研究结果表明，基于总出血量的aSAH患者临床结局预测模型显示出较高的预测准确性，高于采用改良Fisher量表在内的预测模型，位置特异性出血量并不能提高预测模型的准确性。
——摘自文章章节
【Ref: van der Steen WE, et al. AJNR Am J Neuroradiol, 41(6), 1015-1021. doi:10.3174/ajnr.A6575】
动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aneurysmal subarachnoid hemorrhage, aSAH）患者大多临床预后较差，目前已知的结局预测因素包括年龄、入院时神经功能状况、动脉瘤大小和出血量。患者入住急诊后就可实施的快速预测模型可以帮助医生做出治疗决策并为患者及其家属提供详细咨询。例如最近发表的预测模型是根据年龄、入院时WFNS分级和病前高血压病史这些因素做出预测，在其模型中添加出血量（根据Fisher量表评估）未显著增加预测价值。但既往研究发现出血量与临床结局密切相关，aSAH患者的出血量通常使用Fisher量表进行评估，评估较为粗糙，观察者间一致性中等，这可能是限制其预测价值的原因。目前，自动定量和独立于观察者的测量可用于精确评估出血量。
因此，来自荷兰阿姆斯特丹大学神经病学系的Wessel E. van der Steen等人开展了此项研究，目的是开发和外部验证一个对不良预后风险进行预测的预测模型，除了入院时可用的预测因素，使用自动定量所测量的总出血量（total blood volume, TBV）也作为候选预测因素之一，此外，开发的次要模型，包括脑池、脑室内（IVH）和脑实质内（IPH）出血量以及包括改良Fisher量表，并比较其与TBV模型的性能，相关结果发表在2020年5月的《Am J Neuroradiol》上。
研究者分别从阿姆斯特丹大学医学中心和荷兰乌得勒支大学医学中心的前瞻性aSAH登记研究中收集开发和验证队列的患者。纳入标准如下：1）首次入院平扫CT提示蛛网膜下腔出血或腰椎穿刺证实的SAH；2）通过CTA、MRA或DSA确诊动脉瘤破裂；3）年龄≥18岁。候选临床变量包括年龄、性别、高血压病史、糖尿病病史、心血管疾病病史及通过WFNS评估的首次入院时神经系统状况。
候选放射学预测变量为总出血量及特定位置的出血量，包括脑池、脑室内和脑实质内出血量；改良Fisher分级；动脉瘤大小和动脉瘤位置。将临床和放射学候选预测因素被纳入logistic回归模型。不良结局定义为改良Rankin量表（modified Rankin Scale, mRS）评分4-6分，在SAH后3个月和6个月时评估临床结局。基于入院时平扫CT使用全自动出血量定量算法计算总出血量。
自举式向后选择来选择模型，并使用R2、C-统计量和校准图进行验证，用R2评估模型的解释方差，使用C统计量评估区分有或无不良结局患者的能力，用校准曲线评估观察结果和预测结果之间的一致性。如果最终模型中仍存在总出血量，则将其性能与包括位置特异性出血量或改良Fisher分级的模型进行比较。
结果提示，开发队列包括409例患者，其中154例（38%）结局较差，110例（27%）患者于6个月内死亡。验证队列包括317例患者，其中140例（44%）患者结局较差，80例（28%）患者死亡。患者特征详见表1。
表1. 开发队列和验证队列患者特征
总出血量、神经系统状况、年龄、动脉瘤大小和心血管疾病史在选择后仍保留在最终模型中。外部验证的预测准确性和区分能力较高（R2：56%±1.8%；平均C-统计量：0.89±0.01）（表2）。
位置特异性体积模型显示出与总出血量（TBV）模型具有相似的性能（R2：56%±1%, P=0.8；平均C统计量：0.89±0.00, P=0.4)。改良Fisher模型的准确性显著降低（R2：45%±3%, P<0.001；平均C统计量：0.85±0.01, P=0.03）。
最后，研究结果表明，基于总出血量的aSAH患者临床结局预测模型显示出较高的预测准确性，高于采用改良Fisher量表在内的预测模型，位置特异性出血量并不能提高预测模型的准确性。总出血量模型可以准确预测哪些患者在疾病过程早期会出现不良临床结局，以帮助临床医生做出临床决策。
