Neurology:急性缺血性脑卒中患者无效再通如何预测?来看看这个模型

2022-09-10 MedSci原创 MedSci原创

对于预测3个月的FRT具有辨别力,并且具有良好的校准性

尽管进行了静脉溶栓(IVT)和机械血栓切除术(MT),约有1/4的缺血性卒中患者的预后非常差,并且与高经济负担有关。为此,有学者旨在开发和验证一个多变量的预后模型,以识别接受这些疗法的患者中无效的再通疗法(FRTs)。

研究人员从一个学术性卒中中心前瞻性收集的观察性登记中,纳入接受MT和/或IVT治疗的患者。数据集被分为训练组(N = 1808,80%)和内部验证组(N = 453,20%)。使用梯度提升的决策树机器学习模型,对入院时的32个变量进行k-nearest neighbor imputation,以预测3个月时mRS量表5-6的FRT。

结果共纳入2261名患者,年龄中位数为75岁(64-83岁),46%为女性,NIH卒中量表中位数为9(4-17),34%为单纯IVT,41%为单纯MT,25%为桥接。总的来说,539人(24%)进行了FRT,与单独的IVT(11%)相比,更多是单独的MT(34%)。特征重要性确定了临床变量(卒中严重程度、年龄、活动性癌症、卒中前残疾)、实验室值(葡萄糖、C反应蛋白、肌酐)、影像学生物标志物(白质增生)和发病-入院时间是最重要的预测因素。

最终的模型对于预测3个月的FRT具有辨别力(AUC为0.87,95%CI为0.87-0.88),并且具有良好的校准性(Brier 0.12,0.11-0.12)。总体表现中等(F1-score 0.63 ± 0.004),决策曲线分析表明,在较低的治疗阈值(高达0.8)下,平均净获益较高。

这个FRT预测模型可以帮助为共同决策提供信息,并确定急诊环境中最相关的特征。

 

参考文献:

Multivariable Prediction Model for Futile Recanalization Therapies in Patients With Acute Ischemic Stroke



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