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研究人员验证 SURGE-Ahead 术后谵妄（POD）预测算法，其表现出色且开源，助力老年患者医疗护理。
# 精准预测术后谵妄的新利器 ——SURGE-Ahead 算法
在医院里，老年患者术后出现精神错乱、意识不清的情况并不少见，这就是术后谵妄（Postoperative Delirium，POD）。它不仅会影响患者的康复进程，导致住院时间延长、并发症增多，还会大幅增加医疗成本，给患者家庭和社会都带来沉重的负担。据统计，在 65 岁及以上的住院老年患者中，术后谵妄是一种严重且常见的并发症 。因此，早期、准确地预测术后谵妄，对及时采取干预和预防措施至关重要。
此前，虽然已经有一些研究尝试开发术后谵妄预测模型，但这些模型大多存在局限性。有的模型没有经过外部验证，在实际应用中的准确性难以保证；有的模型虽然在特定数据集上表现良好，但换个数据集就 “失灵” 了。而且，这些模型的特征选择和算法设计也各有优劣，难以满足临床实际需求。
为了解决这些问题，来自德国乌尔姆大学医学中心等多个机构的研究人员开展了一项关于 SURGE-Ahead 术后谵妄预测算法的前瞻性外部验证研究。该研究成果发表在《European Geriatric Medicine》杂志上。
研究方法
研究人员收集了 2023 年 2 月至 2024 年 3 月期间，乌尔姆大学医学中心三个外科科室的数据。在 1291 名接受筛查的患者中，178 名符合纳入标准并被纳入研究，最终 173 名患者的数据用于本次验证和校准研究。
研究中使用的 SURGE-Ahead 算法是基于线性支持向量机模型开发的，它综合了 15 种临床和人口统计学特征，如年龄、估计肾小球滤过率（eGFR）、美国麻醉医师协会（ASA）分级、蒙特利尔认知评估（MoCA）的部分子评分等。为了确定患者是否发生术后谵妄，研究人员在术后第 1、3、5 和 7 天通过重复 4 ‘A’s 测试（4AT）进行评估，4AT 得分 4 分或以上则判定为谵妄阳性。
在数据处理方面，研究人员对输入数据进行了插补和归一化处理。对于缺失数据，根据变量的不同，用 PAWEL 训练数据的均值、中位数或众数进行插补；所有非二进制数据都进行了归一化处理。同时，研究人员还使用了多种方法对模型进行校准，包括 Platt 缩放和 Venn-ABERS 方法，并通过留一法交叉验证和计算 Brier 评分、Log Loss 等指标来评估校准效果。
研究结果
- 研究人群特征：在 173 名患者中，50 名（29%）发生了术后谵妄。研究发现，发生谵妄的患者在年龄、ASA 分级、临床衰弱量表（CFS）评分、痴呆状况等多个特征上，与未发生谵妄的患者存在显著差异。例如，发生谵妄的患者年龄更大，平均年龄为 82.5±6.1 岁，而未发生谵妄的患者平均年龄为 79.8±6.2 岁；发生谵妄的患者中痴呆的比例更高，有 32.0% 的患者患有痴呆，而未发生谵妄的患者中这一比例仅为 3.3% 。
- 外部验证结果：SURGE-Ahead POD 预测模型在外部验证中表现出色，受试者工作特征曲线下面积（ROC AUC）达到 0.86（95% 置信区间为 0.78 - 0.91），这表明该模型具有较高的预测能力。
- 校准结果：所有校准方法都产生了相似且校准良好的结果。使用 PAWEL 数据集进行 Platt 校准的模型，Brier 评分为 0.14（95% 置信区间为 0.11 - 0.18），Log Loss 为 0.44（95% 置信区间为 0.36 - 0.53）；在 SURGE-Ahead 人群数据上重新校准的模型，Brier 评分和 Log Loss 与前者相近；Venn-ABERS 方法校准的模型，Brier 评分为 0.15（95% 置信区间为 0.12 - 0.18），Log Loss 为 0.45（95% 置信区间为 0.38 - 0.54）。校准曲线显示，在所有四分位数中模型都具有良好的校准。
研究结论与讨论
这项研究成功地对 SURGE-Ahead POD 预测算法进行了外部验证，证明了该算法在仅使用术前数据的情况下，就能达到 0.86 的 ROC AUC，具有先进的预测性能；同时，该算法在目标人群中校准良好，Brier 评分为 0.14。这一成果为术后谵妄的预测提供了更可靠的工具，有助于医护人员提前识别高风险患者，制定针对性的预防和干预措施，从而改善老年住院患者的护理质量。
虽然 SURGE-Ahead POD 预测算法表现良好，但也存在一些局限性。例如，该算法目前尚未获得任何监管机构对医疗器械的批准，数据样本量相对较小，尤其是高风险患者数量有限，可能影响校准的准确性；CFS 和痴呆之间可能存在潜在的重叠；此外，还不清楚该算法是否能真正改善临床结局。不过，研究团队计划在 2025 - 2026 年进行干预研究，以进一步探索该算法对临床结局的影响。
总的来说，SURGE-Ahead POD 预测算法为术后谵妄的预测带来了新的希望。其开源的特性使得它能够方便地应用于不同的外科环境，研究人员和临床医生可以根据实际需求对其进行调整和优化。随着更多研究的开展和数据的积累，相信这一算法将在老年患者的医疗护理中发挥更大的作用，为减少术后谵妄的发生、提高老年患者的健康水平做出贡献。
