基于eStroke国家溶取栓影像平台的随机森林模型预测醒后卒中预后的价值

目的探讨基于eStroke国家溶取栓影像平台的随机森林模型预测醒后卒中(WUS)预后的价值。方法选取2019-01—2023-03广西医科大学第七附属医院285例WUS患者为研究对象,根据取栓治疗后90 d改良Rankin量表(mRS)评分分为预后良好组和预后不良组。统计2组临床资料及eStroke国家溶取栓影像平台自动反馈定量资料(缺血半暗带体积、梗死核心区体积),构建随机森林模型和Lasso-Logistic回归模型,以Lasso-Logistic回归模型为参照,评价随机森林模型预测WUS患者不良预后风险的价值。结果2组入院时Hcy、WBC、DSA-CS评分、NIHSS评分及取栓次数、穿刺至再通时间、颅内血管狭窄程度、房颤、吸烟史、静脉溶栓、缺血半暗带体积、梗死核心区体积比较差异均有统计学意义(P<0.05);缺血半暗带体积、梗死核心区体积、入院时Hcy水平、入院时NIHSS评分、入院时DSA-CS评分、颅内血管狭窄程度、静脉溶栓、房颤是WUS患者不良预后的影响因素(P<0.05);Logistic回归模型与随机森林模型预测WUS患者不良预后风险的AUC比较差异无统计学意义(0.891,95%CI:0.875~0.902比0.900,95%CI:0.894~0.923)。结论基于eStroke国家溶取栓影像平台的随机森林模型可用于WUS患者早期预后的预测评估,为临床针对性展开后续治疗提供参考,以改善患者预后。