脑卒中复发风险预测模型的系统评价

黄秀丹,马秋平,曹汝汝,明州彦,张 纤

脑卒中是一种严重危害生命健康的慢性疾病,也是单病种致残率最高的疾病,目前已位居我国居民死亡原因之首[1]。脑卒中复发是指在首次脑卒中所致神经功能缺损症状与体征稳定或好转24 h后,出现新的神经功能缺损症状,并排除其他全身性疾病及可能的原因[2]。《中国脑卒中防治报告2020》指出,我国脑卒中发病3个月内复发率为12.58%,脑卒中发病1年内复发率为27.49%[3]。与初次发病相比,脑卒中复发不仅会增加病人神经功能进一步恶化的风险,而且可能还会增加病人死亡的风险[4]。因此,预防脑卒中复发是改善病人预后结局、降低病人死亡率的重要干预靶点。脑卒中复发风险预测模型可为临床医护人员有效识别脑卒中复发的影响因素和风险程度,为预防脑卒中的复发及降低病人死亡率提供参考依据,从而改善病人临床结局[5]。目前,国内外研究主要从影像学、临床危险因素(如年龄、生活方式、有无合并其他慢性病等)角度构建脑卒中复发风险预测模型[6-8]。但模型构建方法、预测性能等方面质量不一,因此本研究通过对国内外关于脑卒中复发风险预测模型的相关文献进行系统评价,旨在为临床护理人员选择合适的脑卒中复发风险预测模型预防脑卒中的复发及降低死亡风险提供参考。

1 资料与方法

本研究已在国际注册平台PROSPERO上注册,注册号:CRD42022326608。

1.1 文献检索策略

计算机检索the Cochrane Library、PubMed、Web of Science、Embase、CINAHL、PsycINFO、中国生物医学文献数据库(CBM)、中国知网、万方数据库、维普数据库中有关脑卒中复发风险预测模型的文献,采用Mesh主题词和自由词相结合的方式进行检索,检索时限为建库至2022年9月。中文数据库以中国知网为例,检索策略:#1 (卒中 OR 脑卒中 OR 脑中风 OR 缺血性卒中 OR 出血性卒中 OR 脑血管意外 OR 脑血管中风 OR 脑梗死);#2 (复发 OR 再发);#3 (预测模型 OR 预测因素 OR 风险预测);#4 #1 AND #2 AND #3。英文数据库以PubMed为例,检索策略如下。

#1 ("Stroke"[Mesh]) OR (ischemic stroke[Title/Abstract] OR hemorrhagic stroke[Title/Abstract] OR cerebrovascular accident[Title/Abstract] OR cerebrovascular apoplexy[Title/Abstract] OR brain vascular accident[Title/Abstract] OR cerebrovascular stroke[Title/Abstract] OR cerebral infarction[Title/Abstract])

#2 ("Recurrence"[Mesh]) OR (recrudescence[Title/Abstract] OR relapse[Title/Abstract])

#3 (prediction model[Title/Abstract] OR prognostic model[Title/Abstract] OR predictive factors[Title/Abstract] OR risk prediction[Title/Abstract])

#4 #1 AND #2 AND #3

1.2 文献纳入与排除标准

1.2.1 纳入标准

1)研究对象为脑卒中病人;2)研究内容为脑卒中复发风险预测模型的构建,且经过内部和(或)外部验证。

1.2.2 排除标准

1)仅进行危险因素分析,未建立模型;2)基于Meta分析建立模型;3)无法获取全文或数据不完整;4)综述、系统评价类研究;5)动物模型研究。

1.3 文献筛选与数据提取

采用NoteExpress 5.3软件剔除重复文献,通过阅读标题、摘要、全文进行文献筛选。根据预测模型研究系统评价的关键评估和数据提取清单(critical appraisal and data extraction for systematic reviews of prediction modelling studies,CHARMS)[9]提取数据。

1.4 文献质量评价方法

采用预测模型研究的偏倚风险评估工具(prediction model risk of bias assessment tool,PROBAST)[10-11]进行偏倚风险和适用性评价。由2名研究者独立评价,意见不一时相互讨论或与第3名循证护理专家协商裁决。

1.4.1 偏倚风险评价

偏倚风险评价包括研究对象、预测因子、结果和分析4个领域,共包含20个问题,按照“是”“可能是”“否”“可能否”和“无信息”来判定。

1.4.2 适用性评价

适用性评价包括研究对象、预测因子和结果3个领域,按照“适用性高”“适用性低”和“适用性不清楚”进行评价。

2 结果

2.1 文献检索结果

经过检索共获得文献4 091篇,文献筛选过程如下。首先,采用NoteExpress 5.3文献管理软件剔除重复文献463篇,剩余3 628篇;其次,通过阅读标题及摘要后剔除文献3 571篇(其中综述类207篇,动物模型研究221篇,研究对象不符1 074篇,研究主题不符1 927篇,无法获取全文3篇,仅进行危险因素分析137篇,基于Meta分析建立模型2篇),剩余57篇;最后,阅读全文后剔除文献47篇(其中未构建模型26篇,无法提取数据21篇),最终纳入文献10篇[7,12-20],其中中文6篇,英文4篇。

2.2 纳入文献的基本特征

本研究最终纳入文献10篇,前瞻性队列研究9篇[7,12-19],回顾性队列研究1篇[20];单中心研究5篇[7,13,17-18,20],多中心研究5篇[12,14-16,19]。

2.3 脑卒中复发风险预测模型构建的基本情况

本研究最终纳入文献10篇,模型构建的基本情况见表1。

2.4 脑卒中复发风险预测模型性能及预测因子

10项研究[7,12-20]均报告了模型的区分度指标,7项研究[12,14-16,18-20]报告了模型的校准方法,各模型性能、预测因子及呈现形式见表2。

表2 脑卒中复发风险预测模型性能及预测因子

2.5 纳入文献的偏倚风险和适用性评价结果

纳入文献的偏倚风险和适用性评价结果见表3。

表3 各领域及总体偏倚风险、适用性评价结果

3 讨论

3.1 脑卒中复发风险预测模型研究仍处于发展阶段

我国脑卒中复发风险预测模型研究自2003年开始逐渐增多,主要以缺血性脑卒中复发风险预测模型为主,未来的研究可从出血性脑卒中复发的角度进行风险预测模型的构建,以丰富脑卒中复发的风险预测模型研究。然而随着研究数量的增多,预测模型研究的质量却是参差不齐,因此筛选出高质量且适用于临床的风险预测模型具有一定的实践指导意义,从而促进模型的临床转化和应用。本研究最终纳入的10项研究总体偏倚风险均较高,由表3可以看出,偏倚风险主要来自预测因子、结果和分析领域。造成偏倚的原因主要有:对预测因子的评估未报告或未使用盲法、变量事件数样本量不足、缺乏对模型进行校准度评估、未报告缺失数据或对缺失数据处理不当、预测因子的筛选方法不当等。研究指出,若研究设计为前瞻性队列研究,可以认为预测因子评估使用了盲法;若研究设计为回顾性队列研究,则可能产生较高偏倚[11,21]。因此,对于脑卒中复发风险预测模型的预后类研究应尽可能采用前瞻性队列研究设计,以减少偏倚的产生。在纳入的10项研究中,只有安雅臣等[13]进行均衡性检验后剔除了缺失数据,而另外6项研究[7,12,15,17-19]则直接剔除缺失数据。向黔灵等[22]的研究表明,对缺失数据直接剔除等不当的处理方式可进一步影响结果的呈现及模型的性能,应全面分析导致数据缺失的原因及所带来的影响后采用插补法、加权法等正确处理缺失的数据。此外,只有Kim等[19]进行内部和外部验证,其余研究均只进行了内部验证,可能会进一步导致模型的外推性及临床转化受到限制。而临床预测模型的应用价值既体现在其预测性能上,也体现在其外推性及临床应用性上[23]。

综上所述,目前脑卒中复发风险预测模型研究仍处于发展阶段。因此,对于未来的预测模型构建研究应遵循预测模型研究的偏倚风险评估工具(PROBAST)[10-11],合理筛选变量、正确处理数据、准确评估模型性能等,以减少偏倚。

3.2 根据风险预测模型的预测性能和临床适用性选择合适的模型进行临床转化和应用

构建脑卒中复发风险预测模型的意义在于为临床护理实践提供一个脑卒中复发风险的评估工具,为临床护理人员早期识别脑卒中的复发风险并开展二级预防提供依据。因此,护理人员可根据风险预测模型的预测性能、临床适用性、预测因子测量的可及性等选择合适的模型应用于临床护理实践中。在本研究纳入的模型中,周娟娟等[7]构建的模型区分度最高,AUC=0.861,但遗憾的是其并未对模型进行校准度评估,可能会降低模型的预测能力和预测价值。3项研究[14-15,18]通过Hosmer-Lemeshow检验评估模型的校准度,其中蔺雪梅等[15]构建的模型校准度较好,P=0.782,其模型区分度也较高,AUC=0.820。一个好的预测模型应具备较高的区分度和校准度,此外还应对模型进行可视化呈现,风险预测模型能够进行临床转化和应用的关键之处在于模型的呈现形式,可通过列线图、风险评分表等进行可视化呈现[24],有利于临床护理人员对脑卒中复发的风险进行分级管理,为病人提供有针对性的、个性化的脑卒中复发二级预防护理。

综上所述,临床护理人员可根据脑卒中复发风险预测模型的区分度和校准度选择预测性能较好的模型,采用列线图将模型可视化呈现,促进模型的临床转化和应用,为临床护理实践中选择合适的预测模型提供参考。

4 小结

本研究纳入10项脑卒中复发风险预测模型研究进行系统评价,评价了不同模型的预测性能、建模和验模方法、预测因子、模型呈现形式等方面特征。目前,脑卒中复发风险预测模型研究仍处于发展阶段,主要以缺血性脑卒中复发风险预测模型为主,研究数量逐渐增多,但总体偏倚风险较高,未来的预测模型构建研究应遵循PROBAST,并进行内部和外部验证,促进模型的临床转化和应用。此外,考虑到各项研究之间最终纳入的预测因子不同、研究设计类型不同等可能会产生较大的异质性,因此本研究仅对纳入的模型进行定性分析,并未采取定量的Meta分析,未来的研究可考虑进行定量分析,对各预测因子的效应量进行汇总分析,评价预测因子的预测价值,为脑卒中复发的影响因素研究提供更多依据。