Neurology：脑出血患者的严重程度评估新手段
2017-07-06 zhangfan MedSci原创
脑出血评估模型低估了治疗的有效性影响，高估了不良预后。新的预测模型通过混杂因素最小化，使其成为脑出血患者严重程度评估的有效工具
脑内出血(ICH) 常见的预测模型主要针对患者的早期（24小时）疾病风险评价（ECL）存在一定的局限性。近日研究人员试图最大程度地提供一种新的无偏见的严重程度的评估工具。这项观察性队列研究分析了5年来前瞻性试验的ICH患者（N = 583）。考察ECL对总体效果的倾向得分的影响。研究人员根据治疗患者12个月最大功能结果的独立预测因子，建立了新的ICH评分并将其与现有模型进行比较。研究表明，现有模型患者早期ECL风险率为19.2%(n = 112/583)，所有患者均死亡。然而倾向得分匹配显示，50.7%的患者（n= 35/69）理论上可以幸存下来，18.8%（n＝13/69）的患者可能预后良好(得分改进0-3)。对于大部分患者，传统的ECL预测似乎会产生混淆降低预测的有效性(AUC0.67， CI 0.61–0.73 vs AUC 0.80， CI 0.76–0.83； p < 0.01)并过分估计预后差率 (死亡率提高44.8%， 不良后果提高10.1%) 新的评分方法整合并调整了相关预测因子，例如，美国国立卫生研究院卒中评分、年龄、脑室内出血、抗凝和出血量等以提高
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说明以前有些方面还需要改进完善
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学习，谢谢分享
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