应用SOAR评分预测急性脑卒中患者住院期间的死亡风险

应用SOAR评分预测急性脑卒中患者住院期间的死亡风险

论文摘要

背景和目的:急性脑卒中的预后评分(或模型)有很多的作用。但真正实现在临床上使用前,必须认真评价此类预后评分(模型)的可靠性、真实性及在临床上的应用价值。近2年发表的SOAR评分系统用来预测急性卒中预后的方法已在国外某些研究机构中被证实有很好的预测能力,但至今还未在临床上广泛推广和应用。采用两所三级甲等医院神经内科的急性脑卒中患者的临床数据,对SOAR评分系统在临床中的可靠性、可行性进行一些列研究,目的在于了解该评分系统在的实际应用价值。研究方法:对2013年10月-2015年2月在大连市友谊医院、大连市第三人民医院神经内科住院的脑梗死、脑出血住院患者进行前瞻性登记。对登记的215例患者进行前瞻性收集,并记录SOAR评分所包含的4个变量,包括卒中类型(Stroke type)、牛津郡社区卒中分类(OCSP)、年龄(Age)和卒中前残疾水平评分(mRS)预测急性卒中患者发病后第7天及出院时的死亡风险,应用样本数据分别以卒中后第7天、出院时的功能残障评分(mRS评分≥3)和死亡定义为不良结局事件;通过logistic回归模型判断SOAR评分对卒中后预后风险的预测价值;利用秩相关判断该模型总分值与不良预后相关程度。研究结果:卒中后第7天和出院时的出现不良结局(mRs≥3分)的患者分别为47例(21.8%)和56例(26.4%),死亡23例(10.6%)。根据logistic模型可以验证:SOAR评分能够预测急性脑卒中患者发病7天及发病及出院时的死亡风险;根据秩和分析相关系数,可以肯定SOAR量表各变量相加总分数与卒中后第7天、出院时的不良结局(死亡风险)高度相关,其相关系数分别为0.670、0.676。

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 前言
  • 对象和方法
  • 一、研究对象
  • 二、病例选择
  • 三、研究方法
  • 四、统计学处理
  • 结果
  • 讨论
  • 结论
  • 参考文献
  • 附录
  • 综述
  • 参考文献
  • 攻读期间发表文章情况
  • 致谢
  • 相关论文文献

    • [1].改良SOAR评分预测急性缺血性脑卒中短期不良预后的应用价值[J]. 中西医结合心脑血管病杂志 2019(16)
    • [2].应用SOAR评分预测急性缺血性卒中患者短期不良预后风险[J]. 神经损伤与功能重建 2014(02)
    • [3].基于SOAR模型的武器目标分配系统设计与研究[J]. 航空科学技术 2020(05)
    • [4].人工智能工具SOAR认知模型构建[J]. 产业与科技论坛 2014(14)
    • [5].基于双层Soar框架的数字化士兵行为建模方法[J]. 装甲兵工程学院学报 2014(06)
    • [6].STIM1蛋白SOAR结构域与小分子的共结晶及X射线衍射的初步研究[J]. 南开大学学报(自然科学版) 2015(01)
    • [7].基于认知体系的自适应行为建模方法[J]. 科学技术与工程 2016(25)
    • [8].SOAR量表和ASTRAL量表评分对急性缺血性卒中患者1年不良预后的预测功能评价[J]. 神经损伤与功能重建 2019(08)
    • [9].结合SOAR与ARKit的增强现实工程模拟系统仿真[J]. 辽宁师范大学学报(自然科学版) 2018(03)
    • [10].基于认知结构SOAR的机器人路径规划[J]. 海军航空工程学院学报 2019(03)
    • [11].Soar在水面舰艇CGF防空决策行为模型构建中的应用[J]. 指挥控制与仿真 2013(02)
    • [12].基于游戏引擎的人类行为建模与仿真(英文)[J]. 系统仿真学报 2009(03)

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