背景和目的
本研究旨在验证脑卒中后吞咽困难远期功能恢复的临床和影像学指标,利用机器学习建立和验证预测模型。
方法
本研究共纳入了137 行吞咽检查的急性缺血性脑卒中的患者。对有吞咽困难的患者进行随访6个月,利用方法和Cox回归分析模型评价临床和影像学指标。利用预测指标建立Bayesian网络模型来对患者进行分类,良好吞咽功能(不需要管饲或调整饮食6个月)和较差吞咽功能(需要管饲或调整饮食6个月)。
结果
共有24例患者在随访的6个月中出现持续的吞咽困难,平均为65.6天。脑卒中后吞咽困难时间会因为管饲状态、临床吞咽困难评分、性别、严重脑白质异常高信号和放射冠、基底节或内囊共存双侧病变具有显著性差别。Cox回归分析模型多元分析表明,在这些影响指标中,管饲状态(P<0.001)、CR/BG/IC共存双侧病变(P=0.001)和临床吞咽困难评分(P=0.042)是与预后具有显著性相关的指标。在tree-augmented网络分类器中,基于10个指标(性别、CR/BG/IC/内囊病变、偏侧化、脑干前外侧、CR/BG/IC双侧病变、严重白质异常高信号、临床吞咽困难评分和管饲状态)的预测效果要由于其他基准分类器。
结论
基线吞咽困难严重程度、CT/BG/IC双侧病变与6个月吞咽功能恢复具有良好的预测价值。基于临床和影像学指标所建立的Bayesian网络模型能够成功预测6个月吞咽功能恢复情况。以双侧皮层下白质病变作为预测指标可作为预测长期吞咽功能恢复的指标。
原始出处:
Lee WH 1, Lim MH 1, Seo HG.et al. Development of a Novel Prognostic Model to Predict 6-Month Swallowing Recovery After Ischemic Stroke.DOI:10.1161/STROKEAHA.119.027439