缺血性脑卒中患者睡眠呼吸障碍性疾病预测
舒鹰
符美芳
胡成伍
王兆薇
潜江市中心医院·长江大学附属潜江市中心医院,湖北 潜江 433100
摘要：目的:评估基于基线特征的灵活统计模型对患者缺血性脑卒中后睡眠呼吸障碍性疾病(SDB)的预测价值.方法:选择2022年3-12月于潜江市中心医院神经内科治疗7～10 d且病情稳定的177例脑卒中患者作为研究对象.对177例缺血性脑卒中患者进行睡眠监测,通过R软件,以性别、年龄、高血压病、糖尿病、心功能不全、心房颤动、吸烟、冠心病、身体质量指数(BMI)、腰围、颈围、卒中量表评分、既往卒中病史、饮酒、高胆固醇血症为预测因素,采用随机森林分类算法和逐步回归对脑卒中后SDB的危险因素进行评估,得出预测模型.评估睡眠呼吸暂停临床评分量表(SACS)、柏林问卷(BQ)、Epworth嗜睡量表(ESS)3种量表对脑卒中后SDB的预测价值.结果:缺血性脑卒中合并阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)组患者的颈围、腰围、BMI、SACS评分高于缺血性脑卒中组,差异均有统计学意义(t=-4.695、-4.357、-4.739,x2=-4.282;P＜0.001);两组患者ESS、BQ评分比较,差异均无统计学意义(x2=-2.356、-2.660,P＞0.05);缺血性脑卒中合并OSA组患者最低氧饱和度低于缺血性脑卒中组,差异有统计学意义(x2=-4.369,P＜0.05);缺血性脑卒中合并OSA组患者Cheyne-Stokes呼吸发生率高于缺血性脑卒中组,差异有统计学意义(x2=131.155,P＜0.05).SACS、BQ、ESS预测脑卒中合并SDB 的 ROC 曲线下面积分别为 0.700(95％CI:0.627～0.766,P＜0.001)、0.611(95％CI:0.535～0.684,P=0.007)、0.607(95％CI:0.531～0.680,P=0.015).BMI、腰围、年龄、颈围、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)占全部特征的77.34％.随机森林最终模型在测试集上得到的准确率为83.33％,精确率(综合)为83.33％,召回率(综合)为83.33％,f1-score(综合)为0.83分.结论:SACS对缺血性脑卒中后SDB具有一定预测价值,颈围、BMI、既往卒中病史是缺血性脑卒中后SDB的主要危险因素.
关键词：缺血性脑卒中睡眠呼吸障碍随机森林
分类号：R743.3(神经病学与精神病学)
资助基金：湖北省卫生健康委员会科研项目(WJ2021M099)
论文发表日期：2025-04-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 771-773 )