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ReDAVM预测脑动静脉畸形出血风险

R?eDAVM评分可以作为一种预测脑动静脉出血风险的工具，并且对临床判断进行了补充，有助于回答患者的咨询。

————摘自文章章节

背景

目前对未破裂脑动静脉畸形的治疗存在争议。为了预测未破裂脑动静脉畸形的出血的概率，有一些报道对相关危险因素进行了研究，结果不一致。来自医院的JudyHuang等使用一大规模队列研究数据研发一种可指导脑动静脉畸形出血风险分层的预测方法。

方法

研究回顾了年至年间医院被诊断为脑动静脉畸形的患者。建立一个预测模型，数据被随机地分成两组：训练数据集和验证数据集。在训练数据集中单因素水平上的显著因素被用来构建一个基于多因素Logistic回归分析。在训练数据集、验证数据集和完整的数据集中使用ROC曲线来评估模型的效能。根据预测因子和完整的数据集得出风险预测，然后推导出风险预测公式和实用评分系统。根据预测模型的相关系数及临床医生经验对相关因素进行赋分，除种族赋值2分，其余风险因素均赋值1分（总分从0分到6分不等），该评分系统被命名为R?eDAVM评分。

结果

在例资料完整的患者中（见表1），例（36%）表现出血。对训练数据集中年龄、性别、种族、是否抽烟、畸形巢直径、畸形巢位置等因素进行单因素和多因素分析（见表2）。用完整的数据集进行分析验证，得到一个包含以下风险因素的模型（见表3）:非白种人（OR=1.8；P=0.02），小病灶（OR=1.47；P=0.14），位置深（OR=2.3；P0.01），单一供血动（OR=2.24；P0.01），深静脉引流（OR=2.07；P=0.02）。

表1.临床特征基线资料

表2.分析训练数据集中的有可能导致畸形巢出血的单因素和多因素

表3.对全部的数据进行多因素分析，并取其相关缩略词

训练、验证和完整数据集ROC曲线下面积分别为0.、0.和0.（见图1）。在整个研究人群中，用R?eD模型对出血风险进行预测，没有危险因素的患者（0分），预测的出血概率为16%，到有全部危险因素者（6分）预测的出血概率逐渐增加到78%（见图2）。

图1.训练、验证和完整数据集ROC曲线下面积分别为0.（A）、0.（B）和0.（C）

图2.用R?eD模型对整个研究人群中的出血风险进行预测

结论

本研究得出的最终模型可以作为一种预测脑动静脉出血风险的工具，并且对临床判断进行了补充，有助于回答患者的咨询。

组稿

张颖影副教授

医院

编译