基于多因素Logistic回归分析评分模型对年轻高血压患者急性脑梗死预测价值

目的探讨基于多因素Logistic回归分析的风险模型对年轻高血压患者急性脑梗死(ACI)的预测价值。方法将南京中医药大学附属中西医结合医院自2020年4月至2022年4月收治的52例ACI合并高血压年轻患者纳入ACI组,将同期96例单纯高血压年轻患者纳入非ACI组。比较两组的一般资料、血清学指标及超声检查结果等。将单因素比较中有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归分析,确定年轻高血压患者发生ACI的影响因素;同时,基于上述影响因素建立评分模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析评分模型对ACI的预测价值。结果ACI组的入院时收缩压、低密度脂蛋白胆固醇-C、同型半胱氨酸、颈总动脉内中膜厚度(IMT)增厚、有颈动脉斑块、不稳定斑块占比高于非ACI组,颈动脉收缩期最大流速和舒张末期血流速度低于非ACI组,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,入院时收缩压、低密度脂蛋白胆固醇-C、同型半胱氨酸、颈总动脉IMT增厚、斑块稳定性是年轻高血压患者出现ACI的影响因素(P<0.05)。根据各影响因素的回归系数确定对应评分并构成评分模型,最终模型评分总分0~7分。评分模型预测ACI的ROC曲线下面积为0.906(95%可信区间0.814~0.986),临界值为5分,敏感度和特异度分别为94.23%和81.25%。结论入院时收缩压、低密度脂蛋白胆固醇-C、同型半胱氨酸、颈总动脉IMT增厚、斑块稳定性是年轻高血压患者发生ACI的影响因素,超声可有效评估颈总动脉IMT增厚和斑块稳定性,据此建立风险评分模型对ACI的发病风险进行预测可为高危患者的早期干预提供参考。