【摘 要】
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目的:探讨预测急性缺血性脑卒中（acute ischemic stroke,AIS）患者早期预后不良的危险因素,筛选出独立危险因素,并以此构建预测模型,对模型进行统计效能评估和内部验证,为临床识别高风险人群和早期干预提供参考。方法:建立前瞻性队列研究,选择的研究对象为:于2020年6月至2021年7月期间,被诊断为急性缺血性卒中并在南华大学附属南华医院神经内科住院的患者,共457例,其中男性282
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目的:探讨预测急性缺血性脑卒中（acute ischemic stroke,AIS）患者早期预后不良的危险因素,筛选出独立危险因素,并以此构建预测模型,对模型进行统计效能评估和内部验证,为临床识别高风险人群和早期干预提供参考。方法:建立前瞻性队列研究,选择的研究对象为:于2020年6月至2021年7月期间,被诊断为急性缺血性卒中并在南华大学附属南华医院神经内科住院的患者,共457例,其中男性282人,女性175人。收集的患者信息有:人口信息学、入院临床资料、疾病史、用药史、实验室指标、影像学指标,入院国立卫生研究院卒中量表（National Institute of Health stroke scale,NIHSS）评分,以及患者入院血样测量新型生物标志物等;随访采集的信息:利用改良Rankin量表（modified Rankin Scale,mRS）对患者出院后90天的预后情况进行评分。单因素Logistic回归分析初步选出差异有统计学意义（P＞0.05）的相关变量;采用最小绝对收缩和选择操作（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,Lasso）回归分析进一步筛选出自变量;最后利用多因素Logistic回归分析选出与AIS患者预后不良的独立危险因素,并以此构建预测模型。对NIHSS评分、NIHSS评分+临床变量和NIHSS评分+临床变量+生物标志物组合三种模型进行比较,利用ROC曲线下面积（Area under the curve,AUC）;净重新分类指数（Net Reclassification Improvement,NRI）、综合判别改善指数（Integrated Discrimination Improvement,IDI）指标评估模型的区分度;采用校准曲线和决策曲线分析评估模型校准度和临床适用度;利用计算机模拟重采样500次对模型进行内部验证,绘制列线图呈现本研究预测模型。结果:随访纳入的457例AIS患者,根据mRS评分结果显示:预后良好组266（58.2%）例,预后不良组191（41.8%）例。多因素Logistic回归分析结果显示:得出入院NIHSS评分（OR=1.37,95%CI:1.25-1.49）,脑白质病变3级（OR=2.95,95%CI:1.33-6.54）,冠状动脉疾病史（OR=2.61,95%CI:1.26-5.40）,β2微球蛋白（OR=1.52,95%CI:1.10-2.11）,S100蛋白（OR=1.41,95%CI:1.07-1.85）,N-末端利钠肽前体（OR=1.30,95%CI:1.08-1.58）,白蛋白（OR=0.81,95%CI:0.74-0.89）,中性粒细胞计数（OR=1.12,95%CI:1.01-1.25）和尿素氮（OR=1.27,95%CI:1.09-1.48）组合是影响AIS患者出院后90天预后不良的独立危险因素（P＜0.05）。将这些生物标志物与NIHSS评分联合构建的预测模型和传统NIHSS评分模型相比,模型AUC为0.896,净重分类改善指数为（NRI=22.86,P＜0.001）,综合判别改善指数为（IDI=16.22,P＜0.001）。结论:入院NIHSS评分、脑白质病变、冠状动脉疾病史、β2微球蛋白、S100蛋白、N-末端利钠肽前体、中性粒细胞计数、白蛋白和尿素氮是AIS患者出院后90天预后不良的独立危险因素。联合运用多种血液生物标志物构建预测模型可显著提高AIS患者早期预后不良的风险预测。
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