基于急诊入院指标的颅脑损伤病人早期预后多维度预测模型的建立

目的 构建一种结合病人急诊入院时基线特征、CT影像指标和血生化指标的预测模型,以评估颅脑损伤(TBI)病人伤后30 d预后.方法 选择2013年4月至2020年8月收治的666例TBI,其中2013年4月至2018年4月收治的557例为训练组,2018年5月至2020年8月收治的109例为测试组.伤后30 d,使用GOSE评分进行预后评估,5～8分为预后良好,1～4分为预后不良.使用单因素logistic回归和LASSO回归分析筛选最终纳入模型的因素,并采用多因素logistic回归分析构建预测模型.C指数、校准曲线和决策曲线分析评估模型的临床适用性,并用测试组进行验证.结果 发病30 d,训练组预后良好470例,预后不良87例;测试组预后良好87例,预后不良22例.单因素logictic回归和LASSO回归筛选出三类预测因素:基线特征(GCS评分、年龄、瞳孔反射),CT特征(中线移位、蛛网膜下腔出血、基底池状态),血生化指标(单核细胞计数、血红蛋白、血糖).C指数、校准曲线和决策曲线分析显示多因素logistic回归构建的预测模型具有良好的临床应用价值.结论 我们构建了一个基于TBI病人急诊入院时基线特征、CT特征和血生化指标的预测模型,对TBI病人30 d预后具有较好的区分度.