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目的应用 Cox 比例风险回归模型构建缺血性脑卒中复发的预测模型.方法调查2008年1月1日~2009年12月31日确诊的连续性初发缺血性脑卒中患者资料,并随访患者的复发情况,于2010年6月30日完成随访工作.应用 Kaplan-Meier 法进行复发率分析,应用 Cox 比例风险回归模型对影响患者复发的危险因素进行单因素和多因素分析,建立复发模型及个体预后指数.结果随访结束共有79例患者复发.年龄(X1)、高血压史(X2)、家族卒中史(X3)、总胆固醇(X4)、病情进展(X5)、Essen 卒中风险量表(ESRS)评分(X6)是影响患者复发的独立危险因素.据此建立的复发模型的个体预后指数(PI)为:PI=0.025X1+0.681X2+0.973X3+0.395X4+0.636X5+0.283X6.应用受试者工作特征(ROC)曲线分析,得到以2.289为截断点,此时模型的灵敏度为0.731,特异度为0.795.结论应用 Cox 比例风险回归模型成功建立复发模型及个体预后指数方程.

作者:安雅臣;王玉浔;张江;赵晓晶;高素玲;王艳;刘国荣

来源:中国康复理论与实践 2013 年 3期

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作者:
安雅臣;王玉浔;张江;赵晓晶;高素玲;王艳;刘国荣
来源:
中国康复理论与实践 2013 年 3期
标签:
缺血性脑卒中 复发 Cox 回归模型 预后指数 ischemic stroke recurrence Cox's regression model prognosis index
目的应用 Cox 比例风险回归模型构建缺血性脑卒中复发的预测模型.方法调查2008年1月1日~2009年12月31日确诊的连续性初发缺血性脑卒中患者资料,并随访患者的复发情况,于2010年6月30日完成随访工作.应用 Kaplan-Meier 法进行复发率分析,应用 Cox 比例风险回归模型对影响患者复发的危险因素进行单因素和多因素分析,建立复发模型及个体预后指数.结果随访结束共有79例患者复发.年龄(X1)、高血压史(X2)、家族卒中史(X3)、总胆固醇(X4)、病情进展(X5)、Essen 卒中风险量表(ESRS)评分(X6)是影响患者复发的独立危险因素.据此建立的复发模型的个体预后指数(PI)为:PI=0.025X1+0.681X2+0.973X3+0.395X4+0.636X5+0.283X6.应用受试者工作特征(ROC)曲线分析,得到以2.289为截断点,此时模型的灵敏度为0.731,特异度为0.795.结论应用 Cox 比例风险回归模型成功建立复发模型及个体预后指数方程.