《PAIN Reports》：Predicting high health care use in patients with spinal disorder in secondary care: model development and validation
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本综述开发并验证了用于预测脊柱疾病患者在二级保健中高医疗资源使用（HCU）的临床预测模型。研究基于挪威（n=9092）和丹麦（n=34,853）两大登记库数据，采用多变量逻辑回归分析，最终模型包含性别、教育水平、既往HCU、残疾程度（ODI/NDI）、健康相关生活质量（HRQoL）等13个预测因子。模型表现出优异的区分度（内部验证AUC=0.78，外部验证AUC=0.81）和良好的校准度。该模型为临床识别高HCU风险患者、优化资源配置提供了重要工具，具有显著的临床转化价值。
研究背景与目的
脊柱疾病是全球致残和医疗资源使用（HCU）的主要因素之一。在挪威和丹麦，少数脊柱疾病患者消耗了大部分医疗资源。尽管2019年挪威脊柱疾病的直接医疗成本超过6亿欧元，但患者的就医行为机制尚未明确。本研究旨在开发并内部、外部验证一个预测模型，用于识别在二级保健专科门诊就诊的脊柱疾病患者在未来12个月内发生高全因HCU（定义为HCU最高的25%分位数）的风险。
研究方法
本研究为一项前瞻性、多中心、基于登记库的预后研究，遵循PROGnosis RESearch Strategy（PROGRESS）框架和TRIPOD+AI报告规范。开发队列来自挪威脊柱登记库（NNRR）2016-2020年数据（n=9092），外部验证队列来自丹麦脊柱数据登记库（SpineData）同期数据（n=34,853）。主要结局是索引咨询后12个月内的全因面对面或视频医疗咨询次数（定义为前25%的高使用率）。候选预测因子基于Andersen健康服务使用行为模型，涵盖三大领域：
- 1.
倾向因素：如年龄、性别、国籍、教育水平、体力活动、吸烟史、既往HCU。
- 2.
使能因素：如工作状态、残疾抚恤金申请、既往病假、工作满意度、体力劳动强度。
- 3.
需求因素：如疼痛持续时间、疼痛强度（NRS 0-10）、功能障碍（ODI/NDI）、既往脊柱手术、处方止痛药使用、疼痛部位、运动恐惧症（FABQ）、健康相关生活质量（EQ-5D）和合并症。
统计分析采用多变量逻辑回归模型，通过向后选择法（P<0.157）筛选变量，并使用500次bootstrap抽样进行内部验证以校正乐观度。模型性能通过区分度（AUC）、整体性能（Nagelkerke R2）和校准度（CITL, slope, 校准图）进行评估。缺失数据采用链式方程的多重插补法处理。
研究结果
最终预测模型包含13个预测因子。在内部验证中，模型显示出可接受的区分度（AUC 0.78, 95% CI 0.77–0.78），Nagelkerke R2为0.26，校准良好。在外部验证中，模型表现出更优异的区分度（AUC 0.81, 95% CI 0.80–0.81），R2为0.31。校准斜率为1.08 (95% CI 1.06–1.11)，校准截距（CITL）为0.16 (95% CI 0.12–0.19)。校准图显示预测概率与观测概率在所有十分位数上密切匹配，仅在外部验证的前3个十分位数中对高HCU有轻微低估。
预测因子中，前一年HCU是最强的预测因子（Q4 vs Q1: OR=10.65）。其他显著预测因子包括女性（OR=1.61）、高等教育（OR=1.36）、 sedentary生活方式（OR=1.35）、病假/失业（OR=1.59）、颈部疼痛（OR=1.26）、背颈部同时疼痛（OR=1.29）、合并症数量（OR per unit=1.10）等。健康相关生活质量（EQ-5D）得分越高（代表越好），高HCU风险越低（OR=0.61）。研究提供了详细的计算示例，演示如何为个体患者计算高HCU的概率。
补充分析显示，即使排除“前一年HCU”这一强预测因子，新模型的区分度（内部验证AUC=0.69，外部验证AUC=0.73）虽有所下降，但仍具有一定预测能力。使用90%分位数定义高HCU或进行完整病例分析的敏感性分析结果与主要分析基本一致，证明了模型的稳健性。
讨论与结论
本研究首次在脊柱疾病二级保健人群中开发并跨国验证了高HCU预测模型。模型性能优异且泛化能力强，表明其在不同医疗体系下的适用性。该模型有助于临床医生早期识别高HCU风险患者，从而引导其进行有效的自我管理，优化医疗资源分配。虽然模型在外部验证中校准略有偏差，但通过简单修正（如调整截距）即可适用于新环境。未来需在真实世界实施环境中进一步测试和验证。
研究局限性包括缺乏医疗可及性等情境预测因子、可能低估了私人医疗机构的HCU、以及COVID-19疫情对HCU模式的潜在影响。
总之，该预测模型是识别脊柱疾病二级保健患者高HCU风险的有效工具，对临床实践和医疗管理具有重要价值。
