基于急診實驗室指標建立重型顱腦損傷患者早期死亡的臨床預測模型

趙 霞, 陸 娟, 王曉東, 談定玉, 陸明峰

(江蘇省蘇北人民醫院, 1. 急診科, 2. 神經重癥監護室, 江蘇 揚州, 225000)

近年來,鑒于急診實驗室指標在重型顱腦損傷(sTBI)患者的早期預后評估中具有便于獲取的特點,有關凝血功能、血氣指標、葡萄糖和血紅蛋白等血常規類指標的預測作用受到更多的重視[1]。然而,sTBI患者病情具有危重、復雜的臨床特點,僅通過單一的獨立預測因子獲得的預測模型容易受到衡量角度、異質性及截取值等影響,因此亟需不斷改進預測模型及擴展新的生物標志物[2]。一個理想的臨床預測模型應具備準確、便捷、可操作性強、重復度高等特點[3]。基于sTBI常規急診診療過程中開展的生物化學實驗室指標,篩選與預后顯著相關的指標并進行優化組合,建立復合型預測模型,值得臨床深入研究。本研究納入sTBI常規診療過程中的急診實驗室指標,通過最小絕對收縮和選擇算子(LASSO)回歸算法篩選最佳預測效應指標,進一步通過多因素二元Logistic回歸建立個體化列線圖預測模型,以實現對sTBI患者早期死亡(1周內)的臨床預測,現將結果報告如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析2020年1月—2022年6月江蘇省蘇北人民醫院急診路徑收治的sTBI患者的臨床資料。納入標準: ① 頭顱CT證實的顱內腦損傷放射學征象(硬膜外或硬膜下血腫、腦實質內出血、挫傷或蛛網膜下腔出血)的sTBI患者[格拉斯哥昏迷評分(GCS)≤ 8分]; ② 年齡 ≥ 18歲者; ③ 傷后24 h內入院者。排除標準: ① 多發傷損傷嚴重程度評分≥ 3分者; ② 穿透性腦損傷者; ③ 休克和(或)缺氧發作患者; ④ 預防凝血或同時使用抗凝劑或抗血小板藥物者。所有患者均根據sTBI管理指南進行評估和治療,即按照《嚴重創傷性腦損傷的處理指南(第4版)》中的診治標準進行管理。

1.2 急診指標獲取

獲取并記錄入組患者的急診指標,包括年齡、性別、損傷機制、入院時GCS、從損傷到入院的時間、急診查體數據、實驗室指標、首次頭部CT顯示的顱內病變類型、24 h輸血情況等。采用R軟件(版本3.5.0)分別將輸血量與病死率進行3次樣條擬合,在擬合曲線中截取潛在的拐點,即紅細胞≥5單位,血漿≥800 mL, 血小板≥5治療量。

1.3 統計學分析

采用SPSS軟件(版本22.0)和R軟件(版本3.5.0)進行統計分析,P<0.05定義為差異有統計學意義。在本研究中,納入急診實驗室檢測的差異性指標(包括血常規、血生化和血氣分析),采取LASSO用于數據降維和從準入指標中獲取死亡患者的最佳預測特征。基于R軟件建立預測模型公式及列線圖,進一步采用Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗來評價預測模型的校準能力,以確定列線圖的臨床實用性。使用SPSS軟件進行受試者工作特征(ROC)曲線分析, ROC曲線的曲線下面積(AUC)范圍為0～1。ROC曲線用于評估篩選的獨立預測因子和列線圖預測模型的預測價值。

2 結 果

2.1 患者臨床資料

本研究共入組249例sTBI患者,依據病史中記錄的患者1周生存情況分為存活組215例和死亡組34例。存活組男148例,女67例,平均年齡為(51.3±28.2)歲; 死亡組男22例,女12例,平均年齡為(63.5±31.9)歲。存活組與死亡組患者在年齡、入院GCS、堿剩余、血紅蛋白、凝血酶原時間、活化部分凝血活酶時間、纖維蛋白原、D-二聚體、24 h輸血情況方面比較,差異有統計學意義(P<0.05或P<0.01)。見表1。

表1 存活組與死亡組患者的臨床資料比較

2.2 最佳死亡特征篩選

采用LASSO算法將存活組與死亡組的差異性指標進一步過濾不穩定特征、最小冗余,獲得最大相關性,最終入選7個因素用于列線圖開發(按照順序依次為: 堿剩余、血紅蛋白、凝血酶原時間、活化部分凝血酶原時間、纖維蛋白原、D-二聚體、濃縮紅細胞≥ 5單位)。見圖1。

2.3 獨立因素檢驗

采用二元Logistic回歸模型檢驗LASSO回歸篩選出的7個保護因素或危險因素,其中血紅蛋白為獨立保護因素(P<0.05), 而堿剩余、凝血酶原時間、活化部分凝血活酶時間、D-二聚體、纖維蛋白原及輸注濃縮紅細胞≥ 5單位為獨立危險因素(P<0.05)。見表2。

2.4 預測模型開發

選取影響sTBI患者1周內死亡的7個獨立保護因素及獨立危險因素,根據表2中對應指標的權重將個體預測因子的概率轉換并構建列線圖,采用校準曲線評價列線圖的可用性。結果顯示,模型預測死亡與實際死亡分組之間無顯著性差異,表明列線圖模型具有相對較好的預測能力。見圖2。

2.5 臨床價值

采用ROC曲線衡量了7個急診實驗室獨立預測指標與建立的早期死亡預測列線圖的實際預測價值,AUC區間為0.656～0.975, 見圖3。

3 討 論

實現sTBI后的客觀快速評估至關重要,因為其可以幫助指導臨床決策和遠期治療方案的確立,以合理分配醫療資源,降低醫患糾紛發生率[4]。目前,已有許多臨床參數可用于sTBI患者結局的預測,例如患者的神經影像學特征(中線移位、CT評分系統)[5]、臨床表征[格拉斯哥昏迷評分(GCS)、瞳孔反應性]、繼發性損傷(缺氧、低血壓)、國際上開發的預測模型[嚴重頭部損傷后皮質類固醇隨機分組(CRASH)評分模型和國際臨床試驗預后和分析任務(IMPACT)評分模型][2]。鑒于sTBI患者的病情危重、病死率極高[6], 目前尚無被廣泛接受且達成共識的模型能夠在急診環境中快速、準確地評估sTBI患者的早期預后。

本研究探討了sTBI患者急診傳統生物化學指標對早期(1周內)住院死亡的預測價值,并獲得了較好的死亡風險預測模型。多因素二元Logistic回歸分析顯示,在傳統的實驗室指標中,堿剩余、血紅蛋白、凝血酶原時間、活化部分凝血酶原時間、纖維蛋白原、D-二聚體、濃縮紅細胞≥5單位與住院病死率獨立相關,這些獨立變量在進入急診路徑時很容易獲得,并且與既往的預后預測因素研究[7]結果一致。本研究建立的sTBI早期死亡預測模型,在實際存活與死亡之間具有出色的辨別能力和校準能力;進一步聯合使用上述標準預測因子構建列線圖模型,也較單獨使用標準預測因子的模型具有更好和更精確的預測價值。

血液中的碳酸氫根離子濃度是衡量酸堿平衡狀態的重要指標之一。通常情況下,血液中的碳酸氫根離子濃度在22～27 mmol/L, 如果碳酸氫根離子濃度低于正常范圍,稱為代謝性酸中毒;如果碳酸氫根離子濃度高于正常范圍,則稱為代謝性堿中毒。腦外傷急性期的過度通氣及大劑量滲透性利尿劑脫水治療(甘露醇和呋塞米等)是造成堿剩余過度的主要原因。一旦患者堿剩余超額,機體內環境紊亂愈發嚴重,如容量欠缺、低血鉀、低氯血癥等,往往伴隨著死亡風險的增高。

本研究發現LASSO回歸篩選出的7種指標中,大多數與sTBI患者的凝血功能相關,這一點在既往的研究[7]中也得到了證實。既往研究[8]發現, TBI相關凝血病的總發病率約為35.0%。本研究結果還證實了TBI后凝血酶原時間(AUC=0.754)的預測作用。關于TBI(IMPACT)臨床試驗預后和分析的國際研究[9]發現, 850例患者中,有221例(26%)患者在入院時出現凝血時間延長,并且與病死率增加64%相關。本研究還發現,活化凝血酶原時間(AUC=0.804)與其他凝血標志物相比,具有較高的獨立預測死亡的作用,活化凝血酶原時間與不良預后和病死率的相關性更高[10]。盡管與標準入院變量相比,凝血可以提供更多關于TBI后病死率的有用信息,但是納入多維度數據的整合建模,將會是實現更高預測率的解決途徑(AUC=0.975)。最近的研究證據[7]表明,外傷后72 h內出現凝血異常的患者的病死率為無凝血異常者的10倍。

在急診的情況下,早期提供sTBI患者的有效、客觀信息對后續治療決策至關重要[11]。早期的急診預測信息可提供一種評估方法來保證醫療質量,該方法可用于在機構之間或機構內部進行比較[12]。預后預測模型中預測因子的臨床價值取決于其評估的可靠性、異常的發生率和預后效應的強度(優勢比)[2]。本研究中,選取的指標在臨床中均為標準化常規開展,避免了不同醫療機構的異常值的發生率[13]。本研究結果是基于急診實驗室指標的組合,在sTBI患者早期死亡的預測模型中發揮了重要作用,但在解釋數據時仍應謹慎: ① sTBI本身的高致死率可能放大了本研究模型的預測能力[14-18]; ② 盡管證明了入院時傳統實驗室指標相結合的潛在預后評估能力,但不能忽視新興手段及標志物如外泌體等的應用與價值[19-21]。

綜上所述,本研究證明了一種涵蓋多種獨立預測因子的優化預測模型對sTBI早期死亡風險具有較好的區分度,可為一線醫護人員對sTBI患者的危險分級提供重要信息,同樣也為急診護理、監護與決策提供了潛在的參考模式與方案。