脑卒中患者静脉血栓栓塞症风险预测模型的构建及验证

摘要

目的构建并验证脑卒中患者发生静脉血栓栓塞症(venous thromboembolism,VTE)的风险预测模型,为脑卒中患者VTE的预防控制提供科学依据。方法研究对象为河南省脑卒中队列的675例脑卒中患者,按7∶3随机划分为训练集(473例)和测试集(202例)。使用随机森林算法筛选变量、logistic回归模型分析方法构建模型,并绘制列线图。通过受试者工作特征曲线下面积(area under curve,AUC)、Hosmer-Lemeshow检验等评价模型的预测效能,使用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型的临床使用价值;并采用五折交叉验证对模型进行内部验证。结果最终纳入模型的预测因子为年龄、住院天数、日常生活活动能力(activity of daily living,ADL)、肌力、尿酸(uric acid,UA)、D-二聚体、纤维蛋白原(fibrinogen,Fib)和总胆固醇(total cholesterol,TC)。模型在训练集中的Hosmer-Lemeshow检验P=0.872,AUC=0.924(95%CI:0.898~0.950);测试集Hosmer-Lemeshow检验P=0.597,AUC=0.902(95%CI:0.852~0.951)。DCA曲线表明,模型在训练集和测试集中均具有较高的临床净获益。五折交叉内部验证结果显示,模型在训练集和测试集中的平均AUC分别为0.913和0.929。结论该研究构建的脑卒中患者VTE风险预测模型能有效预测VTE的发生,可为高风险患者早期识别和预防性治疗提供参考。