目的 构建最佳的重型颅脑损伤死亡预测模型，为早期判断预后提供可行依据。方法 回顾性分析 2012年 1 月至 2017年12月广西医科大学第一附属医院急诊科收治的共计190例重型颅脑创伤患者的包括性别、心率等临床资料共20项。收集入院时相关危险因素并记录出院时的生存情况，Logistic回归建立死亡预测模型，计算ROC曲线下面积（AUC）并通过拟合优度检验预测模型性能。结果 190例重度颅脑损伤患者住院期间有91例死亡，发生率为40%。单因素Logistic 回归分析显示，年龄、气管插管、瞳孔大小、枕叶损伤、脑疝、蛛网膜下腔出血、GCS、体温、血小板、血肌酐、APACHEⅡ为重型颅脑损伤的死亡危险因素。多因素Logistic回归分析得出死亡预测概率公式为：Logit（P）＝-2.053-1.736×（瞳孔不等大）-3.088×（瞳孔散大）+1.364×（枕叶损伤）+1.663×（脑疝）+1.112×（蛛网膜下腔出血）+0.150×（APACHEⅡ评分）。ROC 曲线分析显示，瞳孔异常（不等大、散大）、枕叶损伤、蛛网膜下腔出血、脑疝及APACHEⅡ评分均能单独预测死亡概率，AUC分别为 0.636、0.595、0.611、0.599及0.621。死亡预测概率预测重度颅脑损伤发生的AUC为0.860，其敏感度和特异度88.60%及81.60%。结论 死亡预测模型可有效评估重度颅脑损伤患者的死亡风险。

徐艳松,韦钰晴,潘文辉,李仕来,秦权林,利长华. 重型颅脑损伤患者死亡风险预测模型建立[J]. 中华急诊医学杂志, ,: 1559-1563.
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关键词： 颅脑损伤 预后 预测模型

引证文献(引用了本文的文献)

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