基于定量脑电图与多指标特征构建急性重症脑出血早期功能恶化的预测模型

摘要：

目的 探究基于定量脑电图与多指标特征构建的预测模型对急性重症脑出血患者早期神经功能恶化(END)的预测价值.方法 收集2019年10月—2021年10月152例急性重症脑出血临床资料,统计入院72 h内END发生情况,比较发生与未发生END患者一般资料及脑电双频谱指数(BIS),实验室指标[神经元特异性烯醇化酶(NSE)、D-二聚体(D-D)、凝溶胶蛋白(GSN)、Caspase切割的细胞角蛋白-18(CCCK-18)、轴突生长抑制因子-A(Nogo-A)、核因子-κB p65(NF-κB p65)、微小RNA-130a(miR-130a)、全身炎症反应指数(SIRI)],分析END发生的影响因素.基于BIS和其他影响因素构建Nomogram预测模型,采用决策曲线分析含与不含BIS的Nomogram预测模型的临床净获益.结果 152例END发生率为28.29％(43/152).血肿体积、入院美国国立卫生研究院卒中量表评分及血清NSE、D-D、CCCK-18、Nogo-A、NF-κB p65、SIRI、miR-130a水平为急性重症脑出血患者END发生的独立危险因素,入院格拉斯哥昏迷量表评分、BIS及血清GSN水平为急性重症脑出血患者END发生的保护因素(P<0.01).基于BIS与多指标特征构建的Nomogram预测模型预测急性重症脑出血患者END发生的一致性指数为0.881(95％CI为0.831,0.940),具有良好的区分度;校准曲线显示该模型与实际观测结果有较好的一致性;决策曲线显示含BIS的模型预测值在0～0.9区间时,可提供附加临床获益.结论 BIS是急性重症脑出血患者END发生的影响因素,基于BIS与多指标特征构建的Nomogram预测模型能提高对急性重症脑出血患者END发生的预测价值.

关键词：脑出血、早期神经功能恶化、脑电图、脑电双频谱指数、影响因素分析、预测模型

所属期刊栏目：36

分类号：R743.34(神经病学与精神病学)

资助基金：承德市科技局项目202109A184

在线出版日期：2023-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：75-80