开发和对LEAN评分进行外部验证,以预测脑内出血后晚发作
Frederik J Reitsma1, Sander Mj van Kuijk2, David J Werring3
1Department of Neurology, Maastricht University Medical Center+, Maastricht, Netherlands.
European stroke journal
|July 7, 2025
概括
一个新的预测得分,LEAN得分,准确地识别了在脑内出血后患晚发作风险的患者. 这个得分与现有的CAVE得分相似,并使用现有的临床数据.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 临床预测模型临床预测模型
- 脑内出血 脑内出血
背景情况:
- 预测晚期发作后脑内出血 (ICH) 对于治疗决策至关重要.
- 目前,CAVE评分是目前领先的风险预测工具.
- 这项研究旨在开发和验证一种新的,务实的风险评分,用于ICH之后的晚期发作.
研究的目的:
- 开发一种新的,务实的风险预测评分,用于脑内出血后的晚期发作.
- 为了比较新的分数与现有的CAVE分数的表现.
- 在外部队列中验证新得分.
主要方法:
- 使用了来自南林堡ICH注册表 (2004-2009) 的衍生队列.
- 开发了一个使用Cox比例危险分析的预测模型.
- 在三个独立的队列中对模型进行了外部验证,并使用c-statistic比较了性能.
主要成果:
- 导出队列包括781名患者,10%的人经历了晚期发作.
- 确定了独立的预测因子:神经外科手术,年龄<65,叶腔出血和早期发作.
- 在外部验证中,LEAN得分显示了0.80的乐观度校正c统计值,并且与外部验证中的CAVE得分具有可比性.
结论:
- 新开发的LEAN评分使用易于访问的临床变量,性能与CAVE评分相当.
- 根据国际指导方针,LEAN评分能够预测高风险患者,这可能有助于根据国际指导方针诊断,即使只观察到早期发作.
