既定心血管疾病的患者预防心血管发病率和死亡率的几种高成本策略的可用性突出了这些患者可靠的风险分层的必要性。有几种这样的预后模型可用于冠状动脉疾病的患者。但是，对于缺血性中风的患者，可用的风险分层方案很少，并且有几个局限性。

这项研究旨在开发一种预测工具，以分层缺血性中风患者心血管结局的风险。

在缺血性中风患者中开发了精心设计的预后工具，用于分层心血管风险，这可能有助于确定最高危的患者，因此，在优先考虑二级高级策略的优先级时，为临床医生和权威机构提供了有用的信息。预防中风。

患有既定心血管疾病的背景和理由患者对复发性心血管事件和死亡率的风险很高。然而，在这个非常高的风险群体中，有些患者处于Spectrum2,3的极端边缘。

这些患者的识别至关重要，因为它可能对管理策略（例如PCSK9抑制剂等高成本策略的优先级以及对可改变的风险因素（如动脉高压和血脂异常）等可改变的危险因素的优先级排序具有影响。精致的风险分层还可以在预期收益与严重不良事件风险之间平衡之间的平衡之间的治疗决策，例如需要高出出血风险的患者需要侵略性抗血栓形成治疗，或颅内出血的患者和抗兽治疗的迹象。 。此外，它可以识别那些可能从密集的后续时间表中受益更多的患者。最后，改善的风险分层可能会对患者遵守二级预防策略的动机产生积极影响。

缺血性中风后患有更大风险风险的患者的鉴定是具有挑战性的，因为中风是一种病因学上异质综合综合症，可能是由多种病理生理疾病（如心房颤动（例如），小血管疾病，动脉粥样硬化和其他疾病引起的。

CHA2DS2VASC评分已显示可预测有或没有AF6-8的缺血性中风患者的长期中风结果。

Essen中风风险评分（ESR）来自Caprie试验中缺血性中风的患者，并被证明可以对中风复发或重大血管事件的一年风险进行分层。

但是，缺血性中风患者的两种分数的歧视性表现都适中（1年中风复发和心血管事件的C统计量约为0.55），临床应用需要进一步的细化10。

最近，在TRA2°P-TIMI50试验中，在安慰剂治疗的稳定缺血性心脏病和先前的心肌梗塞（MI）的患者中开发了一种风险分层工具。该分数是一个基于整数的方案，由9个易于评估的临床参数（年龄，糖尿病，高血压，吸烟，外周动脉疾病，先前的中风，先前的冠状动脉搭接移植，心力衰竭和肾功能障碍）组成，并显示出强烈的渐变关系随着心血管死亡，MI和缺血性中风的复合结果的速度以及其单个成分11。

中风和缺血性心脏病具有许多危险因素，并进行中风和中风研究表明，9或10个常见的心血管危险因素占MI或Stroke12-14的90％。在这种情况下，已经引入了几种风险分层模型来预测总体心血管风险（而不是其组成部分，例如心肌梗塞或中风），主要是在普通人群中。在这种情况下，可以假设，先前MI患者的TRA2°P评分的预后表现也可以扩展到缺血性中风的患者。但是，与原始出版物中先前的MI患者相比，在我们的缺血性中风患者队列中，TRA2°P评分的表现较少，C-STATISTICS分别为0.57和0.67（未发表的数据）。

显然，当前可用的方案预测缺血性中风患者的总血管风险，并不能提供可靠的预后，可以纳入管理决策。

目的和研究的含义该研究的目的是开发一种预测工具，用于在缺血性中风患者中分层重大不良心血管事件（MACE）的风险，无论其潜在的病因学或病理生理机制如何。

狼牙棒将被定义为患者随访期间非致命性中风，非致命性心肌梗塞和心血管死亡的综合。我们将评估自指数中风以来事件的时间。此外，我们还将评估多个事件，即第一个结果事件发生后发生的事件。中风将被定义为由局灶性或全球脑血管损伤引起的神经功能障碍的急性发作，包括缺血性中风，出血性中风和不确定的中风。这包括致命的和非致命的中风。如果征兆和症状能够解决<24小时，中风需要神经影像学证据的急性脑缺血（即短暂性缺血性发作，神经影像阳性）。

心肌梗塞将被定义为与急性心肌缺血一致的临床环境中心肌坏死的证据。 MI的诊断需要结合心肌坏死的证据（心脏生物标志物的变化或死亡后病理发现）以及从临床表现，心电图变化或心肌或冠状动脉动脉成像的结果中得出的信息。心血管死亡包括中风，心肌梗死，心力衰竭或心源性休克，猝死或其他因其他心血管原因导致的任何其他死亡而导致的死亡。此外，还将包括由于出血而导致的死亡。

我们将评估表现（例如其敏感性，特异性，准确性，正预测价值和负预测值）的分数符合特定临床环境的需求的不同截止值。

在缺血性中风患者中开发了精心设计的预后工具，用于分层心血管风险，这可能有助于确定最高危的患者，因此，在优先考虑二级高级策略的优先级时，为临床医生和权威机构提供了有用的信息。预防中风如PCSK9抑制剂。预后工具的普遍性将取决于数据库中包含的人群的代表性；鉴于对所有缺血性中风的患者进行分析，无论其潜在的病理生理机制如何，因此该评分的概括性预计将是广泛的。

研究设计与研究人群这将是雅典中风注册中心的回顾性分析，这是所有急性急性首次缺血性中风患者的前瞻性注册表，在中风发作后24小时内，在1993年至2010年之间入院，随后进行10次。年。预期为每个患者注册了一组扩展的参数，包括人口统计学，病史，血管危险因素，先前的治疗，入院时的中风严重程度，实验室结果，成像数据，院内治疗和出院时的药物。

出院后的1、3和6个月，在远前诊所进行了前瞻性跟踪患者，此后每年最多10年或直到死亡。对于那些无法参加门诊诊所的患者，通过与患者或代理人的电话采访或医务人员在患者的住所中进行了随访。所评估的结果是心血管和全因死亡率，心肌梗塞，中风复发和复合心血管事件，包括心肌梗塞，心绞痛，心脏病，心脏衰竭，急性心力衰竭，猝死，缺血性中风出现和主动脉症Aneurysm Rupture。死亡及其原因是通过死亡证明，患者医院记录以及全科医生或家庭医生的信息进行评估的。

雅典中风登记处已支持许多在备受瞩目的期刊上具有高质量出版物的研究项目，其中一些可以在这里找到。我们预计数据集将包括所有合格的患者，即大约3500例缺血性中风患者。数据集将锁定研究开始前一天。

访问雅典中风注册表中注册的数据将由负责方寻求。

纳入标准所有在雅典中风注册中注册的急性缺血性中风的患者将包括在分析中，无论其潜在病因学或病理生理机制如何。

颅内出血或短暂性缺血性发作的排除标准患者。主要结果是缺血性中风患者发生重大不良心血管事件风险分层的预验证预后工具，无论索引中风的潜在病因或病理生理机制如何。

研究期限和步骤描述该研究将在启动后的18个月内完成。

治疗这是一个回顾性图表审查分析，因此，不会为研究参与者提供治疗。

方法和数据分析数据集将锁定研究开始前一天。使用适当的描述性统计数据的患者参数和结果的摘要将为包括人口统计学和基线特征在内的所有研究变量提供。平均值，中值，标准偏差，IQR，最小值和最大值将用于总结连续变量。计数和百分比将用于总结分类变量。

算法的设计和开发我们将使用两种研究方法开发预后工具：a）基于回归方法的经典统计分析，b）机器学习（ML）。

分数的总体预测能力将通过绘制灵敏度与1-特异性产生的接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的区域进行测量。此外，我们将评估表现（例如其敏感性，特异性，准确性，正预测值和负预测值）的分数匹配特定临床设置的不同截止值。关联将作为危害比（HR）及其相应的95％置信区间（95％CI）表示。

关于将遵循的两种分析方法：

• 基于回归的经典统计分析，我们将进行多变量逐步回归，并通过远期选择协变量，包括人口统计学，病史，血管危险因素，先前的治疗，入院时的中风严重程度，实验室结果，成像数据，医院内治疗和出院时的药物。对于多元分析，显着性水平将设定为5％。最终模型的log-odds将用于定义所提出的分数中的系数。
• 除经典数据分析外，机器学习还将应用最先进的机器学习（ML）预测算法来开发预后系统以预测主要结果。 ML的最新进展极大地有助于加速科学领域的进步，例如脑部计算机界面，计算机视觉，自然语言处理和理解，情感分析，时间序列预测，自动驾驶，欺诈检测等。将ML纳入其中临床医学有望更好地分析和理解数据。它还拥有解锁实时临床决策支持的关键。预测不是医学的新事物，但最近提出的ML算法可以大大改善医疗保健的提供。在这项研究中，我们将尝试一系列ML方法（例如传统和卷积神经网络（深度学习），支持向量机（SVMS）]，以构建一个强大的预后系统，能够推广到新的和未知的输入。

验证

• 内部验证内部验证将使用自举和交叉验证执行。引导将通过创建数据集的副本并在这些副本上重新计算AUC来评估模型的预测能力。交叉验证将分为两个部分（60％-40％），将模型拟合到一个部分（培训数据集），并使用另一部分（验证数据集）评估其预测能力。
• 两种分析方法之间的验证使用两种不同的分析方法开发算法的方法（具有回归和机器学习的经典统计分析）将允许间接的内部验证方法。
• 外部验证开发的算法将在Lastro注册表中进行外部验证。 Lastro注册表是所有急性缺血性中风患者的持续前瞻性注册中心，该患者在希腊拉里萨（Larissa）拉里萨大学（Larissa University Hospital）塞萨利大学内科医学系中接受。该注册表于2014年启动，由乔治·恩泰斯（George Ntaios）教授（本文档中描述的研究者发起的研究的首席研究员）维护。在拉斯特罗注册表中注册的协变量与雅典冲程注册中注册的协变量非常相似，该协变量将有助于开发算法的外部验证。

此外，如果可行，我们将寻求在其他外部数据集中验证开发算法的外部。

• 中风，缺血
• 心血管危险因素
• 心血管疾病
• 心血管发病率

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纳入标准：

• 在雅典中风注册中注册的所有急性缺血性中风的患者将包括在分析中，无论其基本病因或病理生理机制如何

排除标准：

• 颅内出血或短暂性缺血性发作的患者