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基于术中DSA影像的急性缺血性卒中大血管闭塞病因预测模型的建立与验证

摘要背景和目的:<br>  由大血管闭塞引起的急性缺血性卒中(acuteischemicstrokeduetolargevesselocclusion,AIS-LVO)患者可以从血管内血栓切除术(endovascularthrombectomy,EVT)中获益。血管内治疗技术及设备对不同病因导致的闭塞效果各异。术中数字减影血管造影(digitalsubtractionangiography,DSA)影像,即术中造影征象(intraproceduralangiographicsign,IPAS)对卒中病因有较好预测价值。在这项研究中,我们旨在使用已有的术中造影征象,建立一个针对AIS-LVO病因的临床预测模型,从而指导临床实践。<br>  方法:<br>  回顾性分析2019年5月至2022年5月在吉林大学中日联谊医院接受动脉取栓治疗的急性颈内动脉供血区缺血性卒中患者,从病历及影像学资料中收集其人口学信息(年龄、性别)、危险因素(高血压、糖尿病、血脂异常、心房纤颤、吸烟)、NIHSS评分、静脉溶栓、卒中病因、术中造影征象(截断征、爪形征、轨道征、锥形征)。锥形征(taperedsign)是指闭塞处造影剂表现为顺着血流方向的凸出形态,呈圆锥或铅笔样。<br>  采用多变量Logistic回归建立卒中病因的预测模型。使用加强Bootstrap法进行内部验证。一致性统计量和校准图被用来评估模型的区分度和校准度。<br>  结果:<br>  本研究共纳入116名患者。血脂异常(OR3.18;95%CI,1.16-9.01;P=0.03)、心房纤颤(OR0.13;95%CI,0.04-0.37;P<0.01)和锥形征(OR6.24;95%CI,1.93-22.77;P<0.01)为卒中病因的独立预测因素,被整合到预测模型中。在内部验证中,一致性统计量为0.86,表明该模型区分度较好。根据校准图,该模型的校准度是可以接受的。<br>  结论:<br>  由血脂异常、心房纤颤和锥形征组成的预测模型,可以预测AIS-LVO患者的病因,这个模型可以帮助神经介入医生及时调整手术策略。

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