探讨ASPECTS、DRAGON和SEDAN评分对我国急性缺血性卒中患者静脉溶栓后急性期内出血转化的预测价值 Predictive Value of ASPECTS, DRAGON and SEDAN Scores for Hemorrhagic Transformation after Intravenous Thrombolysis in Patients with Acute Ischemic Stroke in China
Notice bibliographique
Résumé
【摘要】 目的 探讨Alberta卒中项目早期CT评分（Alberta stroke program early CT score，ASPECTS）、DRAGON评分和SEDAN评分对我国急性缺血性卒中患者静脉溶栓后急性期内出血转化的预测价值。 方法 回顾性连续收集2012年12月-2017年12月在同济大学附属同济医院神经内科急诊收入的接受静脉溶栓治疗的急性缺血性卒中患者的临床资料，记录有关基线资料，并使用ASPECTS、DRAGON和SEDAN 3个量表进行评分。以住院期间出血转化作为观察终点。应用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线评估量表对静脉溶栓后出血转化的预测诊断价值，ROC曲线下面积采用C值表示，通过C值比较3个量表的预测价值；使用Hosmer-Lemeshow（H-L）拟合优度[χ2（P）]检验法判断各模型与实际结果的拟合度；进行Logistic回归分析探讨各评分与溶栓后出血转化的关系。 结果 共纳入199例患者，ASPECTS、DRAGON和SEDAN评分在总体患者中C值分别为0.889、0.810和0.793；前循环中C值分别为0.889、0.823和0.788；男性组中C值分别为0.893、0.788和0.818；女性组中C值分别为0.882、0.808和0.720（均P<0.05）。ASPECTS、DRAGON和SEDAN评分在总体患者中H-L拟合优度检验结果分别为8.253、2.685和7.511；在前循环中分别为9.875、4.330和6.441；在男性组中分别为8.966、1.697和3.049；在女性组中分别为4.284、6.548和7.669（仅前循环和男性组的ASPECTS评分P＜0.05，余P＞0.05）。Logistic回归分析ASPECTS、DRAGON和SEDAN评分的OR值在总体患者分别为0.588、1.839和2.229，在前循环分别为0.567、1.951和2.198，在男性组分别为0.595、1.969和2.675，在女性组分别为0.573、1.833和1.787（均P<0.05）。 结论 ASPECTS、DRAGON和SEDAN评分量表均可用于急性缺血性卒中患者静脉溶栓后出血转化风险的预测，ASPECTS评分要优于另外2种评分模型。 【Abstract】 Objective To investigate the predictive value of ASPECTS, DRAGON and SEDAN scores for hemorrhagic transformation after intravenous thrombolysis in patients with acute ischemic stroke (AIS). Methods The baseline data of consecutive AIS patients treated with intravenous thrombolysis from Department of Neurology of Tongji Hospital of Tongji University from December 2012 to December 2017 were retrospectively collected, and all patients were scored with ASPECTS, DRAGON and SEDAN scales. The primary endpoint was hemorrhagic transformation during hospitalization. The receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was used to evaluate the predictive value of the three scales, and the area under the ROC curve was expressed by C value; the goodness of fit of the three scales were judged by Hosmer-Lemeshow (H-L) goodness-offit test; and the correlation between the three scales and outcome events was evaluated by logistic regression analysis. Results A total of 199 patients were included in this study. The C value of ASPECTS, DRAGON and SEDAN scores in all patients were 0.889, 0.810 and 0.793, respectively; in anterior circulation were 0.889, 0.823 and 0.788, respectively; in male patients were 0.893, 0.788 and 0.818, respectively; in female patients were 0.882, 0.808 and 0.720, respectively (all P<0.05). The χ2 value of H-L goodness-of-fit test of the three scales in all patients were 8.253, 2.685 and 7.511, respectively; in anterior circulation were 9.875, 4.330 and 6.441, respectively; in male patients were 8.966, 1.697 and 3.049, respectively; in female patients were 4.284, 6.548 and 7.669, respectively (P<0.05 were only for ASPECTS in anterior circulation and male groups, and all the rest P>0.05). The OR in logistic regression analysis of the three scales in all patients were 0.588, 1.839 and 2.229, respectively; in anterior circulation were 0.567, 1.951, 2.198, respectively; in male patients were 0.595, 1.969 and 2.675, respectively; in female patients were 0.573, 1.833 and 1.787, respectively (all P<0.05). Conclusions ASPECTS, DRAGON and SEDAN scales all have strong predictive ability for the risk of hemorrhagic transformation after intravenous thrombolysis in AIS patients, and ASPECTS is superior to the other two prediction models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».