中青年成人脑出血后院内基于GCS的神经功能恢复可解释预后模型的构建与验证：一项多中心回顾性队列研究

《European Journal of Medical Research》：Development and validation of an interpretable prognostic model for in-hospital GCS-based neurological recovery after intracerebral hemorrhage in young and middle-aged adults: a multicenter retrospective cohort study

　　

摘要

背景

脑出血（ICH）的预后工具大多来源于老年或混合年龄队列，很少纳入生活方式因素，限制了其对中青年成人的适用性。我们的目标是开发并外部验证一个可解释模型，用于预测18至59岁原发性自发性脑出血成人在院期间基于GCS评分的不利神经功能恢复。

方法

这是一项多中心回顾性队列研究（2021–2025年），包括来自天津医科大学总医院和山西省人民医院的开发队列，以及来自滨州医学院附属医院的独立外部测试队列。终点为研究专用的标准化GCS恢复指数；院内死亡被归类为不利恢复。探索性单变量和多变量筛选使用开发队列进行。插补、标准化、模型拟合和超参数调优仅限于训练子集；内部验证子集用于模型选择，外部队列留作最终评估。共比较了七种算法。采用SHAP（SHapley Additive exPlanations）和决策曲线分析评估模型的可解释性和决策分析净收益。

结果

在2,172例患者中，1,658例构成开发队列，514例构成外部测试队列。最终选择了包含8个特征的随机森林模型，包括意识障碍、血肿体积、葡萄糖、淋巴细胞百分比、肌酸激酶、单核细胞百分比、碱性磷酸酶和饮茶频率。在外部测试队列中，该模型达到受试者工作特征曲线下面积（AUC）0.854和精确率-召回率曲线下面积0.811，显示可接受的校准度（Hosmer-Lemeshow检验P=0.412），并在所评估的阈值范围内提供了净收益。SHAP分析识别出意识障碍和血肿体积为主要贡献因素。不同饮茶类别显示出不同的SHAP贡献度，需谨慎地进行非因果性解读。我们还创建了一个Streamlit研究原型，用于展示个体化预测和SHAP解释。

结论

我们开发并外部验证了一个基于入院信息的可解释模型，用于估计原发性自发性脑出血中青年成人在院期间基于GCS评分的不利神经功能恢复。该模型在独立外部测试队列中表现出良好的区分度和可接受的校准度。由于终点为研究专用指标且生活方式关联为观察性结果，在临床使用前需要进行针对标准化功能结局的前瞻性验证。