构建急性脑卒中机械取栓治疗后预后预测模型的研究

目的通过构建基于临床因素、影像因素、临床联合影像因素的预后预测模型,以期寻找卒中患者机械取栓治疗后最优的预后预测模型.材料与方法回顾性分析在南京市第一医院接受机械取栓治疗的急性脑卒中患者71例.所有患者均为发病24 h内并于治疗前接受MRI检查.收集所有患者的MRI资料及一般临床资料.患者预后采用3个月改良Rankin量表(modified Rankin Scale,mRS)评分评估.应用多元逻辑回归分析方法分别筛选卒中患者预后的独立预测因子并构建临床预测模型、影像预测模型及临床联合影像预测模型,并采用ROC曲线分析模型对卒中预后的预测效能.结果71例患者中预后良好者为35例,预后不良者为36例.多元逻辑回归临床因素结果显示年龄(OR=1.071;95％CI:1.010～1.135;P=0.022)、入院NIHSS评分(OR=1.225;95％CI:1.099～1.366;P<0.001)为预测卒中预后的独立预测因子,该模型预测卒中预后的AUC为0.810(95％CI:0.709～0.911),敏感度和特异度分别为80.6％、71.4％.回归影像因素结果显示低灌注强度比值(hypoperfusion intensity ratio,HIR)(OR=4.037;95％CI:1.241～13.136;P=0.005)为预测卒中预后的独立预测因子,该模型预测卒中预后的AUC为0.862(95％CI:0.772～0.952),敏感度和特异度分别为72.2％、94.3％.回归临床联合影像因素显示入院NIHSS评分(OR=1.157;95％CI:0.998～1.341;P=0.043)、HIR(OR=6.669;95％CI:4.817～15.051;P=0.009)为预测卒中预后的独立预测因子,该模型预测卒中预后的AUC最高,达0.905(95％CI:0.830～0.979),其敏感度为94.4％、特异度为82.9％.结论临床联合影像的预测模型优于临床模型、影像模型,可有效提高急性脑卒中机械取栓治疗后预后的预测效能.