成人创伤性脑损伤预后危险因素分析与预后预测模型构建

作者：包明冬; 葛俊苗; 杨秋子; 孙季冬; 武秀权; 蒋晓帆; 罗鹏^*

来源：中华创伤杂志, 2023, 39(03).

• 脑损伤, 创伤性
• 预后
• 危险因素
• Logistic模型
• 列线图

目的探讨影响成人创伤性脑损伤(TBI)患者预后的危险因素, 构建TBI预后模型并对其预测价值进行评估。方法采用病例对照研究分析2011年3月至2019年9月空军军医大学西京医院收治的522例TBI患者临床资料, 其中男438例, 女84例;年龄18～75岁[(44.9±15.0)岁]。根据患者出院时格拉斯哥预后评分(GOS)分为预后良好组(GOS 4～5分, 165例)和预后不良组(GOS 1～3分, 357例)。比较两组患者的定性资料如性别、基础性疾病、伤因、多发伤、开放伤、颅内异物、脑疝、出入院意识状态、手术、入院肺部感染、气管切开、呼吸机辅助通气、院内获得性肺炎及致病菌、颅内感染, 以及定量资料如出入院格拉斯哥昏迷评分(GCS)、年龄, 入院收缩压、舒张压、平均动脉压、体温、心率、肌酐、尿素氮、血钠、血钾、血糖、凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血活酶时间(APTT)、血小板、国际标准化比值(INR)、双眼瞳孔大小, 住院时间。采用单因素分析及Lasso回归分析筛选影响TBI患者预后的危险因素, 将筛选出的影响因素纳入多因素Logistic回归分析, 分析独立危险因素并构建回归方程。应用R语言绘制基于回归方程的针对预测TBI患者预后的可视化列线图模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线对该列线图的预后预测价值进行评价, 计算曲线下面积(AUC)、Youden指数、灵敏度、特异度及一致性指数(C指数)。结果单因素分析结果显示, 两组基础性疾病、开放伤、脑疝、出入院意识状态、入院肺部感染、气管切开、呼吸机辅助通气、院内获得性肺炎及致病菌、出入院GCS、年龄、入院收缩压、平均动脉压、体温、心率、肌酐、尿素氮、血钾、血糖、PT、INR、右眼瞳孔大小等指标差异有统计学意义(P<0.05或0.01)。两组性别、伤因、多发伤、颅内异物、手术、颅内感染、入院舒张压、血钠、APTT、血小板、左眼瞳孔大小及住院时间差异无统计学意义(P均>0.05)。通过Lasso回归模型筛选后, 纳入多因素Logistic 回归分析结果显示, 入院GCS(OR=0.67, 95%CI 0.62, 0.73, P<0.01)、年龄(OR=1.03, 95%CI 1.01, 1.04, P<0.01)、入院血糖(OR=1.17, 95%CI 1.06, 1.30, P<0.01)及入院INR(OR=17.08, 95%CI 2.12, 137.89, P<0.01)可作为主要危险因素构建预测模型, 构建回归方程:Logit[P/(1-P)]=-0.398×"入院GCS"+0.024×"年龄"+0.158×"入院血糖"+2.838×"入院INR"-1.693。应用R语言绘制基于回归方程的可视化列线图模型对成人TBI患者预后预测的AUC为0.87(95%CI 0.83, 0.89, P<0.01)。预测概率的Youden指数为0.60(灵敏度85.2%, 特异度75.2%), C指数为0.87。结论年龄、入院GCS、入院血糖及入院INR是影响成人TBI患者预后的主要危险因素, 以这些参数所绘列线图可以较好地预测TBI患者的临床结局。

• 单位
  中国人民解放军空军军医大学; 西京医院