脑出血继发脑水肿的危险因素分析及列线图模型的构建
陈云云
周祎
吴婷婷
秦丹
薛刘媛
如皋市人民医院/南通大学附属如皋市医院神经内科,江苏 如皋 226500
摘要：目的 分析影响脑出血患者继发脑水肿的危险因素并构建其列线图模型.方法 回顾2022年7月至2024年6月如皋市人民医院收治的210例脑出血患者的临床资料,根据是否继发脑水肿分为脑水肿组(n=89)和非脑水肿组(n=121).采用多因素Logistic回归分析探讨脑出血患者继发脑水肿的影响因素,并以此构建列线图模型;采用受试者工作特性(ROC)曲线评估列线图模型对脑出血患者继发脑水肿的预测价值.结果 脑水肿组年龄≥60岁、入院时格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分<9分所占比例均大于非脑水肿组,发病至入院时间长于非脑水肿组,血肿量大于非脑水肿组,白细胞计数、中性粒细胞、中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)、纤维蛋白原水平高于非脑水肿组,淋巴细胞水平低于非脑水肿组(P<0.05).多因素分析结果显示,年龄≥60岁(OR=1.891,95%CI:1.374～2.603)、入院时GCS评分低(OR=0.433,95%CI:0.298～0.631)、血肿量大(OR=2.158,95%CI:1.493～3.119)、NLR高(OR=2.575,95%CI:1.686～3.933)、纤维蛋白原水平升高(OR=2.737,95%CI:1.775～4.221)是脑出血患者继发脑水肿的独立危险因素(P<0.05).构建预测脑出血患者继发脑水肿的列线图模型,结果显示,一致性指数(C-index)为0.869(95%CI:0.816～0.922).列线图模型预测脑出血患者继发脑水肿的曲线下面积(AUC)(95%CI)为0.873(0.820～0.926),特异度为67.92%,灵敏度为91.85%.结论 脑出血患者继发脑水肿的危险因素包括年龄、入院时GCS评分、血肿量、NLR、纤维蛋白原,据此构建的列线图模型对脑出血患者继发脑水肿具有一定的预测价值.
关键词：脑出血脑水肿危险因素列线图预测模型
分类号：R651.1(外科学各论)
资助基金：江苏省自然科学基金(BK20201093)
论文发表日期：2025-06-28
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：5( 64-68 )
英文信息