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目的:探讨原发性脑出血(pICH)早期血肿扩大的相关高危因素,分别构建临床、影像及两者联合预测模型,评估各模型的诊断价值.方法:回顾性分析 208 例pICH患者临床、实验室检查、CT平扫资料,依据血肿初始和复查体积的差值,分为稳定组 146 例,进展组 62 例.单因素分析筛选 2 组间有差异的指标,并进一步行多因素logistic回归分析,筛选独立影响因子.分别构建临床、影像和两者联合预测模型,采用ROC曲线和 5 折交叉验证评估模型的效能及稳定性,DeLong检验评估 3 种模型AUC的差异,最优模型以列线图展示.利用校准曲线评价最优模型的准确性,决策曲线评价临床获益.结果:2 组间性别、脑出血史、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、甘油三酯、糖尿病、发病至首次行CT平扫时间(发病时长)、超急性期血肿扩大速度(OTT值)、格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、初始血肿体积、形态评分、密度分类评分、脑水肿、混合征、黑洞征、岛征、卫星征、旋涡征、低密度征、BAT评分(B为混合征,A为低密度征,T为发病时长)差异均有统计学意义(均P<0.05).多因素logistic回归分析显示,LDL-C、糖尿病、形态评分、混合征是血肿扩大的独立影响因素.以LDL-C、糖尿病构建临床预测模型;以形态评分、混合征构建影像预测模

作者:过永;徐家军;张晓金;吴波;杨飞;张虎

来源:中国中西医结合影像学杂志 2023 年 21卷 6期

知识库介绍

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作者:
过永;徐家军;张晓金;吴波;杨飞;张虎
来源:
中国中西医结合影像学杂志 2023 年 21卷 6期
标签:
脑出血 体层摄影术,X线计算机 血肿进展 预测模型 列线图 Cerebral hemorrhage Tomography,X-ray com-puted Hematoma progression Prediction model Nomogram
目的:探讨原发性脑出血(pICH)早期血肿扩大的相关高危因素,分别构建临床、影像及两者联合预测模型,评估各模型的诊断价值.方法:回顾性分析 208 例pICH患者临床、实验室检查、CT平扫资料,依据血肿初始和复查体积的差值,分为稳定组 146 例,进展组 62 例.单因素分析筛选 2 组间有差异的指标,并进一步行多因素logistic回归分析,筛选独立影响因子.分别构建临床、影像和两者联合预测模型,采用ROC曲线和 5 折交叉验证评估模型的效能及稳定性,DeLong检验评估 3 种模型AUC的差异,最优模型以列线图展示.利用校准曲线评价最优模型的准确性,决策曲线评价临床获益.结果:2 组间性别、脑出血史、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、甘油三酯、糖尿病、发病至首次行CT平扫时间(发病时长)、超急性期血肿扩大速度(OTT值)、格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、初始血肿体积、形态评分、密度分类评分、脑水肿、混合征、黑洞征、岛征、卫星征、旋涡征、低密度征、BAT评分(B为混合征,A为低密度征,T为发病时长)差异均有统计学意义(均P<0.05).多因素logistic回归分析显示,LDL-C、糖尿病、形态评分、混合征是血肿扩大的独立影响因素.以LDL-C、糖尿病构建临床预测模型;以形态评分、混合征构建影像预测模