简介:摘要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。
简介:摘要目的评估脑卒中后癫痫发作(post-stroke seizures,PSS)的预测因素和预后。方法回顾性收集了2018年1~12月住院的急性前循环脑梗死患者共315例,包括95例PSS患者,220例未发生PSS的患者,分别作为观察组和对照组。记录患者的性别、年龄、病灶的侧别、影像学特征、既往史以及癫痫发作的时间和类型等临床特征信息。使用Alberta卒中项目早期CT评分(Alberta stroke program early CT score,ASPECTS)评估梗死范围,使用美国国立卫生研究院卒中量表(national institutes of health stroke scale,NIHSS)和改良Rankin量表(modified Rankin scale,MRS)评估脑梗死的严重程度和预后,根据欧洲协作性急性卒中研究Ⅲ(European cooperative acute stroke study Ⅲ,ECASS Ⅲ)分类系统将脑梗死的出血转化进行分级。采用SPSS 21.0软件进行统计分析,分类变量使用卡方检验进行组间比较,连续变量使用t检验或非参数检验进行组间比较。结果观察组的ASPECTS评分[5(4,7)分]低于对照组[7(5,8)分],而房颤、出血转化、层状坏死(laminar necrosis,LN)和含铁血黄素沉积的比例(分别占31.6% 、45.3%、24.2%、26.3%)均较对照组高(分别占20.9%、28.2%、9.1%、16.4%),均差异有统计学意义(均P<0.05);在多因素分析中,ASPECTS评分(OR=0.658,95%CI=0.556~0.778,P<0.001)、出血转化(OR=2.307,95%CI=1.311~4.059,P=0.004,),以及LN(OR=2.530,95%CI=1.250~5.123,P=0.010)和含铁血黄素沉积(OR=2.308,95%CI=1.201~4.436,P=0.012)是PSS的影响因素。在本组病例中,部分性发作继发全面性发作是最常见的发作类型,占42.1%(40/95),单纯部分性发作和复杂部分性发作均占12.6%(12/95),全面性发作占32.6%(31/95)。两组的平均随访时间分别为24.1个月和24.6个月,观察组出院时和最后一次随访时MRS评分[3(2,4)分,2(1,4)分]均高于对照组[2(1,3)分,1(1,3)分],差异具有统计学意义(均P<0.05)。结论脑梗死后并发PSS可影响患者预后,并且梗死范围大、出血转化,存在LN和含铁血黄素沉积,均可作为预测PSS的高危因素。
简介:摘要不同抑郁症患者的最优治疗方案一般需通过长期、低效率的试错过程来逐步确定。为实现抑郁症的精准治疗,有必要通过特异性生物标志物来选择有效的治疗方法。深度学习是机器学习的一个分支,该技术能处理大量高维、复杂的数据,适用于自动提取和学习临床、基因组学和神经影像数据的特征。近年来,研究人员正在使用深度学习技术开发抑郁症治疗反应的预测模型,有利于指导临床医生为患者选择最佳治疗方案以及在全球范围内推进更为高效的个体化精准医疗方案。本文从人口学、临床症状数据、基因组学数据和功能磁共振成像数据三个方面,对深度学习预测抑郁症疗效方面的相关研究进行综述,并对未来的深度学习研究方向尤其是多组学数据结合深度学习的应用进行展望。
简介:摘要目的探讨多脏器超声对机械通气患者脱机结果的预测价值。方法本研究为病例对照研究,采用非随机抽样的方法选择2019年6月-2020年6月邯郸市第一医院ICU收治的机械通气患者62例。成功通过自主呼吸试验(SBT)后进行多脏器超声检查,记录肺部超声评分(LUS)、舒张早期左心房室瓣血流速度/舒张早期左心房室瓣环运动速度(E/e′)、膈肌呼吸浅快指数(DRSBI)。根据能否成功脱机,分成成功组和失败组。比较2组患者SBT后多脏器超声检测结果。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,评估多脏器超声对脱机失败的预测价值。结果成功通过SBT的49例患者中脱机成功的37例为成功组,通过SBT后脱机失败的12例为失败组。失败组的LUS、E/e′和DRSBI均高于成功组,分别为LUS(6.83±2.82)分比(3.59±2.23)分,E/e′(16.06±2.39比12.44±2.41),DRSBI(1.67±0.28)次·min-1·mm-1比(1.31±0.19)次·min-1·mm-1,差异有统计学意义(P值均<0.05);ROC曲线显示,多脏器超声联合预测脱机失败的AUC为0.95,敏感度91.0%,特异度98.0%,高于3个指标的单独预测结果。结论多脏器超声联合可有效预测脱机失败,并找到失败原因。
简介:目的Essen卒中风险评分(ESRS)对卒中复发高风险患者辨别能力差。目的为将ESRS评分改良成新的卒中风险评分(SRS)以提高ESRS评分区别能力,并在缺血性卒中患者中验证。方法SRS评分由ESRS评分增加心房颤动、高血糖、入院时血压≥140/90mmHg、颈动脉成像、C-反应蛋白(CRP)、纤维蛋白原(FIB)、同型半胱氨酸(Hcy)和低密度脂蛋白胆固醇(LDL—C)变量改良而成。C-统计值(C—statistics)代表各评分预测价值。Kaplan-Meier曲线计算各评分不同危险组患者1年卒中复发率。结果SRS评分对30d、90d、180d和1年内卒中复发均能适度预测(C—statistics分别为0.638,0.619,0.626,0.615)。虽然ESRS评分对30d和1年内卒中复发能适度预测(C—statistics分别为0.617,0.608),但对90d和180d内卒中复发预测差(C—statistics分别为0.583,0.572)。由SRS和ESRS评估为危险组的患者有类似的1年卒中复发风险(分别为17.0%,15.5%)(P〉0.05),而低危组1年复发风险相同(8.2%)。结论SRS评分对缺血性卒中后早中期卒中复发风险有适度预测能力,SRS评分对有较高脑卒中复发风险患者区别能力较ESRS评分稍高。缺皿陛卒中后风险预测仍需进一步可靠研究。
简介:心理社会因素对于颞下颌紊乱病病人的康复迟延常被认为是重要的。本研究中,94位患有慢性颞下颌紊乱病的病人在进入多学科治疗方案前,进行了IMPATH:TMJ*的研究,以确定那种因素最能预测治疗结果。治疗结果以治疗前后颅下颌指数(CMI*)和症状严重指数(SSI*)明显降低来判定。随机将一半病人(n=47)的治疗结果返回到IMPATH:TMJ指标中,分离最能反映预测治疗结果的心理社会和人口统计学的指标。再对通过这些人(标准组)鉴定的指标进行显著性分析,以检测其效率。剩余的47人(交叉验证组)进行以上指标的交差证实检验。在标准组,低自我尊重,焦虑感,精神低落及睡眠活动被证实是对治疗结果预测最有用的指标,而每一项都与抑郁有关。对以上4项指标的显著性检验表明,对治疗的反应有49%的差异,差异非常显著(p<0.0001),47例中,41例(87%)预测治疗结果正确。将以上4项指标用于预测交叉验证组的47例病人,预测效果仍然有统计学意义(p<0.01)。47例病人有37例(79%)用这些标准正确预测了治疗结果,对治疗反应的差异为28%。本研究结果表明,治疗前的心理社会信息对慢性颞下颌紊乱病治疗结果的预测是非常重要的;抑郁症状介导了慢性疼痛病人对治疗的反应。
简介:胎儿生长受限(Fetalgrowthrestriction,FGR)是产科重要的并发症之一。其发生率为2.75~15.53%,我国的发病率平均为6.39%。其围生儿死亡率为正常胎儿的4~6倍。患儿近期和远期并发症高,如胎粪吸入综合征、低氧血症、多动症、言语和阅读困难等,甚至中枢神经系统发育异常嘲。因而早发现、早治疗和早干预,对于预防严重并发症具有重要意义。随着超声学的不断发展,超声在预测FGR及为临床提供生长受限胎儿宫内情况,决定终止妊娠的时间及方法提供依据。现将近年来超声预测FGR的研究方法综述如下。