ASPECTS、DRAGON和THRIVE评分对我国接受静脉溶栓治疗的急性缺血性卒中患者3个月不良预后的预测价值分析 Predictive Value of ASPECTS, DRAGON and THRIVE Scores for 3-month Poor Prognosis after Intravenous Thrombolysis in Patients with Acute Ischemic Stroke in China
Notice bibliographique
Résumé
【摘要】 目的 比较Alberta卒中项目早期CT评分（Alberta stroke program early CT score，ASPECTS）、DRAGON评分和血管事件患者总体健康风险评分（totaled health risks in vascular events score，THRIVE）对我国行静脉溶栓的急性缺血性卒中（acute ischemic stroke，AIS）患者3个月不良预后的预测价值。 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入院行静脉溶栓的AIS患者214例的临床资料，并对患者使用ASPECTS、DRAGON和THRIVE量表进行评分。以卒中后3个月临床预后为观察终点，不良预后定义为mRS评分≥3分。应用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线分析各评分对3个月不良预后的预测价值，ROC曲线下面积采用C值表示，通过C值比较3个评分的预测价值；应用Hosmer-Lemeshow（H-L）拟合优度[χ2（P）]检验评价各模型与实 际结果的拟合度；应用Spearman相关分析评估实际与预期结局事件的关联程度。 结果 最终纳入207例患者，有58例（28%）预后不良。ROC曲线分析，ASPECTS、DRAGON和THRIVE评分对应C值在总体患者分别为0.825、0.800、0.765，在前循环分别为0.850、0.817、0.797，在男性组分别为0.764、0.736、0.697，在女性组分别为0.909、0.878、0.861（均P﹤0.05）。对ASPECTS、DRAGON和THRIVE评分进行H-L拟合优度检验，各评分对应χ2（P）值在总体患者分别为4.865、6.758、7.836，在前循环分别为3.932、6.060、4.328，在男性组分别为7.021、6.631、4.647，在女性组分别为2.493、2.972、10.788（均P＞0.05）。对ASPECTS、DRAGON和THRIVE评分进行Spearman相关分析，各评分对应r值在总体患者分别为-0.532、0.473、0.418，在前循环分别为-0.572、0.501、0.471，在男性组分别为-0.427、0.359、0.300，在女性组分别为-0.688、0.626、0.601（均P﹤0.05）。 结论 ASPECTS、DRAGON和THRIVE评分模型都能预测静脉溶栓治疗的AIS患者3个月不良预后风险，其中ASPECTS评分预测诊断价值最高。 【Abstract】 Objective To investigate the predictive value of ASPECTS, DRAGON and THRIVE scores on the adverse prognosis at 3 months after intravenous thrombolysis in patients with acute ischemic stroke (AIS). Methods Clinical data of consecutive 214 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. All the patients were scored with ASPECTS, DRAGON and THRIVE scales. The primary endpoint was the prognosis at 3 months after symptoms onset, and the poor prognosis was defined as mRS ≥3. The predictive value of the three scales were compared by the area under the receive operating characteristic (ROC) curve (C value). The goodness of fit of the three scales were judged by Hosmer-Lemeshow (H-L) goodness-of-fit test. The correlation between actual and predictive outcome was evaluated by Spearman correlation analysis. Results 207 patients were enrolled in the final analysis, of which 58 (28%) patients had poor prognosis. The C value of ASPECTS, DRAGON and THRIVE scales in all patients were 0.825, 0.800 and 0.765, respectively; in anterior circulation were 0.850, 0.817 and 0.797, respectively; in man patients were 0.764, 0.736 and 0.697, respectively; in female patients were 0.909, 0.878 and 0.861 (all P<0.05). The χ2 value of H-L goodness-of-fit test of the three scales in all patients were 4.865, 6.758 and 7.836, respectively; in anterior circulation were 3.932, 6.060 and 4.328, respectively; in man patients were 7.021, 6.631 and 4.647, respectively; in female patients were 2.493, 2.972 and 10.788, respectively (all P>0.05). Spearman correlation coefficient (r) of the three scales in all patients were -0.532, 0.473 and 0.418, respectively; in anterior circulation were -0.572, 0.501 and 0.471, respectively; in man patients were -0.427, 0.359 and 0.300, respectively; in female patients were -0.688, 0.626 and 0.601, respectively (all P<0.05). Conclusions ASPECTS, DRAGON and THRIVE all can predict the risk of 3-month poor prognosis after intravenous thrombolysis in AIS patients, of which ASPECTS is superior to the other two predictive 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».