首次发作急性缺血性脑卒中院前延误动态列线图预测模型的构建与验证

本推荐语：本研究针对急性缺血性脑卒中（AIS）院前延误难题，通过多因素分析构建动态列线图预测模型，涵盖独居状态、NIHSS评分、健康素养等关键指标。模型验证显示优异区分度（AUC 0.847）与临床适用性，为早期识别高危患者、优化救治流程提供量化工具，对提升卒中溶栓治疗率具有重要临床意义。

　　

Highlight

研究对象与样本量

选取2023年9月至12月锦州市三家综合医院收治的328例首发AIS患者作为训练集，2024年1月至3月同机构140例患者作为验证集。纳入标准包括：符合卒中诊断标准并经颅脑CT或MRI确诊的首发急性缺血性脑卒中、年龄≥18岁、意识清醒且沟通无障碍、自愿参与研究。排除标准包含：合并严重器官功能障碍、精神疾病史、妊娠或哺乳期妇女以及临床资料不全者。

调查对象基本资料对比

本研究共纳入468例首发AIS患者。训练组院前延误检出率为64.53%，验证组为60.00%，两组延误率及基线资料无统计学差异，表明数据同质性良好。

训练集单因素分析结果

单因素分析显示，年龄、教育水平、居住方式、体检频率、NIHSS评分、疾病感知、就医决策障碍及卒中健康素养等因素与院前延误显著相关（P<0.05）。

首发AIS患者院前延误率较高

本研究显示首发AIS患者院前延误率达64.6%。国际对比显示瑞士4.5小时延误率为42.0%，德国为35.5%，泰国3小时延误率达70.0%。高龄患者因行动力下降、认知功能减退及共病因素，可能更易出现症状识别与求助延迟。独居患者缺乏即时协助，易错过溶栓时间窗（3-4.5小时）。健康素养不足群体对卒中警示症状敏感度低，常误判为暂时性不适。NIHSS高分患者因神经功能缺损严重，自主求助能力受限。疾病感知偏差与就医决策障碍则通过心理机制延长决策链，进一步加剧延误风险。

结论

本研究通过筛选首发AIS患者院前延误的独立影响因素，构建基于R-shiny的动态列线图模型。该模型具备良好区分度与校准度，能有效辅助医务人员早期筛查高危人群，针对性优化医疗行为，降低延误风险。