换一批分类树模型在缺血性脑卒中患者脑微出血发生风险中应用研究
Study on the application of classification tree model in the risk of cerebral microbleeds in patients with ischemic stroke
摘要目的 应用分类树模型构建缺血性脑卒中患者脑微出血(CMBs)发生风险的预测模型,并评估其应用价值.方法 选取2020年7月至2023年12月首都医科大学附属北京友谊医院接收的缺血性脑卒中(IS)患者500例,根据是否发生CMBs分为CMBs组(137例)与无CMBs组(363例).采集两组基线数据、实验室相关的指标以及影像学特征.采取单因素分析与多因素Logistics回归分析IS患者CMBs产生风险的危险因素.按照独立危险因素使用分类树模型建立IS患者CMBs发生风险的预测模型.结果 500例患者中合并CMBs有137例(27.40％),经单因素分析年龄、高血压、吸烟史、卒中史、糖尿病、腔隙性脑梗死数目、脑白质疏松程度差异有统计学意义(P＜0.05).多因素Logistics回归分析表明,年龄、卒中史、吸烟史、糖尿病病情、同型半胱氨酸(Hcy)、总胆固醇(TC)、脑白质疏松程度的评分以及腔隙性脑梗死的数目,均为IS患者CMBs发生的独立危险因素(P＜0.05).分类树预测模型显示腔隙性脑梗死数目是影响IS患者CMBs发生风险的主要因素,其次是脑白质疏松程度评分和TC.结论 IS患者CMBs发生风险的独立危险因素是年龄、卒中史、吸烟史、糖尿病、Hcy、TC、脑白质疏松程度评分、腔隙性脑梗死数目.预防IS患者CMBs发生应着重于对腔隙性脑梗死数目的干预和预防措施.
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关键词
分类树模型缺血性脑卒中脑微出血独立危险因素Classification tree modelIschemic strokeCerebral microbleedsIndependent risk factors
栏目名称
发布时间
2025-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
北京市卫生科技发展专项基金（2020-3-128）
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