【摘 要】
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目的:探索缺血性脑卒中预后的影响因素,构建缺血性脑卒中患者预后的预测模型,为临床决策提供科学依据,降低卒中患者发生预后不良的风险。方法:以2019年4月至2020年7月于江西省南昌大学第二附属医院、南昌大学第一附属医院、赣州市人民医院等14家三甲医院诊断为缺血性脑卒中住院患者为研究对象。收集研究对象的人口统计学信息、既往病史、个人史、家族史、入院时血压、血常规、血生化、入院时NIHSS评分、入院时
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目的:探索缺血性脑卒中预后的影响因素,构建缺血性脑卒中患者预后的预测模型,为临床决策提供科学依据,降低卒中患者发生预后不良的风险。方法:以2019年4月至2020年7月于江西省南昌大学第二附属医院、南昌大学第一附属医院、赣州市人民医院等14家三甲医院诊断为缺血性脑卒中住院患者为研究对象。收集研究对象的人口统计学信息、既往病史、个人史、家族史、入院时血压、血常规、血生化、入院时NIHSS评分、入院时m RS、抗血小板药物服用情况等资料,并通过随访记录患者出院后90天的m RS评分。通过单因素分析选择差异有统计学意义的变量纳入模型,在训练集数据上用Logistic回归、随机森林、深度神经网络算法分别进行学习,建立模型,然后用测试集数据进行验证,分别比较上诉三种模型基于验证集的灵敏度、特异度、AUC等指标,评价各模型对缺血性脑卒中出院90天预后不良的预测效果。结果:本研究共纳入1378例缺血性脑卒中患者,根据出院后90天m RS评分分为预后良好组1098例和预后不良组280例。Logistic回归模型显示:年龄、吸烟史、抗血小板药物、入院NIHSS评分、碱性磷酸酶是影响缺血性脑卒中出院90天预后不良的危险因素（P<0.05）;随机森林模型中影响预后排名前五的因素依次是:年龄、碱性磷酸酶、入院NIHSS评分、平均红细胞体积、肌红蛋白;BP神经网络模型中对模型贡献排名前五的影响因素依次为:入院NIHSS评分、中性粒细胞计数、年龄、吸烟史、抗血小板药物;三种机器学习模型对缺血性脑卒中出院90天预后不良的预测效果按AUC值由高到低依次排序为:BP神经网络（0.90,95%CI:0.886～0.910）、随机森林（0.870,95%CI:0.867～0.874）Logistic回归（0.750,95%CI:0.710～0.785）。结论:年龄、碱性磷酸酶、吸烟史、入院NIHSS评分、抗血小板药物、中性粒细胞计数、平均红细胞体积、肌红蛋白是影响缺血性脑卒中预后的危险因素;随机森林、BP神经网络机器学习模型对于缺血性脑卒中短期预后预测效果良好,灵敏度、特异度和约登指数等均高于传统Logistic回归模型。
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