客观的
颅内肿瘤切除术(ITR)后围手术期和/或术后脑血管意外(PCVAs)是严重的并发症，对生活质量和生存造成破坏性影响。在这里，作者回顾性分析了一项前瞻性的多中心手术登记，以设计ITR后PCVA的风险模型，以支持神经外科个体化药物的努力，对患者进行风险分层，并潜在地减轻不良后果。
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在国家外科质量改进计划数据库中查询ITR病例(2015-2019,n = 30,951)。对有和没有PCVAs的患者进行基线人口统计学、术前临床特征和结局的比较。虚弱(手术的生理储备)通过修订的风险分析指数(RAI-rev)来衡量。进行Logistic回归分析以确定术前协变量与PCVA发生之间的独立关联。根据logit效应大小生成ITR-PCVA风险模型，并通过受试者工作特征曲线下面积(AUROC)分析进行评估。
结果
PCVA发生率为1.7% (n = 532)。PCVAs患者平均年龄较大，体弱多病，非选择性手术、院间转院、糖尿病、高血压、意外体重减轻和BUN升高的发生率增加。PCVA与术后再插管、感染、血栓栓塞事件、住院时间延长、再入院、再手术、非家庭出院目的地和30天死亡率较高相关(均p < 0.001)。在多变量分析中，PCVAs的预测因子包括RAI“虚弱”类别(OR 1.7, 95% CI 1.2-2.4;p = 0.006)，黑人(vs白人)种族(OR 1.5, 95% CI 1.1-2.1;p = 0.009)，非择期手术(OR 1.4, 95% CI 1.1-1.7;p = 0.003)，糖尿病(OR 1.5, 95% CI 1.1-1.9;p = 0.002)，高血压(OR 1.4, 95% CI 1.1-1.7;p = 0.006)，术前血尿素氮升高(OR 1.4, 95% CI 1.1-1.8;P = 0.014)。 The ITR-PCVA predictive model was proposed from the resultant multivariable analysis and performed with a modest C-statistic in AUROC analysis of 0.64 (95% CI 0.61–0.66). Multicollinearity diagnostics did not detect any correlation between RAI-rev parameters and other covariates (variance inflation factor = 1).
结论
本研究提出了一种新的ITR患者PCVA术前风险模型。生理储备差(以虚弱度衡量)、多种合并症、术前实验室值异常以及在高视力下入院的患者风险最高。ITR-PCVA风险模型可以支持以患者为中心的咨询，努力尊重护理目标和最大限度地提高生活质量。未来的前瞻性研究需要验证ITR-PCVA风险模型，并评估其作为床边临床工具的效用。
