【摘 要】
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目的 构建和验证基于人口学特征、临床特征及影像学指标的脑卒中后的认知功能障碍风险预测模型。方法通过电子病历系统及患者随访完善资料收集,发病后3个月进行认知功能检测,以简易智能状态检查量表评分≤26分定义为认知功能障碍。采用最优子集回归分析筛选变量,Logistic回归分析进行认知障碍预测模型的构建,使用C-指数、校准图和临床决策曲线分析评价模型的区分度、一致性和临床可用性,并绘制列线图。结果 筛选
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.81801304）； 广东省自然基金项目（No.粤科规财字[2017]105号）； 广州市卫生健康科技项目（No.20211A011081）～～；
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目的 构建和验证基于人口学特征、临床特征及影像学指标的脑卒中后的认知功能障碍风险预测模型。方法通过电子病历系统及患者随访完善资料收集,发病后3个月进行认知功能检测,以简易智能状态检查量表评分≤26分定义为认知功能障碍。采用最优子集回归分析筛选变量,Logistic回归分析进行认知障碍预测模型的构建,使用C-指数、校准图和临床决策曲线分析评价模型的区分度、一致性和临床可用性,并绘制列线图。结果 筛选出脑卒中前认知功能、年龄、受教育年限、入院时的美国国立卫生院卒中量表评分、缺血性心脏病史、陈旧性腔隙性梗死病灶个数、内侧颞叶萎缩7个变量,构建出预测模型,该预测模型的C-指数为0.845（95%CI:0.805～0.885）,校准图显示良好的一致性,临床决策曲线得出在阈概率为9.0%～90.0%时,模型具有正的净效益。结论 脑卒中患者认知障碍预测模型具有良好的预测效能,为在各种亚型的脑卒中患者中筛查认知障碍的高危病例提供了有效的评估工具。
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