Construction of a Prognosis Risk Assessment Model for Subarachnoid Hemorrhage Based on the Integration of Traditional Chinese Medicine Syndrome Differentiation and Modern Medical Indicators

XIANG Xinggang; MA Zhen; ZHANG Yan; HUI Ting; GU Jingliang

doi:10.13288/j.11-2166/r.2025.18.011

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Construction of a Prognosis Risk Assessment Model for Subarachnoid Hemorrhage Based on the Integration of Traditional Chinese Medicine Syndrome Differentiation and Modern Medical Indicators

更新时间：2025-09-12

- Construction of a Prognosis Risk Assessment Model for Subarachnoid Hemorrhage Based on the Integration of Traditional Chinese Medicine Syndrome Differentiation and Modern Medical Indicators
- Journal of Traditional Chinese Medicine Vol. 66, Issue 18, Pages: 1916-1924(2025)
- 作者机构：
  
  1.新疆维吾尔自治区中医医院/新疆医科大学第四附属医院，新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市沙依巴克区黄河路116号，830000
  2.马来西亚泰莱大学医学科学院
  3.新疆医科大学第五附属医院
  4.上海市中医医院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13288/j.11-2166/r.2025.18.011
  CLC：
- Received：17 April 2025，
  
  Revised：2025-07-04，
  
  Published：17 September 2025
- 稿件说明：
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向兴刚,马震,张燕等.基于整合中医辨证分型与现代医学指标的蛛网膜下腔出血预后风险评估模型的构建[J].中医杂志,2025,66(18):1916-1924.

XIANG Xinggang,MA Zhen,ZHANG Yan,et al.Construction of a Prognosis Risk Assessment Model for Subarachnoid Hemorrhage Based on the Integration of Traditional Chinese Medicine Syndrome Differentiation and Modern Medical Indicators[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,66(18):1916-1924.
向兴刚,马震,张燕等.基于整合中医辨证分型与现代医学指标的蛛网膜下腔出血预后风险评估模型的构建[J].中医杂志,2025,66(18):1916-1924. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2025.18.011.

XIANG Xinggang,MA Zhen,ZHANG Yan,et al.Construction of a Prognosis Risk Assessment Model for Subarachnoid Hemorrhage Based on the Integration of Traditional Chinese Medicine Syndrome Differentiation and Modern Medical Indicators[J].Journal of Traditional Chinese Medicine,2025,66(18):1916-1924. DOI： 10.13288/j.11-2166/r.2025.18.011.

摘要

目的

构建基于整合中医辨证分型与现代医学指标的蛛网膜下腔出血（SAH）预后风险评估模型，并验证其预测效能。

方法

回顾性收集SAH患者342例，按7∶3比例随机分为训练组（240例）和验证组（102例），并对两组患者进行中医辨证分型。根据90 d改良Rankin量表（MRS）评分将两组患者分为预后良好组（MRS评分≤2分）和预后不良组（MRS评分＞2分）。采用回归分析确定预后独立危险因素，将差异有统计学意义（

＜0.05）的因素纳入多因素Logistic回归分析确定预后独立危险因素，基于回归系数构建Logistic回归预测模型，利用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线及Bootstrap法内部验证评估模型性能。

结果

Hunt-Hess分级（

=2.763，95%

：1.872，4.075，

＜0.001）、格拉斯哥昏迷量表（GCS）评分（

=0.782，95%

：0.681，0.897，

=0.001）、动脉瘤大小（

=1.253，95%

：1.056，1.487，

=0.010）、痰热瘀阻证（

=3.214，95%

：1.764，5.856，

＜0.001）及气虚血瘀证（

=2.457，95%

：1.349，4.478，

=0.003）为SAH患者预后不良的独立危险因素。基于上述因素构建的Logistic回归预测模型在训练组中表现优异［曲线下面积（AUC）=0.862，95%

：0.813，0.911］，验证组中亦显示良好预测能力（AUC=0.843，95%

：0.769，0.917）。校准曲线显示模型预测与实际观察结果高度一致（Hosmer-Lemeshow检验，

=0.713）。

结论

本研究成功构建并验证了SAH预后风险Logistic回归预测模型，该模型具有良好的预测性能，可为SAH临床个体化干预提供理论依据。

Abstract

关键词

Keywords

references

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