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摘要 目的 构建基于事故现场伤情数据的创伤性脑损伤（TBI）分级模型并验证其效能。
方法 采用回顾性队列研究分析2019 年1 月至2023 年12 月陆军军医大学第二附属医院收治的368例TBI患者的院前救治资料，其中男243例，女125例；年龄18~82岁［（48.1±20.8）岁］。救护人员抵达时患者的格拉斯哥昏迷评分（GCS）为3~15分［11.0（3.0，15.0）分］。将患者以7∶3的比例随机分为训练集（257例）和测试集（111例）。根据入院诊断，将患者分为轻型TBI组（62例）、中型TBI组（137例）、重型TBI组（120例）和特重型TBI组（49例）。训练集中，轻型TBI组44例，中型TBI组98例，重型TBI组82例，特重型TBI组33例；测试集中，轻型TBI组18例，中型TBI组39例，重型TBI组38例，特重型TBI组16例。收集事故现场患者的MARCH（M为大出血，A为气道梗阻，R为呼吸衰竭，C为循环衰竭，H为低体温）检伤、GCS、院前指数（PHI）、休克指数（SI）、反向休克指数与GCS乘积（rSIG）、超声测量的视神经鞘直径（ONSD）、头皮与颅骨损伤等12种伤情数据。采用随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和逻辑回归（LR）3种机器算法构建基于事故现场伤情数据的TBI分级模型。根据3种模型的准确率、精确率、召回率、F1值及受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）验证模型的TBI分级效能。运用沙普利加法解释（SHAP）对最优模型的结果进行解释，将此模型中12种伤情数据按照对TBI分级贡献度大小进行排序并筛选出贡献度较大的伤情数据。
结果 RF、SVM及LR模型在测试集中的准确率分别为0.93、0.92、0.87；精确率分别为0.93、0.92、0.89；召回率分别为0.93、0.92、0.87；F1值分别为0.93、0.92、0.87。RF 模型对轻、中、重及特重型TBI测试集的AUC 分别为0.96（95%CI 0.92，0.98）、0.98（95%CI 0.94，0.99）、0.97（95%CI 0.95，0.98）、0.97（95%CI 0.96，0.98）；SVM 模型分别为0.90（95%CI 0.88，0.94）、0.95（95%CI 0.92，0.97）、0.96（95%CI 0.94，0.98）、0.95（95%CI 0.92，0.99）；LR模型分别为0.90（95%CI 0.83，0.96）、0.90（95%CI 0.84，0.95）、0.96（95%CI 0.95，0.98）、0.95（95%CI 0.94，0.97）。RF模型对TBI分级的区分度最佳。SHAP对RF模型进行解释后显示，12种伤情数据中对TBI分级贡献度较大者依次为GCS、rSIG、SI、PHI、呼吸衰竭、ONSD、循环衰竭。
结论 在基于事故现场伤情数据的TBI分级模型中，与SVM和LR模型比较，RF模型对TBI分级的预测效能更好。同时GCS、rSIG、SI、PHI、呼吸衰竭、ONSD、循环衰竭在RF模型中对TBI分级贡献度较大，可为救护人员在事故现场对TBI进行分级及救治提供参考。
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