脑卒中患者静脉血栓栓塞症风险预测模型的构建及验证

作者：王荣荣; 周乾宇; 郭园丽; 王盼盼; 何雯倩; 赵明扬; 张配嘉; 胡博; 吴田田; 要子慧; 王昱; 孙长青^*

来源：中华疾病控制杂志, 2023, 27(10): 1161-1166.

DOI：10.16462/j.cnki.zhjbkz.2023.10.008

• 脑卒中
• 静脉血栓栓塞症
• 预测模型
• 随机森林
• 列线图

目的 构建并验证脑卒中患者发生静脉血栓栓塞症(venous thromboembolism, VTE)的风险预测模型，为脑卒中患者VTE的预防控制提供科学依据。方法 研究对象为河南省脑卒中队列的675例脑卒中患者，按7∶3随机划分为训练集(473例)和测试集(202例)。使用随机森林算法筛选变量、logistic回归模型分析方法构建模型，并绘制列线图。通过受试者工作特征曲线下面积(area under curve, AUC)、Hosmer-Lemeshow检验等评价模型的预测效能，使用决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)评估模型的临床使用价值；并采用五折交叉验证对模型进行内部验证。结果 最终纳入模型的预测因子为年龄、住院天数、日常生活活动能力(activity of daily living, ADL)、肌力、尿酸(uric acid, UA)、D-二聚体、纤维蛋白原(fibrinogen, Fib)和总胆固醇(total cholesterol, TC)。模型在训练集中的Hosmer-Lemeshow检验P=0.872,AUC=0.924(95%CI:0.898～0.950);测试集Hosmer-Lemeshow检验P=0.597,AUC=0.902(95%CI:0.852～0.951)。DCA曲线表明，模型在训练集和测试集中均具有较高的临床净获益。五折交叉内部验证结果显示，模型在训练集和测试集中的平均AUC分别为0.913和0.929。结论 该研究构建的脑卒中患者VTE风险预测模型能有效预测VTE的发生，可为高风险患者早期识别和预防性治疗提供参考。

• 单位
  神经内科; 郑州大学第一附属医院; 公共卫生学院; 郑州大学