CT影像标志物联合临床因素预测机械取栓后无效再通的创新模型研究

来自国内的研究人员针对急性缺血性卒中(AIS)患者机械取栓(MT)后无效再通(FR)的预测难题，通过整合临床因素与CT影像标志物（ASPECTS、NWU、CVO评分），构建了具有显著增量价值（IDI:+14.2%，NRI:+82.5%）的列线图模型，为个体化治疗决策提供影像学依据。

这项前瞻性研究揭示了CT影像在预测机械取栓(MT)后无效再通(FR)中的关键作用。通过对342例成功再通（改良脑梗死溶栓分级(mTICI)≥2b）的急性缺血性卒中(AIS)患者分析发现，47.1%患者在90天随访时出现FR（改良Rankin量表(mRS)3-6分）。多因素回归锁定七大独立预测因子：高龄、女性、糖尿病、高美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、高净水摄取量(NWU)、低阿尔伯塔卒中项目早期CT评分(ASPECTS)以及不良综合静脉流出(CVO)评分。

令人振奋的是，当加入ASPECTS、NWU和CVO评分等影像标志物后，模型预测效能显著提升：综合判别改善指数(IDI)增加14.2%，连续净重分类改善度(NRI)飙升82.5%。决策曲线分析证实，这种整合临床-影像特征的列线图具有优越的临床适用性。

该研究创新性地证明，非增强CT(NCCT)和CT血管造影(CTA)提供的定量影像参数，能突破传统临床预测的瓶颈。这些发现为MT术前精准筛选获益患者提供了新思路，有望减少不必要的血管内治疗风险。