在急性缺血性中风患者中开发和验证医院前延迟风险预测模型
Yuzhen Bai1, Mingjing Zhou1, Xueyan Luo1
1Department of Neurology, The People's Hospital of Yubei District of Chongqing City, Chongqing, China.
Frontiers in public health
|February 27, 2026
概括
一个预测模型有效地识别了患有急性缺血性中风 (AIS) 的患者,他们面临着高危的医院前延迟. 这种工具有助于临床医生及时进行干预,改善寻求医疗保健的行为,减少治疗延迟.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 公共卫生 公共卫生
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 在急性缺血性中风 (AIS) 患者中,预住院延迟显著影响再输治疗率.
- 缺乏识别高风险个体的工具有助于延迟医疗护理.
- 预测模型对于查高风险人群至关重要,以减少AIS的医院前延误.
研究的目的:
- 调查影响AIS患者延迟医疗护理的因素.
- 在AIS中构建和验证医院前延迟风险的预测模型.
- 为AIS患者增强早期干预策略.
主要方法:
- 在2024年9月至2025年6月期间入院的348名AIS患者的便利抽样.
- 后勤回归分析,以确定医院前延迟的独立风险因素.
- 使用R软件开发和内部验证风险预测模型.
主要成果:
- 在348名AIS患者中,观察到高达80.8%的医院前延迟率.
- 确定的独立风险因素包括教育,脑梗塞病史,发病地点,后续措施和NIHSS得分.
- 预测模型表现出强的性能,AUC为0.87,灵敏度为0.79,特异性为0.84.
结论:
- 开发的风险预测模型具有显著的预测能力,用于识别面临临医院前延迟风险的AIS患者.
- 临床护士可以利用这个模型进行快速识别和有针对性的干预.
- 该模型旨在改善患者寻求医疗保健的行为,减少医院前延误,最终提高治疗结果.
