脑卒中患者短期预后预测模型的构建及验证

摘要

背景早期识别脑卒中患者短期不良事件的高危因素和高风险人群，对于提高患者的预后和康复进程至关重要。目的 分析脑卒中患者短期预后的影响因素，构建预测模型及列线图，为制定针对性的康复干预措施提供参考。方法 采用回顾性病例对照研究方法，纳入2018年1月—2020年12月在解放军总医院第一医学中心就诊并符合入选标准的脑卒中患者。以改良Barthel指数评价短期预后结果，使用Logistic回归从年龄、性别、个人病史、合并症等指标筛选出最佳预测变量，建立预测模型，构建列线图。使用ROC曲线下面积、Hosmer-Lemeshow检验、校准曲线，比较模型与临床量表的预测能力，验证其区分度和校准度。选取2021年1月—2023年1月符合入选标准的脑卒中患者作为验证集，对预测模型进行验证。结果 本研究的训练集纳入120例患者，验证集纳入65例患者。多因素Logistic回归结果显示，年龄(OR=1.033,95%CI:0.990～1.062,P=0.041)、肺部感染(OR=1.724,95%CI:1.652～1.880,P=0.007)、改良RANKIN量表(modified rankin scale,mRS)评分(OR=1.970,95%CI:1.353～2.872,P<0.001)、医学研究理事会量表总分(健侧肢体)(MRC sum scores,MRC-SS)(OR=0.854,95%CI:0.744～0.982,P=0.012)与脑卒中短期预后不良独立关联。据此构建预测模型，ROC曲线下面积为0.809(95%CI:73.7%～89.2%)，敏感度为0.803，特异度为0.763。Hosmer-Lemeshow检验值为P=0.385；校准曲线显示预测值与实际值之间存在显著一致性。与美国国立卫生研究院卒中量表评分相比，模型显示出明显更高的预测能力(AUC:0.809 vs 0.613,P=0.004)。模型经验证集验证，表现出与训练集结果有相似的预测价值(AUC=0.784,95%CI:0.665～0.902)。结论 本研究通过年龄、肺部感染、改良RANKIN量表、健侧医学研究理事会量表评分4种指标建立预测模型，对脑卒中患者入院后两周的短期预后进行预测，模型预测能力良好，有助于临床早期康复干预，改善患者长期预后。

关键词

脑卒中 / 预后预测模型 / 改良Barthel指数 / 残疾