【摘 要】
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目的:确定缺血性卒中复发的危险因素,基于机器学习算法构建缺血性脑卒中患者复发的预测模型,并与传统Essen评分和SPI-Ⅱ评分进行对比,以期为临床缺血性脑卒中复发高危患者提供预测工具。方法:本研究回顾性收集了2019年01月至2020年12月于山西白求恩医院神经内科住院治疗的首发缺血性脑卒中患者的相关临床数据及出院时Essen评分及SPI-Ⅱ评分,对符合纳入研究标准的1168例患者进行为期1年的随
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目的:确定缺血性卒中复发的危险因素,基于机器学习算法构建缺血性脑卒中患者复发的预测模型,并与传统Essen评分和SPI-Ⅱ评分进行对比,以期为临床缺血性脑卒中复发高危患者提供预测工具。方法:本研究回顾性收集了2019年01月至2020年12月于山西白求恩医院神经内科住院治疗的首发缺血性脑卒中患者的相关临床数据及出院时Essen评分及SPI-Ⅱ评分,对符合纳入研究标准的1168例患者进行为期1年的随访,了解患者卒中后1年的复发情况,通过单因素分析选择有统计学意义的变量纳入模型,在训练集数据中用Logistic回归、支持向量机、随机森林、XGboost、Adaboost等机器学习算法进行学习,构建预测模型,然后用测试集数据进行验证,比较上述模型与Essen评分及SPI-Ⅱ评分预测结果的精确度、准确度、灵敏度、特异度、AUC等指标,评价各模型对缺血性脑卒中1年复发的预测效果。结果:本研究共纳入1168例首发缺血性脑卒中患者,根据1年后复发情况分为复发组155例和未复发组1013例,首发缺血性脑卒中患者1年内的复发率为13.3%。Essen评分和SPI-Ⅱ评分预测患者1年后复发情况的AUC分别为0.559（95%CI:0.510~0.607）和0.686（95%CI:0.640~0.732）。机器学习算法预测首发缺血性脑卒中患者1年内复发情况按AUC值排名由高到低依次为:XGboost 0.998（95%CI:0.996~1.000）、支持向量机0.998（95%CI:0.993~1.000）、随机森林0.997（95%CI:0.993~1.000）、Adaboost0.996（95%CI:0.993~0.999）、Logistic回归0.849（95%CI:0.772~0.925）。支持向量机、随机森林、XGboost、Adaboost等机器学习算法模型中对首发卒中患者1年复发影响的共同因素有:住院时间、D二聚体、淋巴细胞比值、肌酐、高密度脂蛋白、舒张压等危险因素。结论:1.首发缺血性脑卒中患者1年内的复发率为13.3%。2.与Essen评分和SPI-Ⅱ评分等传统评分相比,XGboost算法、Adaboost算法、随机森林算法、支持向量机算法、Logistic回归算法对首发卒中患者卒中后1年的复发风险预测能力更强。3.与Logistic回归算法相比,XGboost算法、Adaboost算法、随机森林算法、支持向量机算法、对首发卒中患者卒中1年后复发的高危人群识别能力更强。
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