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来自西班牙塔拉戈纳琼二十三世大学医院的Alan Flores开发一个能够预测再通失败的预处理算法（RFCD），结果于2024年7月发表在《Stroke: Vascular and Interventional Neurology》上。
——摘自文章章节
【REF: Alan Flores, et al. Stroke Vasc Interv Neurol. 2024;0:e001371. doi: 10.1161/SVIN.124.001371】
对于符合血管内治疗条件的卒中患者，预先识别那些使用常规装置（如支架取栓器或直接抽吸）成功再通的机会较低的患者，可能有助于提前制定补救策略。来自西班牙塔拉戈纳琼二十三世大学医院的Alan Flores开发一个能够预测再通失败的预处理算法（RFCD），结果于2024年7月发表在《Stroke: Vascular and Interventional Neurology》上。
收集2019年至2022年在10个中心接受血管内治疗的连续卒中患者的数据，这些数据来自加泰罗尼亚卒中登记处（Codi Ictus Catalunya Registry，CICAT）。RFCD定义为最终TICI≤2a，或使用补救治疗（如球囊扩张±支架植入）。对与RFCD相关的变量进行单变量和多变量分析。利用预处理变量开发了梯度提升决策树机器学习模型来预测RFCD（图1）。24小时内的临床改善定义为国家卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分较基线下降≥4分或24小时评分为0-1。
图1. 模型在急性卒中期内的血管内治疗术中的预期使用。EVT指的是血管内治疗；ML指的是机器学习；RF指的是再通失败。
研究人群：
结果与预测模型：
与使用常规装置成功再通的患者相比，RFCD患者表现出以下差异：他们较年轻（69.9岁 vs 72.3岁；P=0.034）；基线NIHSS评分较低（中位数13 vs 16；P=0.048）；房颤发生率较低（11.3% vs 24.5%；P=0.001）；接受静脉溶栓治疗的频率较低（31.2% vs 41.7%；P=0.018）；以及大脑中动脉-M2闭塞发生率较低（16.1% vs 23.9%；P=0.011）。相比之下，RFCD患者的高脂血症（48.2% vs 41.3%；P=0.035）、糖尿病（28.3% vs 20%；P=0.01）和基底动脉闭塞（9.3% vs 4.6%；P=0.001）发生率较高。基线特征和预处理变量根据RFCD结果的详细信息见表1。
表1. RFCD患者的基线特征、住院变量，以及使用常规装置成功再通的患者。
在逻辑回归中，经过年龄、基线NIHSS评分、房颤、高脂血症、糖尿病、溶栓治疗和闭塞部位位置的调整后，房颤缺失（OR：2.730，95%CI：1.541–4.836；P=0.007）和非溶栓治疗（OR：1.826，95%CI：1.230–2.711；P=0.003）成为RFCD的独立预测因子。
基于年龄、性别、高血压、房颤、清晨卒中、基线NIHSS评分、阿尔伯塔卒中早期CT评分、闭塞部位和静脉溶栓的极端梯度提升模型的预测结果显示，预测RFCD的总体准确性（0.75±0.015 SD）和区分能力（曲线下面积0.72±0.024 SD）均为可接受水平，总体性能为中等水平（F1得分0.77±0.041 SD）。阳性预测值和阴性预测值分别为65%和78%。性能和结果的完整概述见表2。
表2. RFCD预测模型的表现。
变量重要性以F分数表示，显示了最重要的预处理变量为年龄、基线NIHSS评分和阿尔伯塔卒中早期CT评分。特征重要性见图2。
图2. F分数值特征重要性。
计算的是xgboost（5次特征置换的均值）。框中标出了3个最重要的变量。AF指房颤；ASPECTS指阿尔伯塔卒中早期CT评分；BA指基底动脉；HTA指高血压；IV溶栓指静脉溶栓；MCA指中脑动脉；NIHSS指国家卫生研究院卒中评分；TICA指终末内颈动脉；tPA指组织纤溶酶原激活剂。
RFCD患者亚组中的颅内A&S与非A&S比较：
表3. RFCD亚组中植入支架和非植入支架患者的基线特征、住院变量。
在接受A&S的患者中（n=67），最终完全再通（TICI 2c-3）在46例（68.6%）中实现，15例（22.3%）在24小时内呈现临床改善，4例（5.9%）出现了症状性出血转化。使用常规装置的尝试次数中位数为3（四分位范围：2–3）。在接受颅内A&S的患者中，24小时内的临床改善与使用常规装置的尝试次数较少相关（中位数尝试次数为2次 [四分位范围：1–3] vs 3次 [四分位范围：2–4] ；P=0.045，见图3）。
图3.显示颅内支架植入患者尝试次数的数据的图形条。
图A显示了植入颅内支架前尝试次数的患者百分比；图B显示了根据24小时内临床改善的颅内支架植入患者的中位尝试次数。
在本研究中，RFCD发生在14.3%的案例中。与RFCD相关的独立变量包括无房颤和未接受溶栓治疗。基于基线临床变量的预测模型可以帮助在干预前识别这些患者，并指导介入医生在进行血管内治疗时的决策。
组 稿
张颖影 副主任医师
复旦大学附属中山医院
编 译
王文佳 医师
审 校
李子付 教授
海军军医大学第一附属医院
终 审
洪波 教授
上海市第一人民医院
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