《Frontiers in Neurology》：Risk prediction models for malignant cerebral edema after endovascular therapy in patients with acute anterior circulation large vessel occlusion stroke: a systematic review and meta-analysis
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本综述系统评价了21项研究中的30个恶性脑水肿（MCE）预测模型，确认了美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分、侧支循环评分（CS）、阿尔伯塔卒中项目早期CT评分（ASPECTS）等关键预测因子。尽管模型显示出良好的预测性能（合并AUC/C指数达0.86），但所有研究均存在高偏倚风险，限制了其临床直接应用价值，为ICU护士的风险识别与监控策略提供了重要参考依据。
1 引言
卒中是一项全球性的健康挑战，其发病率持续上升，是全球第二大死因和成人致残的主要原因。其中，缺血性卒中是最常见的类型，由脑血流阻塞导致脑组织损伤和不良预后。心源性栓塞和动脉粥样硬化血栓形成性卒中是与最高院内死亡率相关的关键亚型。血管内治疗（EVT）已被证明是治疗急性前循环大血管闭塞性卒中（ACLVOS）有效且安全的方法。然而，有10-75%的患者在治疗后会出现恶性脑水肿（MCE），这是一种严重的神经系统并发症，通常发生在7天内。MCE可导致颅内压升高、中线移位、脑疝甚至死亡。早期手术减压可能减轻MCE相关损害，但其益处受MCE进展的限制。因此，早期预测和临床预防策略对于减轻MCE负担至关重要。
2 背景
已有大量关于MCE的预测模型和因素被报道。一项系统评价曾识别出44个预测因子和4个模型，但研究设计的局限性阻碍了其广泛应用。一些较为成熟的缺血性卒中预测模型包括Kasner评分、EDEMA评分和恶性脑水肿（MBE）评分等，但这些模型缺乏在EVT患者中的充分外部验证。此外，新的模型结合了机器学习和新型预测因子不断涌现。鉴于这些进展，有必要进行系统评价以评估MCE预测模型的特征、质量和发展趋势。
3 目的与目标
本研究旨在评价ACLVOS患者EVT术后MCE的预测模型。具体目标是：（a）识别每个模型的预测因素；（b）评估不同模型的性能。
4 设计与方法
本系统评价遵循PRISMA 2020指南，并采用PECOS框架定义评价目标。检索了中英文数据库，使用关键词组合进行系统检索。纳入标准包括涉及成年卒中患者、明确定义的MCE、报告至少包含两个预测因子的预测模型，并采用观察性研究设计。数据提取遵循CHARMS清单，使用PROBAST工具评估偏倚风险和适用性。模型性能通过区分度（AUC/C-index）和校准度评估。采用Stata 16.0软件进行荟萃分析。
5 结果
5.1 研究筛选
初检获得3702篇文献，最终纳入21篇研究进行定性合成和荟萃分析。
5.2 研究特征
纳入的研究发表于2021年至2024年间，样本量从62到1445例患者不等。MCE发生率在5.67%至50%之间。MCE组死亡率显著高于非MCE组。大多数研究在中国进行，主要为病例对照研究。MCE的诊断标准存在异质性。
5.3 模型特征
共识别出30个MCE预测模型。模型开发最常用的预测因子是NIHSS评分、侧支循环评分（CS）、ASPECTS、脑梗死溶栓（TICI）评分和年龄。AUC值范围在0.750至0.999之间。
5.4 质量评价结果
所有21项纳入研究均存在高偏倚风险，16项研究存在高适用性担忧。偏倚主要来源于参与者选择、预测因子测量、结局评估和分析方法（如样本量不足、缺失数据处理不当等）。
5.5 荟萃分析
模型开发数据的合并AUC/C指数为0.86（95% CI: 0.85–0.88），存在发表偏倚。模型外部验证数据的合并AUC/C指数为0.81（95% CI: 0.78–0.84），未发现显著发表偏倚。
6 讨论
本系统评价确认了预测EVT后MCE风险的可行性，并突出了关键预测因子。MCE组的高死亡率与心源性栓塞卒中比例较高有关，这类卒中通常梗死体积更大，水肿更严重。在众多预测因子中，NIHSS评分、CS、ASPECTS、TICI评分和年龄最为常见。高龄可能因脑萎缩提供缓冲空间而被视为保护因素，但此关系尚存争议。现有模型的方法学有待改进，特别是在降低偏倚风险方面。未来研究应注重严谨的研究设计、更大的样本量、完整的数据报告和多中心外部验证。
7 局限性
本评价的局限性包括广泛的检索策略、从单个研究中提取多个模型可能引入变异性、多数研究为中文发表可能限制模型普适性，以及仅纳入中英文文献可能带来语言偏倚。
8 对实践和未来研究的启示与建议
未来应建立MCE的标准化定义。目前针对护理的预测模型较少，且多依赖影像学指标。建议未来研究纳入更多护理相关指标开发护理专用预测模型，并推动基于风险分层的精准管理策略。深入理解MCE的高危因素和病理生理机制对于发现新的治疗靶点至关重要。任何预测模型在广泛应用前，都需经过大规模、独立、前瞻性队列的严格验证。
9 结论
本研究从21项研究中识别出40个风险预测因子和30个MCE预测模型。预测ACLVOS患者EVT术后MCE风险是可行的。然而，所有纳入研究均存在高偏倚风险，仅五项研究显示出高适用性。未来研究应强调严谨的设计、大样本、全面数据报告和多中心外部验证，以提升模型性能。
