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
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,χ^(2)=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。