허혈성 뇌졸중 종점 이벤트에 대한 위험 평가 모델

뇌졸중은 높은 발병률과 높은 재발률 및 기타 종점 사건을 특징으로 합니다. 위험 평가는 허혈성 뇌졸중의 이차 예방에 중요합니다. 현재까지 TCM과 현대 의학 지표를 결합한 위험 접근 모델을 설정하여 허혈성 뇌졸중 종점 사건의 위험을 평가하기 위한 연구는 수행되지 않았습니다.

현재 연구는 다차원 TCM 지표와 현대 의학 지표를 결합한 허혈성 뇌졸중 종점 사건의 위험 평가 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 제안된 연구는 중국 전국 7개 병원에서 실시된 등록 연구 기반 참가자 설문 조사입니다. 정보에 입각한 동의를 얻은 후, 허혈성 뇌졸중 진단을 받은 총 3000명의 연구 환자를 모집할 것입니다. 1년 후속 조치는 종점 이벤트를 추적하기 위해 병원 현장 및 전화로 수행됩니다. 다른 그룹의 종점 사건 및 기타 TCM 또는 현대 의학 기능의 유병률에 대한 비교 분석은 빈도 분석 및 카이 제곱 테스트를 사용하여 수행되며 구성 비율로 표시됩니다. 척도의 정량적 점수와 관련 증후군 또는 증상의 비교 분석은 rank-sum test를 사용하여 수행됩니다. 종말점 사건과 TCM 또는 현대 의학 요인의 상관 분석은 다변량 Cox 비례 위험 모델을 사용하여 수행됩니다.

노출 그룹의 참가자는 QLC로 치료를 받았고 노출되지 않은 그룹의 참가자는 QLC로 치료를 받지 않았습니다. 두 그룹의 모든 참가자는 제한 없이 표준 치료를 받았습니다. QLC의 개입 과정은 12주였습니다. 모든 참가자는 12주차와 24주차에 직접 후속 방문을 위해 돌아왔습니다. 주요 결과 측정에는 mRS(modified Rankin Scale), NIHSS(National Institute of Health Stroke Scale) 및 BI(Barthel Index)가 포함되었습니다. 이차 결과 측정에는 TCM 증후군(기 결핍 증후군 점수, 혈액 정체 증후군 점수), 심리 지수(자체 평가 우울증 척도, SDS, 자가 평가 불안 척도, SAS), 혈중 지질 지수, 혈액 응고 지수 및 호모시스테인이 포함되었습니다. 누락된 데이터에 대해 다중 전가가 사용되었습니다. Propensity Score Matching(PSM)은 혼란 요인(연령, 성별, 척도 점수 등)을 처리하는 데 사용되었습니다. 순위 정렬 변환 분산 분석(ART ANOVA) 및 일반화 선형 혼합 모델(GLMM)을 도입하여 반복 측정 데이터의 과학성과 정확성을 향상했습니다. 모든 통계 계산은 R 3.6.1 통계 분석 소프트웨어로 수행되었습니다.