【摘 要】
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第一部分 不同平扫CT征象在预测脑出血血肿扩大中价值的比较研究目的:比较平扫CT漩涡征、黑洞征、混杂征、海岛征与卫星征在脑出血患者血肿扩大中的预测价值,筛选出应用价值更大的平扫CT征象。方法:选择2016年1月至2019年12月在苏州大学附属第二医院神经外科或神经内科首诊并住院治疗的544例脑出血患者进入研究。根据有无出现血肿扩大将患者分为血肿扩大组与血肿未扩大组,根据征象的有无再将患者分为征象阳
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第一部分 不同平扫CT征象在预测脑出血血肿扩大中价值的比较研究目的:比较平扫CT漩涡征、黑洞征、混杂征、海岛征与卫星征在脑出血患者血肿扩大中的预测价值,筛选出应用价值更大的平扫CT征象。方法:选择2016年1月至2019年12月在苏州大学附属第二医院神经外科或神经内科首诊并住院治疗的544例脑出血患者进入研究。根据有无出现血肿扩大将患者分为血肿扩大组与血肿未扩大组,根据征象的有无再将患者分为征象阳性组与征象阴性组,分别比较不同组别患者的影像学特征。运用受试者工作特征（ROC）曲线分析漩涡征,黑洞征,混杂征,海岛征与卫星征预测血肿扩大的准确性。结果:1.167例血肿扩大的患者中,出现漩涡征94例（56.3%）,黑洞征23例（16.8%）,混杂征40例（24.0%）,海岛征33例（19.8%）,卫星征58例（34.7%）;377例血肿未扩大的患者中,漩涡征152例（40.3%）,黑洞征50例（13.3%）,混杂征71例（18.8%）,海岛征48例（12.7%）,卫星征125例（33.2%）;漩涡征与海岛征的组间差异有统计学意义（χ2=11.914,P=0.001;χ2=4.511,P=0.034）;血肿扩大组患者的初始血肿体积更大,差异有统计学意义（Z=-2.506,P=0.012）。2.与征象阴性组比较,征象阳性组患者的初始血肿体积更大,差异有统计学意义（P＜0.05）。黑洞征阳性组与阴性组比较,阳性组患者更易出现血肿周围水肿（χ2=5.557,P=0.018）以及中线移位（χ2=18.092,P=0.000）,混杂征阳性组更易出现蛛网膜下腔出血（SAH）（χ2=4.603,P=0.032）,血肿更易破入脑室（χ2=40.638,P=0.000）;海岛征阳性组更易出现中线移位（χ2=46.331,P=0.000）。3.漩涡征、海岛征、混杂征、黑洞征和卫星征的ROC曲线下面积分别为0.580、0.535、0.526、0.518 与 0.508。结论:代表血肿密度异质性的漩涡征和代表血肿边界不规则的海岛征对血肿扩大有较高的预测价值。第二部分 预测脑出血血肿扩大的Nomogram模型的建立与评价目的:建立一个新的预测脑出血血肿扩大的Nomogram模型并进行多角度评价。方法:选择2017年1月至2019年12月在苏州大学附属二医院神经外科或神经内科首诊并住院治疗的348例脑出血患者进入研究,根据有无出现血肿扩大将患者分为血肿扩大组与未扩大组并进行组间比较,取组间比较差异有统计学意义的变量进行多因素Logistic回归分析,明确血肿扩大的预测因素并建立Nomogram模型。运用ROC曲线、校准曲线及决策曲线（DCA）分别评价模型的预测效能、准确性及临床实用性,最后运用Bootstrap法进行内部验证。结果:共有121例（34.8%）脑出血患者发生血肿扩大。多因素Logistic回归分析结果显示发病时间、漩涡征、口服抗凝药物史以及入院GCS评分为血肿扩大的预测因素（P＜0.05）,以这四个因素建立起Nomogram模型。该模型的ROC曲线下面积（AUC）为0.735（95%CI:0.687-0.805）,模型的预测效能较好;模型的校准曲线显示,模型对血肿扩大的预测概率较好拟合实际概率,校准度高;DCA分析表明该模型的临床实用性较强。内部验证结果显示,该模型预测血肿扩大的一致性指数为0.703,区分度良好。结论:本研究建立的预测脑出血血肿扩大的Nomogram模型的预测效能、区分度及临床实用性均较好,为临床及时识别可能发生血肿扩大的脑出血患者提供了一个直观可视、具有应用潜力的指导工具。
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