高血压性脑出血并发神经源性肺水肿的风险预测模型构建与验证

作者：齐晓鑫^*; 杜虎

来源：齐齐哈尔医学院学报, 2023, 44(20): 1916-1921.

• 高血压性脑出血
• 神经源性肺水肿
• 风险预测模型
• 列线图

目的 探讨高血压性脑出血并发神经源性肺水肿的危险因素，并以此构建风险预测模型。方法 回顾性分析2019年2月—2022年10月本院收治的412例高血压性脑出血患者的临床资料，将研究对象按照7︰3比例分为模型组(n=288)和验证组(n=124)。运用单因素及多因素Logistic回归分析筛选出并发神经源性肺水肿的危险因素构建风险预测模型，并由验证组评估该风险预测模型的可行性。结果 模型组Logistic回归分析结果显示，丘脑出血、脑出血量大、心率高是高血压性脑出血并发神经源性肺水肿的危险因素(P<0.05),格拉斯哥昏迷指数(GCS)评分高、氧合指数(PaO2/FiO2)高是高血压性脑出血并发神经源性肺水肿的保护因素(P<0.05)。基于以上5项风险因素建立高血压性脑出血并发神经源性肺水肿的风险预测模型，并对该模型进行内外部验证，校准曲线显示列线图模型的校准曲线和理想曲线的一致性良好，且该模型的C-index为0.826(95%CI=0.777～0.868);受试者工作特征(ROC)曲线显示，模型组和验证组患者神经源性肺水肿发生风险的曲线下面积(AUC)分别为0.817、0.802;决策曲线(DCA)显示，高血压性脑出血患者根据该模型预测神经源性肺水肿发生风险的净收益较高。结论 基于脑出血部位、脑出血量、GCS评分、心率及PaO2/FiO2构建的高血压性脑出血并发神经源性肺水肿的风险预测模型的预测效能及适用性较好，可用于筛查此类人群中神经源性肺水肿的发生风险。