Modèle de prédiction pronostique chez les patients atteints de la maladie de Moyamoya subissant une chirurgie de revascularisation

La maladie de Moyamoya (MMD) est une maladie cérébrovasculaire chronique rare caractérisée par une occlusion progressive de l'artère carotide interne ou de ses principales branches, avec un flux sanguin compensé par la formation d'un réseau vasculaire anormal (enfumé). Selon la dernière enquête épidémiologique nationale de 2022, le nombre cumulé de nouveaux cas dans la population était de 47.443 en deux ans, avec un taux d'incidence annuel augmentant d'année en année. Les premiers symptômes sont principalement un infarctus cérébral, un accident ischémique transitoire, une hémorragie intracrânienne et des crises d'épilepsie, et l'apparition de la maladie se concentre dans la tranche d'âge de 45 à 54 ans, qui est l'une des causes les plus importantes de nouveaux accidents vasculaires cérébraux dans les personnes d'âge moyen et les jeunes et impose un lourd fardeau médical à la société et à la famille. En tant que l’une des principales causes de nouveaux accidents vasculaires cérébraux chez les jeunes et les personnes d’âge moyen, elle représente un lourd fardeau médical pour la société et les familles. L'hémodialyse a été confirmée comme traitement standard pour les patients atteints de la maladie du fumeur dans des études sur de grands échantillons afin de prévenir les saignements et la récidive des hémorragies ; cependant, il n'existe pas de meilleur consensus sur la technique d'anesthésie à utiliser pour l'hémodialyse chez les patients atteints de MMD. Actuellement, le modèle de prédiction le plus parfait est le modèle de prédiction de la formation de compensation collatérale postopératoire pour l'hémodialyse directe et indirecte, qui présente l'avantage d'exploiter pleinement les variables de base préopératoires et les caractéristiques d'imagerie des patients, mais l'inclusion relativement insuffisante de la taille de l'échantillon et l'absence de variables peropératoires (signes vitaux, paramètres respiratoires, oxygénation cérébrale locale, etc.) et postopératoires (marqueurs de lésions neurologiques postopératoires, etc.) incluses dans le modèle limite les scénarios cliniques. L'absence de variables peropératoires (signes vitaux, paramètres respiratoires, saturation cérébrale locale en oxygène) et postopératoires (marqueurs de lésions neurologiques postopératoires) limitent les scénarios d'application clinique et ne peuvent pas guider la prise de décision clinique et le pronostic dans les étapes importantes de la période périopératoire. . Cette étude vise à établir une base de données de cohorte prospective pour l'hémodialyse MMD qui comprend la gestion de l'anesthésie périopératoire, les données de traitement peropératoire et les variables de traitement postopératoire ; intégrer des données pronostiques préopératoires, peropératoires, postopératoires et à court et à long terme provenant de sources multiples, et construire un modèle de prédiction pronostique périopératoire multi-étapes et multidimensionnel.