【摘 要】
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目的：分析104例急性脑梗死（ACI）患者继发血管性认知障碍影响因素并构建回归模型。方法：回顾性收集2020年1月—2022年4月我院收治的104例ACI患者临床资料，根据患者是否继发血管性认知障碍将其分为认知障碍组（n=45）和非认知障碍组（n=59）,统计ACI继发血管性认知障碍的单因素，采用多因素Logistic回归分析ACI继发血管性认知障碍的影响因素，并据其构建ACI继发血管性认知障碍的
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目的：分析104例急性脑梗死（ACI）患者继发血管性认知障碍影响因素并构建回归模型。方法：回顾性收集2020年1月—2022年4月我院收治的104例ACI患者临床资料，根据患者是否继发血管性认知障碍将其分为认知障碍组（n=45）和非认知障碍组（n=59）,统计ACI继发血管性认知障碍的单因素，采用多因素Logistic回归分析ACI继发血管性认知障碍的影响因素，并据其构建ACI继发血管性认知障碍的预测模型，采用MedCalc11.4绘制受试者工作特征曲线（ROC）分析预测模型对ACI继发血管性认知障碍的预测价值，获取曲线下面积（AUC）。结果：多因素Logistic回归分析结果显示，年龄较大、合并颈动脉粥样硬化、合并高血压、合并糖尿病、脑白质疏松、梗死部位为额叶/颞叶/丘脑、卒中后抑郁、血清Hcy水平较高均为ACI患者继发血管性认知障碍的独立危险因素（OR=3.827、2.713、3.501、3.271、3.010、2.192、4.764、2.672,P＜0.05）,受教育年限较长为ACI患者继发血管性认知障碍的保护因素（OR=0.349,P＜0.05）。根据多因素Logistic回归分析结果建立预测模型为logit（P）=11.026+年龄×1.342+合并颈动脉粥样硬化×0.998+合并高血压×1.253+合并糖尿病×1.185+脑白质疏松×0.975+梗死部位为额叶/颞叶/丘脑×0.785+卒中后抑郁×1.561-受教育年限×1.053+血清Hcy水平×0.983,ROC曲线显示，当logit（P）＞12.11时，回归模型预测ACI患者继发血管性认知障碍发生的AUC值为0.913,敏感度为91.11%,特异度为77.97%。结论：ACI患者继发血管性认知障碍的独立危险因素包括年龄较大、合并颈动脉粥样硬化、合并高血压、合并糖尿病、脑白质疏松、梗死部位为额叶/颞叶/丘脑、卒中后抑郁、血清Hcy水平较高，保护因素为受教育年限较长，同时相关回归模型对ACI患者继发血管性认知障碍的预测价值较好，临床可据此对ACI患者继发血管性认知障碍进行预测，降低ACI患者继发血管性认知障碍的风险。
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