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为解决慢性硬膜下血肿（CSDH）较高复发率问题，研究人员回顾性分析 118 例手术患者，基于术前影像参数（Nakaguchi 分类、皮质萎缩、血肿密度）开发风险评分系统。结果将患者分低、中、高风险，复发率分别为 0%、11.76%、25.71%，为个体化治疗提供工具。
在神经外科领域，慢性硬膜下血肿（Chronic Subdural Hematoma, CSDH）是老年人群中常见的疾病，其复发问题一直困扰着临床医生。复发不仅会导致患者 morbidity 增加，还会因再次住院和治疗带来巨大的医疗成本。目前，CSDH 复发率在文献中报道差异较大（2.5%-33%），缺乏一个被广泛接受的预测术后复发需要再手术（RrR）的评分系统。因此，如何在术前准确识别复发高危患者，从而制定个性化的治疗策略，成为亟待解决的临床问题。
为了攻克这一难题，意大利罗马 “La Sapienza” 大学附属 Policlinico Umberto Primo 医院神经外科的研究人员开展了相关研究。他们通过分析临床和放射学参数，旨在开发并内部验证一个基于术前放射学参数的风险分层评分，以预测 CSDH 的复发风险。该研究成果发表在《Brain and Spine》上，为 CSDH 的临床管理提供了新的思路。
研究人员采用回顾性单中心研究设计，分析了 2020 年 1 月至 2024 年 12 月期间 118 例接受手术治疗的 CSDH 患者的医疗记录。纳入标准包括年龄≥18 岁、单侧或双侧血肿、接受手术治疗（单孔钻孔术，局部麻醉下进行，术后引流≥24 小时）、有术前 CT 扫描且随访至少 6 个月。排除不符合标准的患者后，收集患者的性别、年龄、病因、血肿侧别等临床数据，以及 Nakaguchi 分类、皮质萎缩、血肿密度等放射学参数。其中，Nakaguchi 分类将 CSDH 分为均质型、层状型、分隔型和小梁型；皮质萎缩采用全球皮质萎缩（GCA）量表评估，并将患者分为无萎缩（GCA 评分 = 0）和有萎缩（GCA 评分≥1）两组；血肿密度根据 Hounsfield 单位（HU）分为低密度（20-30 HU 或更低）、等密度（30-40 HU）和高密度（>40-50 HU）。
研究运用二元逻辑回归模型开发预测评分，将具有统计学意义（p<0.05）的变量纳入最终模型，并根据优势比（OR）为每个变量分配分数。通过分析，确定 Nakaguchi 分类中的均质或分隔型、皮质萎缩的存在以及血肿高密度结构为复发的显著预测因子。其中，皮质萎缩的 OR 值最高（25.20），分配 5 分；血肿密度 OR 值为 10.39，分配 2 分；Nakaguchi 分类 OR 值为 4.86，分配 1 分。总评分范围为 0-8 分，将患者分为低风险（0-2 分）、中风险（3-5 分）和高风险（6-8 分）三组。
描述性统计结果
研究队列平均年龄 74 岁（40-93 岁），男性占 77%（91 例），52% 为创伤性病因，48% 为自发性。Nakaguchi 分类中，均质型占 38%（45 例），小梁型 35%（41 例），层状型 26%（31 例），分隔型 7%（8 例）。71.9% 的患者使用抗凝或抗血小板治疗。术后 12.7%（15 例）患者出现复发，其中 66.7%（10 例）需要再次干预。
评分系统的开发与验证
该评分系统在内部验证中表现出良好的判别能力，受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为 0.736。低风险组（32 例）复发率为 0%，中风险组（51 例）为 11.76%，高风险组（35 例）为 25.71%，复发率随风险等级显著递增。高风险组与低风险组的复发风险比为 16.0（95% CI：6.25-41.15），显示出该评分系统能有效区分不同风险层级的患者。
研究结论表明，Nakaguchi 分类中的均质或分隔型血肿、皮质萎缩的存在以及血肿高密度结构是 CSDH 复发的重要预测因素。开发的风险分层评分系统能够通过术前放射学参数简便地评估复发风险，为临床提供了一种有效的工具。该系统有助于对患者进行分层管理，针对高风险患者可采取延长引流时间、辅助药物治疗（如地塞米松、他汀类药物、抗纤维蛋白溶解剂）或脑膜中动脉栓塞（MMAE）等个性化治疗策略，以降低复发率，改善患者预后并优化医疗资源分配。
尽管该研究为单中心回顾性研究，存在样本量较小、随访时间较短（仅 6 个月）、变量二分法可能导致信息丢失等局限性，但首次通过整合易于获取的术前放射学参数构建了 CSDH 复发预测模型，为后续多中心前瞻性研究提供了重要基础。未来需进一步验证该模型的外部有效性，并探索其在指导临床决策中的广泛应用，以推动 CSDH 治疗向精准化、个体化方向发展。
