Logistic回归及ROC曲线综合评价卒中后血管性认知功能障碍的预测指标

• 作者: 何迎春 王志伟 龚娟芬
• 来源期刊: 中国现代医生
• 学科: 医学
• 关键词: Logistic回归 ROC曲线 脑卒中 血管性认知功能障碍
• 年，卷（期）: 2019,（25）
• 所属期刊栏目: 临床研究
• 页码范围: 94-98,168
• 页数: 6页
• 分类号: R749.1
• 字数: 4318字
• 语种: 中文

摘要

目的 探讨不同指标对脑卒中后血管性认知功能障碍(VCI)的预测能力.方法 采用美国国立卫生研究院脑卒中量表(NIHSS)、蒙特利尔认知评估量表(MoCA)对106例缺血性脑卒中患者评定神经系统损害程度及早期血管性认知功能障碍,用Logistic逐步回归筛选VCI发生的危险因素,建立预测模型,用ROC曲线评价不同指标对VCI的预测能力及最佳界值.结果 高糖化血红蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、血清淀粉样蛋白A、超敏C反应蛋白与缺血性脑卒中后发生VCI有关(P＜0.05).综合了高糖化血红蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、血清淀粉样蛋白A、超敏C反应蛋白的脑卒中后VCI预测模型的曲线下面积(AUC)为0.969,界值为0.57,灵敏度(真阳性率)为85.1％,特异度(真阴性率)为56.4％,阳性似然比和阴性似然比分别为1.95、0.26,阳性预测值为68.9％,阴性预测值为82.4％,一致率为74.5％.预测模型的AUC高于单一指标的AUC.结论 糖化血红蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、血清淀粉样蛋白A、超敏C反应蛋白等资料可以作为脑卒中后VCI发生的预测指标,联合糖化血红蛋白、低密度脂蛋白、尿酸、血清淀粉样蛋白、超敏C反应蛋白的回归模型有助于提高对脑卒中后VCI的预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何迎春	杭州市中医院老年病科	17	97	6.0	9.0
2	王志伟	杭州市中医院脑病科	5	9	2.0	3.0
3	龚娟芬	杭州市中医院老年病科	3	2	1.0	1.0