急性前循环大血管闭塞性卒中血管再通后恶性脑水肿发生的预测模型

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目的

基于Logistic回归模型和XGBoost算法模型构建前循环急性大血管闭塞性卒中(ALVOS)血管再通后恶性脑水肿(MBE)发生的预测模型,并比较预测性能。

方法

回顾性选取2014年3月—2020年6月于江阴市中医院行早期血管内治疗(EVT)后闭塞血管成功再通的前循环ALVOS患者382例,采用随机数字表法按7∶3的比例将患者分为训练组(n=267)和测试组(n=115),根据患者闭塞血管成功再通后是否发生MBE,将训练组分为MBE组(n=41)和非MBE组(n=226)。分别比较训练组与测试组及训练组中MBE组与非MBE组的基线资料、治疗情况、颅脑计算机断层扫描灌注成像检查结果,包括年龄、入院美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、脑侧支循环分级、脑血容量等指标。采用Logistic回归模型和XGBoost算法模型筛选闭塞血管成功再通的前循环ALVOS患者发生MBE的预测因素,比较两个模型的区分度和校准度。符合正态分布的计量资料以均数±标准差(±s)表示,两组间比较采用独立样本t检验,非正态分布的计量资料以M(Q1Q3)表示,采用独立样本Mann-Whitney U检验,计数资料组间比较采用χ2检验。

结果

训练组和测试组患者的基线资料、治疗情况、颅脑计算机断层扫描灌注成像检查结果差异无统计学意义(P

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