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卒中后认知障碍风险预测模型的建立与评估2025

目的

探究急性缺血性卒中患者发生卒中后认知障碍(PSCI)的危险因素，建立

风险列线图预测模型，帮助临床医生提前对易发生PSCI的人群进行预测

和干预，完善早期疾病的识别、干预及预防，从而为PSCI的诊疗提供新

思路。

方法

纳入2021年1月至2023年6月千吉林大学白求恩第一临床医院神经内

科住院的急性缺血性卒中患者330例。收集其一般临床资料、实验室检查、

影像学检查、神经心理学评估资料。对入组患者均在急性缺血性卒中发病

7d内进行神经心理学量表评估并完成相关检查，以此作为基线值。千发

病后6个月对患者进行神经心理学量表随访，根据6个月后蒙特利尔认知

评估量表(MoCA)评估结果将随访患者分为PSCI组(143例）和卒中

147例）（6个月后随访脱组40例，最终

后非认知障碍(PSNCI)组(

共纳入研究人数为290例）。首先利用统计学方法对PSCI组与PSNCI

组进行一般临床资料的比较；接着使用最小绝对值收敛和选择算子算法

(LASSO)回归方法选取更有影响力的预测指标，将其纳入多因素

Logistic回归分析，建立风险列线图预测模型。利用bootstrap方法重复

1000次抽样，进行内部验证；绘制受试者工作特征曲线，利用曲线下面

积(AUC)分析预测模型的区分度；使用校准曲线评估模型的准确度；绘

制决策曲线分析(DCA)图评估模型的临床实用性。

结果

LASSO回归筛选出年龄、受教育水平、关键部位脑梗死、低密度脂蛋白

胆固醇、脑白质高信号、脑萎缩作为风险列线图预测模型的预测指标，多

因素Logistic回归分析结果显示这些预测指标是急性缺血性卒中患者易

发生PSCI的独立危险因素；对建立的风险预测模型进行验证，结果显示，

本风险预测模型AUC=0.890,内部验证风险预测模型AUC=0.940,提

示模型具有良好区分度；在校准曲线中模型与实际预测效果具有良好的拟

合度，说明该模型具有良好的准确度；DCA结果显示，该模型可较好地

应用千临床。

结论由年龄、受教育水平、关键部位脑梗死、低密度脂蛋白胆固醇、脑白

质高信号、脑萎缩组成的风险列线图预测模型具有良好的区分度、准确度

和临床实用性，可用千临床实际操作，有助千临床医生筛查易发生PSCI

的患者，及时对患者进行干预，以达到更好的临床效果。

一一

卒中是全球范围内发病率、致残率和致死率高的疾病之，也是我国第

大疾病死亡原因。随着社会的发展，人口老龄化趋势加重，卒中给家庭、

社会和经济发展均造成了沉重的打击。在我国，每年新发的卒中病例超过

200万例，有1/2的急性卒中患者病后会出现认知下降[1,2,3]。卒

中后认知障碍(post-strokecognitiveimpairment,PSCI)作为缺血

性卒中常见的并发症之一，严重影响人们的生活水平及日常工作，给个人

和家庭造成了严重的经济压力和心理负担［4]。急性卒中发生时，相比

早期潜在的认知下降，人们通常更加关注肢体功能障碍、失语、视觉缺损

等症状，从而错过认知障碍最佳的治疗时间，