【摘 要】
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目的：基于meta分析以及队列研究对急性缺血性脑卒中后癫痫的危险因素进行筛选后建立预测模型。方法：计算机检索MEDLINE、Embase、Cochranelibrary、WebofScience、PubMed、CNKI和 Wanfang Data 数据，收集急性缺血性脑卒中后癫痫的文献，检索时限均为建库至2022年6月1日。提取了每个研究的卒中后癫痫风险因素的RR及其95% CI，并使用随机效应模
【基金项目】
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海南省重点研发计划（ZDYF2021SHFZ092、ZDYF2022SHFZ109）； 海南省自然科学基金（822RC832）； 海南省临床医学中心（2021）； 海南医学院癫痫研究创新团队（2022）；
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目的：基于meta分析以及队列研究对急性缺血性脑卒中后癫痫的危险因素进行筛选后建立预测模型。方法：计算机检索MEDLINE、Embase、Cochranelibrary、WebofScience、PubMed、CNKI和 Wanfang Data 数据，收集急性缺血性脑卒中后癫痫的文献，检索时限均为建库至2022年6月1日。提取了每个研究的卒中后癫痫风险因素的RR及其95% CI，并使用随机效应模型或固定效应模型生成了各研究的RR和95% CI的汇总估计。根据合并RR及其对应的95%可信区间计算各危险因素的β系数。将β系数乘以10并四舍五入最终建立模型。结果：确定了10篇文章最终纳入本文荟萃分析，总共病例数为141948例，卒中后癫痫数为3702例。最终风险预测模型中包含的风险因素是梗死面积（RR 4.67，95%CI 1.41-15.47；P=0.01）、卒中复发（RR 2.48，95%CI 2.01-3.05；P＜0.00001）、卒中病因（RR 1.70，95%CI 1.34-2.15；P＜0.00001）、卒中严重性（RR 1.53，95%CI 1.39-1.70；P＜0.00001）、NIHSS评分（RR 2.91，95%CI 1.64-5.61；P=0.0003）、早发性癫痫（RR 5.62，95%CI 5.08-6.22；P＜0.00001）、皮层病灶（RR 3.83，95%CI 2.23-6.58；P＜0.00001）、全前循环梗死（RR 18.94，95%CI 10.38-34.57；P＜0.00001）、部分前循环梗死（RR 4.39，95%CI 2.29-8.40；P＜0.00001）、心血管事件（RR 1.78，95%CI 1.59-1.99；P＜0.00001）。结论：基于系统回顾和荟萃分析，我们开发了一个简单的急性缺血性脑卒中后癫痫的风险预测模型，该模型整合了临床风险因素，包括梗死面积、卒中复发、卒中病因、卒中严重性、NIHSS评分、早发性癫痫、皮层病灶、卒中亚型、心血管事件。
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