换一批
换一批基于Logistic回归分析的颅内动脉瘤破裂危险因素筛查及预测模型建立
Establishment of screening and prediction model for risk factors of intracranial aneurysm rupture based on logistic regression analysis
摘要目的 分析筛查颅内动脉瘤破裂危险因素,并利用筛查出的危险因素建立新预测模型.方法 纳入成都市郫都区人民医院神经外科2019年—2024年期间符合研究条件颅内动脉瘤破裂患者151例及非破裂患者211例为研究对象,通过数据分析,利用Logistic多因素回归分析筛查颅内动脉瘤破裂危险因素,并利用R语言构建新预测模型,通过列线图及Logistic公式进行呈现.结果 Logistic多因素分析结果显示,年龄(OR=0.932,95％CI=0.905～0.96,P＜0.001)、高血压病史(OR=2.969,95％CI=1.403～6.28,P=0.004)、吸烟病史(OR=5.656,95％CI=2.703～11.836,P＜0.001)、颅内动脉粥样硬化及狭窄(OR=22.398,95％CI=1.687～6.727,P＜0.001)、警告性头痛(OR=3.369,95％CI=11.068～45.325,P＜0.001)、瘤颈直径(OR=1.356,95％CI=1.082～1.7,P=0.001 8)、瘤体长/载瘤动脉直径(OR=2.201,95％CI=1.487～3.257,P＜0.001)为颅内动脉瘤破裂独立危险因素.新建预测模型概率公式为Log it(y)=-7.165-0.07 ×年龄+1.088 ×高血压病史+1.733 ×颅内动脉粥样硬化及狭窄+3.109 ×警告性头痛+0.305 ×瘤颈直径+0.789 ×瘤体长/载瘤动脉直径.结论 年龄、高血压病史、颅内动脉粥样硬化及狭窄、警告性头痛、瘤颈直径、瘤体长/载瘤动脉直径(SR值)与颅内动脉瘤破裂独立相关,且利用危险因素获得了一个颅内动脉瘤破裂新预测模型,通过列线图及公式可计算颅内动脉瘤破裂发生的风险与概率,值得临床研究.
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