基于ABCG评分系统预测急性一氧化碳中毒不良预后的高精度模型构建与验证

针对急性一氧化碳(CO)中毒患者预后评估难题，日本高知大学与日本医科大学团队开发了ABCG评分系统（年龄Age、烧伤Burns、C反应蛋白CRP、格拉斯哥昏迷评分GCS），通过多变量回归分析证实其预测不良结局（GOS≤4）的AUC达0.917。该模型突破传统COHb指标的局限性，为早期干预和ICU分级诊疗提供量化依据，具有重要临床转化价值。

　　

论文解读：
急性一氧化碳(CO)中毒是全球中毒性死亡的主要原因之一，这种无色无味的气体与血红蛋白的结合力是氧气的250倍，可导致组织严重缺氧。尽管高压氧治疗(HBOT)能减少延迟性神经后遗症(DNS)的发生，但仍有18%患者出现记忆障碍、注意力下降等长期并发症。当前临床面临两大困境：一是传统指标如碳氧血红蛋白(COHb)水平因氧疗干扰而可靠性不足；二是缺乏早期预测不良预后的量化工具，导致高风险患者难以及时获得强化治疗。

为解决这些问题，日本高知大学灾害急救医学部Hidetaka Onda团队联合日本医科大学急危重症医学部，对2012-2023年间接受HBOT的176例急性CO中毒患者（排除心脏骤停及<15岁者）进行回顾性研究。通过多中心协作和统计学建模，开发出ABCG评分系统。该成果发表于《Scientific Reports》，为临床决策提供了创新性工具。

研究采用四项关键技术：1) 基于格拉斯哥昏迷评分(GCS)的神经功能分层（GCS≥13=0分，9-12=1分，≤8=2分）；2) 2.8绝对大气压的标准化HBOT方案；3) 多变量逻辑回归分析筛选独立预测因子；4) ROC曲线评估模型效能（AUC 0.917）。队列数据来自东京三级急救中心，涵盖自杀性木炭燃烧(39.4%)、火灾(38.9%)等不同暴露场景。

研究结果揭示：

1. 患者背景分析：中位年龄46.5岁，女性占比63.6%。烧伤患者占30.7%，其不良结局风险显著增加5.1倍（P<0.001）。
2. 预测因子鉴定：年龄（OR 1.04）、烧伤（OR 3.99）、GCS<13（OR 4.62）和CRP（OR 1.66）被确认为独立预测因子（P均<0.01），而COHb水平和暴露时间无统计学意义。
3. 模型构建：ABCG评分公式=年龄×0.04 + 烧伤(1/0)×1.30 + GCS分级×1.60 + CRP×0.60，最佳截断值1.553时敏感度85.2%、特异度82.8%。
4. 临床验证：评分>3分患者中76.6%出现不良结局（GOS≤4），显著优于传统指标。

讨论部分强调三大突破：1) 首次整合烧伤作为CO中毒预后关键指标，反映复合损伤的协同效应；2) 证实CRP的预测价值，提示炎症反应在CO毒性机制中的作用；3) 模型在11.6天住院期内即可实现准确预测，较DNS的传统观察周期（数周）大幅提前。局限性包括单中心设计、未纳入神经元特异性烯醇化酶(NSE)等生物标志物，未来需通过多中心研究验证。

该研究开创了CO中毒精准医疗新范式，ABCG评分系统使急诊医师能快速识别高风险患者，优化HBOT资源配置，并为家属沟通提供客观依据。正如作者指出，这一工具"不仅指导ICU收治决策，更推动早期康复干预"，标志着中毒救治从经验性治疗向数据驱动决策的重要转变。