+ 44 7480725689Irina Gontschar1*和伊戈尔Prudyvus2
1健康信息管理埃文斯和保险计费项目的社区成人学校,美国
收到日期:07/06/2019接受日期:17/07/2019发表日期:24/07/2019
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简介:该研究的目的是确定最重要的预后临床缺血性中风患者的生存标准(是)在1年的观察。材料与方法:临床前瞻性研究的对象是1421是在2002 - 2015年住院患者的神经(中风)部门5日白俄罗斯明斯克市临床医院和急救医院。分析得到的数据,我们坚持的标本收集、回顾评估设计的研究。这项研究的主要终点是病人死于任何原因的一年内的发展。中风后全因死亡率是通过联系信息的官方来源集中归档明斯克市的居民死亡。患者无死亡日期时审查日期最后活着。所有的病人还活着,一年被认为是审查。集临床、人口统计学、神经影像学、实验室数据,以及中风的终裁结果,进行盲目的生存数据。构建模型,结果:22多元临床指标使用,证明了与中风后生存阶段初步数据分析:中风亚型根据牛津郡社区中风项目,年龄、性别、严重的神经赤字规模根据署在住院治疗,前中风或TIA的动脉高血压、心房纤颤、心肌动脉粥样硬化,充血性心力衰竭、糖尿病、外周动脉疾病、酗酒、肌酐水平,葡萄糖、尿素、钾、钠的血,血红蛋白,红细胞和白细胞的第一天治疗,收缩压和舒张压水平住院部门。建设一种生存决策树的患者,最初的22个嵌入参数,只有6终于独立预测因子包括预后模型中的中风亚型根据OCSP的腔隙梗塞,神经功能缺陷的严重程度在住院署,尿素和血液中葡萄糖水平,充血性心力衰竭的存在。
缺血性中风临床标准,决策树,预测,生存。
心血管疾病的死亡率的主要原因是白俄罗斯共和国的人口,使结构在2014年总死亡率的55.2%(2013年52.4%,2012年为52.7%)(1]。根据世卫组织专家审查组织的紧急护理和康复为心肌梗死和中风在白俄罗斯(2017)心血管疾病负责非传染性疾病的死亡率的63%。在这种情况下,缺血性心脏病的原因占据了57%的年的寿命损失由于过早死亡,和中风的32% (2]。
单一的人口研究,包括671例急性中风,是在白俄罗斯共和国在2001年进行的奥运会后[地区城市的条件3]。对于所有的子类型中风,1年内杀伤力的观察是37.4% (95% CI: 33.0% - 42.3%)。这个群体研究的作者指出,由于低频率(37.1%)的确认神经影像学的诊断中风的方法或尸检,分层的结果对不同亚型的中风没有进行。first-ever-in-a-lifetime中风的临床特征的数据没有注册;中风的功能结果的分析仅限于估计夫人随访5年(3]。
目前神经学家强调的需要发展预后的评价尺度和模型基于临床参数可以测量在第一分钟的病人呆在部门的承认。的规模评估的风险是不利的结果可能是一个有价值的临床和研究工具的第一天行程,如果结合快速数学计算,简单性和生物端点的可靠性预测(4]。这项研究的目的是确定最重要的预后临床缺血性中风患者的生存标准(是)在1年的观察。
研究设计
临床前瞻性研究的对象是1421是在2002 - 2015年住院患者的神经(中风)部门5th明斯克市临床医院和明斯克应急医院的临床基地共和党科学和实用神经病学与神经外科中心卫生部白俄罗斯共和国(RSPCNN)。病人被随机选择列入研究[5]。每个病人的信息包含在一个特别设计的纸质表单和计算机数据库。个人所有患者知情同意受到或他们的官方代表。
分析得到的数据,我们坚持prospective-specimen-collection,回顾性评价的设计研究中,非正式的同意书,并研究协议RSPCNN当地伦理委员会批准。个人所有患者知情同意受到或他们的官方代表。
研究人群
我们包括病人遇到以下入选标准:急性的存在了不到48小时之前。脑血管疾病患者承认我们临床医院的急诊室,立即鉴别诊断与短暂性脑缺血发作(TIA)、颅内出血、脑室内出血,蛛网膜下腔出血(动脉瘤性、创伤性和另一个病因)硬膜下、硬膜外血肿,静脉窦血栓形成,脑膜脑炎,脑瘤,低血糖症、癫痫、失代偿性的慢性中风、神经退行性和自身免疫性疾病。后的上述脑病理检测提供non-inclusion的鉴别诊断是一个标准的病人在急性的队列。在所有病人的临床表现是证实了大脑的神经影像学研究CT或MRI。
所有1421名患者接受了身体检查,心电图记录,胸部x光片,完整的血细胞计数,凝固测试,血液化学概要文件,验尿。特定的患者接受超声检查的额外和颅内动脉(n = 964, 67.8%),经胸廓的超声心动图(n = 130, 9.1%)。所有脑梗死患者神经学家检查每日的行程。在第一个3天,每个病人被心理医生咨询,如果有必要,心脏病,内分泌学家,眼科医生,泌尿科医生、心理医生等
附加信息记录包括:年龄、性别、体重指数、高血压,冠心病,心肌梗塞,外周动脉疾病,心房纤维性颤动,充血性心力衰竭、糖尿病、中风或TIA之前,其他躯体疾病、饮酒,吸烟。收缩压和舒张压水平中风发作,住院的时候也进入了。所有的病人的种族被归类为白色。
总前循环综合征(tac),部分前循环综合征(pac),腔隙综合征(lac)和后循环综合征(poc)使用标准测定的牛津郡社区中风项目(6]。根据吐司缺血性中风亚型等标准定义:大型动脉动脉粥样硬化,cardioembolism、小动脉阻塞和其他或中风的原因不明7]。
神经赤字是评估使用美国国立卫生研究院的中风尺度(署)入学的时候中风部门和放电。进步是理解为中风与神经系统症状的2个或更多署分数在第一个7天的住院治疗,或死亡的病人在给定的时间内8,9]。
溶栓疗法并没有规定的患者纳入研究。患者的治疗包括抗血栓(阿司匹林、氯吡格雷、依诺肝素、低分子量肝素、华法令阻凝剂),降压(血管紧张素转换酶、血管紧张素受体阻滞剂、利尿剂、β-blockers,钙通道阻滞剂),神经(氯化甲基ethylpyridinol镁硫酸盐,肉碱、甘氨酸),症状药物按照行为治疗神经系统疾病的临床协议白俄罗斯共和国(10]。时间发展的血液抽样的第一天治疗没有超过48小时(8]。一个完整的血细胞计数,凝固,和血液化学剖面在医院的临床实验室进行。
患者血清生物标志物,已确定,提出了作为一个中间以及内部四分位范围(差):总胆固醇5.4(4.6 - -6.2)更易/ L,葡萄糖6.2(5.3 - -7.6)更易/ L,尿素6.3(5.0 - -8.0)更易/ L,肌酐95(80 - 110)μmol / L, 4.2(3.9 - -4.6)更易/ L,钾和钠139(137 - 142)更易与L。血红蛋白的水平达到141 (128 - 152)g / L,红细胞4.6 (4.2 - -5.0)×1012 / L和白细胞8.1 (6.6 - -10.0)X 109 / L。
端点的研究是病人死于任何原因的一年内的发展。卒中后所有原因的死亡率是通过信息联系官方来源集中归档明斯克市的居民的死亡。集临床、人口统计学、神经影像学、实验室数据,以及中风的终裁结果(完全超过36个参数)进行盲目的生存数据。综述了所有患者的记录是由作者之一(IG)。
住院的平均长度是12{10;14}天。295人没有临床和常规实验室检测的完整列表被排除在外。因此,建设一个预后生存模型后,调查结果和观察的1126人(79.2%的研究对象)。
统计分析
虽然比较数值参数组一个学生测试(两组)或方差分析(三个或更多组)的情况下执行如果每组数据的正态分布。得到估计差异组(3或更多)事后图基测试使用。分布的数值参数对高斯分布验证通过Shapiro-Wilk测试(11,12]。如果分配不正常Wilcoxon-Mann-Whitney测试来比较两组或者克鲁斯卡尔-沃利斯测试3或多组后克鲁斯卡尔-沃利斯事后多重比较测试。
对于统计数据分析,非商业包RV.3.2.5 [13,14(模块rpart (https://cran.r-project.org/web/包/ rpart / index . html)和树(https://cran.rproject.org/web/packages/tree)。库基础,汽车,epicalc, Rcmdr获得研究定量参数。库硬币,存在没有被申请的比较质量参数。构建决策树基于R V.3.2.5统计软件包,我们把在库rpart (https://cran.r-project.org/web/packages/rpart/index.html),随机森林,rpart。情节,maptree,集群,partykit。
中风患者形成一种生存模型,使用基于树的方法可以估计的影响预测的意义包含在模型中对疾病的结果,识别数据和显示他们的逻辑模式系统树图的形式(15,16]。建筑生存决策树从根节点开始(图1节点1:OCSP)。根节点是系统树图的顶部由引导所有数据的样本(16]。从这幅图中可以看出,生存树包含6内部节点(图1节点1、2、4、5、9、11)和7终端节点(图1节点3、6、7、8、10、12和13)。终端节点(也称为叶子,最终节点,解决节点,决定离开)代表kaplan meier一年的生存曲线(18]“n”是患者的数量分布的结果分类到相应的树叶。
图1:树形结构生存模型的临床数据和终端节点的生存时间分布。平均存活时间显示在每个终端节点的树。
决策树的每个节点携带一些必要信息的有效成分的病人的生存模式。由l . Breiman[装袋预测的方法19)是放在改善生存模型的稳定性和准确性。装袋过程包括16引导复制生存的树。结论性的预测受到平均每个个体的预后树(20.]。集成的荆棘分数(21,22)申请评估预期的病人生存期间365天之后。考虑到荆棘的分数,在当代配方23)需要一个量在0和1,迄今为止,这是更可能的区别预测概率(必须在0和1之间)和事实的结果(这可以值只有0和1)。因此,荆棘得分越低的可能结果的系列,优预测校准。在我们的例子中,包估计的荆棘的分数达到0.1357。这表明足够建造生存模型的准确性。
是日期设置为后续的起点。随访结束时被定义为死亡日期无关的原因,最后联系日期或1年后起点是早期。雷竞技网页版没有确认病人的死亡日期后一年内被审查的起始点。
研究病人和跟进
在一年的观察320人死亡。死亡的主要原因是由于心血管病理。
基线特征的病人中表1。
表1。人口和基线特征(n = 1126)
| 特征 | 生存 (N = 806) |
死 (N = 320) |
pvalue |
|---|---|---|---|
| 年龄、年(平均±标准差) | 68.2±11.1 | 74.8±9.2 | < 0.0001 |
| 男性,N (%) | 388 (48.1) | 124 (38.8) | 0.0043 |
| 署在承认,中值(差) | 6.0 (4.0 - 9.0) | 14.0 (8.0 - -19.0) | < 0.0001 |
| 署在放电,中值(差) | 4.0 (2.0 - 7.0) | 15.0 (7.0 - 42.0) | < 0.0001 |
| OCSP亚型,N (%) poc 虫胶 tac 政治行动委员会 |
150例(18.6%) 227例(28.2%) 101例(12.5%) 328例(40.7%) |
36 (11.2%) 13 (4.1%) 172例(53.8%) 99例(30.9%) |
< 0.0001 |
| 吐司亚型,N (%) 大型动脉动脉粥样硬化 Cardio-embolism 小动脉闭塞 中风的其他或未知原因 |
281例(34.9%) 134例(16.6%) 188例(23.3%) 203例(25.2%) |
67例(20.9%) 55 (17.2%) 10 (3.1%) 188例(58.8%) |
< 0.0001 |
| 先进的临床课程,N (%) | 175例(21.7%) | 181例(56.6%) | < 0.0001 |
| 颈动脉或椎狭窄,N (%) * 没有 < 50% 50 - 70% > 70% |
332例(54.7%) 141例(23.2%) 62例(10.2%) 72例(11.9%) |
60 (44.4%) 31 (23.0%) 16 (11.9%) 28 (20.7%) |
0.0302 |
| 病史 中风或TIA之前,N (%) |
191例(23.7%) | 103例(32.2%) | 0.0035 |
| 心肌梗死,N (%) | 112例(13.9%) | 73例(22.8%) | 0.0003 |
| 心房纤颤,N (%) | 265例(32.9%) | 202例(63.1%) | < 0.0001 |
| 充血性心力衰竭,N (%) | 412例(51.1%) | 273例(85.3%) | < 0.0001 |
| 血压、SBP /菲律宾,N (%) < 120 mm Hg / < 80毫米汞柱 120 - 139毫米汞柱/ 80 - 89毫米汞柱 140 - 159毫米汞柱/ 90 - 99毫米汞柱 = 160 mm Hg / = 100毫米汞柱 |
21 (2.6%) 34 (4.2%) 480例(59.6%) 271例(33.6%) |
10 (3.1%) 9 (2.8%) 170例(53.1%) 131例(40.9%) |
0.0906 |
| 外周动脉疾病,N (%) | 126例(15.6%) | 90例(28.1%) | < 0.0001 |
| 糖尿病,N (%) | 215例(26.7%) | 113例(35.3%) | 0.0040 |
| 饮酒,N (%) | 117例(14.5%) | 48 (15.0%) | 0.8360 |
| 吸烟、N (%) 没有 之前 当前的 |
322例(40.0%) 365例(45.3%) 119例(14.8%) |
105例(32.8%) 166例(51.9%) 49 (15.3%) |
0.0732 |
| 体重指数= 25 kg / m2, N (%) | 396例(49.1%) | 131例(40.9%) | 0.0130 |
病人存活在观察一年的特点是一个年轻的年龄,不那么明显的初始神经赤字,或较小程度的脑动脉狭窄疾病。幸存的患者更少可能诊断为房颤,充血性心力衰竭、外周动脉疾病和糖尿病表1。应该注意的是,存活患者的体重指数(BMI)死亡患者的体重指数明显高于396年(49.1%)和131年(40.9%)kg / m2,分别;p = 0.0130。
构建模型,22临床指标使用,证明了与中风后生存阶段初步数据分析:中风亚型根据牛津郡社区中风项目(图1- OCSP)年龄、性别、神经功能缺损的严重程度根据署规模在住院治疗(图1署)、前中风或TIA的动脉高血压、心房纤颤、心肌动脉粥样硬化,充血性心力衰竭(图1——心脏衰竭)、糖尿病外周动脉疾病、酗酒、肌酐水平,葡萄糖(图1葡萄糖)、尿素(图1血液中尿素)、钾、钠、血红蛋白量、红细胞和白细胞的1圣天的治疗,收缩压和舒张压水平住院部门。
节点1的特征是当条件”的后循环综合征或腔隙综合征或部分前循环综合症”(分别poc、虫胶、pac)是满意,树枝节点2。在节点2的实现条件“漆”的结果在终端节点3中,或解决方案节点(节点3),反映出kaplan meier腔隙中风患者的生存曲线1年的随访。的存在后循环综合征(poc)或部分前循环综合征(pac)节点2导致节点4(节点4)的权利。
在节点4中,如果有一个血尿素水平≥11更易/ L,决策树会导致终端节点8节点(节点8)。8包含患者poc的kaplan meier存活曲线或pac高血尿素水平。如果血液中尿素水平小于11更易/ L,树枝从左侧的节点4,5节点(节点5)。该节点6反映了患者的存活曲线poc或pac,尿素水平< 11更易/ L和初始神经赤字<署12分。
生存在这一年里的跟进类似患者神经症状评分≥12入院时反映在终端节点的kaplan meier曲线7。Non-completion条件的“礼物的poc、虫胶、pac”在节点1,这是前总循环综合征(tac)导致节点9(心衰)的权利。生存的tac没有充血性心力衰竭患者提出了终端节点10。在节点9中,心脏衰竭的存在在颈动脉盆地总中风导致节点11(葡萄糖)。
当条件“葡萄糖水平< 6.97更易与L”在节点11满意,决策树的分支节点12是观察。即终端节点12反映了图形信息的生存患者tac,充血性心力衰竭和葡萄糖水平小于6.97更易在承认/ L。因此,法治的实现“葡萄糖水平≥6.97更易与L”导致终端节点13(节点13),这礼物kaplan meier在观察缺血性中风患者的存活曲线。
生存模型建设的患者,最初的22个嵌入参数,只有6终于独立预测因子包括的预后模型:中风亚型根据牛津郡社区中风项目分类(1-OCSP: poc、虫胶、pac / tac),腔隙性梗死的存在(2-OCSP:漆/ poc, pac),神经功能缺陷的严重程度在住院(5-NIHSS)、尿素水平(4-Urea)和葡萄糖(11-Glucose)在血液中,充血性心力衰竭的存在(9-Heart失败)。6个独立的临床预测卒中后患者的生存系统树图的内部节点。7终端节点包含特定的图形信息在中风患者的生存的观察,根据特定的临床特点。
最具吸引力的特性之一是决策树数据分析能力来确定阈值的量化指标。在我们的研究中,这是一种血糖水平的< 6.97更易与L / L和≥6.97更易和血尿素水平< 11更易/ L和≥11更易/ L。
创建决策树模型的算法表现出统计上的显著差异在总中风患者的生存前循环,取决于最初的神经功能缺损的严重程度。分离的关键是署< 12分和≥12分住院的时候。
临床特点的基础上,许多模型和大量的中风后生存了(24,25]。同时,在白俄罗斯共和国没有科学研究旨在检测独立临床预测因素的患者的长期生存了。根据奥运会后的回归模型作者(2001)(3)的预后因素的中风患者的死亡风险5年的年龄,以前的中风,动脉高血压、糖尿病、心房纤颤、既往症心肌梗死。现有差异的长期生存患者缺血性和出血性中风亚型。同时,决定开发一个致命的风险因素与脑梗死的结果,作为中风的最常见的变体,并没有决定在这个研究。
基于人口的研究的Vernino et al。26)后生存首先是(n = 444)测量在第一个月上涨了83%,1年71%和28%在10年。脑梗死后患者有更高的死亡率比超过了这个年龄和性别的对照组比较。Cox比例风险允许作者的多变量模型研究[26等)来确定死亡的独立危险因素后,首先是年龄、心脏并存状况,根据夫人中风症状的严重程度,发展复发性中风、癫痫、呼吸道和心血管并发症急性和重建时期的中风。
与脑血管疾病的流行在低收入国家,大量的流行病学研究进行了(27- - - - - -30.]。的生存患者根据不同研究人员的数据变化很大(31日- - - - - -34]。在分析的数据超过17万急性缺血性中风患者,美国神经学家35)令人信服地证明正确的保健组织(36)可以显著提高住院治疗的结果。因此,严格遵守程序与指南”(GWTG)“中风”,由美国心脏协会,可以显著改善患者的功能状态是出院时,以及改善短期(1个月)和长期(1年)出院后生存。最接近进行分析可以确定的临床标准的急性期中风。它们不需要额外的实验室研究或辅助诊断设备的使用。
iScore
加拿大研究人员(37- - - - - -39)开发了缺血性中风风险评分(iScore)基于逻辑回归模型,预测短期和长期生存在急性。同时,这种规模可以被成功地用来预测功能的结果不满意,包括全身溶栓(39]。作为独立的预测因子,每个都有一定数量的点,iScore包括性别、年龄的病人,缺血性中风的变种(腔隙,non-lacunar和未测定的病因),初始神经症状的严重程度在署或加拿大神经规模(中枢神经系统)、吸烟、高血糖在进入诊所的≥7.5更易/ L(≥135毫克%),心房纤维性颤动、心脏衰竭,先前的心肌梗死,癌症,肾功能衰竭(肌酐基线≥400 mg / L),需要透析。iScore的预测价值分析的数据证实了一大群患者两个寄存器:加拿大中风的注册中心网络,区域压力中心(n = 3818)和加拿大安大略省中风网络中风的注册表审计(n = 4635) (37,38]。
我们的患者生存预后模型最初一年的跟踪包括22个临床和实验室指标。在我们构造的模型,决定死亡的风险应采取不通过总结成绩,如iScore规模,而是沿着决策树7终端节点包含卡普兰Meier曲线不同子组的患者一年生存率有显著差异。
在我们看来,没有iScore规模和我们的模型之间的根本差异。这些包括,死亡的独立预测因素,临床亚型,神经疾病在中风发病的严重程度,心脏衰竭,高血糖。血糖浓度是包含在iScore定性变量的截止≥7.5更易/ L。在我们的示例中,数据的数学分析可以确定一个较低的血糖水平与贫穷有关中风后生存在一定条件下(tac和心脏衰竭的存在)。
计划分
O ' donnell et al。40)进行数据分析的9847人,包括在注册加拿大中风网络从2003年到2008年。研究人员利用回归系数评分法为基础,从估计生成的多元发展模式。计划包括9分临床指标,每一种都对应于一个特定数量的点:提前进气并存病、癌症、充血性心力衰竭、房颤,的意识水平,年龄,局部神经功能缺陷:软弱的腿,胳膊,失语症,忽视。根据最后的总分,预测了30天,1年生存率,以及住院死亡或严重的放电功能的条件。
星体
星体得分(急性中风注册表和分析洛桑)最初开发识别功能不利结果的预测中风后90天(> 2)夫人41]。这种规模包含许多临床和实验室参数确定录取的时候中风部门,如患者的年龄,署价值,意识障碍,视野缺损,血糖水平> 7.3更易/ L (131 mg / dL)或< 3.7更易/ L (66 mg / dL)和时间> 3小时从出现症状到住院(或最后健康的证据如果中风发病是未知的)。值得注意的是独立的预后价值预测包含在星体分数是评估后对不满意的长期预后功能是中风和5年生存的结果4]。使用数据的323例急性,王等人比较iScore,计划得分和星体得分,使用临床参数作为预后的基础(42]。
所有三个尺度显示类似的预后预测的敏感性和准确性不利功能结果(夫人3 - 6分,包括致命的结果,6个月后中风)。
高飞
中风亚型(缺血性或出血性)牛津郡社区中风项目分类,年龄,和夫人中风发作前的评估的基本临床参数规模飙升。这个规模允许医生预测住院病人死亡,以及致命的结果中风后第一个7天内(43]。
飙升使也有机会预测住院的时间。根据作者的研究(44临床规模),这有助于医生、病人的家庭成员,和服务提供者。
mSOAR
英语研究人员试图修改飙升通过增加单变量和多变量逻辑回归模型估计的初始中风的严重程度署规模在住院的时候(45]。修改飙升(mSOAR)得分将改善预后的准确性上规模的评估后中风死亡率在90天内随访。mSOAR分数的预测价值分析数据盎格鲁的1012名中风患者中风和心脏临床网络数据(2008年至2011年)。在90天内121例(12.0%)患者死亡。mSOAR分数表示早逝的风险从3%到42%不等。接收机操作曲线下的面积(ROC)测量0.84(95%置信区间,0.82 - -0.88)3月致命的结果。飙升和mSOAR尺度为缺血性中风和出血性中风类型开发基于逻辑回归模型。我们的模型,这是一个决策树,被设计成单独的一年致死的概率不同类型的脑梗死患者的结果。常见的三个模型在考虑建设的基础上的临床参数总是用于神经学家提供医疗照顾急性脑血管意外。
值得注意的是讨论的模型包括中风后死亡的独立预测因素,中风亚型根据牛津郡社区中风项目分类和神经症状的严重性中风的招生部门的诊所。患者的年龄和性别,当然,最初是包含在我们的研究基于决策树的生存模型。然而,这些人口特征没有证实他们的预后意义对长期生存追求的是作为独立的预测因子。
卡特的研究是
的调查是卡特et al。46)允许建立风险因素死亡患者545年一群与一群330的同龄健康控制人。观察的时间超过7年。建立了中风后死亡的危险比使用unuvariate和多变量Cox比例风险回归分析。的独立预测因子长期老年致命结果,根据牛津郡社区中风亚型项目标准,脑动脉的动脉粥样硬化,房颤,先前的TIA或中风,以及实验室参数测量时进入中风部门:白蛋白、肌酐、thromboglobulin和血管性血友病因子。
同时,在决定长期死亡的风险,作者(46)患者排除在分析数据的32头30天内死亡。在我们看来,这可能是获得的结果之间的差异的主要原因在卡特等人的研究,在我们的工作。据预期,以人群为基础的曼哈顿北部中风研究[47),杀伤力在中风的第一个月累计死亡风险的主要贡献在第一年的随访。
因此,在我们的工作中,我们评估了风险的各种原因死亡的中风后365天内。起初,我们并没有为自己确立的目标确定的白蛋白水平,thromboglobulin和血管性血友病因子与中风后的生存。我们补充的临床和人口特征与常规实验室生化参数可用在每种情况下的住院患者中风。这些参数在血液中葡萄糖水平,尿素、肌酐、钠、钾、总和直接胆红素、总蛋白质等等。此外,我们从一般包括数据血液测试和凝固考试(纤维蛋白原,激活部分thromboplastic时间、凝血酶时间、国际标准化比率)。
单变量数据分析,患者的血肌酐水平显著高于去世的幸存者。然而,通过创建一个基于决策树的数学模型,综合考虑多种因素的相互作用和相互影响,肌酐水平不是一个独立的预后因素后患者的长期生存。统计上显著的预测价值是通过实验室参数,比如高血糖≥6.97 tac +心衰患者更易/ L和尿素水平≥11 non-total中风患者更易/ L前循环。
数据的分析是基于组的住院病人;他们是随机选择的。因为这项研究是组织实施的个人基金出版的作者,这是不可能的,以确保每个患者的包容是由连续的系列方法14年。目前还没有国家中风在白俄罗斯共和国注册。一个寄存器的中风病人在明斯克人口近200万人也不进行组织和经济上的原因。
我们的研究不包括患者接受溶栓治疗,因为他们的实数在实际临床实践尚未达到20%的欧洲平均水平2]。静脉溶栓与溶栓被用于选择医院自2006年以来,白俄罗斯共和国。
根据这篇文章的作者之一的个人数据(IG), 2015年,511人急性是神经学部门没有被录取。1明斯克的应急医院。这个医院是由CT和MRI,有血管造影。溶栓可用于各种原因只有11(2.5%)的511名患者。
我们的研究表明确定病人的生存率的预后价值后,一种新的数学方法的基础上,构建预测模型的决策树的方法。其他作者以前发表的研究中,我们没有发现的风险评估工作生存的中风患者使用biostatistical模型的决策树。
决策树模型可用于实践的神经病学家不仅要分层的风险长期死亡率在中风后时期。建立一个数学模型允许医生考虑为每个病人死亡的风险不同,根据不同的亚型和特定的临床特点。使用决策树方法的不可否认的优势不仅是预测的准确性,而且还获得模型的简单性和清晰性,使即时可能对医生获取信息病人生存预测。
决策树的数学仪器为专家提供了一个机会,在主要任务的实现,计算特定阈值的量化指标与缺血性中风后患者的长期生存,如初始神经功能缺陷的严重程度≥12署点,血尿素水平≥11更易/ L,和葡萄糖水平≥6.97更易/ L。典当后的生存数据分析的前瞻性队列研究的1421例表明,独立自主的患者临床特点,以及实验室参数确定的招生部门,与高风险相关联的致命结果一年内的观察(p < 0.001)。
结果证明了明智的使用决策树的方法进行进一步的研究在确定凝固的作用,心电图、超声心动图等参数长期分层患者的死亡风险。
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没有说明。
在2002 - 2015年,文章的第一作者(IG)在RSPCNN作为一个研究助理,高级研究员,主要研究在神经学部门联系;在2015 - 2017年在同一机构副主任。研究是计算机数据库的创建和亲自填写IG工作时在她的博士论文的主题“心血管临床课程的预测因素,功能结果和缺血性中风患者的生存”的专业“神经障碍”。自2017年以来,搞笑居住在美国。
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