中国作者 | PROMISE模型可预测症状性颅内动脉粥样硬化性狭窄患者的缺血性卒中复发风险

《柳叶刀-数字医疗》（The Lancet Digital Health）发表一项首都医科大学宣武医院吉训明院士、吴川杰主任医师团队的研究，旨在建立并验证一个简易且有效的预测模型，用于个体化地预测症状性颅内动脉粥样硬化性狭窄患者的缺血性卒中复发风险。研究团队开发的PROMISE模型及在线计算器，可预测缺血性卒中复发、识别高风险个体，并为症状性颅内动脉粥样硬化性狭窄患者的管理提供支持。识别图中二维码或点击文末阅读原文，查阅原文。

背景

颅内动脉粥样硬化性狭窄是全球范围内常见的卒中原因，并伴有较高的复发风险。本研究旨在建立并验证一个简易且有效的预测模型，用于个体化地预测症状性颅内动脉粥样硬化性狭窄患者的缺血性卒中复发风险。

方法

本研究基于一项大型随机对照试验（RICA研究）数据构建并验证了多变量预测模型，共纳入2995例症状发作后30天内出现缺血事件的症状性颅内动脉狭窄患者。该试验于2015年10月28日至2019年2月28日期间，在中国84家医院共纳入3033名患者。患者按医院所在地进行非随机划分，分为训练集和验证集。符合条件的患者年龄为40-80岁，且近期发生由主要颅内动脉50%-99%狭窄所致的缺血性卒中或短暂性脑缺血发作。该模型的主要结局为1年内首次缺血性卒中复发的时间。采用Akaike信息准则构建Cox比例风险模型，并进行了内部和外部验证。模型性能通过区分度（Harrell一致性指数［C-index］）、校准度（改良Hosmer-Lemeshow检验和校准曲线）以及临床实用性（决策曲线分析和Kaplan-Meier曲线）进行评估。

结果

RICA试验的2995名受试者被分为训练集（n=2137）和验证集（n=858）。PROMISE预测模型纳入的变量包括年龄、BMI、高血压、糖尿病、当前吸烟状态、低密度脂蛋白胆固醇、症状性狭窄的位置及责任动脉狭窄程度。该预测模型在训练集中的C指数为0.81（95%CI 0.80-0.83），在验证集中的C指数为0.78（0.77-0.84）。该模型的校准度良好（改良Hosmer-Lemeshow检验χ²=5.32，p=0.38）。此外，决策曲线分析表明该模型具有较好的临床获益。根据该预测模型，Kaplan-Meier曲线进一步将患者分为三个不同的风险组（低风险、中风险和高风险）。这些组别在训练集中的对应C指数分别为0.80（95%CI 0.80-0.86）、0.68（0.67-0.77）和0.71（0.69-0.81）；在验证集中的对应C指数分别为0.76（0.75-0.88）、0.67（0.65-0.82）和0.68（0.67-0.86）。基于最终模型，我们开发了一个在线风险计算器。

解释

我们开发了PROMISE模型及在线计算器，利用易于获取的临床变量预测缺血性卒中复发、识别高风险个体，并为症状性颅内动脉粥样硬化性狭窄患者的管理提供支持。该模型具有较强的区分能力和良好的校准度。未来仍需进一步开展验证和模型优化，以更好地支持卒中诊疗。END

团队介绍

本文通讯作者是首都医科大学宣武医院吉训明院士，首都医科大学宣武医院神经内科吴川杰主任医师。首都医科大学宣武医院循证医学中心侯城北，首都医科大学宣武医院神经内科在读研究生董晓、刘圆圆是本研究的共同第一作者。

Funding

National Natural Science Foundation of China, Beijing Natural Science Foundation, Noncommunicable Chronic Diseases—National Science and Technology Major Project, and Beijing Physician Scientist Training Project.

Declaration of interests

We declare no competing interests.

中文翻译由作者团队提供，仅供参考，一切以英文原文为准。

https://doi.org/10.1016/j.landig.2026.100989

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