本文以ICAN研究人群作参考，应用机器学习与统计分析方法分析未破裂颅内动脉瘤的破裂风险，结果表明IA位置是破裂的主要危险因素，RF模型有助于重新评估MLR模型中显示的IA破裂的危险因素。
——专家点评
研究背景近年来随着医学影像技术的不断发展和普及应用，未破裂颅内动脉瘤(UIA)的检出不断增多。该研究运用机器学习技术和统计方法分析破裂颅内动脉瘤(RIA)的危险因素，报道如下。
研究方法该研究纳入分析了-年收治的例颅内动脉瘤（IA）。采用多因素Logistic回归(MLR)模型分析IA患者基线特征、家族史、吸烟饮酒史、IA诊断前用药史、心血管危险因素和合并症、头痛、过敏、IA位置、IA大小和经过校正的IA大小(aSR)。采用随机森林(RF)方法评估IA破裂的危险因素，以及MLR模型的预测性能。
研究结果该研究纳入例(39.7%)RIA和例(60.3%)UIA患者的基线特征(表1)，应用混合数据因子分析(FAMD)ICAN研究人群，结果见图1。
表1.ICAN研究人群及RIA和UIA亚组患者的基线特征
图1.基于三个轴上的27个变量的FAMD显示ICAN研究人群概况。RIA(红色)与UIA(蓝色)患者。FAMD解释RIA和UIA差异的总体能力在三个轴上累积达到20%。第一个轴(解释差异9.8%)显示血脂异常、他汀类药物和抗血小板治疗。第二个轴(解释差异6.3%)显示IA形态学特征(位置和大小)和性别。第三个轴(解释差异5.2%)显示炎症(特应性、过敏和哮喘)。
单因素Logistic回归(LR)模型显示：与年轻患者相比，年龄较大发生破裂的风险较小(OR和p值：50岁，作为参考；50~59岁，0.70，0.；60~69岁，0.42，0.；≥70岁，0.28，0.)。IA位置与破裂的关系密切，OR值从后循环、ACA、MCA至ICA呈下降趋势。此外，aSR对破裂有影响(OR2.23；95%CI：1.89-2.62，p0.)。另外，缺血性脑卒中(OR0.28；95%CI：0.19-0.41，p0.)和缺血性心脏病(OR0.26；95%CI：0.13-0.47，p0.)的患者发生破裂风险较低。
表2.LR模型显示IA破裂的危险因素
MLR模型显示IA位置是破裂的主要危险因素(OR，95%CI：ICA，作为参考；MCA，2.72，2.02~3.58；ACA，4.99，3.61~6.92；后循环，6.05，4.41~8.33)。此外，MLR模型显示IA大小和aSR与破裂无明显关系，而接受抗血小板治疗的IA患者发生破裂的可能性较小(OR：0.74；95%CI：0.55-0.98)(图2)。
图2.MLR模型显示IA位置是破裂的主要因素
RF模型显示IA位置、年龄和aSR是破裂的最佳预测因子(图3)。与其它变量相比，缺血性脑卒中病史和他汀类药物治疗对破裂和未破裂病例的分类也有较大的影响。
图3.RF模型显示变量的重要性
图4.ROC曲线显示MLR和RF模型预测IA破裂的性能近似。MLR模型的曲线下面积(AUC)为0.74(95%CI：0.71-0.76)，RF模型的曲线下面积(AUC)为0.73(95%CI：0.7-0.75)。
研究结论该研究结果表明IA位置是破裂的主要危险因素。RF模型有助于重新评估MLR模型中显示的IA破裂的危险因素。
组稿
张颖影副教授
医院
编译
高谋博士
审校
卢旺盛教授
医院
终审
许奕教授
医院
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