卒中单元成人患者死亡风险预测：基于零膨胀负二项模型的埃塞俄比亚专科医院队列研究

本研究针对埃塞俄比亚卒中患者高死亡率问题，通过回顾性队列分析Jigjiga大学综合专科医院卒中单元549例成人患者数据，采用零膨胀负二项模型（ZINB）识别关键风险因素。结果显示高血压（IRR=1.33）、高龄（≥60岁）及高BMI显著增加死亡风险，而女性（IRR=0.36）和城市居民（IRR=0.84）风险较低。该研究为资源有限地区优化卒中管理策略提供了循证依据。

　　

卒中作为全球第二大死亡原因，在低收入国家负担日益加重，埃塞俄比亚的卒中死亡率高达89.82/10万。然而，非洲地区卒中临床特征和死亡预测的研究严重不足，现有数据多集中于发达国家。这种知识缺口使得资源有限地区难以制定针对性干预措施。Jigjiga大学综合专科医院的Dagne Tesfaye Mengistie团队通过分析549例卒中患者的临床数据，首次在埃塞俄比亚应用零膨胀负二项模型（Zero-Inflated Negative Binomial, ZINB）解决死亡计数数据的过离散问题，为优化卒中管理提供了本土化证据。

研究采用多阶段系统抽样，从2017年建立的Jigjiga大学转诊医院卒中单元获取2010-2023年病例数据。通过比较泊松（Poisson）、负二项（NB）、零膨胀泊松（ZIP）和ZINB等5种回归模型，最终选择Vuong检验支持的ZINB模型（AIC=999.8）。数据收集涵盖人口统计学特征、并发症（高血压、糖尿病等）及生活方式因素（吸烟、饮酒等），采用STATA 17进行统计分析。

主要发现：

1. 人口学特征影响：女性死亡风险显著低于男性（IRR=0.36, p<0.001），60岁以上患者风险较18-39岁高59%（IRR=1.59）。城市居民死亡率降低16%（IRR=0.84）。
2. 疾病相关因素：高血压使风险增加33%（IRR=1.33），糖尿病增加38%（IRR=1.38），而高胆固醇患者风险升高32%（IRR=1.32）。
3. 生活方式作用：吸烟者死亡风险增加9%（IRR=1.09），戒酒者风险降低49%（IRR=0.51）。BMI超重组风险较正常组高72%（IRR=1.72）。
4. 模型优势：ZINB成功处理了85.97%零死亡计数的过离散问题，其α=-1.73表明数据存在显著额外变异。

结论与意义：
该研究首次证实ZINB模型在非洲卒中死亡预测中的适用性，揭示社会经济因素（低收入、低教育水平）与生物医学因素（高血压、高BMI）的协同作用。特别值得注意的是，与传统认知不同，出血性卒中患者死亡率反而较缺血性卒中低27%（IRR=0.73），这可能与当地医疗资源分配相关。研究者建议将女性保护性因素（如雌激素效应）和城市医疗优势转化为公共卫生策略，同时针对农民（占样本20%）等高风险职业开展卒中筛查。这些发现为WHO非洲区卒中防控指南的修订提供了关键数据支撑，论文发表于《Discover Medicine》杂志。