Neurology:急性缺血性卒中患者再通治疗无效的多变量预测模型
2022-08-31 Naomi MedSci原创
近日,一项发表在Neurology上的研究试图开发和验证一个多变量预后模型,以确定接受这些治疗的患者中无效的再通治疗。该FRT预测模型有助于为共享决策提供信息,并确定在紧急情况下最相关的特征。
背景和目的:1/4的缺血性卒中患者接受静脉溶栓(IVT)和机械取栓(MT)治疗后预后极差,且存在较高的后勤和经济负担。近日,一项发表在Neurology上的研究试图开发和验证一个多变量预后模型,以确定接受这些治疗的患者中无效的再通治疗(FRT)。
材料和方法:纳入接受MT和/或IVT治疗的单一学术卒中中心前瞻性观察登记的患者。数据集被分为训练(N=1808,80%)和内部验证(N=453,20%)队列。使用k-NN补充入院时可用的32个变量后的梯度增强决策树机器学习模型来预测3个月后的FRT,定义为修正的Rankin-Scale(MRS)5-6。报告了特征重要性、辨别能力、校准和决策曲线分析。
结果:
- 入选患者2261例,中位年龄75岁(64~83岁),女性46%,中位NIHSS9例(417例),单纯IVT 34%,单纯MT 41%,桥接25%。
- 总体而言,有539人(24%)有FRT,仅MT患者(34%)比单独IVT患者(11%)更常见。特征重要性确定的临床变量(卒中严重程度、年龄、活动性癌症、卒中前残疾)、实验室值(血糖、CRP、肌酐)、成像生物标志物(脑白质高信号)和发病至入院时间最重要的预测因素。
- 最终模型对3个月FRT的预测具有一定的区分性(AUC为0.87,95%CI为0.87-0.88),校正效果良好(Brier为0.12,0.11-0.12)。
- 总体表现中等(F1-得分0.63±0.004),决策曲线分析表明,在较低的治疗门槛时,平均净收益较高(最高为0.8%)。
结论:该FRT预测模型有助于为共享决策提供信息,并确定在紧急情况下最相关的特征。虽然它在低资源的医疗保健环境中可能特别有用,但为了进一步提高预测性能,有必要纳入更多的多方面变量。
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