摘要

目的 构建轻度急性缺血性脑卒中（AIS）患者早期发生卒中后认知障碍（PSCI）的风险预测列线图模型，同时开发动态列线图。方法 回顾性选取2020年3月—2023年6月安徽医科大学附属六安医院收治的轻度AIS患者137例，收集患者临床资料，依据患者是否发生PSCI将其分为PSCI组和非PSCI组。采用多因素Logistic回归分析、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归分析和支持向量机（SVM）分析探讨轻度AIS患者早期发生PSCI的影响因素并构建相应模型；采用ROC曲线分析三种模型预测轻度AIS患者早期发生PSCI的价值；然后基于最佳模型的影响因素，采用regplot包建立轻度AIS患者早期发生PSCI的风险预测列线图模型；采用Bootstrap法进行1 000次重复抽样，计算一致性指数；采用rms和survival包进行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验以评价该列线图模型的拟合程度；绘制决策曲线分析该列线图模型的临床获益；采用Simple模型预测1 000例轻度AIS患者早期发生PSCI的风险，绘制临床影响曲线；采用DynNom包将列线图模型发布至网络以开发动态列线图。结果 随访过程中失访3例，共纳入134例轻度AIS患者，发生PSCI 71例（53.0%）。PSCI组与非PSCI组年龄、受教育程度、有饮酒史者占比、有糖尿病史者占比、有心房颤动史者占比、肌酐（Cr）、血尿素氮（BUN）、尿酸（UA）、HDL-C、血红蛋白（Hb）、空腹血糖（FPG）比较，差异有统计学意义（P<0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示，年龄、受教育程度、糖尿病史、Hb、FPG是轻度AIS患者早期发生PSCI的独立影响因素（P<0.05）;LASSO回归分析结果显示，年龄、受教育程度、糖尿病史、UA、Hb是轻度AIS患者早期发生PSCI的独立影响因素；SVM分析结果显示，年龄、受教育程度、饮酒史、糖尿病史、UA、HDL-C、Hb、FPG是轻度AIS患者早期发生PSCI的影响因素。ROC曲线分析结果显示，Logistic回归模型、LASSO回归模型、SVM模型预测轻度AIS患者早期发生PSCI的AUC分别为0.751[95%CI(0.669～0.822)]、0.877[95%CI(0.809～0.927)]、0.860[95%CI(0.790～0.914)]。基于LASSO回归分析结果，以年龄、受教育程度、糖尿病史、UA、Hb构建轻度AIS患者早期发生PSCI的风险预测列线图模型。该列线图模型的一致性指数为0.938[95%CI(0.867～0.988)]。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示，该列线图模型拟合程度较好（P>0.05）。决策曲线分析结果显示，当阈值概率为0.087～0.937时，该列线图模型的临床净获益率>0。临床影响曲线结果显示，随着风险阈值增高，该列线图模型的预测准确率逐渐接近1。基于轻度AIS患者早期发生PSCI的列线图模型开发动态列线图（https://per-dynamic.shinyapps.io/Dyn-PSCI/）。结论 基于年龄、受教育程度、糖尿病史、UA、Hb构建的列线图模型对轻度AIS患者早期发生PSCI具有较好的准确性及一定预测价值，有助于制定更为积极的诊疗决策。

关键词