动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者院内死亡预测模型GAHR评分的构建与验证

本研究针对动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aSAH）患者院内死亡率预测难题，通过回顾性分析318例患者数据，构建基于出血分级（G）、动脉瘤治疗（A）、心脏合并症（H）和呼吸衰竭（R）的GAHR评分系统（0-12分）。该模型AUC达0.8294，为临床决策提供简便可靠的量化工具，尤其适用于资源有限地区。

　　

动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aSAH）作为神经外科急症，全球年发病率达7.9/10万，在东南亚地区尤为严峻。尽管诊疗技术不断进步，其院内死亡率仍高达19.18%，且现有预测模型多基于欧美人群数据，难以适应发展中国家医疗场景。印度尼西亚国家脑科中心医院的研究团队通过分析2019-2022年318例aSAH患者数据，首次开发出适用于资源有限地区的GAHR评分系统。

研究采用多中心回顾性队列设计，从脑动脉瘤注册系统中筛选完整病例数据。关键技术包括：1）多变量逻辑回归分析确定独立预测因子；2）基于β系数转换建立0-12分量表；3）受试者工作特征曲线（ROC）评估判别效能；4）Hosmer-Lemeshow检验校准度。

【研究结果】

1. 基线特征：纳入患者平均年龄54.51±11.51岁，女性占2/3。9个变量与死亡率显著相关（p<0.25），最终筛选出4个核心指标。

2. 评分构建：

• 出血分级（G）：改良Fisher分级≥3得4分
• 动脉瘤治疗（A）：未行夹闭/栓塞得3分
• 心脏合并症（H）：存在得2分
• 呼吸衰竭（R）：需要机械通气得3分

1. 模型验证：

• AUC 0.8294（SE 0.0277）显著优于传统评分
• HL检验p=0.4133显示良好校准度
• 每增加1分，死亡风险提升2.3倍

【讨论与结论】
该研究突破性地将治疗方式（夹闭/栓塞）纳入预测体系，反映发展中国家的实际医疗选择。GAHR评分仅需4项临床常规指标即可实现：① 快速风险评估（5分钟完成）；② 精准分层（AUC>0.8）；③ 资源适配性（无需高级影像）。尽管存在回顾性研究的固有局限，但其简化设计特别适合基层医院应用，为东南亚地区aSAH诊疗规范建立提供重要循证依据。论文发表于《Journal of Clinical Neuroscience》，标志着新兴国家在神经重症预测模型领域的自主创新。