目的构建卒中相关性肺炎患者预测模型,以期尽早干预,改善预后。方法回顾性分析2018年4月至2020年5月河北省秦皇岛市第一医院334例静脉溶栓的急性脑梗死患者,收集患者性别、年龄、体重指数、既往基础病总个数、吸烟情况、饮酒情况、入院...目的构建卒中相关性肺炎患者预测模型,以期尽早干预,改善预后。方法回顾性分析2018年4月至2020年5月河北省秦皇岛市第一医院334例静脉溶栓的急性脑梗死患者,收集患者性别、年龄、体重指数、既往基础病总个数、吸烟情况、饮酒情况、入院至开始溶栓时间、入院时美国国立卫生研究院卒中量表评分、吞咽困难情况、脑磁共振成像中弥散加权成像序列脑梗死体积。根据是否发生卒中相关性肺炎将患者分为非卒中相关性肺炎组和卒中相关性肺炎组。应用逻辑回归,并根据赤池信息准则,找出进入模型的变量,并获得预测模型方程。采用受试者工作特征曲线及曲线下面积来评价模型的预测效能。结果非卒中相关性肺炎组296例(88.62%),卒中相关性肺炎组38例(11.38%),美国国立卫生研究院卒中量表评分(National Institute of Health stroke scale,NIHSS)、脑梗死体积(volume,V)、年龄进入预测模型,并获得预测模型方程=-6.20221+1.69805×(NIHS S=1)+1.96173×(V=1)+2.03692×(V=2)+3.43645×(V=3)+0.72178×(年龄=1)+2.30764×(年龄=2)。模型受试者工作特征曲线下面积为0.855(95%CI 0.79~0.92),敏感度及特异度分别为0.68、0.88,约登指数为0.56。结论本研究所得预测模型可以有效地预测静脉溶栓患者发生卒中性肺炎的情况,进入模型的指标简单易得,该模型简单实用。展开更多
目的:建立急性脑梗死患者溶栓后预测预后的模型。方法:回顾性分析115例纳入研究范围的溶栓患者,其中预后良好组77例,预后不良组38例。收集患者信息:年龄、吸烟史、BMI、入院至开始溶栓时间(DNT)、糖化血红蛋白、相对表观扩散系数(rADC)...目的:建立急性脑梗死患者溶栓后预测预后的模型。方法:回顾性分析115例纳入研究范围的溶栓患者,其中预后良好组77例,预后不良组38例。收集患者信息:年龄、吸烟史、BMI、入院至开始溶栓时间(DNT)、糖化血红蛋白、相对表观扩散系数(rADC)、溶栓后24h的美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、发病3个月后Barthel指数评分、居住地及文化水平等。应用逻辑回归并根据赤池信息准则(AIC),找出进入模型的变量,并获得预测模型方程。采用受试者工作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)来评价模型的预测效能。结果:预后良好组77例(66.95%);预后不良组38例(33.05%)。rADC,年龄,DNT进入预测模型,并获得预测模型方程=-6.942×rADC+1.576×年龄+1.181×DNT。模型ROC曲线下面积为0.897(95%CI:0.826~0.946),敏感度及特异度分别为92.11%和76.62%,约登指数为0.6873。Hosmer and Lemeshow拟合优度检验P=0.187。结论:本研究所得预测模型可以科学、有效地预测急性脑梗死患者溶栓治疗的预后,且指标简单易得,方便指导临床工作。展开更多
文摘目的构建卒中相关性肺炎患者预测模型,以期尽早干预,改善预后。方法回顾性分析2018年4月至2020年5月河北省秦皇岛市第一医院334例静脉溶栓的急性脑梗死患者,收集患者性别、年龄、体重指数、既往基础病总个数、吸烟情况、饮酒情况、入院至开始溶栓时间、入院时美国国立卫生研究院卒中量表评分、吞咽困难情况、脑磁共振成像中弥散加权成像序列脑梗死体积。根据是否发生卒中相关性肺炎将患者分为非卒中相关性肺炎组和卒中相关性肺炎组。应用逻辑回归,并根据赤池信息准则,找出进入模型的变量,并获得预测模型方程。采用受试者工作特征曲线及曲线下面积来评价模型的预测效能。结果非卒中相关性肺炎组296例(88.62%),卒中相关性肺炎组38例(11.38%),美国国立卫生研究院卒中量表评分(National Institute of Health stroke scale,NIHSS)、脑梗死体积(volume,V)、年龄进入预测模型,并获得预测模型方程=-6.20221+1.69805×(NIHS S=1)+1.96173×(V=1)+2.03692×(V=2)+3.43645×(V=3)+0.72178×(年龄=1)+2.30764×(年龄=2)。模型受试者工作特征曲线下面积为0.855(95%CI 0.79~0.92),敏感度及特异度分别为0.68、0.88,约登指数为0.56。结论本研究所得预测模型可以有效地预测静脉溶栓患者发生卒中性肺炎的情况,进入模型的指标简单易得,该模型简单实用。
文摘目的:建立急性脑梗死患者溶栓后预测预后的模型。方法:回顾性分析115例纳入研究范围的溶栓患者,其中预后良好组77例,预后不良组38例。收集患者信息:年龄、吸烟史、BMI、入院至开始溶栓时间(DNT)、糖化血红蛋白、相对表观扩散系数(rADC)、溶栓后24h的美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、发病3个月后Barthel指数评分、居住地及文化水平等。应用逻辑回归并根据赤池信息准则(AIC),找出进入模型的变量,并获得预测模型方程。采用受试者工作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)来评价模型的预测效能。结果:预后良好组77例(66.95%);预后不良组38例(33.05%)。rADC,年龄,DNT进入预测模型,并获得预测模型方程=-6.942×rADC+1.576×年龄+1.181×DNT。模型ROC曲线下面积为0.897(95%CI:0.826~0.946),敏感度及特异度分别为92.11%和76.62%,约登指数为0.6873。Hosmer and Lemeshow拟合优度检验P=0.187。结论:本研究所得预测模型可以科学、有效地预测急性脑梗死患者溶栓治疗的预后,且指标简单易得,方便指导临床工作。
