普勒 / 大脑中动脉 / 大面积脑梗死 / 颅内压 / 搏动指数 / 预后

基金资助

合肥综合性国家科学中心大健康研究院区域性疾病联合研究中心项目(2024bydjk004)