严重受伤患者死亡风险预测：修订版损伤严重度分类评分第3版（RISC III）

《European Journal of Trauma and Emergency Surgery》：Prediction of risk of death in severely injured patients: the revised injury severity classification score, version 3 (RISC III)

　　

目的专门关注严重受伤患者的创伤登记处以生存作为主要结局指标。为了比较不同医院、干预措施以及随时间的变化，必须进行精确的死亡风险预测。德国创伤登记处DGU?自2013年起使用RISC II模型（修订版损伤严重度分类，第II版）。老龄化创伤人群以及缺失数据处理方法的改进促使了本次修订。方法共有53,738名在2022–2023年间记录的严重受伤创伤患者作为开发和验证的基础（3:1比例）。除具有提示生理改变特异性发现的患者外，缺失值现在应被视为处于正常生理范围内。这些发现由临床专家提出，并经登记数据验证。通过增加类别和更高分值权重来应对创伤患者年龄增长的问题。逻辑回归分析为所有预测因子提供了新的分值权重。在开发和验证数据集中计算了精确性（观察死亡率与预测死亡率）和区分度（受试者工作特征曲线下面积，AUROC）。结果两个数据集中的患者具有良好可比性，平均年龄55岁，69%为男性，平均损伤严重度评分（ISS）为18分。缺失值率从0%（强制数据）到17.5%（初始碱剩余）。通过年龄插补缺失的伤前健康状况；通过头部损伤严重度插补缺失的瞳孔大小、光反应和运动功能。对于特定发现，通过损伤严重度（ISS）、输血、儿茶酚胺或抗凝药物使用来插补血压和初始实验室值。新RISC III评分的AUROC为0.946（95%置信区间0.944–0.949），并在验证数据中得到确认（0.949；CI 0.945–0.954）。开发数据集中观察死亡率和预测死亡率分别为13.1%/13.0%，验证数据集中为13.2%/13.0%。结论死亡风险估计需要反复验证。老年创伤患者数量不断增加，其中部分患者的治疗强度受到限制，这要求对RISC II模型进行更新。现已为年龄建立了新的分值权重，特别是针对老年人，以提高该患者群体预测的精确性。缺失值患者平均损伤严重度较低，因此将缺失值替换为正常类别作为一般规则（RISC III）似乎优于替换为平均值（RISC II）。新预测模型在开发和验证两个数据集中均显示出高区分度和精确性，并将在质量报告和科学分析中取代先前版本。

**论文解读：严重受伤患者死亡风险预测模型RISC III的修订与验证**

**一、研究背景与问题**

在创伤登记系统中，死亡风险预测是质量评估和科学分析的核心要素。通过比较观察死亡率与基于个体死亡风险预测的平均预后，可以评估医院、干预措施或时间变化下的救治表现。德国创伤登记处（TraumaRegister DGU^?）自2013年起使用RISC II（修订版损伤严重度分类，第II版）模型进行预测。然而，近年来研究发现，随着社会老龄化，创伤患者平均年龄持续上升，超过30%的患者年龄在70岁及以上。RISC II模型在老年患者中的预测精度显著下降，观察死亡率高于预期（见图1）。此外，老年患者中越来越多地出现治疗限制性声明（如“不进行重症监护”、“不复苏”等），这些病例若被排除在质量评估之外，会导致偏差，但纳入后又因治疗限制而影响预后。同时，RISC II模型对缺失数据的处理假设为“随机缺失”，但实际数据提示缺失并非随机发生——例如，格拉斯哥昏迷量表（GCS）数据在无头部损伤患者中更易缺失，碱剩余（BE）在轻症未插管患者中常缺失。因此，亟需更新模型以提高预测精度，特别是针对老年人群，并改进缺失数据的插补策略。

**二、研究内容与结论**

研究人员基于2022–2023年间德国创伤登记处记录的53,738名严重受伤患者（83%来自德国），按3:1比例随机分为开发数据集（n=40,238）和验证数据集（n=13,455），开发并验证了RISC III模型。该模型保留了RISC II的15个核心预测因子，但重新定义了年龄类别并提高了老年患者的分值权重，同时引入了基于临床专家建议和登记数据验证的缺失值插补规则。结果显示，RISC III在开发和验证数据集中均表现出高区分度（AUROC分别为0.946和0.949）和高精确性（观察死亡率与预测死亡率偏差小于0.2%），而RISC II的偏差约为2%。该模型将取代RISC II，用于未来几年的质量报告和科学分析。论文发表在《European Journal of Trauma and Emergency Surgery》。

**三、主要关键技术方法**

1. **数据来源与队列**：使用德国创伤登记处（TraumaRegister DGU^?）2022–2023年间的53,738名严重受伤患者数据（纳入标准：经急诊室入院并需重症监护或死亡；排除外院转入和早期转出患者）。
2. **缺失值插补策略**：基于临床专家建议，对每个预测因子的缺失值设定插补规则。一般情况下，缺失值被视为处于正常生理范围（参考类别，得分为0），但若患者存在特定指标（如高损伤严重度、输血、儿茶酚胺使用等），则插补为异常类别。具体规则包括：用年龄（≥75岁）插补缺失的ASA分级；用头部损伤AIS严重度插补瞳孔反应和运动功能；用ISS、输血或儿茶酚胺使用插补碱剩余、血红蛋白（Hb）、国际标准化比值（INR）和血压等。所有插补规则均通过登记数据中同时具有两变量信息的患者进行验证。
3. **模型开发与评估**：采用逻辑回归分析，以住院死亡率为因变量，所有预测因子的正常值类别为参考。基于回归系数推导出每个类别的小数点后一位分值。区分度通过受试者工作特征曲线下面积（AUROC）评估，精确性通过比较观察死亡率和预测死亡率评估，校准度（Goodness of fit）通过十组风险分层的观察死亡率与预测死亡率对比评估。

**四、研究结果**

**Imputation（插补）**
缺失数据率从0%（强制变量如年龄、损伤严重度）到17.5%（初始碱剩余）。总体56.4%的患者所有变量完整，平均每例缺失0.8个变量。插补规则如下：
- **伤前健康状况/ASA分级**：年龄≥75岁用于插补缺失ASA为3级（因为≥75岁患者多数为ASA 3或4）。
- **瞳孔与运动反应**：依据头部损伤AIS严重度插补。无或轻度头部损伤（AIS 0–2）时假定正常；重度头部损伤（AIS 5–6）时插补为异常。
- **碱剩余（BE）**：缺失BE患者平均ISS低（15.9），89%未插管，故一般视为正常。但若ISS≥50、输血≥4单位浓缩红细胞（pRBC）或Hb<7.0 g/dL，则插补为BE -6.0至-8.9类别。
- **血红蛋白（Hb）**：缺失率3.2%。若需要急诊输血，插补为Hb 7.0–11.9类别；否则视为正常。
- **凝血功能/INR**：缺失率7.2%。ISS≥50或需要输血时插补为INR 1.40–2.40类别；常规服用维生素K拮抗剂患者插补为INR>2.40。
- **血压**：缺失率降至3.5%（先使用院前血压）。除非有院前儿茶酚胺使用、急诊输血或ISS≥50，否则视为正常（111–150 mmHg）。

**Model update（模型更新）**
逻辑回归分析后，RISC III模型对年龄、血压、INR、碱剩余等类别的边界进行了调整：年龄新增0–15岁类别（有利效应），85–89岁和90岁以上分为两个更差类别；INR阈值从≥1.20降至≥1.15，最差两类合并；碱剩余中度异常范围扩展。正常值类别得分为0，非正常类别得分为负值（除女性性别+0.2和低年龄+0.4外）。模型常数项为6.0，对应正常情况下的生存概率99.8%。Nagelkerke R²为0.625。

**Quality of prediction（预测质量）**
- **区分度**：RISC III的AUROC在开发数据集为0.946（95%CI 0.944–0.949），验证数据集为0.949（CI 0.945–0.954），较RISC II（0.944）略有提升。完整数据患者（AUROC 0.946）与至少一次插补患者（AUROC 0.947）区分度相似。
- **精确性**：RISC III的观察死亡率与预测死亡率偏差极小：开发数据集13.1% vs 13.0%，验证数据集13.2% vs 13.0%，偏差<0.2%。而RISC II偏差约2%。
- **校准度**：十组预测风险分层显示，RISC III的观察死亡率随预测风险线性增加，校准良好；RISC II则在高风险组中存在系统偏差（观察死亡率高于预测）。
- **限制**：若超过5个预测因子缺失（占1.1%患者），RISC III预测会低估超过5%的死亡率。

**五、讨论与结论**

讨论部分指出，RISC II模型在老年患者中低估死亡风险的原因之一是治疗限制性声明的存在，但直接排除这些患者并非理想选择。因此，RISC III通过提高老年年龄分值权重来间接纳入治疗限制的影响。对于缺失数据，新模型采用“缺失视为正常”的策略（不同于RISC II的“缺失视为平均”），并在特定异常情况下进行插补，这种简化插补方法具有透明性，易于临床接受。模型保留了RISC系列一贯的简单分类和系数特点，未引入新预测因子，但精度显著提升。局限性包括：仅进行内部验证；建议在多数变量完整时使用；需要其他创伤登记处的外部验证。结论部分翻译如下：

**结论**：创伤登记处使用的死亡风险估计应定期验证。RISC II模型在老年患者中表现出与观察死亡率相当大的偏差。此外，尽管总体数据可用性较高，但合理的缺失值插补可能进一步提高预后评分的精确性和区分度。RISC预测模型第III版保持了其对存活与非存活患者的高区分度，并在精确性方面取得了显著改进。该评分将在未来数年内由TraumaRegister DGU^?用于严重受伤患者的质量评估和科学分析。