基于分类回归树模型的卒中后抑郁预测研究

作者：钱淑霞; 庄建华; 岳卫清; 吴晓强; 步益峰; 任莉琼; 方莉萍; 顾静霞

来源：临床神经病学杂志, 2018, 31(02): 143-145.

• 回归树
• 卒中后抑郁
• 风险因子
• 预测

目的基于分类回归树(CART)模型对卒中后抑郁(PSD)进行预测研究。方法 320例脑卒中患者随机平均分为训练集和预测集,采用CART模型对训练集的数据进行评估,并提取引起PSD的风险因子,计算各风险因子的贡献率。用预测集对预测结果进行检查,以确定引起脑卒中幸存者PSD障碍的风险因子。结果采用CART模型对训练集的数据进行评估发现,既往脑卒中病史、体质量指数(BMI)、社会支持评定量表(SSRS)、多伦多述情障碍量表(TAS-20)、汉密尔顿焦虑量表(HARS)、NIHSS六项风险因子对引发PSD障碍的贡献率分别为22.82%、15.47%、24.12%、10.50%、16.27%、10.82%。预测集中,PSD患者既往脑卒中病史、BMI、SSRS、TAS-20、HARS、NIHSS六项风险因子均明显高于非PSD患者(χ2/t=4.327,2.40,2.24,5.84,3.29,13.23;均P<0.05)。结论引起脑卒中患者PSD的风险因子包括既往脑卒中病史、BMI、SSRS、TAS-20、HARS、NIHSS六项,对以上风险因子的有效控制有望降低脑卒中患者PSD的发生率。

• 单位
  上海长征医院; 中国人民解放军第二军医大学; 嘉兴学院附属第二医院; 神经内科