编者按：玻璃体出血是息肉样脉络膜血管病变（PCV）最严重且对视力威胁最大的并发症之一，早期识别高风险个体具有重要意义。尽管已有大量关于风险因素的研究报道，仍缺乏一种能够早期预测PCV患者短期内发生玻璃体出血的临床预测模型。开发这样的模型对于实现个性化的风险评估和及时的干预治疗具有重要价值。北京协和医院眼科陈有信教授长期深耕PCV的临床与基础研究，其近期研究成果报告了团队开展的基于较大样本的对照研究，阐明PCV继发玻璃体出血的相关预测因子，以题为“Development and validation of optical coherence tomography (OCT) and OCT angiography prediction model for short-term vitreous haemorrhage secondary to polypoidal choroidal vasculopathy”发表于BJO杂志。北京协和医院眼科主任医师，教授，博士研究生导师，中国医学科学院眼底病重点实验室主任。中华医学会眼科学分会常委，北京医师协会眼科专委会会长，国家防盲技术指导组副组长、。近年聚焦PCV与眼科人工智能应用研究。领衔或合作撰写学术论文300多篇，研究论文发表于PRER、Lancet、Ophthalmology、NPJ Digital Medicine、JAMA Ophthalmology、AJO及BJO等期刊。程世瑜，北京协和医院眼科博士研究生。聚焦PCV及眼科人工智能研究，发表多篇学术论文。研究回顾性收集了2015年1月到2022年10月期间在北京协和医院诊断为PCV患者的临床和影像学信息。采用六种不同的筛选策略构建逻辑回归模型。将具有最佳曲线下面积（AUC）的模型构建了列线图，并通过接收者操作特征曲线（ROC）、校准曲线、决策曲线分析和临床影响曲线进行模型效能评估。![]()
图1 本研究设计流程图
本研究共纳入147例PCV患者，按照7:3，随机分为训练集（103例）和验证集（44例），平均随访时间为17.56 ± 14.99个月。表1.玻璃体出血组和非玻璃体出血组的临床和影像学特征
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CMT：中央黄斑厚度；FPED：纤维血管性色素上皮脱离；HPED：出血性色素上皮脱离；NVH：非玻璃体出血；PDT：光动力疗法；（Q1,Q3）：下四分位数和上四分位数；RPE：视网膜色素上皮；SD：标准差；SFCT：中央凹下脉络膜厚度；SRH：视网膜下出血；SPED：浆液性色素上皮脱离；VEGF：血管内皮生长因子；VH：玻璃体出血。（1）本文基于6种不同的筛选策略构建了6个逻辑回归预测模型，包括：单变量分析筛选的模型1、多变量分析筛选的模型2、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）筛选的模型3、向后逐步逻辑回归筛选的模型4、随机森林筛选的模型5，以及包含所有临床预测指标的模型6。通过计算训练集和验证集的特异度、灵敏度、准确率和AUC，我们发现模型1至模型5，纳入影像学和临床指标的模型，其预测性能优于仅包含临床指标的模型6。
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图2.六个预测模型在 (A) 训练集和 (B) 验证集中的ROC曲线
（2）模型1在验证集中实现了最佳AUC，被确定为最佳模型。基于该模型构建了一个列线图，用于预测PCV患者玻璃体出血的发生风险。
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图3.PCV继发玻璃体出血风险预测的列线图
（3）单变量分析显示男性[OR=2.76,P=0.022]，中央黄斑厚度[OR=1.003, P=0.002]，出血性色素上皮脱离（HPED）的存在[OR=6.99, P<0.001]，HPED的高度[OR =1.002, P<0.001]，HPED的面积[OR =1.16, P<0.001]，多个PED的存在[OR=2.94,P=0.016]，视网膜下出血的存在[OR=3.11, P=0.011]，与玻璃体出血发生显著相关。
（4）多变量分析表明多个PED的存在、HPED的存在及其高度和面积、视网膜下出血的存在是玻璃体出血发生的独立风险因素。
本研究建立的基于OCT/OCTA的影像预测模型作为一种方便且非侵入性的工具，对预测PCV继发的玻璃体出血方面表现出令人满意的效果。文献来源：Cheng S, Zhao X, Zhao Q, Meng L, Chen Y. Development and validation of optical coherence tomography (OCT) and OCT angiography prediction model for short-term vitreous haemorrhage secondary to polypoidal choroidal vasculopathy. Br J Ophthalmol. 2024 Aug 24:bjo-2024-325246. doi: 10.1136/bjo-2024-325246. Epub ahead of print. PMID: 39181543.
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