目的:基于Lasso回归构建癫痫患者认知功能障碍预测模型,并分析该模型的预测效能。方法:采用横断面研究,纳入美国国家健康与营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES)数据库的癫痫患者,依据数字符号替换测试(d...目的:基于Lasso回归构建癫痫患者认知功能障碍预测模型,并分析该模型的预测效能。方法:采用横断面研究,纳入美国国家健康与营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES)数据库的癫痫患者,依据数字符号替换测试(digit symbol substitution test,DSST)总分将参与者分为认知功能障碍组(DSST<34分)和认知功能正常组(DSST≥34分)。收集人口学资料、社会经济学特征、体力活动情况、疾病资料以及25-羟基维生素D[25-hydroxyvitamin D,25(OH)D]、神经丝轻链蛋白(neurofilament light chain,NfL)等实验室检测指标,应用Lasso回归筛选非0系数变量,构建多因素Logistic回归模型分析癫痫患者认知功能障碍的影响因素并构建列线图预测模型,应用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、Bootstrap校准曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价列线图模型对癫痫患者认知功能障碍的预测能力。结果:共纳入282例研究对象,癫痫患者认知功能障碍发生率为32.62%。经Lasso降维处理和Logistic回归共筛选得到血尿酸、NfL、血清25(OH)D和教育程度等癫痫患者认知功能障碍的影响因素。基于上述影响因素构建列线图预测模型,ROC曲线显示模型的曲线下面积为0.833(95%CI:0.780~0.886),特异度为0.804,灵敏度为0.781。Bootstrap校准曲线显示实测概率与列线图预测概率之间具有较高的一致性;Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果也表明列线图模型的拟合程度较好(χ^(2)=7.781,P=0.455)。结论:癫痫患者认知功能障碍的发生受到血尿酸、NfL、血清25(OH)D和教育程度等因素的影响,基于Lasso回归构建的癫痫患者认知功能障碍预测模型显示出良好的预测效能,为临床评估和干预提供了重要依据,有助于提高癫痫患者的预后管理效果。展开更多
目的:创伤后癫痫(post-traumatic epilepsy,PTE)是创伤性脑损伤(traumatic brain injury,TBI)的常见并发症,严重影响患者预后,早期预测PTE风险对临床管理至关重要,相比成人,儿童PTE相关研究较少,且缺乏临床公认的高预测效能模型。本研...目的:创伤后癫痫(post-traumatic epilepsy,PTE)是创伤性脑损伤(traumatic brain injury,TBI)的常见并发症,严重影响患者预后,早期预测PTE风险对临床管理至关重要,相比成人,儿童PTE相关研究较少,且缺乏临床公认的高预测效能模型。本研究旨在构建并验证适用于儿童TBI患者的PTE风险预测列线图模型。方法:系统检索中国知网、万方、中国生物医学文献数据库、维普、Pubmed、Embase和Web of Science数据库中关于儿童PTE危险因素的研究,检索时限为建库至2024年10月。采用Stata 15.0软件进行Meta分析,根据Meta分析结果提取合并效应量具有显著性的风险因素。回顾性收集2019年1月—2023年12月南京医科大学附属儿童医院外科重症监护病房(surgical intensive care unit,SICU)收治的262例TBI患儿,按7∶3比例随机划分为训练队列和内部验证队列,基于Meta分析筛选的危险因素,利用R软件构建多因素Logistic回归模型并绘制列线图。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)评价模型区分度,Hosmer-Lemeshow检验评估校准度,运用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估临床实用性。结果:共纳入13项研究,涉及1371819例TBI患儿。Meta分析显示,中国TBI儿童中PTE的发病率为19%(95%CI:17%~20%)。结合Meta分析筛选结果和临床经验,最终纳入8个危险因素构建模型:格拉斯哥昏迷量表(Glasgow coma scale,GCS)评分、开放性脑损伤、早期痫性发作、意识丧失以及异常颅脑影像学表现(颅内血肿、脑挫伤、硬膜下出血、蛛网膜下腔出血),预测模型在训练队列和内部验证队列的AUC分别为0.801(95%CI:0.735~0.867,P<0.05)和0.831(95%CI:0.728~0.934,P<0.05)。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验示模型拟合良好(训练队列:P=0.079;验证队列:P=0.082)。DCA显示该模型具有较高临床净获益。结论:本研究基于Meta分析构建的儿童PTE风险预测模型具有良好的区分度、校准度和临床实用性,可作为TBI儿童发生PTE风险评估的有效工具。展开更多
文摘目的:基于Lasso回归构建癫痫患者认知功能障碍预测模型,并分析该模型的预测效能。方法:采用横断面研究,纳入美国国家健康与营养调查(National Health and Nutrition Examination Survey,NHANES)数据库的癫痫患者,依据数字符号替换测试(digit symbol substitution test,DSST)总分将参与者分为认知功能障碍组(DSST<34分)和认知功能正常组(DSST≥34分)。收集人口学资料、社会经济学特征、体力活动情况、疾病资料以及25-羟基维生素D[25-hydroxyvitamin D,25(OH)D]、神经丝轻链蛋白(neurofilament light chain,NfL)等实验室检测指标,应用Lasso回归筛选非0系数变量,构建多因素Logistic回归模型分析癫痫患者认知功能障碍的影响因素并构建列线图预测模型,应用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、Bootstrap校准曲线和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价列线图模型对癫痫患者认知功能障碍的预测能力。结果:共纳入282例研究对象,癫痫患者认知功能障碍发生率为32.62%。经Lasso降维处理和Logistic回归共筛选得到血尿酸、NfL、血清25(OH)D和教育程度等癫痫患者认知功能障碍的影响因素。基于上述影响因素构建列线图预测模型,ROC曲线显示模型的曲线下面积为0.833(95%CI:0.780~0.886),特异度为0.804,灵敏度为0.781。Bootstrap校准曲线显示实测概率与列线图预测概率之间具有较高的一致性;Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果也表明列线图模型的拟合程度较好(χ^(2)=7.781,P=0.455)。结论:癫痫患者认知功能障碍的发生受到血尿酸、NfL、血清25(OH)D和教育程度等因素的影响,基于Lasso回归构建的癫痫患者认知功能障碍预测模型显示出良好的预测效能,为临床评估和干预提供了重要依据,有助于提高癫痫患者的预后管理效果。
文摘目的:创伤后癫痫(post-traumatic epilepsy,PTE)是创伤性脑损伤(traumatic brain injury,TBI)的常见并发症,严重影响患者预后,早期预测PTE风险对临床管理至关重要,相比成人,儿童PTE相关研究较少,且缺乏临床公认的高预测效能模型。本研究旨在构建并验证适用于儿童TBI患者的PTE风险预测列线图模型。方法:系统检索中国知网、万方、中国生物医学文献数据库、维普、Pubmed、Embase和Web of Science数据库中关于儿童PTE危险因素的研究,检索时限为建库至2024年10月。采用Stata 15.0软件进行Meta分析,根据Meta分析结果提取合并效应量具有显著性的风险因素。回顾性收集2019年1月—2023年12月南京医科大学附属儿童医院外科重症监护病房(surgical intensive care unit,SICU)收治的262例TBI患儿,按7∶3比例随机划分为训练队列和内部验证队列,基于Meta分析筛选的危险因素,利用R软件构建多因素Logistic回归模型并绘制列线图。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)评价模型区分度,Hosmer-Lemeshow检验评估校准度,运用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估临床实用性。结果:共纳入13项研究,涉及1371819例TBI患儿。Meta分析显示,中国TBI儿童中PTE的发病率为19%(95%CI:17%~20%)。结合Meta分析筛选结果和临床经验,最终纳入8个危险因素构建模型:格拉斯哥昏迷量表(Glasgow coma scale,GCS)评分、开放性脑损伤、早期痫性发作、意识丧失以及异常颅脑影像学表现(颅内血肿、脑挫伤、硬膜下出血、蛛网膜下腔出血),预测模型在训练队列和内部验证队列的AUC分别为0.801(95%CI:0.735~0.867,P<0.05)和0.831(95%CI:0.728~0.934,P<0.05)。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验示模型拟合良好(训练队列:P=0.079;验证队列:P=0.082)。DCA显示该模型具有较高临床净获益。结论:本研究基于Meta分析构建的儿童PTE风险预测模型具有良好的区分度、校准度和临床实用性,可作为TBI儿童发生PTE风险评估的有效工具。
