Early identification of delayed cerebral ischemia following aneurysmal subarachnoid hemorrhage: development and validation of a multifactorial clinical prediction model

ZHENG Hui; TAO Yihao; JI Xiang; MA Ying

doi:10.16016/j.2097-0927.202507060

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Early identification of delayed cerebral ischemia following aneurysmal subarachnoid hemorrhage: development and validation of a multifactorial clinical prediction model

Clinical Medicine | 更新时间：2025-12-24

- Early identification of delayed cerebral ischemia following aneurysmal subarachnoid hemorrhage: development and validation of a multifactorial clinical prediction model
- Journal of Army Medical University Vol. 47, Issue 23, Pages: 2963-2971(2025)
- 作者机构：
  
  重庆医科大学附属第二医院神经外科，重庆
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  the Chongqing Special Financial Assistance Program for Postdoctoral Researchers(2022CQBSHTB3097)
- DOI：10.16016/j.2097-0927.202507060
  CLC： R181.32;R743.31;R743.35
- Received：18 July 2025，
  
  Revised：2025-11-13，
  
  Accepted：20 November 2025，
  
  Published：15 December 2025
- 稿件说明：
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郑辉，陶一浩，吉翔，等.动脉瘤性蛛网膜下腔出血后迟发性脑缺血早期识别：一项多因素临床预测模型的建立与验证［J］.陆军军医大学学报，2025，47（23）：2963-2971.DOI：10.16016/j.2097-0927.202507060.

ZHENG H，TAO Y H，JI X，et al.Early identification of delayed cerebral ischemia following aneurysmal subarachnoid hemorrhage： development and validation of a multifactorial clinical prediction model［J］.J Army Med Univ，2025，47（23）：2963-2971.DOI：10.16016/j.2097-0927.202507060.
郑辉，陶一浩，吉翔，等.动脉瘤性蛛网膜下腔出血后迟发性脑缺血早期识别：一项多因素临床预测模型的建立与验证［J］.陆军军医大学学报，2025，47（23）：2963-2971.DOI：10.16016/j.2097-0927.202507060. DOI：

ZHENG H，TAO Y H，JI X，et al.Early identification of delayed cerebral ischemia following aneurysmal subarachnoid hemorrhage： development and validation of a multifactorial clinical prediction model［J］.J Army Med Univ，2025，47（23）：2963-2971.DOI：10.16016/j.2097-0927.202507060. DOI：

摘要

目的

构建并验证一个结合术后血压等多因素的列线图模型，用于预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aneurysmal subarachnoid hemorrhage， aSAH）患者动脉瘤夹闭术后迟发性脑缺血（delayed cerebral ischemia，DCI）的发生风险。

方法

本研究为一项回顾性队列研究，连续纳入2018年1月至2022年1月重庆医科大学附属第二医院神经外科收治的272例行动脉瘤夹闭术的aSAH患者。收集患者人口统计学、临床及影像学资料，通过LASSO回归筛选预测因子，并采用多因素Logistic回归构建预测DCI的列线图模型。将数据集按7∶3随机分为训练集（

=190）与验证集（

=82），使用受试者工作特征曲线下面积、校准曲线及决策曲线分析分别评估模型的区分度、校准能力与临床实用性。

结果

本研究共纳入272例患者，其中98例（36%）发生DCI。多因素分析确定年龄（

=0.97，95%

：0.94~0.99；

=0.036）、WFNS分级（

=1.36，95%

：1.02~1.82；

=0.038）、Fisher分级（

=1.44，95%

：1.01~2.05；

=0.048）及术后第二天平均动脉压（

=1.06，95%

：1.03~1.09；

0.001）为DCI的独立危险因素。模型在训练集与验证集中的一致性指数分别为0.739（95%

：0.668~0.810）与0.760（95%

： 0.647~0.872）。校准曲线显示预测概率与观察概率高度一致，而决策曲线分析证实该模型在0.15~0.65的阈值概率范围内具有显著的临床净获益。

结论

成功构建了一个包含年龄、WFNS分级、Fisher分级及术后第二天平均动脉压的预测模型，并证实术后血压升高是提示迟发性脑缺血发生的早期重要信号。

Abstract

Objective

To develop and validate a nomogram incorporating postoperative blood pressure and other multifactorial predictors for the risk of delayed cerebral ischemia(DCI) following surgical clipping in patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage(aSAH).

Methods

This retrospective cohort study consecutively enrolled 272 aSAH patients who

underwent aneurysm clipping at the Department of Neurosurgery

Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University from January 2018 to January 2022. Demographic

clinical

and imaging data were collected. Predictors were screened using LASSO regression

and a multifactorial logistic regression-based nomogram was constructed. The dataset was randomly divided into training(

=190) and validation(

=82) sets at a 7∶3 ratio. Model discrimination

calibration

and clinical utility were evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve(AUC)

calibration curves

and decision curve analysis(DCA)

respectively.

Results

Among 272 enrolled patients

98(36%) developed DCI. Multivariate analysis identified age(

=0.97; 95%

: 0.94~0.99;

=0.036)

World Federation of Neurological Surgeons(WFNS) grade(

=1.36; 95%

: 1.02~1.82;

=0.038)

Fisher grade(

=1.44; 95%

: 1.01~2.05;

=0.048)

and mean arterial pressure on postoperative day 2(

=1.06; 95%

: 1.03~1.09;

0.001) as independent risk factors for DCI. The model achieved C-indices of 0.739 (95%

: 0.668~0.810) in the training set and 0.760 (95%

: 0.647~0.872) in the validation set. Calibration curves demonstrated high agreement between predicted and observed probabilities(mean absolute error=0.027)

while DCA confirmed significant net clinical benefit at threshold probabilities of 15%~65%.

Conclusion

We successfully developed a predictive model incorporating age

WFNS grade

Fisher grade

and postoperative day 2 mean arterial pressure

with elevated postoperative blood pressure identified as an early critical indicator for DCI development.

关键词

Keywords

references

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