【摘 要】
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目的:探索首发缺血性脑卒中复发影响因素,构建首发缺血性脑卒中患者复发风险预测模型,为临床决策提供科学参考依据,降低首发缺血性脑卒中患者的复发风险。方法:以在某三甲医院2018年5月-2020年5月住院,并诊断为首发缺血性脑卒中的患者为研究对象。采集研究对象人口统计资料、既往病史、个人史、家族史、入院时血压、心率、血常规、血液生化、入院NIHSS评分等,并采取电话访谈方式记录病人出院后一年间的复发状
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目的:探索首发缺血性脑卒中复发影响因素,构建首发缺血性脑卒中患者复发风险预测模型,为临床决策提供科学参考依据,降低首发缺血性脑卒中患者的复发风险。方法:以在某三甲医院2018年5月-2020年5月住院,并诊断为首发缺血性脑卒中的患者为研究对象。采集研究对象人口统计资料、既往病史、个人史、家族史、入院时血压、心率、血常规、血液生化、入院NIHSS评分等,并采取电话访谈方式记录病人出院后一年间的复发状况。利用单因素分析方法筛选出具有统计意义的因素,将差异具有统计学意义的因素纳入模型,在训练集数据上使用Logistic回归、随机森林、支持向量机、极端梯度提升算法分别建立复发风险的预测模型,最后利用验证集的数据对各模型加以综合验证,通过比较上述4种模型的灵敏度、特异度、约登指数、AUC等指标,评价各模型对于首发缺血性脑卒中患者出院1年的复发风险预测效果,从而筛选出最佳的复发风险预测模型。结果:本研究共纳入1927例首发缺血性脑卒中患者,根据出院后1年内的复发情况分为未复发组1791例,复发组136例,复发率为7.05%。多因素Logistic回归分析显示:年龄（OR=1.023,P=0.009,95%CI:1.006～1.041）、高脂血症史（OR=2.160,P=0.006,95%CI:1.246～3.743）、入院NIHSS评分≥16分（OR=1.649,P=0.036,95%CI:1.032～2.635）、低密度脂蛋白胆固醇（OR=5.227,P=0.014,95%CI:1.389～19.666）是影响首发缺血性脑卒中患者在出院一年内复发的主要危险原因。按照四种机器学习算法对于首发缺血性脑卒中患者出院1年内复发风险预测模型的ROC曲线分析显示:XGBoost算法的AUC值为0.943（95%CI:0.902～0.977）比Lo gisitc回归模型的0.619（95%CI:0.573～0.662）高约32个百分点,比随机森林模型的0.924（95%CI:0.883～0.952）高约2个百分点,比SVM模型的0.799（95%CI:0.754～0.843）高约14个百分点。结论:年龄、高脂血症史、入院NIHSS评分≥16分、低密度脂蛋白胆固醇、血红蛋白、肌酐、高密度脂蛋白胆固醇、血糖、单核细胞计数影响首发缺血性脑卒中患者出院1年内复发的主要危险因素;基于XGBoost算法构建的首发缺血性脑卒中患者出院1年内复发的风险预测模型效能最佳。
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