儿童急症性头痛中累积危险因素数量作为颅内病变预测指标的阈值分析

《Brain and Development》：Cumulative red flag count as a predictor of intracranial pathology in pediatric emergency headache: A threshold-based analysis

　　

摘要

背景

在儿童急症头痛病例中，结构化的危险因素评估指南可辅助决定是否进行神经影像学检查。与单独分析各危险因素相比，累积评分可能具有更高的鉴别价值；然而，基于影像学的队列研究存在选择偏差和谱系偏差，因此其结果难以推广到未纳入研究的群体。

目的

本研究旨在评估12项预定义的危险因素在预测儿童急诊科患者颅脑神经影像学异常方面的作用，并探讨在特定队列中不同危险因素累积数量的阈值效应。

方法

这是一项单中心、回顾性、横断面研究，研究对象为2022年1月至2025年6月期间因头痛在一家三级医院急诊科接受颅脑神经影像学检查的2至18岁儿童。12项危险因素被转化为二元变量，分别计算了各单一危险因素及不同累积阈值下的诊断准确性指标和阳性似然比。此外还通过曲线下面积结合自举法95%置信区间来评估这些因素的鉴别能力。

结果

在187名患者中（中位年龄14.7岁，60%为女性），有14名患者的神经影像学检查结果异常（占比7.5%，95%置信区间为4.3%–11.9%）。异常组患者的危险因素数量显著更多（中位数分别为5项和1项，p值＜0.001）。而在54名没有危险因素的患者中，没有一人出现影像学异常。该研究的曲线下面积为0.995（95%置信区间为0.985–1.000）。当危险因素数量达到3项及以上时，敏感性和阴性预测值均为100%；达到4项及以上时，敏感性为93%，特异性为99%，阳性预测值为87%。

结论

在儿童急诊科的影像学研究队列中，通过累积危险因素评分可识别出不同风险的群体，这些群体的神经影像学异常发生率存在差异。不过这些研究结果存在选择偏差和谱系偏差，在将其用于临床之前，还需要在未纳入研究的群体中进行前瞻性验证。

引言

头痛在所有儿童急诊科就诊病例中约占0.7%–2.0%[1]、[2]、[3]、[4]。大多数头痛病例属于良性原发性疾病或可自行缓解的继发性病因[5]、[6]，但仍有少数病例存在严重的颅内病变，需要及时处理，这类病变包括出血、肿瘤、脑积水以及中枢神经系统感染[7]、[8]。在急诊环境中，如何准确区分这些严重病变与良性头痛仍是诊断上的重大挑战。

颅脑神经影像学检查在评估疑似严重头痛病例中起着关键作用。在未经筛选的急诊科队列中，仅有0.5%–1%的病例存在颅内异常[9]、[10]，不过不同医疗机构报告的影像学检查率差异较大[9]、[10]、[11]、[12]、[13]。计算机断层扫描会使儿童暴露于电离辐射，而磁共振成像则可能需要使用镇静剂[14]；此外，影像学检查还可能发现一些良性的偶发异常[15]。然而，若检查不足，则可能导致可治疗的疾病延误诊断。这一困境凸显出需要制定结构化、基于证据的准则来指导影像学检查的决策。

为了识别那些患颅内病变风险较高的儿童，人们提出了各种临床警示特征，即“危险因素”[16]、[17]。常见的危险因素包括突然出现或新发的剧烈头痛、症状逐渐加重、夜间惊醒、头痛位于枕部、神经系统检查异常、呕吐、发热，以及无家族性原发性头痛病史[8]、[16]、[18]、[19]。不过，单独来看，各项危险因素的预测价值并不一致：虽然其敏感性往往较高，但特异性却很低，而且如果不设定阈值就对各项危险因素进行累积计数，也无法准确反映头痛的病因[10]、[19]、[20]。正是由于这些局限性，人们开始关注基于阈值的累积危险因素评分方法[21]，以及更规范地运用临床指征来决定是否进行影像学检查[22]。

尽管已有相关研究，但针对儿童急诊科头痛病例的结构化定量危险因素评分系统仍然十分有限。以往的大多数研究都针对未经筛选的群体开展，由于严重病例的数量较少，因此很难准确分析诊断性能[9]、[10]、[12]。而基于影像学的队列研究虽然能够通过设计提高异常结果的检出率，从而帮助了解在高风险群体中各危险因素的诊断价值，但由于存在选择偏差和谱系偏差，其得出的性能评估结果往往被高估，无法推广到未纳入研究的急诊病例，也不能直接作为临床使用的标准化阈值。

本研究旨在评估12项预定义的危险因素在预测因头痛到儿童急诊科就诊的患儿是否存在颅脑神经影像学异常方面的价值，通过受试者工作特征分析来评估累积危险因素数量的鉴别能力，并探索可用于分层制定影像学检查决策的量化阈值。

章节节选

研究设计与地点

这项研究是在土耳其萨姆松大学萨姆松培训与研究医院的儿童急诊科开展的，属于单中心、回顾性、横断面观察性研究。研究对象的筛选是通过计算机检索国际疾病分类第十版中的R51代码（头痛）来完成的，时间范围为2022年1月1日至2025年6月1日。所有在急诊科就诊期间接受颅脑神经影像学检查的儿童都被纳入了研究范围。

患者特征

本研究共纳入187名患者，其中112名为女性（占比59.9%），75名为男性（占比40.1%）。患者的中位年龄为14.7岁，四分位距为11.0–16.2岁。在所有患者中，134名为青少年（占比71.7%），44名为学龄儿童（占比23.5%），9名为学龄前儿童（占比4.8%）；不同年龄组的影像学检查结果存在显著差异（p值=0.005）。在2–6岁的儿童中，神经影像学异常率为33.3%（3/9）；6–12岁的儿童中该比例为2.3%（1/44）；12–18岁的儿童中则为7.5%（10/134）。不同年龄组的异常率也存在差异。

讨论

这项回顾性探索性研究分析了在颅内病变先验概率较高的儿童急诊科影像学研究队列中，结构化危险因素评估方法的诊断效果。虽然累积危险因素数量显示出近乎完美的鉴别能力，但这一结果很可能是由仅基于影像学检查的设计所固有的选择偏差和谱系偏差导致的，并不能真正反映这些因素的预测能力，因此不应将其视为具有实际临床意义的结果。

结论

在基于儿童急诊科影像学检查的队列中，通过累积危险因素评分可以识别出不同风险等级的群体，这些群体的神经影像学异常发生率存在显著差异。而且，基于阈值的方法相比单独分析各危险因素，具有更高的鉴别价值。不过，这些研究结果仅为初步发现，需要在未纳入研究的普通急诊患者群体中进行前瞻性验证，之后才能确定具体的阈值并用于临床实践。

作者贡献

这项研究的构思与设计由E.S.和ü.A.完成。患者数据的收集工作由E.S.、G.A.和N.A.负责，数据分析和解读则由E.S.和ü.A.承担，统计分析也由E.S.完成。论文的初稿主要由E.S.撰写，随后所有作者都对稿件进行了审阅和修改。所有作者均已阅读并批准了论文的最终版本。

资金支持

这项研究没有获得任何来自公共部门、商业机构或非营利组织的资助。

利益冲突声明

所有作者声明自己不存在任何可能影响本研究结果的已知财务利益关系或个人关联。

埃姆雷·桑里|古尔费尔·阿克恰|尼哈尔·艾丁|于纳尔·阿克恰

土耳其萨姆松大学医学院儿科，萨姆松