脳卒中関連肺炎の新しい予測因子：単一の中心分析

脳卒中関連肺炎（SAP）は、障害または死亡の一般的な原因です。SAPの研究は比較的成熟していますが、SAPを非常に正確に予測できる方法はまだ決定されていません。SAPのより正確な予測モデルを構築するために、新しい予測因子を発見する必要があります。急性虚血性脳卒中の2,366人の患者を継続的に収集し、それらをSAPグループと非SAPグループに分割しました。データは入場時に記録されました。データの単変量解析と多変量回帰分析により、新しい予測因子とSAPの予測モデルが決定されました。レシーバー動作特性（ROC）曲線と、曲線下の対応する領域（AUC）を使用して、予測精度を測定しました。2,366人の患者のうち、459人がSAPと診断されました。国際正規化比（INR）（オッズ比= 37.981; 95％信頼区間、7.487-192.665; P <0.001）、年齢と嚥下障害はSAPの独立した危険因子でした。ただし、入院から48時間以内の歩行能力（WA）（オッズ比= 0.395; 95％信頼区間、0.287-0.543; P <0.001）はSAPの保護因子でした。異なる予測因子と予測モデルはすべてSAPを予測できます（P <0.001）。年齢、ホモシステイン、INR、慢性閉塞性肺疾患（COPD）、嚥下障害、およびWAを含むモデルの予測力（AUC：0.851）は、年齢（AUC：0.738）およびINR（AUC：0.685よりも大きかった））。最後に、急性虚血性脳卒中の患者のSAPを予測することができることがわかりました。さらに、SAPのシンプルで実用的な予測モデルを設計しました。これは、比較的優れた精度を示しました。これらの発見は、SAPのリスクの高い患者を特定し、予防的抗生物質をタイムリーに使用するための参照を提供するのに役立つ可能性があります。

Stroke-associated pneumonia (SAP) is a common cause of disability or death. Although the researches on SAP have been relatively mature, the method that can predict SAP with great accuracy has not yet been determined. It is necessary to discover new predictors to construct a more accurate predictive model for SAP. We continuously collected 2,366 patients with acute ischemic stroke, and then divided them into the SAP group and non-SAP group. Data were recorded at admission. Through univariate analyses and multivariate regression analyses of the data, the new predictive factors and the predictive model of SAP were determined. The receiver operating characteristic (ROC) curve and the corresponding area under the curve (AUC) were used to measure their predictive accuracy. Of the 2,366 patients, 459 were diagnosed with SAP. International normalized ratio (INR) (odds ratio = 37.981; 95% confidence interval, 7.487-192.665; P < 0.001), age and dysphagia were independent risk factors of SAP. However, walking ability within 48 h of admission (WA) (odds ratio = 0.395; 95% confidence interval, 0.287-0.543; P < 0.001) was a protective factor of SAP. Different predictors and the predictive model all could predict SAP (P < 0.001). The predictive power of the model (AUC: 0.851) which included age, homocysteine, INR, history of chronic obstructive pulmonary disease (COPD), dysphagia, and WA was greater than that of age (AUC: 0.738) and INR (AUC: 0.685). Finally, we found that a higher INR and no WA could predict SAP in patients with acute ischemic stroke. In addition, we designed a simple and practical predictive model for SAP, which showed relatively good accuracy. These findings might help identify high-risk patients with SAP and provide a reference for the timely use of preventive antibiotics.