非急性期颈内动脉闭塞血管内再通治疗后成功再通的决策树预测模型

目的探讨非急性期有症状颈内动脉闭塞(symptomatic internal carotid artery occlusion,SICAO)血管内再通治疗后成功再通的预测因素,利用分类和回归树(classification and regression tree,CART)算法建立决策树模型并评价模型预测效能。方法回顾性纳入在中国8家综合卒中中心接受血管内再通治疗的非急性期SICAO患者,随机分配至训练集和验证集。在训练集通过最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法筛选重要变量,基于CART算法构建决策树预测模型。在验证集中使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验以及混淆矩阵进行模型评价。结果最终纳入非急性期SICAO患者511例,按7∶3比例随机划分为训练集(357例)和验证集(154例),血管内再通治疗后成功再通率分别为58.8%和58.4%,差异无统计学意义(χ2=0.007,P=0.936)。采用LASSO回归筛选出的6个系数不为零变量构建CART决策树模型,最终决策树纳入5个变量,共5层,包含9条分类规则。闭塞节段数较少、近端残腔为锥形、ASITN/SIR侧支分级1~2级、缺血性事件为缺血性卒中以及最近事件至血管内再通治疗时间为1~30 d是成功再通的预测指标。ROC分析显示,决策树模型训练集曲线下面积为0.810(95%置信区间0.764~0.857),模型预测成功再通的最佳截断值为0.71;验证集曲线下面积为0.763(95%置信区间0.687~0.839),准确度为70.1%,精密度为81.4%,敏感性为63.3%,特异性79.7%。两组中Hosmer-Lemeshow检验均P>0.05。结论基于缺血性事件类型、最近事件至血管内再通治疗时间、近端残腔形态、闭塞节段数和ASITN/SIR侧支分级构建的决策树模型能有效预测非急性期SICAO血管内再通治疗后成功再通。

基于体素的病灶行为学图谱分析卒中病灶分布与缺血性卒中后抑郁的关联研究

目的探讨急性缺血性卒中病灶分布与卒中后抑郁(PSD)的相关性。方法病例对照研究。数据来自2020年9月至2021年6月在中国科技大学附属第一医院神经内科住院治疗的急性缺血性卒中患者243例, 年龄23~86岁, 平均年龄为59岁;其中男性153例, 女性90例。根据精神障碍诊断和统计手册第5版(DSM-5)标准, 将患者分为PSD组和卒中后非抑郁(non-PSD)组。采用24项汉密尔顿抑郁量表对患者抑郁程度进行评估。运用t检验、秩和检验、χ2检验对PSD组和non-PSD组的临床基线特征进行对比。另外, 采用基于体素的病灶行为学图谱(VLSM)的统计方法分析梗死病灶与PSD发生和严重程度之间的相关性。结果本研究纳入PSD组患者70例, 非PSD组患者173例。单因素分析结果提示PSD组和non-PSD组相比, 除汉密尔顿焦虑评分(P=0.025)和抑郁评分(P<0.001)之外, 其他指标差异均无统计学意义(均P>0.05)。经VLSM分析后, 与PSD的发生相关的区域为前扣回(Z=-3.05, P<0.001)、左侧海马(Z=-3.15, P<0.001)、左侧舌叶(Z=-3.08, P<0.001);与PSD严重程度相关的区域为前扣回(Z=-3.64, P<0.001)、左侧海马(Z=-3.51, P<0.001)、左侧舌叶(Z=-4.18, P<0.001)、左侧距状裂皮层(Z=-3.65, P<0.001)。结论急性脑梗死患者的病灶部位可以预测PSD的发生。