针对预测中度至重创性脑损伤1年和2年后创伤后的个性化风险评估模型的开发:创伤性脑损伤模型系统研究:创伤性脑损伤模型系统研究

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 神经学 神经学
• 临床预测建模临床预测建模

背景情况:

• 创伤后 (PTE) 是中度至严重创伤性脑损伤 (msTBI) 的常见后果.
• 目前的方法缺乏前性模型来准确量化个人PTE风险后的msTBI.
• 预测PTE对于患者管理和临床试验开发至关重要.

研究的目的:

• 在MSTBI后两年内开发和验证个人风险的节预测模型.
• 通过使用急性住院康复的数据,确定PTE的关键预测因素.
• 创建用于评估PTE风险的工具,以告知临床决策.

主要方法:

• 利用TBI模型系统国家数据库中的6089名潜在参与者的数据.
• 对4126名个人进行了完整的病例分析,并提供了完整的两年发作数据.
• 采用最少绝对收缩和选择操作员 (LASSO) 后勤回归来生成四个预测模型,包括那些排除急性护理变量和预测2年的模型.

主要成果:

• 模型1,使用基线预测器,实现了76.00%的灵敏度和平均AUROC为0.73±0.02.
• 预测第二年新发作/复发发作的模型3显示出更高的性能,灵敏度为86.63%,平均AUROC为0.84±0.03.
• 跨模型的一致预测因素包括部手术,急性护理发作,内碎片和创伤性出血.

结论:

• 节的定量预测模型可以使用急性护理和msTBI患者的1年伤害后数据来生成.
• 这些模型有助于在2年内及时,基于证据的PTE预后.
• 开发交互式基于网络的工具,用于外部验证,并支持临床试验设计和决策支持.