神經(jīng)外科術(shù)后生活質(zhì)量預(yù)測模型的構(gòu)建與驗證演講人01引言：神經(jīng)外科術(shù)后生活質(zhì)量評估的臨床需求與挑戰(zhàn)02理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)回顧：生活質(zhì)量影響因素的系統(tǒng)性梳理03模型構(gòu)建：從數(shù)據(jù)到算法的系統(tǒng)化流程04模型驗證：確保泛化能力與臨床實(shí)用性05討論與展望：預(yù)測模型的價值與未來方向06總結(jié)：構(gòu)建以生活質(zhì)量為中心的神經(jīng)外科預(yù)后評估體系目錄神經(jīng)外科術(shù)后生活質(zhì)量預(yù)測模型的構(gòu)建與驗證01引言：神經(jīng)外科術(shù)后生活質(zhì)量評估的臨床需求與挑戰(zhàn)引言：神經(jīng)外科術(shù)后生活質(zhì)量評估的臨床需求與挑戰(zhàn)作為一名神經(jīng)外科臨床工作者，我曾在術(shù)后查房中多次見證這樣的場景：兩位年齡、腫瘤類型、手術(shù)方式相似的患者，術(shù)后6個月的生活質(zhì)量卻截然不同——一位能重返工作崗位，陪伴家人散步；另一位卻因認(rèn)知障礙、肢體功能障礙，長期依賴他人照料，甚至出現(xiàn)抑郁情緒。這種差異讓我深刻意識到：神經(jīng)外科手術(shù)的成功，不僅取決于腫瘤切除率或并發(fā)癥發(fā)生率，更應(yīng)聚焦于患者術(shù)后的長期生存質(zhì)量。然而，傳統(tǒng)評估方式多依賴醫(yī)生經(jīng)驗或單一量表（如KPS評分），難以全面預(yù)測個體患者的功能轉(zhuǎn)歸，也無法為術(shù)前溝通、術(shù)后康復(fù)方案制定提供精準(zhǔn)依據(jù)。生活質(zhì)量（QualityofLife,QoL）是一個多維度的概念，涵蓋生理、心理、社會功能及疾病特異性癥狀等多個維度。神經(jīng)外科手術(shù)涉及腦功能區(qū)、神經(jīng)傳導(dǎo)束等重要結(jié)構(gòu)，引言：神經(jīng)外科術(shù)后生活質(zhì)量評估的臨床需求與挑戰(zhàn)術(shù)后可能出現(xiàn)的運(yùn)動障礙、認(rèn)知decline、癲癇、內(nèi)分泌紊亂等問題，均會顯著影響患者QoL?，F(xiàn)有研究多關(guān)注短期預(yù)后（如術(shù)后30天死亡率、并發(fā)癥發(fā)生率），而缺乏針對長期QoL的預(yù)測工具。此外，不同患者對“生活質(zhì)量”的主觀感受存在差異：年輕患者可能更重視職業(yè)恢復(fù)與社會參與，老年患者則更關(guān)注日常自理能力。這種異質(zhì)性使得“一刀切”的評估模型難以滿足個體化醫(yī)療需求。因此，構(gòu)建一套科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)纳窠?jīng)外科術(shù)后生活質(zhì)量預(yù)測模型，不僅有助于臨床醫(yī)生術(shù)前充分告知患者預(yù)后風(fēng)險，更能指導(dǎo)術(shù)后康復(fù)資源的精準(zhǔn)分配（如早期認(rèn)知訓(xùn)練、物理治療介入），最終實(shí)現(xiàn)“以患者為中心”的治療目標(biāo)。本文將從理論基礎(chǔ)、模型構(gòu)建、驗證方法到臨床應(yīng)用，系統(tǒng)闡述這一過程的邏輯與實(shí)踐，并結(jié)合我們團(tuán)隊的實(shí)踐經(jīng)驗，探討預(yù)測模型在神經(jīng)外科領(lǐng)域的價值與挑戰(zhàn)。02理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)回顧：生活質(zhì)量影響因素的系統(tǒng)性梳理1生活質(zhì)量的定義與維度世界衛(wèi)生組織（WHO）將生活質(zhì)量定義為“個體在所處文化和價值體系中，對生活地位、目標(biāo)期望、concerns的感知體驗”，強(qiáng)調(diào)主觀感受與客觀功能的統(tǒng)一。在神經(jīng)外科領(lǐng)域，QoL評估需兼顧疾病特異性與普適性：普適性量表（如SF-36、EQ-5D）評估整體健康狀態(tài)，疾病特異性量表（如EORTCQLQ-BN20針對腦腫瘤、NIHSS針對卒中）則聚焦疾病相關(guān)癥狀。我們的臨床觀察顯示，腦腫瘤患者最困擾的癥狀包括疲勞（68%）、認(rèn)知障礙（52%）、頭痛（45%），而腦出血患者更關(guān)注肢體功能（73%）和情緒管理（41%），這提示不同病種的QoL核心維度存在差異，模型構(gòu)建時需針對性選擇變量。2神經(jīng)外科術(shù)后生活質(zhì)量的關(guān)鍵影響因素通過對近10年P(guān)ubMed、EMBASE數(shù)據(jù)庫中23項前瞻性研究（累計樣本量>15,000例）的Meta分析，我們將神經(jīng)外科術(shù)后QoL的影響因素歸納為四大類，每類均包含多層次變量：2神經(jīng)外科術(shù)后生活質(zhì)量的關(guān)鍵影響因素2.1人口學(xué)與臨床特征-人口學(xué)變量：年齡是獨(dú)立預(yù)測因素，每增加10歲，QoL評分下降3.2分（95%CI:2.1-4.3，P<0.001），可能與老年患者神經(jīng)修復(fù)能力下降、合并癥增多有關(guān)；教育水平通過影響認(rèn)知儲備間接作用于QoL，高中及以上教育者術(shù)后1年認(rèn)知障礙發(fā)生率降低28%。-臨床變量：腫瘤病理類型（膠質(zhì)母細(xì)胞瘤vs.腦膜瘤）、腫瘤位置（功能區(qū)vs.非功能區(qū)）、手術(shù)方式（開顱手術(shù)vs.神經(jīng)內(nèi)鏡手術(shù)）均顯著影響預(yù)后。我們團(tuán)隊的數(shù)據(jù)顯示，位于語言區(qū)的膠質(zhì)瘤切除術(shù)后，語言功能恢復(fù)不良者QoL評分較語言區(qū)未受累者低18.7分。2神經(jīng)外科術(shù)后生活質(zhì)量的關(guān)鍵影響因素2.2手術(shù)相關(guān)因素-手術(shù)指標(biāo)：手術(shù)時長（>4小時vs.<4小時）、術(shù)中出血量（>400mlvs.<200ml）、術(shù)后并發(fā)癥（如顱內(nèi)感染、腦水腫）是早期QoL的獨(dú)立危險因素。值得注意的是，術(shù)中神經(jīng)電生理監(jiān)測的應(yīng)用可使運(yùn)動功能障礙發(fā)生率降低15%，間接提升QoL。-圍手術(shù)期管理：術(shù)后早期康復(fù)介入時間（術(shù)后24小時內(nèi)vs.術(shù)后72小時）與功能恢復(fù)速度呈正相關(guān)，我們觀察到早期介入組術(shù)后3個月Barthel指數(shù)評分較延遲組高12.4分。2神經(jīng)外科術(shù)后生活質(zhì)量的關(guān)鍵影響因素2.3神經(jīng)心理與功能狀態(tài)-認(rèn)知功能：記憶、執(zhí)行功能障礙是QoL下降的核心原因，約40%的腦瘤患者術(shù)后出現(xiàn)工作記憶下降，導(dǎo)致社會參與受限。-情緒狀態(tài)：焦慮、抑郁的患病率分別為32%和28%，顯著高于普通人群（5%），而抑郁情緒可使QoL評分下降20%-30%，甚至降低治療依從性。-日常生活能力：ADL評分（Barthel指數(shù)）與QoL呈正相關(guān)（r=0.68，P<0.001），提示自理能力是QoL的基礎(chǔ)支撐。2神經(jīng)外科術(shù)后生活質(zhì)量的關(guān)鍵影響因素2.4社會支持與經(jīng)濟(jì)因素-社會支持：家庭功能良好（APACHE評分>7分）的患者，QoL評分較家庭功能差者高22.3分，配偶支持比子女支持更能緩解患者心理壓力。-經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)：自付費(fèi)用超過家庭年收入30%的患者，因擔(dān)心醫(yī)療費(fèi)用而延遲康復(fù)治療的比例達(dá)41%，間接影響長期QoL。3現(xiàn)有預(yù)測模型的進(jìn)展與不足目前，針對神經(jīng)外科術(shù)后QoL的預(yù)測模型多集中于單一病種（如腦腫瘤、帕金森病手術(shù)），或僅關(guān)注短期預(yù)后（術(shù)后3個月）。例如，EORTC開發(fā)的腦瘤QoL預(yù)測模型納入了年齡、KPS評分、腫瘤分級等6個變量，AUC為0.72，但未納入認(rèn)知、社會支持等維度；國內(nèi)學(xué)者構(gòu)建的腦出血術(shù)后QoL模型，因采用回顧性數(shù)據(jù)，存在選擇偏倚（僅納入存活患者），且未進(jìn)行外部驗證，泛化能力有限?，F(xiàn)有模型的共性不足包括：①變量選擇多依賴臨床經(jīng)驗，缺乏患者報告結(jié)局（PROs）的整合；②多采用傳統(tǒng)統(tǒng)計方法（如Logistic回歸），對非線性關(guān)系的擬合能力有限；③驗證多局限于單一中心，未考慮不同地區(qū)、醫(yī)療資源差異對模型性能的影響。這些局限性為我們構(gòu)建新型預(yù)測模型提供了改進(jìn)方向。03模型構(gòu)建：從數(shù)據(jù)到算法的系統(tǒng)化流程1研究設(shè)計與數(shù)據(jù)來源1.1研究類型與樣本量我們采用前瞻性隊列研究設(shè)計，于2018年1月至2023年6月連續(xù)納入5家三級醫(yī)院神經(jīng)外科的1200例術(shù)后患者（腦腫瘤600例、腦血管病400例、功能神經(jīng)外科疾病200例）。樣本量依據(jù)EPICURE軟件計算：假設(shè)模型預(yù)期AUC為0.80，允許誤差0.05，α=0.05，β=0.20，需最小樣本量1024例，考慮到10%的失訪率，最終納入1200例。1研究設(shè)計與數(shù)據(jù)來源1.2納入與排除標(biāo)準(zhǔn)-納入標(biāo)準(zhǔn)：①年齡≥18歲；②首次接受神經(jīng)外科手術(shù)（如腫瘤切除、血腫清除、DBS植入）；③術(shù)后存活≥6個月；④自愿參與并簽署知情同意書。-排除標(biāo)準(zhǔn)①合并嚴(yán)重內(nèi)科疾?。ㄈ缃K末期腎病、心力衰竭）；②術(shù)前存在嚴(yán)重認(rèn)知障礙（MMSE<10分）或精神疾??；③無法完成量表評估（如失語、意識障礙）。1研究設(shè)計與數(shù)據(jù)來源1.3數(shù)據(jù)收集時間點(diǎn)-基線數(shù)據(jù)（術(shù)前1周）：人口學(xué)資料、臨床指標(biāo)（病理類型、腫瘤位置、合并癥）、實(shí)驗室檢查（白蛋白、血紅蛋白）、神經(jīng)心理評估（MMSE、HAMA、HAMD）、社會支持量表（SSRS）。01-術(shù)中數(shù)據(jù)（手術(shù)記錄）：手術(shù)時長、出血量、是否使用神經(jīng)電生理監(jiān)測、切除程度（MRI評估，GTRvs.STR）。02-術(shù)后數(shù)據(jù)（術(shù)后1周、3個月、6個月）：并發(fā)癥（顱內(nèi)感染、癲癇、腦積水）、KPS評分、ADL評分、疾病特異性癥狀量表（如EORTCQLQ-BN20）、SF-36評分。032變量定義與篩選2.1變量量化與賦值-結(jié)局變量：術(shù)后6個月生活質(zhì)量，以SF-36生理健康評分（PCS）和心理健康評分（MCS）的均值作為綜合QoL評分，≥60分為“良好”，<60分為“不良”（依據(jù)中國常模界定）。-預(yù)測變量：將2.2節(jié)中提及的四大類因素轉(zhuǎn)化為可量化指標(biāo)，如“年齡”連續(xù)變量，“腫瘤位置”二分類（功能區(qū)=1，非功能區(qū)=0），“術(shù)后并發(fā)癥”計數(shù)變量（0/1/2/3種）。2變量定義與篩選2.2變量篩選方法為避免過擬合，我們采用“三步篩選法”：①臨床意義篩選：結(jié)合文獻(xiàn)與專家共識（5名神經(jīng)外科教授、3名康復(fù)醫(yī)學(xué)專家），排除臨床意義低的變量（如血型）；②統(tǒng)計學(xué)篩選：單因素分析（t檢驗/χ2檢驗，P<0.1）初步篩選相關(guān)變量；③機(jī)器學(xué)習(xí)降維：采用最小絕對收縮和選擇算子（LASSO回歸）進(jìn)一步壓縮變量，通過10折交叉驗證確定λ值（lambda.min），最終保留15個核心預(yù)測變量（表1）。表1神經(jīng)外科術(shù)后QoL預(yù)測模型核心變量|變量類型|變量名稱|賦值方式|篩選方法|2變量定義與篩選2.2變量篩選方法|----------|----------|----------|----------|1|人口學(xué)|年齡|連續(xù)變量（歲）|LASSO回歸|2||教育水平|1=小學(xué)及以下，2=初中，3=高中/中專，4=大專及以上|單因素分析|3|臨床|腫瘤位置|1=功能區(qū)，0=非功能區(qū)|臨床意義+LASSO|4||術(shù)前KPS評分|連續(xù)變量（0-100）|單因素分析|5|手術(shù)|手術(shù)時長|連續(xù)變量（分鐘）|LASSO回歸|6||術(shù)中出血量|連續(xù)變量（ml）|單因素分析|72變量定義與篩選2.2變量篩選方法|認(rèn)知|術(shù)前MMSE評分|連續(xù)變量（0-30）|單因素分析|02|并發(fā)癥|術(shù)后癲癇|1=是，0=否|LASSO回歸|01|社會|社會支持評分|連續(xù)變量（0-66）|單因素分析|04|心理|術(shù)前HAMD評分|連續(xù)變量（0-52）|LASSO回歸|033模型選擇與算法優(yōu)化3.1基準(zhǔn)模型與候選模型03-XGBoost（XGB）：基于梯度提升框架，能自動處理缺失值，并輸出特征重要性；02-隨機(jī)森林（RF）：通過自助采樣和特征隨機(jī)性處理高維數(shù)據(jù)，對過擬合魯棒性強(qiáng)；01為平衡復(fù)雜性與預(yù)測性能，我們選擇Logistic回歸（LR）作為基準(zhǔn)模型（傳統(tǒng)統(tǒng)計方法），并引入3種機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法作為候選模型：04-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）：模擬神經(jīng)元連接，適用于捕捉非線性關(guān)系，但需較大樣本量。3模型選擇與算法優(yōu)化3.2模型訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置-數(shù)據(jù)劃分：將1200例患者按7:3隨機(jī)分為訓(xùn)練集（n=840）和驗證集（n=360），訓(xùn)練集用于模型構(gòu)建，驗證集用于初步評估；-參數(shù)調(diào)優(yōu)：通過網(wǎng)格搜索（GridSearch）結(jié)合5折交叉驗證優(yōu)化RF（n_estimators=500，max_depth=6）、XGB（learning_rate=0.01，max_depth=5）、ANN（隱藏層2層，每層32個神經(jīng)元，激活函數(shù)為ReLU）；-過擬合控制：RF設(shè)置min_samples_split=10，XGB設(shè)置gamma=0.1，ANN添加Dropout層（rate=0.2）。3模型選擇與算法優(yōu)化3.3算法性能初步比較在驗證集中，各模型的區(qū)分度（AUC）、準(zhǔn)確率、靈敏度、特異度見表2。結(jié)果顯示，XGB模型性能最優(yōu)（AUC=0.85），ANN次之（AUC=0.83），LR最低（AUC=0.76）。RF的特征重要性分析顯示，“術(shù)前KPS評分”“術(shù)后并發(fā)癥”“年齡”是前3位影響因素，與臨床經(jīng)驗一致，提示模型具有較好的臨床合理性。表2不同模型在驗證集的性能比較|模型|AUC(95%CI)|準(zhǔn)確率|靈敏度|特異度||------|-------------|--------|--------|--------||LR|0.76(0.71-0.81)|78.3%|72.1%|82.5%|3模型選擇與算法優(yōu)化3.3算法性能初步比較030201|RF|0.82(0.77-0.87)|81.7%|76.8%|85.2%||XGB|0.85(0.80-0.90)|84.2%|80.3%|87.1%||ANN|0.83(0.78-0.88)|82.5%|78.9%|85.6%|4模型訓(xùn)練與內(nèi)部驗證4.1訓(xùn)練集模型構(gòu)建以XGB模型為例，在訓(xùn)練集中擬合15個核心變量與QoL結(jié)局的關(guān)系。通過SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）值解釋模型決策：對于一名65歲、術(shù)前KPS70分、術(shù)后出現(xiàn)癲癇的腦腫瘤患者，其SHAP值為-1.2（提示QoL不良風(fēng)險增加），主要貢獻(xiàn)來自“年齡大”（-0.4）、“術(shù)后癲癇”（-0.3）和“KPS低”（-0.5），直觀展示了各變量的作用方向與強(qiáng)度。4模型訓(xùn)練與內(nèi)部驗證4.2內(nèi)部驗證方法為評估模型在訓(xùn)練集上的穩(wěn)定性，采用Bootstrap重抽樣（抽樣次數(shù)1000次）計算校正后AUC，避免過擬合樂觀偏倚。結(jié)果顯示，XGB模型校正后AUC為0.83（95%CI:0.79-0.87），較未校正時下降0.02，提示過擬合程度較低。4模型訓(xùn)練與內(nèi)部驗證4.3模型可視化：列線圖構(gòu)建為便于臨床應(yīng)用，我們將XGB模型轉(zhuǎn)化為列線圖（圖1）。列線圖將各變量得分相加，總得分對應(yīng)QoL不良概率（0-100%）。例如，一名55歲（得分35）、術(shù)前KPS90分（得分20）、無術(shù)后并發(fā)癥（得分25）的患者，總得分為80，對應(yīng)QoL不良概率約15%，提示預(yù)后良好。這種可視化工具使復(fù)雜模型更易被臨床醫(yī)生理解和使用。04模型驗證：確保泛化能力與臨床實(shí)用性1外部驗證設(shè)計1.1驗證數(shù)據(jù)來源為檢驗?zāi)Ｐ驮诓煌巳?、不同醫(yī)療環(huán)境中的泛化能力，我們收集了2家外部醫(yī)院（1家一線城市三甲醫(yī)院，1家地市級三甲醫(yī)院）的300例術(shù)后患者數(shù)據(jù)（時間與前瞻性隊列一致，2018-2023年），其中腦腫瘤150例、腦血管病100例、功能神經(jīng)外科50例，納入排除標(biāo)準(zhǔn)與訓(xùn)練集一致。1外部驗證設(shè)計1.2驗證方法采用“驗證集+外部驗證集”雙重驗證策略：①在內(nèi)部驗證集（n=360）中評估模型區(qū)分度、校度度；②在外部驗證集中重復(fù)評估，并比較不同亞組（如年齡<65歲vs.≥65歲、腦腫瘤vs.腦血管?。┑男阅懿町?。2性能評價指標(biāo)2.1區(qū)分度評估區(qū)分度指模型區(qū)分QoL良好與不良患者的能力，主要指標(biāo)為AUC。結(jié)果顯示，XGB模型在外部驗證集中AUC為0.81（95%CI:0.76-0.86），略低于訓(xùn)練集（0.85），但仍優(yōu)于LR（0.73）和RF（0.79），提示模型具有良好的泛化能力。2性能評價指標(biāo)2.2校度度評估校度度指模型預(yù)測概率與實(shí)際觀測概率的一致性，通過校準(zhǔn)曲線和Hosmer-Lemeshow（H-L）檢驗評估。校準(zhǔn)曲線顯示，預(yù)測概率與實(shí)際概率基本重合（斜率=0.92，截距=0.08）；H-L檢驗P=0.32（>0.05），提示校度度良好，模型高估或低估QoL風(fēng)險的概率較低。2性能評價指標(biāo)2.3臨床實(shí)用性評估通過決策曲線分析（DCA）評估模型的臨床凈獲益。結(jié)果顯示，在閾值概率10%-90%范圍內(nèi)，XGB模型的凈獲益均高于“全干預(yù)”或“不干預(yù)”策略，尤其在閾值概率30%-50%時（臨床中術(shù)前溝通的常用概率區(qū)間），凈獲益優(yōu)勢最明顯，提示模型具有實(shí)際應(yīng)用價值。3穩(wěn)健性與敏感性分析3.1樣本量敏感性分析通過隨機(jī)抽樣減少訓(xùn)練集樣本量（600例、700例、800例），重新訓(xùn)練模型并驗證AUC。結(jié)果顯示，樣本量從1200例減少至800例時，AUC僅下降0.02（0.85→0.83），提示模型對樣本量變化具有較好的穩(wěn)健性。3穩(wěn)健性與敏感性分析3.2變量缺失敏感性分析采用多重插補(bǔ)法（MultipleImputation）處理缺失數(shù)據(jù)（訓(xùn)練集缺失率<5%），比較插補(bǔ)前后模型性能差異。結(jié)果顯示，AUC變化<0.01，提示模型對變量缺失不敏感，適用于臨床實(shí)際數(shù)據(jù)（常存在少量缺失）。3穩(wěn)健性與敏感性分析3.3亞組分析在外部驗證集中按年齡、病種、手術(shù)方式進(jìn)行亞組分析：①年齡≥65歲亞組AUC=0.79（<65歲亞組AUC=0.83），提示模型對老年患者預(yù)測效能略降，可能與合并癥增多、變量異質(zhì)性增加有關(guān)；②功能神經(jīng)外科亞組（如DBS植入）AUC=0.87，高于腦腫瘤亞組（0.79），可能與功能性疾病術(shù)后轉(zhuǎn)歸更確定性有關(guān)。這些結(jié)果提示模型在不同亞組中性能穩(wěn)定，但需針對特定人群（如老年患者）進(jìn)一步優(yōu)化。4模型比較與選擇綜合區(qū)分度、校度度、臨床實(shí)用性及復(fù)雜度，XGB模型成為最終選擇：其AUC（0.85）高于RF和ANN，且參數(shù)可解釋性（通過SHAP值）優(yōu)于ANN；列線圖形式便于臨床快速應(yīng)用，無需復(fù)雜編程工具。相比之下，LR模型雖簡單但性能不足，ANN則因“黑箱”特性難以推廣。因此，XGB模型在性能與實(shí)用性之間取得了最佳平衡。05討論與展望：預(yù)測模型的價值與未來方向1模型優(yōu)勢與創(chuàng)新點(diǎn)與傳統(tǒng)模型相比，本模型具有三大優(yōu)勢：①維度全面：整合了臨床、神經(jīng)心理、社會支持等多維度變量，覆蓋了QoL的核心影響因素，突破了單一生物醫(yī)學(xué)指標(biāo)的局限；②方法先進(jìn)：采用XGB算法處理非線性關(guān)系，并通過LASSO回歸降維，避免了傳統(tǒng)統(tǒng)計模型的過擬合問題；③臨床友好：通過列線圖和在線計算器（）實(shí)現(xiàn)可視化應(yīng)用，臨床醫(yī)生可輸入患者數(shù)據(jù)實(shí)時獲取QoL預(yù)測概率，輔助術(shù)前決策。2模型局限性盡管模型表現(xiàn)良好，但仍存在以下局限性：①數(shù)據(jù)來源偏倚：前瞻性隊列數(shù)據(jù)來自三級醫(yī)院，可能存在選擇偏倚（如未納入基層醫(yī)院患者），需進(jìn)一步擴(kuò)大樣本范圍；②動態(tài)性不足：模型基于術(shù)前與術(shù)中數(shù)據(jù)構(gòu)建，未納入術(shù)后康復(fù)、藥物治療等動態(tài)變量，難以預(yù)測QoL的時序變化；③文化差異：SF-36量表的文化適應(yīng)性可能影響結(jié)局變量，未來需結(jié)合中國患者PROs工具進(jìn)一步優(yōu)化。3臨床應(yīng)用價值本模型在神經(jīng)外科實(shí)踐中具有多重應(yīng)用場景：①術(shù)