第65届美国头痛学会年度科学会：机器学习模型预测轻度脑外伤后头痛患者的头痛改善情况

创伤后头痛（PTH）是轻度脑外伤（mTBI）后的一个常见症状。尽管已经有一些研究利用PTH的临床特征试图预测头痛的恢复情况，但目前还没有准确的方法来预测个人从急性PTH的改善。来自乔治亚理工大学的学者调查了临床问卷对于预测（i）3个月和6个月的头痛改善，以及（ii）前3个月的头痛轨迹的效用。相关结果发表在《Headache》杂志上，并于第65届美国头痛学会年度科学会上进行汇报。

研究人员对急性PTH患者进行了一项临床观察性纵向研究，这些患者在创伤后0-59天内完成了一系列临床问卷调查。问卷包括头痛史、症状评估、认知测试、心理测试以及评估光敏性、过度听觉、失眠、皮肤过敏和药物使用的量表。每个参与者都完成了一个基于网络的头痛日记，用来确定头痛的改善。

结果共有37名患有急性PTH的参与者（平均年龄=42.7，标准差[SD]=12.0；25名女性/12名男性）在平均mTBI后21.7（SD=13.1）天完成问卷。3个月和6个月时头痛改善或不改善的分类达到了交叉验证曲线下面积（AUC）=0.72（95%置信区间[CI]0.55-0.89）和0.84（95%CI 0.66-1.00）。只用前五个特征训练的子模型仍然达到0.72（95% CI 0.55-0.90）和0.77（95% CI 0.52-1.00）AUC。贡献最大的五个特征来自三个问卷： 疼痛灾难化量表总分和无助感子域得分；运动性脑震荡评估工具症状评估总分和症状数量；以及状态-特质焦虑量表得分。功能回归模型取得R=0.64 的功能回归模型对头3个月的头痛轨迹进行建模。

综上，在创伤后完成的问卷调查对预测未来3个月和6个月的头痛改善以及不断变化的头痛轨迹有很好的作用。将量表减少到只有三份问卷，评估撞伤后的症状负荷和生物心理社会生态因素，有助于确定合理的头痛改善预测准确性。

参考文献：

Developing multivariable models for predicting headache improvement in patients with acute post-traumatic headache attributed to mild traumatic brain injury: A preliminary study. Headache. 2023 Jan;63(1):136-145. doi: 10.1111/head.14450.