基于弥散张量成像的卒中后抑郁风险预测模型

作者：乔嘉璐; 张磊^*; 隋汝波; 曹婧; 李娜

来源：现代预防医学, 2020, 47(18): 3369-3374.

• PSD
• DTI
• LASSO回归
• 列线图

目的探讨基于弥散张量成像(DTI)指标的改变所构建的卒中后抑郁(PSD)风险预测模型的临床价值。方法回顾性分析2017年11月-2019年3月住院的101位脑卒中患者。上述101例患者入院行常规病史采集收集相关基线资料,待患者病情稳定后,行DTI检测感兴趣区(ROI)的FA值。脑卒中发病2月至半年间,每月对此101例卒中住院患者行汉密尔顿抑郁量表(HAMD)评分,将卒中患者根据评分结果分为卒中后抑郁(PSD)组和卒中后无抑郁(N-PSD)组。共计提取PSD组和N-PSD组基线资料和DTI影像学两大类特征参数22项,利用Lasso回归对这22个危险因素降维并筛选出独立危险因素后构建列线图(Nomogram)预测模型。对预测模型逐步进行内外校验,采用矫正曲线、受试者工作特征(ROC)曲线来评价模型的预测效能。结果通过LASSO降维分别筛选出致PSD的2个基线资料危险因素(ADL评分、入院当天NIHSS评分),3个DTI影像学危险因素(左额叶FA、左颞叶FA、左前扣带回FA)。建立PSD的Nomogram预测模型并校验,矫正曲线的一致性测验发现,该PSD列线图的预测概率与实际概率具有良好的相关性。内部验证和外部验证的AUC分别为0.8535和0.8972。结论基于DTI改变构建的PSD风险预测模型具有临床预测价值,有助于指导PSD的早期治疗并预防疾病发生发展。

• 单位
  神经内科; 锦州医科大学