脑梗死血管内治疗后无效再通相关因素分析及风险预测模型的构建

摘要:

目的:研究脑梗死血管内治疗(EVT)后无效再通的相关因素，并构建Nomogram列线图风险预测模型。方法:选取144例行EVT干预的脑梗死患者作为研究对象，根据是否发生无效再通分为有效再通组(n=78)和无效再通组(n=66)。比较两组患者各临床特征指标水平。按7∶3比例随机将患者分为训练集(n=101)和测试集(n=43)。在训练集中，利用Lasso回归方法筛选特征因素，以Logistic多因素回归模型进行影响因素分析。以R语言绘制风险预测模型，并对模型进行验证。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的准确性。结果:训练集中48例发生无效再通，发生率为47.52%;测试集中18例发生无效再通，发生率为41.86%。Logistic多因素回归分析结果显示，合并感染并发症(β=1.566,95%CI=1.217～18.839,P=0.025)和出院时NIHSS评分(β=0.949,95%CI=1.841～3.626,P<0.001)是脑梗死EVT后无效再通的高危因素。根据Logistic多因素回归分析结果，建立脑梗死EVT后无效再通的Nomogram风险预测模型。ROC分析结果显示，Nomogram列线图用于训练集与测试集患者判断无效再通的曲线下面积(AUC)分别为0.845和0.862。结论:脑梗死EVT后无效再通与是否合并感染、出院时NIHSS评分相关，据此建立的Nomogram预测模型预测无效再通的准确性较高。

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