Previsione precoce di complicanze secondarie e prognosi dopo aSAH

Nel 2019, Fawaz et al. hanno riferito che l'aumento della conta dei leucociti entro 72 ore dall'aSAH era strettamente correlato allo sviluppo della complicazione della MDD dopo l'aSAH, in particolare WBC≥ 12,1 è più prezioso nel predire la MDD rispetto alla WFNS e ai metodi di trattamento. Yue et al. ha pubblicato un articolo nello stesso anno che considerava il rapporto neutrofili/linfociti (NLR) come predittore clinico di MDD dopo aSAH. Oltre ai marcatori sierici, Hideyuki et al hanno riferito in Stroke nel 2020 che il coagulo di sangue CT HU nella cisterna interpiede era un predittore accurato e affidabile di vasospasmo sintomatico al momento del ricovero CT nei pazienti con aSAH. Esaminando queste letterature, ci sono alcune limitazioni o problemi nella previsione della DCI con un singolo predittore, incluso predittore non verificato, ampia variabilità esterna, scarsa accuratezza della previsione e scarsa praticabilità clinica e operabilità. Sulla base di ciò, Liu et al. ha pubblicato un nuovo studio nel settembre 2020 che utilizzava un grafico a colonne comune per prevedere la DCI, che era l'unico documento a utilizzare un modello Nomogram per prevedere la DCI. Le variabili finali incluse nel modello includevano età, grado Hunt-Hess, posizione dell'aneurisma, pressione arteriosa all'ammissione, ecc. Rispetto a un singolo predittore, questo modello di previsione ha migliorato la sua operatività e accuratezza clinica, ma non era così conveniente e operativo come un Nomogramma dinamico. Allo stesso tempo, questo modello non è stato verificato e la sua applicabilità clinica non è forte. Al momento non ci sono studiosi applicati modello Nomogram dinamico e modello di apprendimento automatico che adatta il coagulo di sangue subaracnoideo CT Hu, marcatori sierici, come lo stato dei dati del paziente ospedaliero per prevedere il DCI. I predittori selezionati dal modello di regressione logistica sono inseriti in un modello Nomogram dinamico e il neurochirurgo utilizza questo modello per selezionare i valori corrispondenti ai risultati dell'esame del paziente per analizzare automaticamente la probabilità di MDD nel paziente. Il principio è che i coefficienti sono allocati in base alla dimensione dei coefficienti di regressione tra le variabili. I coefficienti della variabile massima del coefficiente retrospettivo standard sono 100 punti. I coefficienti corrispondenti a una probabilità di 0,5 sono punteggi critici. Il modello dinamico del Nomogramma presenta evidenti vantaggi rispetto a un singolo predittore oa un comune istogramma, ovvero può migliorare significativamente la sua operatività clinica. Allo stesso tempo, dopo la verifica interna ed esterna, la stabilità del modello è migliorata e la variabilità è ridotta, il che può migliorare significativamente l'accuratezza clinica e l'applicabilità clinica della previsione DCI.

Allo stesso tempo, confrontando il modello ottimale per prevedere le prestazioni, per guidare la prevenzione individuale delle complicanze secondarie e la valutazione della prognosi ha un importante significato clinico.