结合血小板功能检测建立再发脑缺血事件预测模型

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目的:探讨血小板功能检测结果是否可作为脑梗死患者再发脑缺血事件的预测因素,结合相关预测变量建立预测模型,为脑梗死患者药物方案选择提供参考依据。方法:本研究设计为前瞻性队列研究。选取了2018年3月至2019年8月在常德市第一人民医院神经内科住院治疗的初发急性脑梗死患者,根据纳排标准共有251例患者纳入了随访,最终216例患者完成了随访。应用Logistic单因素及多因素方法分析抗血小板治疗后血小板高反应性(high on-treatment platelet reactivity,HPR)与脑梗死患者再发脑缺血事件的关系及筛选与脑梗死患者再发脑缺血事件相关的预测变量,通过Logistic回归分析建立预测模型,使用ROC曲线面积(AUC)评估预测模型的预测价值。数据分析采用SPSS22.0软件进行。结果:1、共有216例完成随访,无再发脑缺血事件组有182例(84.26%),再发脑缺血事件组有34例(15.74%),其中有29例为再发脑梗死,5例为出现短暂性脑缺血发作(Transient Ischemic A ttacks,TIA)。2、Logistic单因素分析提示年龄、低密度脂蛋白胆固醇、肌酐、尿素氮、尿酸、白细胞计数、NIHSS评分、性别、糖尿病病史、冠心病病史、吸烟史、HPR在再发脑缺血事件组与无再发脑缺血事件组之间的差异有统计学意义(P<0.1)。3、Logistic多因素分析提示年龄、NIHSS评分、白细胞计数、HPR在再发脑缺血事件组与无再发脑缺血事件组之间的差异有统计学意义(P<0.05)。4、L ogistic回归分析提示NIHSS评分(OR=15.1635,95%CI:3.9680-71.5219)、HPR(OR=4.1730,95%CI:1.4565-11.0367)、白细胞计数(O R=3.9623,95%CI:1.1040-11.7290)、年龄(OR=1.0596,95%CI:1.0052-1.1331)均对脑梗死患者再发脑缺血事件具有较好预测价值。5、根据Logistic回归分析结果建立预测模型,预测模型ROC曲线下面积为0.8238(95%CI:0.7329-0.9146),特异度为0.8077,灵敏度为0.7647,说明此预测模型对脑梗死患者再发脑缺血事件具有较好预测价值。结论:通过血小板功能检测评估的HPR与脑梗死患者再发脑缺血事件显著相关;联合NIHSS评分、HPR、白细胞计数和年龄建立的预测模型对脑梗死患者再发脑缺血事件具有较好预测价值,有助于临床调整治疗方案,及早识别易复发的患者。
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