使用临床注册研究大血管阻塞中风的预测
Adam de Havenon1, Iyanuoluwa Ayodele1, Brooke Alhanti1
1From the Yale University (A.H.), New Haven, CT; Duke Clinical Research Institute (I.A., B.A.), Durham; Duke University (B.M.G.), Durham, NC; UT-Southwestern Medical Center (Y.X.), Dallas, TX; University of California Los Angeles (G.F.); University of Calgary (E.E.S.), Canada; University of Virginia (B.B.W.), Charlottesville, VA.
在没有神经成像的情况下预测大血管封闭 (LVO) 中风是具有挑战性的. 临床因素和NIH中风量表 (NIHSS) 仅适度预测LVO,限制了回顾性研究.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 脑卒中研究 脑卒中研究
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 大血管闭塞 (LVO) 卒中需要及时干预.
- 准确预测LVO对于治疗决策至关重要.
- 现有的预测方法通常依赖于神经成像,限制了回顾性研究.
研究的目的:
- 在缺乏神经成像的数据集中开发一种可靠的方法来预测LVO中风.
- 为了使LVO预测可用于扩展研究的追溯应用.
主要方法:
- 对"了解指南" (GWTG) -中风注册表 (2016-2021) 的回顾性,横截面队列分析.
- 包括成年缺血性中风患者,可用的大脑和血管成像.
- 排除缺少数据或后部循环中风的患者.
主要成果:
- 分析包括416022名患者;30.1%的人患有LVO.
- 一个具有临床共变量和NIH中风量表 (NIHSS) 的模型实现了0.79.7的AUC.
- 除了中风机制外,AUC降至0.74,仅仅对NIHSS的特异性有限.
结论:
- 在GWTG-Stroke注册中,大约30%的急性缺血性中风患者患有LVO.
- 临床因素与NIHSS相结合,对于LVO的预测准确度仅为中等.
- 在没有血管神经成像的情况下,对LVO的高精度回顾性预测似乎是不可行的.
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