B水汽脑血管损伤(BCVI)是一种罕见但严重的创伤后并发症;据报道，患有未经治疗的BCVI的患者中有30%-60%会发生中风，这种情况与发病率和死亡率分别高达80%和40%有关。1 - 16强烈建议有典型症状的患者使用BCVI，包括原因不明的神经事件或动脉性鼻衄;然而，在无症状患者中诊断BCVI相对具有挑战性。此外，在多发性创伤或创伤性脑损伤患者中，bcvi相关的神经学表现及其演变往往难以确定。
BCVI的一个独特之处在于，大多数患者在缺血或出血性事件发生前经历了一段持续数小时至数天的潜伏期。15，17在此期间诊断BCVI将为预防后续并发症提供机会;因此，在BCVI的早期阶段认识其风险是很重要的。为此，研究了BCVI的危险因素，并制定了早期发现的筛查标准。目前这种情况的管理方法包括有针对性的筛查和早期抗血栓治疗。先前的研究表明，这些方法提高了BCVI的检出率，降低了相关的神经系统发病率和死亡率。17日
BCVI的早期检测仍然是一个未解决的挑战，这种情况的危险因素仍然存在争议。甚至是最流行的筛选标准2，12差异很大，可能是因为样本量小和研究设计。此外，现有的筛查标准在预测BCVI的概率时没有考虑每个危险因素的权重，因此存在一些问题。由于这些筛查标准的定性性质，临床医生不可能基于风险概率(即定量评估)进一步评估BCVI。有人建议，需要进行大规模、全面的回顾性研究，以阐明BCVI的危险因素，并开发一种定量筛查模型，以便在急诊科迅速使用，以评估BCVI的发生，以弥补这些差距。21
在本研究中，我们旨在推导并验证一种新的筛查模型，该模型结合nomogram来量化BCVI的风险，并协助临床医生识别需要额外评估的患者。
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研究设计与设置
这项诊断研究使用了2009年至2018年日本创伤数据库(JTDB)的数据。本研究的报告遵循了“个体预后或诊断的多变量预测模型的透明报告”(TRIPOD)原则。22本研究由东京都博土医院IRB批准。为了保护患者的个人信息，在分析之前对数据进行了匿名处理，因此无需知情同意。
JTDB由日本创伤外科协会(创伤登记委员会)和日本急性医学协会(临床护理评估委员会)于2003年建立，旨在收集日本创伤患者的全国数据。在研究期间，272家急诊医院参与了JTDB，其中95%是日本政府批准的三级急诊医疗中心。参与研究的医院必须登记所有创伤患者的损伤严重程度评分23≥9，包括患者特征信息、紧急医疗服务信息、患者到达医院时的生命体征、评估和治疗信息、使用1990年修订-更新98版《受伤量表》的诊断代码，24还有关于出院的信息
参与者的选择
在2009年至2018年JTDB记录的所有患者中，分析了有关钝器伤的数据。该研究开始于2009年，以避免异质性，因为第一个筛查指南是在该年发布的。25年龄小于18岁的患者和到达医院时心脏骤停的患者(收缩压= 0 mm Hg)被排除在分析之外，因为儿童的标准可能不同，筛查可能与心脏骤停患者无关。我们将符合条件的患者随机分为训练组和验证组。
干预和测量
首先，我们调查了BCVI的患病率，BCVI被定义为任何颅内血管、颅外椎动脉、颅外颈动脉(普通，内部)或颈内静脉的钝性损伤。虽然之前的BCVI研究只关注颈动脉和椎动脉损伤，8，12，25我们还将其他脑血管损伤纳入了我们的BCVI定义，因为这些损伤具有BCVI的基本特征(即，神经并发症可在潜伏期后发生，并可通过早期干预预防)，并且越来越多的证据表明在创伤护理中认识到这些并发症的重要性。代谢途径这些脑血管损伤的AIS代码为12xxxx。x 3202 xx。x 3208 xx。X和3210xx.x。然后，我们开发了动脉BCVI的预测模型，因为动脉和静脉损伤的后果、治疗和危险因素可能不同。低血压定义为收缩压< 90mmhg。在创伤的原因中，机动车事故和从过高的高度跌落被认为是高能撞击创伤。身体区域的损伤被认为包括身体区域记录的任何损伤(AIS评分≥1)。
分析
在描述性统计方面，数值变量以四分位范围(IQRs)的中位数表示，而类别变量则以频率和百分比表示。组间比较对分类数据采用卡方检验或Fisher精确检验，对连续变量采用Mann-Whitney u检验。
利用训练队列建立了一个预测模型。为了获得对参数的偏差较小的估计，我们使用20次迭代的链式方程进行了多次imputation，并生成了20个数据集。在每个输入数据集中进行多元逻辑回归分析(同时方法)，确定每个变量与BCVI的关联，并根据Rubin规则对估计的系数进行集成。29为了最大限度地降低假阳性结果的风险，根据生物学合理性和以前的报告，预先选择了可能预测BCVI的因素。2，15，17，25，- 34选择因素为年龄(< 60岁或≥60岁);性;高能冲击;到达医院时出现低血压;格拉斯哥昏迷量表(GCS;得分< 9或≥9);头部、面部、颈部、胸部、腹部、脊柱、上肢、下肢或未指明区域(BCVI除外)的损伤;颅内病变(外伤性蛛网膜下腔出血[SAH]、脑挫伤、弥漫性轴索损伤、幕上硬膜外出血、幕上脑出血、幕上硬膜下出血、幕下出血);颅底骨折;地下室裂缝; facial fracture; mandible fracture; cervical spine fracture or subluxation; thoracic spine fracture or subluxation; lumbar spine fracture or subluxation; and soft tissue injury of the face. Variance inflation factors were used to check for multicollinearity.
该模型在一个单独的队列中进行了验证。我们没有引入验证队列来模拟模型在现实条件下的性能。验证基于鉴别措施，使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)和95%置信区间(ci)进行评估。我们计算并比较了训练组和验证组之间的敏感性、特异性以及真阴性、假阴性、真阳性和假阳性结果的数量。在我们的分析中使用了最小截断值0.001和约登指数。使用前者是因为BCVI发病率较低;筛选模型的定性应用要求灵敏度高。因为之前的研究将BCVI定义为颈动脉和椎动脉损伤，我们评估了所开发的模型在更窄的范围内预测BCVI的鉴别能力。我们还评估了所开发的模型预测颅内动脉BCVIs、颅外动脉BCVIs和静脉BCVIs的鉴别能力。
所有统计检验均为双侧检验，统计学显著性定义为p值< 0.05或使用95% ci进行评估。我们在个案基础上排除了数据不完整的患者。所有统计分析均使用R (R Foundation for statistical Computing)进行。
结果
研究对象特征
符合分析条件的258,935例患者的中位年龄为67岁(IQR 46-80岁)，其中155,093例(60.0%)为男性。总体而言，824例(0.3%)患者被诊断为BCVI，在研究期间，年发病率为0.3% - 0.5%。缺失值百分比如下:性别，< 0.1%;高能冲击，2.8%;入院时低血压，3.0%;GCS评分为8.9%。在258,935例患者记录中，31,872例(12.3%)不完整。
表1显示了我们队列中的BCVI模式，其中824例患者中诊断出850个病变。最常见的病变为椎动脉损伤370例(颅内111例，颅外259例)，其次为颈动脉损伤164例(颅内81例，颅外83例)，海绵窦损伤37例。表2显示BCVI患者与无BCVI患者的基线特征比较。两组在年龄方面存在显著差异;性;高能冲击;到达医院时出现低血压;GCS评分;头部、面部、颈部、胸部、脊柱和下肢区域受伤;颅内病变、颅骨骨折、面部骨折;下颌骨骨折;颈椎骨折或半脱位; and thoracic spine fracture or subluxation. Patients who met the study criteria were randomly dichotomized into training (n = 129,468) and validation (n = 129,467) cohorts (图1)．除了医院到达时低血压(5.4% vs 5.2%， p = 0.03)和GCS评分(中位数15 [IQR 14-15] vs中位数15 [IQR 14-15];均值13.48 vs 13.50, p = 0.04;表3)．
BCVI模式
| 位置 | 不。例数(%) |
|---|---|
| 椎动脉 | 370 (45) |
| 颅内 | 111 (14) |
| 颅外的 | 259 (31) |
| 颈动脉(普通，内部) | 164 (20) |
| 颅内 | 81 (10) |
| 颅外的 | 83 (10) |
| 其他船只 | |
| 动脉 | 85 (10) |
| 大脑前动脉 | 9 (1) |
| 大脑中动脉 | 22日(3) |
| 脑后动脉 | 2 (0) |
| 底动脉 | 12 (2) |
| 其他/未指明的 | 40 (5) |
| 静脉/窦 | 119 (14) |
| 海绵窦 | 37 (5) |
| 横窦 | 9 (1) |
| 乙状窦 | 19 (2) |
| 上矢状窦 | 18 (2) |
| 其他/未指明的 | 36 (4) |
| 未指明的颅内血管 | 112 (14) |
钝性创伤后患者的基线特征
| 特征 | 所有 | BCVI(是的) | BCVI(没有) | p值 |
|---|---|---|---|---|
| 不。的患者 | 258935年 | 824 | 258111年 | |
| 中位年龄(IQR)，年 | 67 (46 - 80) | 63 (45 - 74) | 67 (46 - 80) | < 0.001 |
| 男性性 | 155093 (60) | 587 (71) | 154506 (60) | < 0.001 |
| 高能冲击 | 112463 (43) | 486 (59) | 111977 (43) | < 0.001 |
| 医院到达时低血压 | 13666 (5) | 147 (18) | 13519 (5) | < 0.001 |
| GCS评分中位数(IQR) | 15(14日至15日) | 13 (6 - 15) | 15(14日至15日) | < 0.001 |
| 身体部位损伤 | ||||
| 主管(BCVI除外) | 96352 (37) | 456 (55) | 95896 (37) | < 0.001 |
| 脸 | 38360 (15) | 195 (24) | 38165 (15) | < 0.001 |
| 颈部(BCVI除外) | 1530 (1) | 43 (5) | 1487 (1) | < 0.001 |
| 胸腔 | 65828 (25) | 289 (35) | 65539 (25) | < 0.001 |
| 腹部 | 23405 (9) | 83 (10) | 23322 (9) | 0.30 |
| 脊柱 | 51760 (20) | 450 (55) | 51310 (20) | < 0.001 |
| 上肢 | 57982 (22) | 187 (23) | 57795 (22) | 0.83 |
| 下肢 | 113972 (44) | 228 (28) | 113744 (44) | < 0.001 |
| 未指明的 | 10099 (4) | 43 (5) | 10056 (4) | 0.06 |
| 颅内病变 | ||||
| 创伤性蛛网膜下腔 | 39754 (15) | 209 (25) | 39545 (15) | < 0.001 |
| 大脑挫伤 | 23799 (9) | 122 (15) | 23677 (9) | < 0.001 |
| 弥漫性轴索损伤 | 2651 (1) | 23日(3) | 2628 (1) | 0.001 |
| 幕上硬膜外出血 | 8427 (3) | 54 (7) | 8373 (3) | < 0.001 |
| 幕上脑出血 | 2095 (1) | 14 (2) | 2081 (1) | 0.01 |
| 幕上脑膜下出血 | 33993 (13) | 137 (17) | 33856 (13) | 0.004 |
| Infratentorial出血 | 1214 (0) | 7 (1) | 1207 (0) | 0.12 |
| 颅骨骨折 | ||||
| 颅底骨折 | 8922 (3) | 140 (17) | 8782 (3) | < 0.001 |
| 穹窿骨折 | 17840 (7) | 135 (16) | 17705 (7) | < 0.001 |
| 面部骨折 | 1913 (1) | 12 (1) | 1901 (1) | 0.03 |
| 下颌骨骨折 | 3351 (1) | 32 (4) | 3319 (1) | < 0.001 |
| 脊柱骨折或半脱位 | ||||
| 颈 | 10955 (4) | 245 (30) | 10710 (4) | < 0.001 |
| 胸 | 11688 (5) | 70 (9) | 11618 (5) | < 0.001 |
| 腰椎 | 19880 (8) | 56 (7) | 19824 (8) | 0.40 |
| 面部软组织损伤 | 22476 (9) | 87 (11) | 22389 (9) | 0.06 |
除非另有说明，数据以数字(%)表示。以加粗字体表示有统计学意义。
研究患者选择流程流程图。
训练组和验证组间基线特征的比较
| 特征 | 训练队列，n = 129,468 | 验证队列，n = 129,467 | p值 |
|---|---|---|---|
| 中位年龄(IQR)，年 | 64 (46 - 80) | 67 (46 - 80) | 0.78 |
| 男性性 | 77593 (60) | 77500 (60) | 0.71 |
| 高能冲击 | 56246 (43) | 56217 (43) | 0.91 |
| 医院到达时低血压 | 6958 (5) | 6708 (5) | 0.03 |
| GCS评分中位数(IQR)＊ | 15(14日至15日) | 15(14日至15日) | 0.04 |
| 身体部位损伤 | |||
| 主管(BCVI除外) | 48341 (37) | 48011 (37) | 0.18 |
| 脸 | 19213 (15) | 19147 (15) | 0.72 |
| 颈部(BCVI除外) | 766 (1) | 764 (1) | 0.98 |
| 胸腔 | 32851 (25) | 32977 (25) | 0.57 |
| 腹部 | 11589 (9) | 11816 (9) | 0.17 |
| 脊柱 | 25963 (20) | 25797 (20) | 0.42 |
| 上肢 | 29081 (22) | 28901 (22) | 0.40 |
| 下肢 | 57134 (44) | 56838 (44) | 0.24 |
| 未指明的 | 5082 (4) | 5017 (4) | 0.52 |
| 颅内病变 | |||
| 创伤性蛛网膜下腔 | 20017 (15) | 19737 (15) | 0.13 |
| 脑挫伤 | 11901 (9) | 11898 (9) | 0.99 |
| 弥漫性轴索损伤 | 1349 (1) | 1302 (1) | 0.37 |
| 幕上硬膜外出血 | 4231 (3) | 4196 (3) | 0.71 |
| 幕上脑出血 | 1068 (1) | 1027 (1) | 0.38 |
| 幕上脑膜下出血 | 17038 (13) | 16955 (13) | 0.63 |
| Infratentorial出血 | 605 (0) | 609 (0) | 0.91 |
| 颅骨骨折 | |||
| 颅底骨折 | 4454 (3) | 4468 (3) | 0.88 |
| 穹窿骨折 | 8946 (7) | 8894 (7) | 0.69 |
| 面部骨折 | |||
| LeFort我 | 408 (0) | 372 (0) | 0.21 |
| LeFort二世 | 414 (0) | 392 (0) | 0.46 |
| LeFort三世 | 251 (0) | 236 (0) | 0.53 |
| 下颌骨骨折 | 1707 (1) | 1644 (1) | 0.28 |
| 脊柱骨折或半脱位 | |||
| 颈 | 5487 (4) | 5468 (4) | 0.86 |
| 胸 | 5833 (5) | 5855 (5) | 0.84 |
| 腰椎 | 9967 (8) | 9913 (8) | 0.70 |
| 面部软组织损伤 | 11230 (9) | 11246 (9) | 0.91 |
| BCVI | 428 (0) | 396 (0) | 0.28 |
除非另有说明，数据以数字(%)表示。以加粗字体表示有统计学意义。
验证队列的平均值更高(13.48 vs 13.50)。
主要结果
在训练队列中的129,468例患者中，367例(0.3%)患有动脉BCVI。缺失值百分比如下:性别，< 0.1%;高能冲击，2.9%;入院时低血压，3.0%;GCS评分为8.8%。共有15807例(12.2%)患者记录不完整。表4显示多元逻辑回归分析的结果。在预定自变量中，多重共线性的方差膨胀因子小于2.2，表明模型缺乏共线性。该模型确定了13个BCVI的显著预测因素。男性、高能撞击、入院时低血压、GCS评分< 9、面部区损伤、颈部区损伤、脊柱区损伤、颅底骨折、颈椎骨折或半脱位与BCVI呈正相关，而下肢区损伤、幕上硬膜下出血、腰椎骨折或半脱位、面部软组织损伤与BCVI负相关。结合这13个因素建立了一个新的筛选模型;模型的回归系数和标准误差如图所示表5，所建立的模型的图见图2．在nomogram中，基于每个重要变量得分的函数图通过首先从每个变量到“Points”轴绘制一条虚拟垂直线来预测BCVI的概率，以确定归属于该变量的总点数。然后，将求和的点与底量表进行比较，以评估BCVI的概率。在训练队列中，预测模型的AUC为0.83 (95% CI 0.80-0.85)。
多因素logistic回归分析的结果，以确定与动脉BCVI独立相关的变量
| 变量 | 或(95% ci) | p值 |
|---|---|---|
| 年龄 | ||
| < 60岁 | 参考 | |
| ≥60岁 | 1.18 (0.95 - -1.48) | 0.14 |
| 男性性 | 1.34 (1.05 - -1.70) | 0.019 |
| 高能冲击 | 1.38 (1.09 - -1.75) | 0.008 |
| 医院到达时低血压 | 1.86 (1.36 - -2.53) | < 0.001 |
| GCS评分 | ||
| < 9 | 2.66 (1.99 - -3.55) | < 0.001 |
| ≥9 | 参考 | |
| 身体部位损伤 | ||
| 主管(BCVI除外) | 1.23 (0.93 - -1.62) | 0.15 |
| 脸 | 1.59 (1.13 - -2.24) | 0.008 |
| 颈部(BCVI除外) | 2.36 (1.15 - -4.87) | 0.020 |
| 胸腔 | 0.86 (0.67 - -1.11) | 0.26 |
| 腹部 | 0.97 (0.67 - -1.40) | 0.88 |
| 脊柱 | 3.60 (2.66 - -4.87) | < 0.001 |
| 上肢 | 0.81 (0.62 - -1.06) | 0.13 |
| 下肢 | 0.59 (0.46 - -0.76) | < 0.001 |
| 未指明的 | 1.28 (0.82 - -1.98) | 0.27 |
| 颅内病变 | ||
| 创伤性蛛网膜下腔 | 1.09 (0.81 - -1.47) | 0.57 |
| 大脑挫伤 | 0.89 (0.62 - -1.26) | 0.50 |
| 弥漫性轴索损伤 | 0.68 (0.31 - -1.49) | 0.34 |
| 幕上硬膜外出血 | 0.80 (0.48 - -1.35) | 0.41 |
| 幕上脑出血 | 1.18 (0.48 - -2.91) | 0.73 |
| 幕上脑膜下出血 | 0.54 (0.38 - -0.77) | < 0.001 |
| Infratentorial出血 | 0.73 (0.18 - -2.99) | 0.66 |
| 颅骨骨折 | ||
| 颅底骨折 | 2.39 (1.67 - -3.43) | < 0.001 |
| 穹窿骨折 | 0.98 (0.68 - -1.42) | 0.93 |
| 面部骨折 | 0.59 (0.23 - -1.49) | 0.26 |
| 下颌骨骨折 | 1.08 (0.55 - -2.09) | 0.83 |
| 脊柱骨折或半脱位 | ||
| 颈 | 3.40 (2.52 - -4.59) | < 0.001 |
| 胸 | 0.68 (0.46 - -1.01) | 0.06 |
| 腰椎 | 0.38 (0.24 - -0.59) | < 0.001 |
| 面部软组织损伤 | 0.54 (0.34 - -0.85) | 0.008 |
以加粗字体表示有统计学意义。
开发筛选模型中的回归系数和标准误差
| 变量 | 回归系数 | 标准错误 |
|---|---|---|
| 拦截 | −6.73 | 0.14 |
| 男性性 | 0.26 | 0.12 |
| 高能冲击 | 0.19 | 0.11 |
| 医院到达时低血压 | 0.60 | 0.15 |
| GCS评分 | ||
| < 9 | 1.00 | 0.14 |
| ≥9 | 参考 | |
| 身体部位损伤 | ||
| 脸 | 0.42 | 0.16 |
| 颈部(BCVI除外) | 0.80 | 0.37 |
| 脊柱 | 1.20 | 0.15 |
| 下肢 | −0.56 | 0.13 |
| 幕上脑膜下出血 | −0.52 | 0.17 |
| 颅底骨折 | 0.84 | 0.18 |
| 脊柱骨折或半脱位 | ||
| 颈 | 1.24 | 0.15 |
| 腰椎 | −1.02 | 0.22 |
| 面部软组织损伤 | −0.57 | 0.23 |
预测动脉BCVI的Nomogram。在每个轴上定位患者特征。然后在“点数”轴上画一条垂直线，以确定每个变量可归属的点数。将所有变量的点数相加，并在“总点数”轴上找到总和，以获得拥有BCVI的相应风险。
在验证队列中，16,065例患者因参数缺失被排除;因此，预测模型应用于113,402例患者，其中320例(0.3%)患有动脉BCVI。预测模型的AUC为0.83 (95% CI 0.81-0.86)。一系列阈值的敏感性和特异性显示在图3．截断值0.001表示BCVI概率的敏感性为0.95，特异性为0.32;真阴性36186例，假阴性16例，真阳性304例，假阳性76894例。临界值0.003(约登指数)的敏感性为0.75，特异性为0.81，结果为91,596例真阴性，80例假阴性，240例真阳性，21,486例假阳性。当BCVI的定义缩小到仅包括颈动脉(普通，内部)和椎动脉损伤时，239例患者有此类病变。该模型预测这些损伤的AUC为0.89 (95% CI 0.87-0.91)。该模型预测颅内动脉BCVIs、颅外动脉BCVIs和静脉BCVIs的auc分别为0.78 (95% CI 0.74-0.82)、0.89 (95% CI 0.87-0.92)和0.73 (95% CI 0.65-0.81)。
累积分布分析显示了敏感性/特异性与截断点范围的关系。的实线而且虚线分别表示敏感性和特异性。
讨论
我们的分析确定了13个BCVI的预测因素。此外，我们推导了一个新的筛查模型，该模型包含一个nomogram来量化BCVI的风险，并在内部进行了验证。
由于伦理限制，很难进行评估BCVI筛查标准的随机对照试验，目前全国范围内的大型回顾性分析提供了最好的证据。据我们所知，目前的研究是确定BCVI预测因素的同类研究中规模最大的。我们内部验证了开发的预测模型，该模型在一个不同的队列中表现良好。通过提供nomogram，我们的模型可以轻松快速地纳入临床实践。我们筛查模型的定量性质解决了当前筛查标准的缺陷，临床医生无法根据可问责风险进一步评估BCVI。我们研究的优势在于我们的模型的可靠性和可泛化性，以及通过易于使用的nomogram的适用性。
在研究期间，BCVI的年发病率约为0.3%，这在先前报道的发病率范围内(0.1%-1.6%)。17，30.，34在我们的研究中，椎动脉损伤的数量是颈动脉损伤的2.3倍。这一发现与之前关于美国患者的数据相似2和澳大利亚。16值得注意的是，远端颅内动脉、静脉和窦损伤被认为很罕见，经常被忽视，35比预期的更普遍。这强调了BCVI中考虑这些伤害的重要性。静脉充血可导致神经功能缺损和随后的潜伏期出血事件;因此，早期发现和干预可以预防并发症。36
目前，有两个主要指南(西方创伤协会算法25以及东部创伤外科协会指南15)以及两个主要的筛查方案(改良的丹佛34，37和孟菲斯38筛选标准)。这些标准包括低GCS评分、颈椎损伤和颅底骨折，我们的结果一致显示这些因素与BCVI之间存在关联。考虑到这些因素在本研究中对BCVI的一致性和较高的优势比，它们的预测作用似乎得到了证实。相比之下，面部骨折、弥漫性轴索损伤和下颌骨骨折在之前的研究中被认为是危险因素，但在调整混杂因素后，它们并没有保留其意义。
除了这些解剖学或生理学标准外，损伤机制在评估BCVI的可能性时也是至关重要的。BCVI的典型机制是与加速-减速相关的剪切力、突然屈曲、颈部过伸拉伸动脉和直接撞击。39这些事件可能发生在高能碰撞伤害中，包括机动车碰撞或从过高的高度坠落。我们的数据显示，高能撞击是BCVI的一个重要风险因素，这与先前报道的结果一致。25
鉴于低侵入性BCVI筛查方式的出现，以及如果不及时治疗可能出现严重并发症，因此采用了更广泛的筛查，以捕获所有损伤，而不是限制筛查被认为具有最高BCVI风险的个体。更广泛的BCVI评估可能会引起人们对辐射暴露或耗时筛查技术相关成本的担忧。我们的结果表明，灵敏度随着截断值的提高而急剧下降。基于我们开发的模型和验证队列，灵敏度> 0.95需要一个非常低的临界值(0.001);使用该值时的阴性预测值为99.7%，尽管67.8%的筛查患者进行了不必要的进一步BCVI评估。这些结果突出了评估BCVI时的风险收益权衡。需要进一步的研究，包括成本效益分析，以确定我们的模型的最佳截断值。
虽然之前的筛查标准没有考虑每个标准的权重，但我们观察到BCVI在每个预测因素中的优势比(例如，颈部损伤的优势比比性别高4倍)，强调了定量评估的重要性。我们认为临床决策过程应根据可问责的筛查后概率在个别情况下量身定制，因为创伤患者是极其不同的。我们基于诺莫图的定量模型将促进风险-效益评估，并改善为每个患者量身定制的决策。
研究的局限性
这项研究也有局限性。首先，临床医生在做出临床决策时可能已经考虑了这些指南。因此，由于自我实现的预言，偏差可能已经引入到数据中。其次，BCVI的很大一部分可能未被识别，并且我们的结果存在偏差。JTDB没有提供关于主治医生建议和评估BCVI的程度的详细数据。第三，我们的预测模型在预测颅内动脉BCVIs和静脉BCVIs时只有中等的辨别能力。考虑到这些损伤的潜在不同风险因素，我们的发现在理论上是合理的。由于这些损伤事件的数量不足以进行多元回归分析，我们无法确定具体的危险因素。未来的研究需要调查这些损伤的具体风险因素。第四，我们的预测模型需要13个参数，这可能会限制广泛采用。 We explored BCVI risk factors based on statistical significance, while some of these may not be clinically important. Fifth, no data were available regarding the validity of the various parameters in the database we utilized. Last, although our results were internally validated, external validation in communities with diverse demographics and emergency care protocols is needed.
结论
我们开发了一种新的筛查模型，其中包含了13个BCVI的重要危险因素。模型经过内部验证，具有良好的判别能力。我们的新模型有望帮助临床医生在评估BCVI时做出更负责任的决策。
致谢
我们感谢日本创伤外科协会(创伤登记委员会)和日本急性医学协会(临床护理评估委员会)提供的数据集。
披露的信息
作者报告在本研究中使用的材料或方法或本文中指定的发现没有利益冲突。开云体育世界杯赔率
作者的贡献
构思与设计:Shibahashi。数据采集:Shibahashi, Hoda, Ishida, Sugiyama, Hamabe。数据分析与解释:桥、元岛。文章起草人:石桥。批判性地修改文章:Hoda, Ishida，元岛，杉山，滨部。审阅提交的手稿版本:Hoda，石田，元岛，杉山，滨部。批准最终版本的手稿代表所有作者:柴桥。统计分析:柴桥，元岛。行政/技术/物资支助:元岛。研究督导:Hamabe。
