뇌내출혈의 예후. 1차 진료의 ICHCat 점수. (ICHCat)

저자는 2006년에서 2016년 사이에 ICH 에피소드가 있는 코호트에 대한 다중심 후향적 연구를 수행했습니다. 이 단계의 목적은 ICH 에피소드가 있는 환자의 사망률 예측 지수(ICHCat)를 설계하는 것입니다. 전자 건강 기록의 ICH 날짜 이후 모든 원인으로 사망하거나 연구가 종료될 때까지(2016년 9월 30일) 환자 결과를 추적했습니다. 포함된 모든 사람들은 카탈로니아의 공중 보건 시스템에서 관리했습니다. 레지스트리 정보는 카운티의 모든 입원 환자 치료를 담당하는 정부 운영 의료 제공자로부터 수집되었습니다.

예측 변수

예측 변수는 일차 진료에서 일반적으로 측정되고 이용 가능하며 ICH 위험과의 연관성에 대한 잠재적 증거가 있는 것으로 간주되는 경우 고려되었습니다. 포함된 후보 변수:

성별: 여성(0) 남성(1) 연령: <80세(1), ≥80세(2). 번호 CCP 기준: <4(0) ≥4(1). 찰슨 동반이환 지수. 짧은 버전. 가정 방문 중에 현재 약물에 대해 질문하고 의료 기록에서 확인했습니다. 다약제(매일 5개 이상의 약물로 정의됨): <5(0), 5-9(1) 및 ≥10(2). TTR이 60% 이상인 경구용 항응고제(아세노쿠마롤 또는 와파린)(1), TRT가 60% 미만인 경우(2) 또는 새로운 경구용 항응고제 NOAC(0). 항우울제 및/또는 진정제 또는 신경계에 영향을 미치는 기타 약물: 남성(1), 여성(2). "심방 세동" 진단이 있는 경우 CHA2DS2VASC 및 HAS-BLED 점수가 포함되었습니다.

반복적인 낙상 또는 낙상의 위험: 아니오(0), 예(1). 요법으로 조절되지 않는 고혈압(≥ 160/90 mmHg): 아니오(0), 예(1). 혈압은 지난 6개월 동안 분리된 추적 측정의 평균으로 측정되었습니다.

알코올 중독 대 의존성: 아니오(0), 예(1) 인지 장애 존재: 하위 유형이나 중증도를 지정하지 않고 인지 장애의 질병별 진단 및/또는 특정 치료 처방을 Pfeiffer에서 사용하고 측정했습니다. 테스트 [2]: [0-2 오류] = 손상되지 않은 지적 기능(1); [≥3개 오류] = 경미하거나 심각한 지적 장애(2)].

장애 유무: [Barthel ≥60 (1) <60 (2)] 또는 [Rankin <4 (1) 5(2)]의 점수를 사용하여 ADL 기능 상태의 의존성을 평가했습니다: (0) Autonomus (1) 간병인과의 잔여 (2) 간병인과의 의존 (3) 장기 체류

Socio 친숙한 위험: Gijon[18] 척도 10-14(1) ≥15(2)]의 점수

1차 결과 제한된 생존을 고려할 때, 1차 결과는 ICH 에피소드 후 5년 추적 기간 내에 발생하는 모든 원인으로 인한 사망이었습니다.

ICH 사망 위험 예측은 Cox 비례 위험 회귀 모델을 기반으로 했습니다. 모든 잠재적인 예측 변수는 다변량 로지스틱 회귀에서 고려되었으며 최상의 모델을 구성하는 변수를 선택하기 위해 역방향 선택 절차가 수행되었습니다. 이어서 다변량 콕스 회귀 분석의 예측 모델을 설계하여 사망률에서 각 병리학의 가중치를 정의합니다. HR 값에 따라 가중치를 할당하기 위해 HR 값을 가장 가까운 정수에 근사하는 다변량 모델에서 HR ≥1.2인 것만 고려했습니다.

• 1.20에서 1.49 사이의 HR은 1로 득점되었습니다.
• 1.50에서 2.49 사이의 HR(2).
• 2.50에서 3.49 사이의 HR은 3 등을 받았습니다.

각 환자(ICH)의 최종 점수는 연령 및 동반 질환별 점수의 합으로 구성되었습니다. 지수의 유효성을 확인하기 위해 다음과 같은 사망 위험 수준을 정의합니다.

• 낮은 위험: 0-1점.
• 중간 위험: 2~5점.
• 고위험: 6점 이상.

저자는 Kaplan-Meier 방법에 따라 각 위험군의 생존 확률을 추정하고 Log-Rank 테스트를 사용하여 이러한 곡선을 비교했습니다. 다른 위험 그룹에 대한 환자 할당을 적절하게 수행하기 위해 인덱스 ICH의 능력을 평가하기 위해 AUC에서 ROC 곡선을 사용할 것입니다. 위험 그룹에서 다음 그룹으로 발생하는 사망 위험의 증가를 관찰하기 위해 위험 수준으로 분류된 비례 위험 모델에 따른 위험 비율입니다. 통계 분석은 다변량 로지스틱 회귀 모델로 구성되었습니다. 모델선정은 AIC 주도의 전진단계선정방식으로 진행하였다. 내적 타당성을 확보하기 위해 모델 구축 단계에서 데이터의 20%를 버리고 ROC 곡선과 AUC를 사용하여 모델 성능을 평가하는 데만 사용했습니다.

두 번째 단계에서는 ICH 에피소드가 있는 지역의 PCC 환자 코호트에서 검증에 대한 후향적 연구가 있을 것입니다.