本文为首次在外部验证了用于预测AVMs破裂风险高低的R2eD AVM评分表现的研究。该评分的AUC为0.711，差异可以接受。0.711的AUC与原始文章中的数据一致，即开发队列和内部验证队列的AUC分别为0.702和0.698。
【REF:Bird WA，et al.Neurosurgery.2021 May 6:nyab108.doi: 10.1093/neuros/nyab108. Epub ahead of print. PMID:33957673.】
研究背景
脑动静脉畸形（AVMs）为一种血管团的异常缠结，其动脉和静脉系统之间没有毛细血管网的沟通。这些血管畸形通常无症状，但一旦发生破裂可导致较高的致死致残率。大多数AVMs（58%）通常发生在平均年龄为33岁的年轻患者中，以脑出血起病。其他临床表现形式包括癫痫发作（34%）、头痛或偶然发现。
2019年发表在《Stroke》上的一项最新研究中，Feghali等人根据AVM的特征提出了一种新的评分系统来预测AVM以破裂作为首发症状出现的风险高低。该R2eD AVM评分由5项组成，总分0～6分，评分越高提示破裂的风险越大。非白人种族患者占2分，白人种族患者0分；特别深在部位的AVM占1分（基底节、丘脑、脑干和小脑）；大小<3cm的AVM占1分；引流静脉特别深在的，占1分；单一动脉供血的，占1分。AVMs患者得分为0分时，以破裂出血为首发症状出现的概率为16%，而得分为6分时，其概率为78%，且在这两个评分值之间呈逐步增加的趋势。自引入以来，R2eD AVM评分系统还没有经过外部验证。本研究旨在验证R2eD AVM评分的效能。
研究方法
数据来源：采用ICD编码识别AVMs患者的数据资料，或电子健康记录（EHR）中的相关关键词，时间跨度为2009年11月20日至2019年11月20日，并通过手工图表审查进一步细化。患者必须有诊断AVM的影像学资料以进行R2eD AVM评分。排除标准为：（1）18岁以下；（2）多发AVMs。R2eD AVM评分的5个组分分别被赋值为0或1分（种族部分的非白人种族为2分）。R2eD AVM总分从这些值中相加，总分0～6分。
统计分析方法：采用SPSS v25和MedCalc v19.5.1.0进行数据分析。采用单因素二元逻辑回归评估R2eD AVM评分标准破裂风险的比值比（OR）和95%置信区间（CI）。采用多因素分析来研究样本中的独立预测因素。将与破裂相关的变量（P<0.15）整合到一个递进后退消除的多因素模型中，P>0.10的变量被排除。P<0.05认为有统计学意义。利用多因素模型和原始的R2eD AVM评分，计算受试者工作特征曲线（AUC）下的面积。采用卡方检验和线性相关分析计算R2eD AVM评分与破裂的相关性和趋势。
研究结果
参与者：在2009年至2019年的10年间，通过手工图表审查进一步细化了上述EHR数据库搜索结果，共纳入122例患者。在该过程中，99名患者因无法获得有效信息而被排除。排除了28例R2eD AVM评分不完整的患者（图1）。本研究患者的基线特征见表1。
图1. 患者筛选过程。
表1. 伴或不伴破裂表现的AVM患者的基线资料。
单因素和多因素分析：单变量分析显示R2eD AVM的5个组成均与AVM破裂有关（P<0.15），因此进一步在多因素分析中评估（表2）。在多因素向后的逻辑回归分析中，种族（非白人）、大小<3cm和唯一的深静脉引流仍被保留在最终模型内。该模型的AUC为0.677（95%CI=0.587-0.759），HosmerLemeshow的P=0.668。
表2. R2eD-AVM评分组成成分的单变量和多变量分析及其与发展队列的比较
模型能效：在122例被分析的患者中，31例得分为0分，41例得分为1分，25例得分为2分，17例得分为3分，7例得分为4分，1例得分为5分，没有患者得分为6分。出现破裂的患者百分比从0～5分随着分数的增加而递增。分别为19.4%、29.3%、52.0%、64.7%、71.4%和100%，没有百分比可用于6分（图2）。使用原始评分评估本研究队列的破裂风险，得到的AUC为0.711（95% CI=0.617-0.806；图3），Hosmer-Lemeshow检验的P=0.612。
图2. R2eD AVM评分显示破裂患者的百分比
图3. 与R2eD AVM评分相比，破裂表现的ROC曲线，置信区间为95%。
研究结论
尽管样本量有限，本研究依然证明了R2eD AVM评分系统在预测脑AVM以破裂作为首发症状出现时的风险高低上，具有可接受的外部能效。鼓励进一步的研究以发现与破裂相关的其他人口统计学和放射学因素，以改善AVM患者的治疗建议。
