脑卒中后抑郁风险预测模型的系统评价

作者：游倩; 高静^*; 陈欢; 柏丁兮; 张浩

来源：中华神经医学杂志, 2022, 21(09): 916-923.

• 脑卒中后抑郁
• 风险预测模型
• 系统评价

目的系统评价脑卒中后抑郁(PSD)风险预测模型。方法计算机检索Web of Science、The Cochrane Library、PubMed、Embase、CINAHL、知网、中国生物医学文献服务系统、万方和维普数据库中建库至2022年6月1日收录的PSD风险预测模型相关文献, 采用预测模型构建研究数据提取和质量评价清单(CHARMS)对纳入文献中的模型进行质量评价, 并对纳入模型中具有共性的预测因子的预测价值采用RevMan 5.3软件进行Meta分析。结果共纳入9篇文献, 包含11个PSD风险预测模型, 所有模型的建模时受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.726～0.854, 其中7个模型的AUC≥0.8, 预测效能较高, 但仍存在偏倚风险, 主要原因包括未报告缺失数据的处理、模型效果评价不完整以及未对模型进行内外部验证。Meta分析结果显示抑郁或其他精神疾病病史(OR=6.73, 95%CI:3.87～11.73)、艾森克人格问卷(EPO)评分(OR=1.13, 95%CI:1.03～1.23)、高血压(OR=0.47, 95%CI:0.30～0.74)、Barthel指数(OR=0.98, 95%CI:0.98～0.99)均是PSD的有效预测因子。结论 PSD风险预测模型整体预测性能良好, 但也仍存在一定的偏倚风险, 未来应对建模方法进行改进;PSD风险预测模型的建立可重点关注抑郁或其他精神疾病病史、EPQ评分、高血压、Barthel指数等预测因子。

• 单位
  成都中医药大学