急性脑卒中患者卒中后谵妄预测模型的构建与验证 [中文引用][英文引用]

目的 构建急性脑卒中患者卒中后谵妄（post-stroke delirium,PSD）列线图预测模型，并验证其预测效果。方法 2022年6月至2023年3月长沙市某三级甲等综合医院神经内科收治的400例急性脑卒中患者（训练集）作为研究对象，采用Logistic回归分析筛选PSD的危险因素，并构建列线图预测模型，采用Calibration图检测模型的一致性，用ROC曲线下面积（area under curve,AUC）来评估预测模型准确性。另选取2023年4月至7月172例急性脑卒中患者（验证集）对模型进行外部验证。结果 训练集患者PSD发生率为27.50%，验证集为26.74%。基于年龄、脑血管介入手术、超敏C反应蛋白、吸烟、美国国立卫生研究院脑卒中量表（National Institutes of health stroke scale,NIHSS）得分等5个预测因素构建列线图预测模型，Calibration图示校准曲线与理想曲线接近重合，AUC为0.797，最大Youden指数所对应的风险预测值为0.554，预测临界值为134.63分。验证集Calibration图示校准曲线与理想曲线接近，AUC为0.844。结论 该模型具有较好的风险预测价值，可帮助医护人员有效预测急性脑卒中患者卒中后谵妄发生风险并采取相应的预防措施。