【Cell子刊】中国医科大学张硕团队：创新开发卒中模拟物的预测模型

2024年9月28日， 中国医科大学附属盛京医院张硕团队在期刊《Heliyon》上发表了题为“Development, assessment and validation of a novel nomogram model for predicting stroke mimics in stroke center：a single-center observational study”的研究论文。这项研究首先提出了一种基于SM临床特征的列线图预测方法，可有效预测SM的发生。事实证明，在卒中中心使用列线图有利于SM的识别和评估，从而增强疑似急性卒中患者的诊断决策和策略。

https://www.cell.com/heliyon/fulltext/S2405-8440(24)14633-6

研究背景

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中风是全球死亡和残疾的主要原因之一，缺血性中风是最普遍的中风形式。治疗指南提倡在症状出现后的指定时间范围内进行静脉溶栓和血管内治疗，因为这种方法已证明在提高血管再通率、挽救缺血半暗带和减轻神经功能障碍方面有效。最初诊断为急性缺血性卒中且有急性神经系统症状的患者，实际上可能有其他模拟缺血性卒中的原因，称为卒中模拟症（SM）。如果SM患者接受不正确或不及时的治疗，即静脉溶栓，SM患者很可能会延迟病情，甚至可能导致病情进一步恶化。

SM的发病率因研究背景、医疗环境和SM纳入标准的差异而有所不同，估计在所有疑似急性卒中患者中的发病率约为5%至30%。尽管多模式神经影像学取得了进步，但SM的发病率持续存在，对临床诊断构成了重大挑战。

SM和急性缺血性卒中之间的准确区分，对于提高急性缺血性卒中的血管再通治疗的有效性至关重要。此外，它可以减少与溶栓治疗相关的潜在不良反应，例如出血。

这项研究的目的，是通过构建专门针对SM的基于视觉列线图的预测模型来解决这些问题；并将预测工具的诊断性能与4种已建立的量表进行比较，以确定对SM表现出卓越预测效能和临床意义的工具。该预测模型的有效性将使用从团队获得的前瞻性数据进行评估。

研究进展

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列线图的评估及其预测性能与其他卒中模拟量表的比较

在0.3至1.0的高风险阈值范围内，被归类为“SM高危”的病例数与“SM高危和SM实际发生”的数量一致，表明预测SM具有高度一致性。结果表明，这项研究中开发的列线图模型具有显著的临床效用，在广泛的阈值范围内观察到的SM显著的净收益比证明了这一点。

总之，这项研究肯定了列线图模型在识别SM方面值得称道的预测诊断性能，从而确立了其在临床环境中的重要实用性。

列线图模型的临床影响曲线（CIC）。

列线图模型的验证

为了评估训练集和验证集之间整体预测性能的差异，团队生成了一条ROC曲线。训练集的AUC为0.929（95%CI=0.908-0.947），而验证集的AUC为0.910（95%CI=0.872-0.940），Delong检验表明，列线图训练集和验证集之间的整体预测诊断性能，没有统计学意义差异（P>0.05）。此外，验证集的校准曲线证实了该模型对SM的熟练预测能力。列线图模型的验证，进一步增强了其可靠性和适用性。

列线图模型的决策曲线分析（DCA）。

研究结论

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SM列线图预测模型利用6个参数（收缩压、癫痫病史、孤立性头晕、孤立性感觉障碍、头痛和无言语障碍症状）构建，显示出预测SM发病率的重要能力。该模型在预测疗效方面优于其他量表，从而增强了疑似急性卒中患者的诊断决策和策略。因此，这表明该模型在预测“真实”缺血性卒中的精度也得到了提高。为了确定这种列线图模型在不同医疗环境和多中心医疗机构中的准确性和一致性，采用更大的样本量对于未来的调查是必不可少的。

参考资料：

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2.Brunser, A.M. ∙ Cavada, G. ∙ Venturelli, P.M. ...

Diffusion-weighted imaging determinants for acute ischemic stroke diagnosis in the emergency room

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