发作患者停药难题有解了？最新预测模型出炉！

正在施打抗中风抑制剂且无中风发病的病患通常会面临一个关键问题：应该需要考量发病？发病后可以不必要抑制剂带来的痉挛，从而优化病患的孤独质量。然而，发病也似乎带来中风中风的似乎病态。为了进一步探寻该关键问题的回答，来自丹麦的教授 Kees 等人同步进行了一项原始数据分析，该原始数据分析旨在恰当中风中风和中风长期以来HRS的预报各种因素，并确立病患HRS的预报模型。该项原始数据分析结果发表在现阶段的 The Lancet Neurology 杂志中。

原始数据分析者对 Pubmed 和 Embase 原始数据库中的文献同步进行了系统回顾和 meta 原始数据分析，确立了无中风发病的病患停用抗中风抑制剂以及中风中风相关队列原始数据分析。排除手术治疗及腹泻病态中风相关的原始数据分析。基于所有病患原始数据计算生存曲线和似乎病态比，按照逆序的作法选择最强预报各种因素并再生生成病患似乎病态预报模型。

该项 meta 原始数据分析共确立了 10 项原始数据分析共 1769 例病患。中位随访时间为 5.3 年。确立了前瞻病态、回顾病态和随机对照针灸原始数据分析，以外幼儿和病患。812 例（42%）病患时有发生了中风中风。136 例病患在其随访的再一一年时有发生了中风。

中风中风的独立自主预报各种因素以外中风缓和前中风的一段时间内、停用抗中风抑制剂之前无中风发病的时间、中风发病比率、热病态惊厥病史、中风缓和前中风发病的短时间、无自限病态中风囊肿、发育所致以及发病前 EEG 痫病态持续病态放电（见图 1）。

图 1. 中风中风的预报模型

在随访再一一年时有发生中风的独立自主预报各种因素以外中风缓和前中风的一段时间内、停用抗中风抑制剂之前无中风发病的时间、发病前施打抗中风抑制剂数量、女病态、中风家族史、中风缓和前中风发病的短时间、部分病态中风发病以及发病前 EEG 痫病态持续病态放电（见图 2）。正因如此模型预报中风似乎病态的一致病态比率为 0.65，预报长期以来无中风发病的一致病态比率为 0.71。

图 2. 中风发病后 10 在短期内无中风发病的预报模型

针灸护理人员根据该原始数据分析的两个预报模型，就可以在中风病患发病之前综合评估病患各种各种因素，计算其 2 年或 5 年中风似乎病态以及 10 在短期内无发病的机率会。如中风似乎病态很高，则需要考量一直高血压；如中风似乎病态极低，且 10 在短期内长期以来无发病的机率会较大，则可以考量发病。对针灸医生的实践具有较高的指导意义。

总之，该原始数据分析备有了对幼儿和中风病患基于循证病理学的预报模型，可帮助预报病患发病后的HRS情况，以外中风中风以及长期以来无中风发病的似乎病态。但该原始数据分析的最主要局限在于无长期以来使用中风抑制剂的大鼠，且对于长期以来无中风发病无统合判别。

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校对： 杨丽立