2026-02-07发表于上海
#恶性脑水肿# 的探讨基于双能CT参数联合临床特征构建急性缺血性卒中(AIS)行机械取栓血管成功再通患者术后发生恶性脑水肿(MBE)的列线图预测模型并验证｡方法回顾性连续纳入2019年1月至2024年12月于杭州市第一人民医院神经内科行机械取栓术血管成功再通[术后即刻改良脑梗死溶栓(mTICI)分级≥2b级]的AIS患者,利用分层随机抽样法按照7∶3比例将所有患者分成训练集与验证集｡收集所有患者的临床资料,其中基线资料包括性别､年龄､高血压病､糖尿病､心房颤动､既往缺血性卒中史､吸烟史､口服抗凝药物史､责任血管(颈内动脉､大脑中动脉)､术前大脑中动脉高密度征､入院美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分､入院Alberta卒中项目早期CT评分(ASPECTS)､术前血压,治疗情况包括术前是否行静脉溶栓､术中是否采用补救措施(支架､球囊､支架+球囊)､术中是否使用替罗非班､取栓次数､发病至血管成功再通时间｡所有患者在机械取栓术后1h内行双能CT平扫以明确是否存在脑实质内高密度区(PCHDs),记录并计算PCHDs上的绝对碘浓度及虚拟非增强(VNC)去碘图､碘图(IOM)､融合图像(MI)上的平均(mean)､最低(min)与最高(max)CT值(VNCmean､VNCmin､VNCmax､IOMmean､IOMmin､IOMmax､MImean､MImin､MImax),所有参数均测量3次,取平均值｡相对碘浓度为绝对碘浓度与上矢状窦碘浓度的比值｡术后72h内行CT平扫评估患者是否发生MBE｡以机械取栓后是否发生MBE为因变量,采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归在训练集中筛选最具预测价值的变量并纳入多因素Logistic回归模型,以确定AIS行机械取栓血管成功再通患者术后发生MBE的独立危险因素,并绘制列线图预测模型｡采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价列线图模型在训练集与验证集中的预测效能,并在训练集和验证集中分别绘制校准曲线和决策曲线以评估模型预测值与实际观测值的一致性及其临床适用性｡结果共纳入398例AIS行机械取栓血管成功再通患者,其中87例患者术后发生MBE,311例未发生MBE,MBE发生率为21.9%｡训练集278例(MBE患者61例,非MBE患者217例),验证集120例(MBE患者26例,非MBE患者94例)｡(1)训练集和验证集中患者的临床及影像学资料比较差异均无统计学意义(均P>0.05)｡(2)基于LASSO回归在训练集中筛选变量并进行多因素Logistic回归分析,结果显示,低入院ASPECTS(OR=0.194, 95% CI:0.103~0.366, P<0.01)､高IOMmin(OR=1.680,95% CI:1.052 ~ 2.684,P=0.030)､高相对碘浓度(OR= 1.816,95% CI:1.350~2.443, P<0.01)､取栓次数增加(OR=2.324,95% CI:1.416~3.813, P<0.01)为AIS行机械取栓血管成功再通患者术后发生MBE的独立危险因素,基于上述因素构建AIS行机械取栓血管成功再通患者术后发生MBE的列线图预测模型,校准曲线分析显示,训练集中列线图预测模型校准极佳,校准斜率为0.95,截距为0.02,平均绝对误差为0.011;验证集中列线图预测模型校准极佳,校准斜率为0.91,截距为0.05,平均绝对误差为0.022;受试者工作特征曲线分析结果显示,在训练集中该列线图模型预测AIS行机械取栓血管成功再通患者术后发生MBE的AUC为0.909(95% CI:0.870~0.948),在验证集中的AUC为0.818(95% CI:0.733~0.903);决策曲线分析结果显示,在训练集中,当阈值概率为0.00~0.91时,列线图模型可为预测AIS行机械取栓血管成功再通患者术后发生MBE提供临床净获益;而在验证集中,这一有效预测区间为0.04~0.78｡结论低入院ASPECTS､高IOMmin､高相对碘浓度和取栓次数增加是AIS行机械取栓血管成功再通患者术后发生MBE的独立危险因素,基于上述因素构建的列线图模型可在一定程度上预测MBE发生风险,为临床决策提供参考依据｡
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