目的:通過對慢性硬膜下血腫(chronic subdural hematoma,CSDH)臨床和影像資料分析,確定與其術后復發相關的危險因素。建立一個nomogram模型用于預測CSDH鉆孔術后復發情況。方法:回顧性分析青海省人民醫院2010年1月至2017年11月收治的514例患者,并最終納入231例患者。對符合納入標準患者的臨床及神經影像學資料進行分析,采用單因素分析篩選出與CSDH術后復發相關的危險因素,進行多因素分析,找出其中顯著相關的危險因素,利用這些因素建立nomogram模型,并對其準確性進行驗證。結果:CSDH患者術后3個月內總體復發率為14.29%(33/231例),本研究發現,較大的術前血腫體積(121ml)、較大的術后殘腔體積(72ml),高密度型及混合密度型(包括板狀型、分層型、漸變型及分隔型)的血腫以及高齡(65歲)均是CSDH術后復發的顯著危險因素(P0.05)。利用這些預測因子,建立一個預測復發的nomogram模型,以50%的復發率作為分界點,對應分值252分來驗證nomogram模型,其預測CSDH復發的準確性為91.70%,敏感性和特異性分別為87.88%和84.85%。結論:我們發現術前血腫體積、術后殘腔體積、血腫分型和高齡均與CSDH術后復發有關,并以此為依據制定了一個nomogram模型。此nomogram模型對于預測CSDH的復發具有較高的準確性,需要在將來進行更多的外部驗證。
【學位單位】：青海大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：R651.15
【部分圖文】：

圖 3.2 CSDH 術后復發危險因素的森林圖3.5 nomogram 模型的建立及驗證根據多因素分析的結果，我們使用 V1、V2、血腫分型和年齡四項危險因素，作為預測因子來建立 nomogram 模型（圖 3.3）。在此模型中，V1是術后復發的最強預測因子，對應分值為 100 分，其次是血腫分型（97 分）、年齡（65 分）以及 V2（56 分），總分為 318 分，各預測因子對應分值見表 3.5。

13圖 3.3 預測 CSDH 術后復發的 nomogram 模型Nomogram 模型中各分值相應的復發率見表 3.6。根據二元邏輯回歸模型，我們以 50%的復發率作為界限，相應的分值為 252 分。在這個預測模型中，如果患者的得分大于 252 分（復發率大于 50%），則預測患者會發生術后復發，而得分小于 252 分的患者不復發。將患者數據帶回二元邏輯回歸模型，進行內部驗證，

特異性分別為 87.88%和 84.85%。表 3.6 各分值對應的復發率復發率 分值0.01 580.05 1270.20 1930.35 2260.50 2520.65 2780.80 311
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本文編號：2873292