摘要
引言：在院前环境中，准确且及时地将脑出血（ICH）与其他疑似中风病例区分开来至关重要。在救护车中尽早控制血压可以改善患者预后。本研究旨在评估将临床预测因子与胶质纤维酸性蛋白（GFAP）结合的预测模型是否能有效区分ICH与其他疑似中风病例。
方法：数据来源于“中风标志物检测”（Testing for Identification Markers of Stroke）试验，这是一项前瞻性诊断准确性研究。研究纳入了症状出现后6小时内就诊的疑似中风患者。临床预测因子基于已知与ICH相关的因素进行选择，并应用了预设的GFAP截断值290 pg/mL。采用逻辑回归分析单独使用临床预测因子、单独使用GFAP以及二者联合使用的性能。通过自助抽样法进行内部验证和乐观校正，并使用DeLong检验比较曲线下面积（AUC）。
结果：我们共纳入209例疑似中风病例，其中5%最终确诊为ICH。仅使用临床预测因子时，乐观校正后的AUC为0.74（95% CI 0.60至0.88）；仅使用GFAP时，AUC为0.83（95% CI 0.69至0.99）。将临床预测因子与GFAP结合显著提升了AUC，达到0.90（95% CI 0.79至0.98）。该联合模型还表现出较高的预测准确性，乐观校正后的敏感性为60%（95% CI 29.0%至90.0%），特异性为98%（95% CI 96.1%至100.0%）。
结论：将临床预测因子与GFAP结合，在院前环境中识别ICH具有良好的应用前景，有助于支持转运决策，并可能在途中启动治疗。需要进一步使用便携式即时检测设备进行前瞻性验证，以确认该方法在院前环境中的实用性。
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