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摘要 目的 构建重型创伤性脑损伤（sTBI）患者预后不良预测模型并验证其效能。方法 采用回顾性队列研究分析2022年1月至2023年11月南京医科大学附属泰州人民医院收治的213例sTBI患者的临床资料，其中男136例，女77例；年龄18~88岁［（60.9±14.5）岁］。根据入院30 d扩展版格拉斯哥预后评分（EGOS），将患者分为预后不良组［110例，≤4分］和预后良好组（103例，>4分）。收集2组基线资料、CT特征及实验室指标。通过单因素分析和多因素Logistic回归分析筛选并确定sTBI患者预后不良的影响因素。采用R语言构建sTBI患者预后不良的列线图模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线评价模型的区分度，并使用Bootstrap法对ROC曲线进行1 000次重复抽样内部验证。采用Hosmer⁃Lemeshow（H⁃L）拟合优度检验及校准曲线评价模型的校准度；采用决策曲线分析（DCA）评价模型的临床适用性。结果 2组年龄、入院时格拉斯哥昏迷评分（GCS）、入院时瞳孔对光反应、基底池状态、中线移位、血肿量、中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）和血小板与淋巴细胞比值（PLR）比较，差异均有统计学意义（P<0.05）。多因素Logistic回归分析结果表明，入院时瞳孔对光反应单/双侧阴性、基底池受压、中线移位≥5 mm、血肿量≥50 ml、NLR≥7.70和PLR≥154.95是sTBI患者预后不良的独立危险因素（P<0.05）。基于上述独立危险因素构建回归方程：Logi［t P（/ 1-P）］=1.58ד入院时瞳孔对光反应”+1.38ד基底池状态”+1.67ד中线移位”+1.30ד血肿量”+1.80דNLR”+4.91דPLR”-16.82。sTBI患者预后不良的列线图模型的ROC曲线下面积（AUC）为0.91（95%CI 0.89，0.92），灵敏度、特异度分别为90%、83%。采用Bootstrap法内部验证的AUC为0.91（95%CI 0.87，0.92）。H⁃L拟合优度检验结果显示，χ²=0.60，P=0.988。校准曲线分析结果显示，预测风险与实际观察风险的绝对误差均值为0.003，偏倚校正曲线与实际曲线吻合度良好。DCA结果显示，阈值概率为0~100%时，预测模型具有较高的临床净收益。结论 基于入院时瞳孔对光反应、基底池状态、中线移位、血肿量、NLR和PLR构建的sTBI患者预后不良预测模型，具有良好的预测效能和临床适用性。
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