脑外伤患者预后预测模型的建立及验证  

Development and validation of prognostic models for patients with traumatic brain injury

作　　者：袁方[1] 丁军[1] 郭衍[1] 高文伟[1] 王敢[1] 陈世文[1] 陈浩[1] 田恒力[1] 

机构地区：[1]上海交通大学附属第六人民医院神经外科,上海200233

出　　处：《上海交通大学学报（医学版）》2011年第11期1592-1598,共7页Journal of Shanghai Jiao tong University:Medical Science

基　　金：上海市科委重点项目(10JC1412500)~~

摘　　要：目的建立并验证预测脑外伤患者30 d内死亡率及6个月预后不良率的预测模型。方法收集1 016例中重度脑外伤患者临床资料用作预测模型建立数据。系统分析入院相关危险因素与预后关系,Logistic回归建立不同的预测模型,通过拟合优度检验和计算C统计值(ROC曲线下面积)观察模型性能。内、外部验证模型并最终确定预测模型,开发脑外伤患者预后预测工具。结果 Logistic回归分析表明高龄、瞳孔对光反射消失、运动GCS评分下降、异常CT特征和异常常规实验室检查是脑外伤患者预后不良的独立危险因素。基于入院危险因素建立的预测模型性能良好(拟合优度检验P>0.05,C统计值0.709～0.882)。内部验证表明模型无过度乐观,外部验证证实预测模型外部适用性强(拟合优度检验P>0.05,C统计值0.844～0.992)。结论建立的预测模型可以早期、简单且准确地预测脑外伤患者的预后,脑外伤患者预后预测工具可用于临床辅助临床决策的制定。目的建立并验证预测脑外伤患者30 d内死亡率及6个月预后不良率的预测模型。方法收集1 016例中重度脑外伤患者临床资料用作预测模型建立数据。系统分析入院相关危险因素与预后关系,Logistic回归建立不同的预测模型,通过拟合优度检验和计算C统计值(ROC曲线下面积)观察模型性能。内、外部验证模型并最终确定预测模型,开发脑外伤患者预后预测工具。结果 Logistic回归分析表明高龄、瞳孔对光反射消失、运动GCS评分下降、异常CT特征和异常常规实验室检查是脑外伤患者预后不良的独立危险因素。基于入院危险因素建立的预测模型性能良好(拟合优度检验P>0.05,C统计值0.709～0.882)。内部验证表明模型无过度乐观,外部验证证实预测模型外部适用性强(拟合优度检验P>0.05,C统计值0.844～0.992)。结论建立的预测模型可以早期、简单且准确地预测脑外伤患者的预后,脑外伤患者预后预测工具可用于临床辅助临床决策的制定。

关 键 词：预测模型 预测 脑外伤 验证 预后 

分 类 号：R651.15[医药卫生—外科学]