重型顱腦創傷急診去骨瓣減壓手術臨床預后預測模型的開發及驗證評價

摘要：目的" 構建重型顱腦損傷患者急診行去骨瓣減壓的預后預測模型并進行評價和驗證。方法" 對2015年1月-2021年1月在贛州市人民醫院等5家醫院的重型顱腦損傷患者臨床資料進行回顧性分析。觀察患者術后6個月的結局，以GOS評分1～2分為不良預后，通過對建模數據集進行單因素和多因素Logistic回歸分析，明確去骨瓣減壓術后6個月不良預后的獨立預測因素。利用R語言編程構建術后6個月內不良預后的早期預測模型，并對模型進行評價和驗證。結果" 最終有386例患者納入研究，隨機分為建模組286例，驗證組100例。建模數據集6個月內總體不良預后率為55.59%。年齡、GCS、失血量＞750 ml、環池消失、術中低血壓，以及APTT＞36 s是重型顱腦損傷患者行急診去骨瓣減壓術后6個月不良預后的獨立影響因素（P＜0.05）。利用預測因素構建了預測模型，經評價和驗證，提示模型均具備良好的區分能力，校準度。結論" 基于顱腦損傷去骨瓣減壓術后6個月總體不良預后的預測因素構建的預測模型，以預測列線圖的方式展示，驗證結果優良，可應用于臨床。預測模型有助于指導醫師臨床決策，也可作為個體化治療方案的參考。

關鍵詞：顱腦創傷；去骨瓣減壓；危險因素；預測模型

中圖分類號：R651.1+5" " " " " " " nbsp; " " " " " " " " " nbsp; 文獻標識碼：A" " " " " " " " " " " " " DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2024.18.005

文章編號：1006-1959（2024）18-0025-06

Abstract：Objective" To construct a predictive model for the prognosis of emergency decompressive craniectomy in patients with severe craniocerebral injury and to evaluate and verify it.Methods" The clinical data of patients with severe craniocerebral injury in 5 hospitals including Ganzhou People's Hospital from January 2015 to January 2021 were retrospectively analyzed. The outcome of patients at 6 months after operation was observed， and the GOS score 1-2 was divided into poor prognosis. Univariate and multivariate Logistic regression analysis was performed on the modeling data set to identify the independent predictors of poor prognosis at 6 months after decompressive craniectomy. The early prediction model of poor prognosis within 6 months after operation was constructed by R language programming， and the model was evaluated and verified.Results" A total of 386 patients were included in the study and randomly divided into the modeling group （286 patients） and the validation group （100 patients）. The overall poor prognosis rate of the modeling data set within 6 months was 55.59%. Age， GCS， blood lossgt;750 ml， disappearance of ambient cistern， intraoperative hypotension， and APTTgt;36 s were independent influencing factors for poor prognosis at 6 months after emergency decompressive craniectomy in patients with severe craniocerebral injury （Plt;0.05）. The prediction model was constructed by using the predictive factors. After evaluation and verification， it was suggested that the model had good discrimination ability and calibration.Conclusion" The predictive model based on the predictive factors of overall poor prognosis at 6 months after decompressive craniectomy for craniocerebral injury is displayed in the form of predictive nomogram， and the verification results are excellent and can be applied to clinical practice. The prediction model is helpful to guide the doctor's clinical decision-making and can also be used as a reference for individualized treatment plan.

Key words：Traumatic brain injury;Decompressive craniectomy;Risk factors;Prediction model

顱腦損傷（traumatic brain injury， TBI）是外傷性致死的主要原因，給患者及其家庭帶來了沉重的負擔[1-3]。傷后出現顱內顯著血腫、腦腫脹等因素會導致顱壓增高甚至腦疝，開顱急診手術并去骨瓣減壓（decompressive craniectomy， DC）成為了唯一可能挽救其生命的措施[4-6]。當前，醫師判斷急診入院擬行DC的患者是否能在手術后存活或者清醒，往往根據的是經驗，并非循證醫學證據。因此，構建預后早期預測模型，有助于更好的進行圍手術期風險評估，以及與患者家屬建立有效的溝通，輔助家屬做出決策。基于以上存在的問題，本研究借助于醫聯體資源共享整合這一現有的優越政策條件，進行一項多中心的研究，構建患者行DC術后6個月不良預后的早期預測模型并進行了驗證，現報道如下。

1資料與方法

1.1一般資料" 本研究已經通過贛州市人民醫院倫理委員會審批，同意函編號：TY-ZKY2021-004-01。模型的開發所使用的建模數據集來源于2015年1月-2021年1月贛州市人民醫院、會昌縣人民醫院、上猶縣人民醫院、寧都縣人民醫院、瑞金市人民醫院的重型顱腦損傷病例。納入標準：入組的TBI患者實施手術為急診DC（傷后24 h以內實施），其目的為早期清除顱內的占位性血腫，并去骨瓣減壓或緩解腦疝患者的顱高壓。排除標準：①行后顱窩去骨瓣減壓手術者以及開放性顱腦損傷手術者；②合并嚴重的基礎疾病者；③并發嚴重腦干原發性損傷患者，雙側大面積腦梗死者，呼吸循環衰竭，但家屬強烈要求手術的患者；④在外院已經行了開顱手術者。經篩選，贛州市人民醫院301例，會昌縣人民醫院33例，寧都縣人民醫院31例，瑞金市人民院24例，上猶縣人民醫院15例，共405例行急診DC的患者，排除19例6個月內失訪患者，最終有386例患者納入研究。

1.2方法

1.2.1數據收集及結局變量的定義" 記錄患者術后6個月情況，隨訪內容包括患者生命體征、并發癥、GOS評分。采集資料包括年齡、性別等基本信息，格拉斯哥昏迷評分（Glasgow Coma Scale， GCS），瞳孔狀態，有無缺氧，創傷嚴重程度評分（The Injury Severity Score， ISS），術中失血量，術中血壓等臨床信息；影像學（computed tomography， CT）特征及實驗室輔助檢查結果，包括血紅蛋白（hemoglobin， HB）（單位：g/L）、血小板（platelet， PLT）（單位：109/L）、部分活化部分凝血酶原時間（activated partial thromboplastin time， APTT）（單位：s）、血糖（單位：mmol/L）、血鈣（單位：mmol/L）。結局指標為6個月的GOS評分，1～2分為嚴重不良預后。

1.2.2預測模型的構建" 納入研究的患者隨機拆分為建模數據集及內部驗證數據集，其中建模人群占總人群70%，驗證人群占30%。將建模數據集進行單因素分析初步篩選與結局存在潛在相關性的因素，再采用二元Logistic逐步回歸法，逐步方法為前進法（Forward：LR）。得出TBI患者行急診DC術后6個月不良預后的早期獨立預測因素之后，再使用R語言的“rms”程序包構建預測模型。

1.2.3預測模型的評價及驗證" 構建模型后，對模型的性能進行評價以及驗證，觀察預測模型整體能力的強弱，以及是否具備可移植性。模型的評價和驗證包含了預測模型的區分能力及擬合優度（校準度）這兩個方面。區分能力的評價和驗證通過計算模型的C-統計量，繪制模型的ROC曲線來實現；而預測模型的校準度的評價則是通過1000次重復抽樣法后得到的模型的風險預測值所繪制的校準曲線圖直觀的展現。

1.3統計學方法" 使用多個統計學軟件進行數據分析。其中，數據集的Kolmogorov-Smirnov正態性檢驗、自變量的單因素分析、多因素Logistic回歸分析均使用SPSS 22.0完成。其中不符合正態分布的數值型變量使用[M（Q25，Q75）]來描述，組間比較采取非參數檢驗方式。非連續變量則采取[n（%）]表示，組間比較采取？字2檢驗方式。ROC曲線制圖分析使用MedCalc Version 15.8來完成。而模型的構建、評價、風險預測列線圖開發、驗證等主要的統計方法則使用R for Windows Version 3.6.1編程完成。

2結果

2.1單因素結果" 386例患者中，建模組286例，驗證組100例。以術后6個月預后情況（是否嚴重預后不良）為因變量做單因素分析，分析自變量結局變量的潛在相關性。結果顯示，非嚴重不良組和嚴重不良組年齡、GCS、瞳孔、術前缺氧、ISS評分、硬膜下血腫、硬膜外血腫、環池消失、失血量、術中低血壓、APTT、血糖比較，差異有統計學意義（P＜0.05），兩組余指標比較，差異無統計學意義（P＞0.05），見表1。

2.2多因素Logistic回歸分析" 在對6個月不良預后的獨立預測因素進行多因素分析前，對年齡、GCS、HB、APTT、血糖進行分類。對候選自變量進行二元Logistic回歸分析。多因素Logistic回歸分析結果顯示，年齡（P=0.002）、GCS（P＜0.001）、失血量＞750 ml（P=0.022）、環池消失（P＜0.001）、術中低血壓（P=0.046）、APTT＞36 s（P=0.029）是TBI患者行Ⅰ期DC后6個月不良預后的獨立影響因素，Logistic回歸分析的詳細結果見表2。

2.3早期預測模型的構建及評價" 預測模型的區分能力評價即模型的C-統計量，繪制模型的ROC曲線。模型的C-統計量結果提示AUC=0.898。預測模型的ROC曲線見圖1。其次進行預測模型擬合優度（校準度）的評價，校準曲線圖如圖2。可以直觀的看出預測模型校準曲線與對角參考線的重合度均較高，擬合優度好。

2.4預測模型的驗證" 預測模型的區分能力驗證結果見圖3。結果顯示模型代入驗證數據后計算的C-統計量略上升，模型在驗證時的區分能力增加。其次進行預測模型擬合優度（校準度）的驗證如圖4所示。在引入了驗證數據集之后，模型的校準曲線接近參考線，模型在驗證時有較好的擬合優度。

2.5不良預后的預測列線圖構建" 預測模型的列線圖見圖5，通過每一項指標的分值，相加之后可以得到總分值，總分值的垂直線與最下方的預測概率軸相交的點，即患者不良預后的預測值。

3討論

DC是目前顱腦損傷最常見的手術之一，然而急診DC術后也時常伴隨著較高的死亡率和致殘率，預后情況常依靠經驗判斷。顱腦損傷的預后預測模型可在早期對患者的預后做出預判，具有重要的指導意義。目前，顱腦損傷最著名的預測模型有兩個：IMPACT模型和CRASH模型[7，8]。雖然模型在西方應用時間久，范圍廣，但由于我國的醫療制度、診療程序等與西方國家還是存在一定差別，直接應用西方的顱腦損傷預測模型結果將會產生不少的誤差。

本研究基于醫聯體多中心數據，構建了重型顱腦損傷行急診去骨瓣減壓術后6個月不良預后的風險預測模型，并以預測列線圖的方式直觀表達，可以應用于臨床。在構建模型之前，多因素分析提示了年齡、GCS、環池消失、失血量、術中低血壓、APTT與TBI患者行急診DC后6個月內不良預后密切相關。年齡是本研究中第一個影響因素，關于年齡對于預后的影響，已經有一些國內外學者在研究中闡明。Barthélemy EJ等[9]的研究分析了患者出院時、傷后6個月和1年的死亡率及GOS，并且分析了導致預后不良的因素，結果表明，當年齡小于50歲時，患者的死亡率明顯降低，GOS評分明顯升高。老年患者多患有一些基礎疾病，這些疾病在DC術后容易加重，并且演變為嚴重的術后并發癥，影響患者的預后[10-12]。此外，相比于年輕患者，老年患者的神經可塑性、對缺血缺氧的耐受程度均較差。類似相關因素使得老年患者非常難以在重型顱腦創傷中恢復。值得注意的是，在臨床上，兒童患者與老年患者存在一定的相似性，對于創傷的耐受度較差，但兒童患者一旦從創傷及手術中存活下來，那么基于兒童強大的神經可塑性和神經再生能力，往往能獲得超出預期的恢復效果[13]。

本研究中，GCS評分是6個月總體不良預后的預測因素之一，尤其是GCS≤5分時，與不良預后有強的相關性。極低的GCS評分往往代表著患者腦干功能處于不佳的狀態，一般伴隨著瞳孔的對光反射消失及不良的影像學特征，此類患者即使存活，有時很難恢復到較好的狀態。GCS評分對于預后的影響顯而易見，并且在臨床對于術前深度昏迷的患者，很多時候會做出長期不良預后的預判。因為極低的GCS評分往往代表著患者處于腦疝晚期或者腦干功能衰竭的狀態，同時又常伴隨著瞳孔的對光反射消失，環池的顯著受壓及消失[14-16]。通常情況下，雙側瞳孔的擴大固定往往意味著非常差的結局，即使這些患者及時行去骨瓣減壓手術，也難以恢復神經功能，甚至術后早期死亡。這樣的結果通常在臨床上帶來一個爭議：雙瞳孔散大的患者預后如此之差，那么手術的意義何在？事實在臨床上經常會面臨這樣的患者，有時候家屬強烈要求對這些患者實施“無意義”的手術，更多的時候需要在情感、倫理、有限的醫療資源等方面做出平衡。

已有一些文獻闡述了顱腦損傷后凝血功能異常與不良預后密切相關[17，18]。顱腦損傷后凝血功能異常通常指的是PLT、PT、INR或FIB等一種或多種凝血功能指標的異常[19]。本研究結果表明，只有APTT這個因素是不良預后的獨立危險因素。不過值得注意的一點是，與其他一些危險因素不同，凝血功能的異常是可以被糾正的。因此，術前對于此類高危患者可以采取輸注新鮮血漿、補充凝血因子等手段在有限的時間內進行治療，盡量糾正其凝血功能異常。本研究發現，術中失血量增加也是導致不良預后的預測因素之一。然而，目前鮮有文獻提及失血量對于DC術后患者預后的影響。臨床上，急診去骨瓣減壓手術是出血高風險的手術操作，隨著手術的進行，不斷增加的失血量不僅使得血流動力學惡化，也會導致凝血因子不斷消耗，使得凝血功能異常，導致嚴重不良后果[20]。此外，如果在實施手術時動作不夠輕，開顱時損傷矢狀竇或者竇旁的蛛網膜顆粒會導致大量失血。此外，還有可能存在一些隱蔽性的失血情況，比如頭皮、硬膜外，肌肉的緩慢滲血，隨著手術時間增加，最終可能導致數百毫升的失血量。因此，如何有效避免術中不必要的失血量增加，也是每一例創傷神經外科醫師需要關注的重點之一。

綜上所述，本研究所構建的TBI患者行急診DC后6個月不良預后預測模型總體性能比較優良，可應用于臨床。但在臨床實踐中，應該將其視為一種“預警信號”。利用預測模型輔助臨床醫師做出預判和引起相應的重視，同時輔助患者家屬做出決策。然而本研究還存在一定的局限性，隨著后續研究進行，不斷納入新的患者資料，預測模型將逐漸完善和豐富，新的預測因素也將加入，最終使得模型不斷被優化，從而達到更為精準預測的目的。

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收稿日期：2023-08-26；修回日期：2023-09-22

編輯/肖婷婷

基金項目：江西省科技廳重點研發計劃——一般項目（編號：20203BBGL73174）

作者簡介：唐知己（1984.11-），男，江西贛州人，博士，副主任醫師，主要從事顱腦損傷以及功能神經外科研究