【摘 要】
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目的:了解我国东北地区癫痫患者基本人口学特征、临床特征、用药、影像学及视频脑电情况,采用机器学习中较成熟的支持向量机分类器构建难治性癫痫预测模型,提取难治性癫痫相关的潜在危险因素。方法:纳入2016年1月至2018年12月于吉林大学第一医院癫痫中心就诊并诊断为癫痫的患者,随访至少2年,末次随访时间为2020年12月,充分收集其基本人口学特征,临床特征,用药情况,影像学及脑电图等数据,对数据统计学分
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目的:了解我国东北地区癫痫患者基本人口学特征、临床特征、用药、影像学及视频脑电情况,采用机器学习中较成熟的支持向量机分类器构建难治性癫痫预测模型,提取难治性癫痫相关的潜在危险因素。方法:纳入2016年1月至2018年12月于吉林大学第一医院癫痫中心就诊并诊断为癫痫的患者,随访至少2年,末次随访时间为2020年12月,充分收集其基本人口学特征,临床特征,用药情况,影像学及脑电图等数据,对数据统计学分析后将有统计学差异的特征进行赋值、预处理,并基于KW算法,采用十折交叉检验方法,使用支持向量机分类器构建难治性癫痫预测模型,对最佳准确性预测模型下特征进行二元logistic分析,提取癫痫患者最终发展为难治性癫痫的危险因素。根据随访结果将研究对象分为难治性癫痫组及非难治性癫痫组。结果:（1）共搜集患者366例,最终发展为难治性癫痫的患者146例,非难治性癫痫患者220例,纳入的所有变量共76个,单因素分析中,难治性癫痫组和非难治性癫痫组之间的差异有统计学意义的变量包括:发病年龄（Z=-5.747,P<0.01）、首次发病与第二次发病间隔（χ2=44.051,P<0.01）、高热惊厥史（χ2=5.732,P=0.017）、异常出生史（χ2=4.665,P=0.031）、异常生长发育史（χ2=4.608,P=0.032）、子女（χ2=5.746,P=0.017）、工作情况（χ2=84.474,P<0.01）、成簇癫痫发作（χ2=24.699,P<0.01）、癫痫持续状态（χ2=14.329,P<0.01）、先兆症状（χ2=4.87,P=0.027）、发作后朦胧状态（χ2=9.938,P=0.002）、嗜睡（χ2=13.1,P<0.01）、无症状（χ2=9.892,P=0.002）、首次就诊后治疗效果（Z=7.24,P<0.01）、结构性（病因）（χ2=4.467,P=0.035）、病因不明（χ2=4.475,P=0.034）、颞叶癫痫（χ2=4.2,P=0.04）、双侧放电（χ2=4.767,P=0.029）、中央区放电数量（Z=-3.509,P<0.01）、海马硬化（χ2=6.574,P=0.01）。（2）成功构建预测模型,模型准确性最高可达78.99%,模型敏感性及特异性分别为73.09%、82.74%。（3）最佳预测模型准确性下的特征组合包括:首次发病和第二次发病间隔、首次就诊后用药效果、发病年龄、成簇癫痫发作、双侧放电、发作后朦胧状态、颞叶癫痫、癫痫持续状态、工作情况、海马硬化,进行二元logistic回归后发现难治性癫痫的危险因素包括:（1）首次发病与第二次发病间隔（OR=0.205,95%CI:0.121-0.349）;（2）发病年龄（OR=0.964,95%CI:0.949-0.98）;（3）成簇癫痫发作（OR=2.282,95%CI:1.251-4.163）;（4）癫痫持续状态（OR=2.341,95%CI:1.175-4.663）;（5）首次治疗用药效果（发作减少<50%:OR=13.252,95%CI:4.807-36.538;发作减少50%～75%:OR=4.811,CI:1.737-13.325）;（6）颞叶癫痫（OR=1.968,95%CI:1.146-3.379）。结论:（1）通过运用基于KW算法的支持向量机分类器,对初次就诊于我院癫痫中心的366例癫痫患者随访分析,成功构建了难治性癫痫的预测模型,准确性可达78.99%,敏感性及特异性分别为73.09%、82.74%,具备较优的分类性能。（2）通过机器学习方法提取出难治性癫痫的危险因素,包括首次发病与第二次发病间隔、发病年龄、成簇癫痫发作、癫痫持续状态、首次治疗用药效果、颞叶癫痫等,为未来临床医生筛选高危患者及制定最佳治疗方案提供了理论依据。
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