CT平扫影像学特征及临床影响因素对脑出血血肿扩大风险模型的构建与验证

发布时间：2021-11-21 21:36

　　目的通过CT平扫影像学特征及临床影响因素构建脑出血血肿扩大的预测模型,并对该模型进行验证。方法选取200例脑出血患者为研究对象,按照血肿是否扩大分为扩大组（n=65）和未扩大组（n=135）,对两组患者的CT征象及临床因素进行单因素和多因素Logistic回归分析,构建联合预测因子。结果高血压、凝血功能障碍、黑洞征、混合征、边缘不规则、超急性期血肿生长速度（UHG）是脑出血血肿扩大的独立危险因素,AUC分别为0. 640、0. 610、0. 617、0. 664、0. 605和0. 654,联合预测因子的AUC为0. 813,截断点为3. 1325。将联合预测因子和截断点应用与临床50例脑出血患者,得出联合预测因子预测正确率为78. 0%,敏感性82. 4%,特异性75. 8%,约登指数0. 582,阳性预测值63. 6%,阴性预测值89. 3%,阳性似然比3. 405,阴性似然比0. 232。结论联合预测因子预测的效能比单一因素更强,准确性更高,可为临床早期干预提供科学的依据。 

【文章来源】：四川医学. 2020,41(11)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

各独立危险因素及联合预测因子的ROC曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]急性脑出血患者超急性期血肿扩大速率与预后不良相关性研究[J]. 余锦刚,陈汉民,廖圣芳,黄金楷,蔡金炼.  河北医药. 2020(12)
[2]自发性脑出血患者血肿形态分析对早期血肿扩大的预测与诊断价值[J]. 彭佳华,龙少好,黄兰青,邓青志,黄允省,李廷阳.  中华急诊医学杂志. 2020(04)
[3]24 h内高血压性脑出血血肿增大与平扫CT征象的相关性[J]. 王少华,王志伟,邓灵波,刘勇彬,张刚.  中国医学科学院学报. 2019(04)
[4]影像学特征对预测急性期脑出血血肿扩大的研究进展[J]. 汤奉琼,王汝良.  医学影像学杂志. 2018(02)
[5]CT平扫混合征和黑洞征及其联合征象对脑出血患者早期血肿扩大的预测价值[J]. 杨文松,李琦,王星辰,李瑞,邹宁,谢鹏.  中国脑血管病杂志. 2017(11)
[6]CT影像预测急性脑出血血肿扩大的研究进展[J]. 李瑞力,杨明飞.  中华神经外科杂志. 2017 (10)
[7]高血压脑出血去骨瓣减压术后患者早期行颅骨修复术的CT灌注[J]. 王金林,黄燕,王大永,尹立国,刘兴宇,魏建强,王凯杰,崔建忠.  中国老年学杂志. 2017(16)
[8]高血压脑出血血肿扩大的危险因素[J]. 贺传沙,鲁远君.  重庆医科大学学报. 2011(11)



本文编号：3510290