目的 基于炎症标志物和临床特征构建恶性肿瘤相关脑卒中(CAS)风险预测列线图模型,为临床诊治提供参考依据.方法 选取2018 年 1 月至2022 年 12 月在杞县人民医院诊治的恶性肿瘤患者,通过电子病例系统获取患者的临床资料数据.根据患者是否发生脑卒中,将患者分为脑卒中组和非脑卒中组.采用t检验和χ2 检验对炎症标志物和临床特征进行组间差异变量筛选.采用多因素Logistic回归分析探讨CAS的独立危险因素.使用R软件构建CAS的风险预测列线图模型.采用曲线下面积(AUC)评估模型的预测效能.采用校准曲线分析和决策曲线分析评估模型的临床实用性.结果 150 例恶性肿瘤患者被纳入本研究,包括45 例脑卒中患者和 105 例非脑卒中患者.多因素Logistic回归分析表明,年龄[2.443(95
作者：田东仁；刘森；赵静雅
来源：肿瘤基础与临床 2023 年 36卷 6期
