基于主成分分析-Logistic回归模型分析重型颅脑损伤患者术后脑积水的预测价值

来源 :中国急救复苏与灾害医学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:flyingfish521
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目的 探讨基于主成分分析(PCA)-Logistic回归模型分析重型颅脑损伤患者术后脑积水的预测价值.方法 收集大连大学附属中山医院外科ICU于2017年10月—2019年12月收治的96例重症颅脑损伤患者的病历资料,患者均行开颅手术治疗.于术中收集脑脊液,采用酶联免疫吸附法检测转化生长因子-β1(transforming growth factor-β1,TGF-β1)、白介素(IL)-18水平,检测大池内脑脊液压力(cerebrospinal fluid pressure,CSFP)、颅内压波幅及其颅内压相关系数(regression of amplitude and pressure,RAP).根据术后脑积水情况分为脑积水组(28例)、正常组(68例),建立PCA-Logistic回归模型,采用ROC曲线评估模型对术后脑积水的预测价值.结果 脑积水组脑脊液TGF-β1、IL-18水平显著高于正常组,而CSFP、RAP明显低于正常组(P<0.05).PCA-Logistic模型分析显示:血肿、TGF-β1、IL-18、CSFP、RAP是患者发生脑积水的危险因素(P<0.05),其中系数最高的临床指标是RAP、IL-18、CSFP.ROC曲线分析显示:PCA-Logistic模型预测脑积水的敏感度、特异度为86.45%、93.75%,曲线下面积(AUC)为0.942.结论 PCA-Logistic回归模型可有效预测颅脑损伤患者术后脑积水.
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