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摘要 目的 构建创伤性脑损伤（TBI）患者术后院内不良预后预测模型并评估其预测效能。 方法 采用回顾性病例对照研究分析2019年5月至2024年12月中南大学湘雅医学院附属常德医院收治的1 120例TBI患者的临床资料。将患者按7∶3的比例分为训练集（784例）和验证集（336例），其中训练集患者按出院时格拉斯哥预后扩展版评分（GOS‑E）分为预后良好组（335例，GOS‑E 5~8分）和预后不良组（449例，GOS‑E 1~4分）。比较训练集2组患者的基线指标、TBI相关临床指标及入院时血生化检验学指标。采用单因素分析和Lasso回归分析筛选TBI患者术后院内不良预后的危险因素，再采用多因素Logistic回归分析确定独立危险因素并构建回归方程。运用R语言呈现TBI患者术后院内不良预后的可视化列线图模型。训练集和验证集中，通过受试者工作特征（ROC）曲线和曲线下面积（AUC）、校准曲线及决策曲线分析（DCA）评估模型的预测效能。结果 单因素分析结果显示，训练集2组年龄、Charlson合并症指数（CCI）、受伤至入院时间、受伤至手术时间、致伤原因、头颈部简明损伤定级（AIS）、损伤严重度评分（ISS）、入院时格拉斯哥昏迷评分（GCS）、入院时瞳孔反应性、颅脑多处损伤、硬膜下血肿、脑内血肿、脑室内出血、蛛网膜下腔出血、去骨瓣减压、术中失血量、术中输血量、创伤性脑梗死、迟发性出血、癫痫发作，以及入院时红细胞计数、白细胞计数、血小板计数、中性粒细胞百分率、淋巴细胞百分率、白蛋白、总胆红素、尿素氮、凝血酶时间（TT）、凝血酶原时间（PT）、国际标准化比值（INR）、谷草转氨酶、谷丙转氨酶、肌酐、血糖差异均有统计学意义（P<0.05）。Lasso回归分析筛选出年龄、CCI、致伤原因、头颈部AIS、ISS、入院时GCS、入院时瞳孔反应性、颅脑多处损伤、硬膜下血肿、脑内血肿、术中失血量，以及入院时血小板计数、白蛋白、血糖共14个TBI患者术后院内不良预后的危险因素。多因素Logistic回归分析结果表明，年龄（OR=1.02，95%CI 1.00，1.03，P<0.01）、CCI（OR=1.46，95%CI 1.02，2.09，P<0.05）、头颈部AIS（OR=1.43，95%CI 1.11，1.85，P<0.01）、ISS（OR=2.16，95%CI 1.39，3.35，P<0.01）、入院时GCS（OR=1.59，95%CI 1.19，2.13，P<0.01）、脑内血肿（OR=4.41，95%CI 2.15，9.44，P<0.01）、术中失血量（OR=1.05，95%CI 1.00，1.09，P<0.05）、入院时血小板计数（OR=0.98，95%CI 0.97，0.99，P<0.01）、入院时血糖（OR=1.08，95%CI 1.02，1.15，P<0.05）可作为主要危险因素构建TBI 患者术后院内不良预后预测模型，构建回归方程：Logit［P/(1-P)］=-2.40+0.02ד年龄”+0.38דCCI”+0.36ד头颈部AIS”+0.77דISS”+0.47ד入院时GCS”+1.48ד脑内血肿”+0.05ד术中失血量”-0.02ד入院时血小板计数”+0.08ד入院时血糖”。TBI患者术后院内不良预后预测模型在训练集中AUC为0.87（95%CI 0.84，0.89），预测概率的约登指数为0.57，灵敏度为73.70%，特异度为83.00%。TBI患者术后院内不良预后预测模型在验证集中AUC为0.80（95%CI 0.76，0.85），预测概率的约登指数为0.63，灵敏度为65.20%，特异度为77.90%。训练集校准曲线的Brier 评分为0.14（95%CI 0.13，0.16）。验证集校准曲线的Brier评分为0.18（95%CI 0.15，0.20）。DCA结果显示，该列线图预测模型对于预测TBI患者术后院内不良预后有较高的临床获益。结论 基于年龄、CCI、头颈部AIS、ISS、入院时GCS、脑内血肿、术中失血量、入院时血小板计数、入院时血糖构建TBI患者术后院内不良预后预测模型具有良好的预测效能。
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