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摘要 目的 构建中重型创伤性脑损伤（msTBI）患者伤后6个月预后不良的预测列线图并进行验证。
方法 采用回顾性队列研究分析2020年1月至2022年12月中国人民解放军联勤保障部队第九〇四医院收治的387例msTBI患者的临床资料，其中男265例，女122例；年龄6~97岁［58（47，68）岁］。根据伤后6个月格拉斯哥预后评分（GOS），将患者分为预后良好组（GOS 4~5分，201例）和预后不良组（GOS 1~3分，186例）。记录两组入院时临床特征、影像学表现和实验室检查结果。采用单因素分析评估上述指标与msTBI患者伤后6个月预后不良的相关性。绘制单个变量的受试者工作特征（ROC）曲线及连续性变量之间的相关性热图。Lasso回归用于筛选变量，多因素Logistic回归分析确定独立预测因子用于构建Logistic回归方程，并绘制列线图。采用数据随机拆分和非随机拆分方式进行内部验证。随机拆分时，数据按 6∶4的比例拆分为训练组（232例）和验证组（155例）。非随机拆分时，
2020年1月至2021年12月收治的患者为训练组（260例），2022年1月至2022年12月收治的患者为验证组（127例）。采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评估模型在训练组和验证组中的预测能力，校准曲线及Hosmer‑Lemeshow（H‑L）检验评估模型的校准度，决策曲线分析（DCA）评估模型的临床适用性。与非纳入中性粒细胞/淋巴细胞比值（NLR）模型相比，分析纳入NLR模型对msTBI患者伤后6个月预后不良预警效能的影响。
结果 单因素分析结果显示，年龄、住院时长、格拉斯哥昏迷评分（GCS）、美国麻醉医师协会身体状态（ASA‑PS）分级、损伤严重度评分（ISS）、院前气管插管、低血压、低氧、瞳孔反应性、中线移位、基底池状态、创伤性蛛网膜下腔出血（tSAH）、D‑二聚体、凝血酶原时间活动度（PTA）、葡萄糖、血红蛋白、K + 、Cl ‑ 、Ca 2+ 、HCO ‑ 、肌酐、白蛋白、乳酸、血小板、淋巴细胞、系统免疫炎症指数（SII）、NLR和淋巴细胞与单核细胞比值（LMR）与msTBI患者伤后6个月预后不良有一定的相关性（P<0. 05或0. 01）。单个变量的ROC曲线显示，GCS（AUC=0. 82）、ISS（AUC=0. 81）、瞳孔反应性（AUC=0. 76）、基底池状态（AUC=0. 73）和NLR（AUC=0. 73）具有较好的预测效能。相关性热图显示，各连续性变量之间存在显著相关性和共线性，而ISS和NLR之间不存在共线性。Lasso回归共筛选出14个潜在预测因子并被纳入多因素Logistic回归分析，结果表明，年龄（OR=0. 86，95%CI 1. 38，5. 19）、GCS 6~8 分（OR=3. 13，95%CI 1. 06，9. 27）、GCS 3~5 分（OR=12. 36，95%CI 2. 81，54. 27）、ISS（OR=3. 68，95%CI 1. 38，9. 80）、瞳孔反应性（OR=2. 45，95%CI 0. 85，7. 07）及 NLR（OR=2. 62，95%CI 1. 52，4. 51）是 msTBI 患者伤后 6 个月预后不良的独立危险因素（P<0. 05 或 0. 01）。多因素Logistic 回归方程为 Logit ［P/ （1-P）］=0. 066ד年龄”+1. 474דGCS 6~8”+2. 357דGCS 3~5”+0. 066דISS”+0. 965× “瞳孔对光反射缺如”+0. 194× “NLR”-10. 704。随机拆分数据的内部验证中，训练组模型AUC为0. 93（95%CI 0. 89，0. 96），验证组模型AUC为0. 93（95%CI 0. 89，0. 97）。非随机拆分的内部验证中，训练组模型AUC为0. 94（95%CI 0. 91，0. 97），验证组模型AUC为0. 93（95%CI 0. 89，0. 97）。校准曲线和H‑L检验显示，该模型具有较好的校准能力（P>0. 5）。DCA结果表明，应用该列线图将增加患者净收益率（风险阈值概率为0. 0~0. 8）。纳入NLR模型（AUC=0. 93）较传统模型（AUC=0. 90）能增强预警效能。
结论 年龄、GCS、ISS、瞳孔反应性及NLR是msTBI患者伤后6个月预后不良的独立危险因素。以这些参数所构建的列线图可较好地预测msTBI患者的临床结局。
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