基于机器学习的立体定向高血压性脑出血钻孔引流术患者的疾病转归预测模型的构建

目的:构建基于机器学习的立体定向高血压性脑出血钻孔引流术患者的疾病转归预测模型。方法:收集并回顾性分析2019年10月—2022年6月在揭阳市人民医院实施立体定向钻孔引流术患者300例的临床资料。其中预后良好组246例,预后不良组54例。以8∶2随机将300例患者分成训练集和测试集,其中训练集(预后良好患者197例,预后不良患者37例),测试集(预后良好患者49例,预后不良患者17例)。比较手术时间、出血量、引流管放置时间、并发症以及平均住院时间,采用美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评价发病后1个月的患者神经功能,分析患者预后的影响因素以及XGBoost模型结果。结果:预后良好组的年龄、术后并发症的发生率及NIHSS评分均低于预后不良组,术后引流管的放置时间和平均住院时间均短于预后不良组(P<0.05)。Logistic回归分析显示,患者预后的危险因素包括年龄、术后引流管的放置时间、颅内感染、肺部感染、再出血、平均住院时间以及NIHSS评分(P<0.05)。将Logistic回归所选出的7个危险因素用于候选预测因子,以构建患者预后的预测模型。在测试集中验证模型的效果,建立XGBoost预测模型。此模型预测效果较好,其中受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.741,敏感度为81.23%,特异度为78.66%,准确率为79.45%。结论:基于机器学习的立体定向高血压性脑出血钻孔引流术患者的疾病转归预测模型效果较好,值得临床应用。

颅内压监测在高血压脑出血钻孔引流治疗中的应用

目的探讨颅内压监测在脑出血钻孔引流治疗中的意义。方法对138例脑出血患者行颅骨钻孔置管引流及颅内压检测,在颅内压监测下操作治疗,逐步血肿引流,调整脱水药物,进行控制性治疗。结果 138例患者术后再出血18例并开颅手术,其余患者均钻孔术后平稳。1月后按GOS预后评分量表评定。好转117例(84.78%),植物生存3例(2.18%),死亡(包括自动出院,放弃治疗者)18例(13.04%)。结论颅内压监护在脑出血钻孔引流术中、术后的处理有了客观的指导指标,能降低术中术后风险,患者预后较好,是一种理想治疗方法。

氨溴索对预防脑出血钻孔引流术后肺感染的疗效观察

目的探索盐酸氨溴索预防性应用于脑出血钻孔引流术后的患者对减少肺感染率的作用和减少住院天数的价值。方法选择脑出血钻孔引流术后的患者78例,随机分组,其中40例(治疗组)预防性应用盐酸氨溴索,另38例(对照组)未预防性应用,其他治疗措施均基本相同。结果治疗组肺感染率明显低于对照组(P<0.05),住院时间少于对照组(P<0.05)。结论盐酸氨溴索对预防脑出血钻孔引流术后肺感染安全有效,能减少患者住院天数,值得临床推广。