背景和目的:自发性脑出血(sICH)患者在住院期间出现病情恶化较为常见,目前还没有建立对脑卒中患者住院期间需要接受重症治疗的预测模型。本研究旨在建立和验证一种新的模型来预测卒中患者需要接受重症治疗的风险。方法:回顾性队列研究...背景和目的:自发性脑出血(sICH)患者在住院期间出现病情恶化较为常见,目前还没有建立对脑卒中患者住院期间需要接受重症治疗的预测模型。本研究旨在建立和验证一种新的模型来预测卒中患者需要接受重症治疗的风险。方法:回顾性队列研究纳入卒中前功能独立的自发性脑出血患者。基于1000次自举法抽样的多变量逻辑回归分析,我们建立了列线图模型并推导出评分模型。1000次自举法抽样和外部验证作为最终预测模型的验证。结果:在纳入训练队列的234例患者中,其中有42例接受了重症治疗。在多因素分析中,入院时的GCS评分、中性粒细胞/淋巴细胞比值、24小时内最小SpO2和血浆D-二聚体与不良预后显著相关。评分模型的内部和外部验证的C-指数分别为0.908 (95% CI = 0.903~0.913)和0.919 (95% CI = 0.844~0.993)。评分模型内部和外部验证的Brier得分分别为0.080和0.068,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验不显著。结论:新建立的评分模型可用于预测自发性脑出血患者住院期间接受重症治疗的发生。对于可能需要重症治疗的高危个体,有必要提前优化医疗资源配置。展开更多
文摘背景和目的:自发性脑出血(sICH)患者在住院期间出现病情恶化较为常见,目前还没有建立对脑卒中患者住院期间需要接受重症治疗的预测模型。本研究旨在建立和验证一种新的模型来预测卒中患者需要接受重症治疗的风险。方法:回顾性队列研究纳入卒中前功能独立的自发性脑出血患者。基于1000次自举法抽样的多变量逻辑回归分析,我们建立了列线图模型并推导出评分模型。1000次自举法抽样和外部验证作为最终预测模型的验证。结果:在纳入训练队列的234例患者中,其中有42例接受了重症治疗。在多因素分析中,入院时的GCS评分、中性粒细胞/淋巴细胞比值、24小时内最小SpO2和血浆D-二聚体与不良预后显著相关。评分模型的内部和外部验证的C-指数分别为0.908 (95% CI = 0.903~0.913)和0.919 (95% CI = 0.844~0.993)。评分模型内部和外部验证的Brier得分分别为0.080和0.068,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验不显著。结论:新建立的评分模型可用于预测自发性脑出血患者住院期间接受重症治疗的发生。对于可能需要重症治疗的高危个体,有必要提前优化医疗资源配置。
