逆行输尿管软镜碎石术治疗肾结石术后结石清除率相关预测模型研究进展

麦麦提·吾斯音 阿斯木江·阿不拉 哈木拉提·吐送 宋光鲁

1新疆医科大学第一附属医院泌尿外科830054乌鲁木齐

尿石症是全球性多发病，不同地区其发病率不一，北美地区的发病率为7%～13%，欧洲地区的发病率为5%～9%，亚洲地区的发病率为1%～5%，我国的尿石症总发病率亦为1%～5%，其中南方地区甚至高达5%～10%[1-2]。此外，尿石症是一种容易复发的疾病，复发风险可达34%～50%[3]。近几年来，虽然下尿路结石的发病率有所降低，占所有尿石症患者的20%，但上尿路结石发病率仍较高，已达到80%[4]。随着微创技术的日益发展成熟，其治疗已实现微创化。目前，PCNL、ESWL、逆行输尿管软镜碎石术（retrograde intrarenal surgery，RIRS）是目前肾输尿管结石主要的治疗方式[5]。其中，随着光学和激光技术的不断改善，通过人体自然腔道进行碎石的RIRS技术也得到了不断完善，在泌尿外科临床实践中逐渐被广泛应用。在2016年欧洲泌尿学协会（European Association of Urology，EAU）指南的修订版中，RIRS和ESWL被推荐为小于20 mm肾结石的一线治疗选择，尤其是直径为11～20 mm的结石[5]。且由于其微创、高效、安全的特点，RIRS的适应证也在不断扩大。目前，对于大于20 mm的复杂性肾结石或合并解剖异常的特殊类肾结石，相关研究认为RIRS可作为其主要治疗方案[6]。据国外文献报道，RIRS还可用于不适合行PCNL的较大肾结石、肾结石合并输尿管结石、需要一期彻底治疗的双侧肾结石、合并出血性疾病的患者、部分合并肾输尿管解剖异常及畸形、极度肥胖、肌肉骨骼畸形的上尿路结石[7]。目前有研究认为，RIRS具有比ESWL更高的结石清除率（stone-free rate，SFR）和比PCNL更低的并发症发生率[8]。但由于影响RIRS术后SFR的因素诸多，虽然其适应证范围不断扩大，但不同中心研究报道的RIRS术后一期 SFR 存在较大差异（65%～79%）[9]。有关RIRS术后结石残留原因的研究认为，由于输尿管软镜必须经过自然通道，故其操作受到解剖空间、结石性质以及分布情况的限制，多种因素都可以影响清除结石的实际效果[10]。同时，RIRS治疗肾结石术后的SFR和并发症的发生率在一定程度上提示了患者的病情复杂性和碎石取石的难度。因此，近几年来RIRS术后SFR及其影响因素和术后并发症的预测模型成为了泌尿外科学术研究的热点。由于大多数研究预测肾结石复杂性相关的报道几乎只针对于PCNL，而对RIRS手术结果的预测强度不高。因此，泌尿外科医生一直在寻找一种可预测RIRS术后结果的标准化预测模型，其目的如下：①有助于泌尿外科医生进行疾病分层、了解每个患者病情复杂程度，为患者选择合适的术式并提高SFR，同时降低并发症发生率；②更加客观地评估各种手术方式，便于对比和优化手术方案；③外科医生可以使用预测模型比较术者的SFR，也可用于临床考核；④更加直观地评估手术的复杂性，利于完善手术等级制度以及转诊制度；⑤促进尿石症的相关学术研究的发展。目前，国内外学者通过研究已提出了针对RIRS术后SFR的几种预测模型。理想的预测模型应该具有全面、客观、简便、实用性强、敏感度和特异度高、稳定可重现等特点，本文就近年来研究提出的具有代表性的几种预测模型以及其国内外相关研究进展进行做一综述，以便深入了解RIRS术后SFR的预测模型的研究现状以及其优缺点。

1 RUSS评分系统

为评估RIRS手术复杂性和术后成功率，Resorlu等[11]于2012年首次建立了一种针对结石复杂性的预测系统并将命名为RUSS（resorlu-unsal stone scoring，RUSS）评分系统。他们认为结石大小、所累及的肾盏数、结石位置、结石成分以及解剖结构异常等因素会影响RIRS的手术成功率。同时，为明确无结石状态（无残留碎片＞1 mm）的预测因子，他们对207例患者进行多因素分析，发现除了结石位置之外，上述其他参数均为RIRS成功率的独立预测因子。由于术前无法明确结石成分，此项指标最终从模型中将其排除。最终RUSS评分由结石大小（是否＞20 mm）、在不同肾盏结石数目（是否＞1）、肾下盏结石且肾盂漏斗部夹角（是否＜45º）以及肾解剖异常（是否存在蹄铁形肾或盆腔肾）等四个参数组成，每个参数均被算作1分，总评分计算为这四个参数的总和，总分为0～4。当RUSS评分为0、1、2和≥3时，结石清除率分别为97.1%、85.4%、70.0% 和 27.2%，RUSS评分与术后 SFR相关[11]。2016年 Sfoungaristos等[12]对 RUSS 评分进行外部验证，他们在Logistic回归模型中发现RUSS是唯一显著的独立预测因子，RIRS术后结果与RUSS明显相关，同时其预测准确性较高，受试者工作特征曲线（receiver operating curve，ROC）的曲线下面积（area under the curves，AUC）为0.707。因此，RUSS是一种能够较准确有效地预测RIRS术后SFR的简单评分系统。但也有研究显示RUSS评分与预测RIRS术后SFR的相关性较弱（P=0.048），其AUC为0.655，认为其预测准确率仍较低，这可能与样本量以及其特征不同密切相关[10]。此外，该评分系统将结石直径作为结石大小进行计算，但相关研究认为RIRS治疗不同体积及不同截面面积结石的SFR有明显不同[13-14]，这一点可能会降低RUSS评分预测准确率。客观地讲，RUSS评分是国内外较认可的预测模型之一，其特点包括：①该系统的参数在临床实践中较容易获得，实用性强。②该系统作为首次应用的预测模型，在国内外较为公认。③具有较高的稳定性和重现性。然而RUSS评分系统也有不少缺点，对RIRS术后SFR的影响因素诸多，但RUSS评分包括的参数并不全面，这可能降低其预测准确率，如RUSS评分仅包括两种肾脏畸形，即蹄铁形肾和盆腔肾，而忽略了旋转不良、输尿管或肾盂肾系统重复、输尿管肾盂交界处狭窄、交叉异位、憩室结石、蹄铁形肾和盆腔肾以外的孤立肾等情况，因此需要针对此评分系统进一步研究改良解决以解决其上述局限性。

2 改良S.T.O.N.E.评分系统

受 R.E.N.A.L.评分启发，2013年，Okhunov等[15-16]为预测PCNL术后结果而发明了S.T.O.N.E.评分。由于原始的S.T.O.N.E.评分仅针对于PCNL，而不能直接用于预测RIRS的手术结果。因此，2014年初，Molina等[17]发表了将 S.T.O.N.E评分应用于RIRS的报道，他们对原始S.T.O.N.E评分各测量参数（原S为结石体积，原T为经皮通道长度，原O为梗阻程度，原N为所累及的肾盏数，原E为结石密度）进行改良（改良S为结石大小，改良T为结石位置，改良O为梗阻或肾积水程度，改良N为结石数目，改良E为CT值的评估）并且重新赋值，结果显示：改良S.T.O.N.E评分与RIRS术后的SFR相关，随着改良S.T.O.N.E评分的增加，RIRS术后的SFR下降，其AUC为0.764，认为其预测性相当高，且由于CT可提供所有参数，使用方便。最新的国内研究对改良S.T.O.N.E评分进行外部验证，研究结果显示RIRS一期结石清除率为88.2%。改良S.T.O.N.E.评分的低分组、中分组和高分组中的一期结石清除率分别为98.1%、91.2%和45.9%，改良S.T.O.N.E.评分与一期RIRS术后结石清除率存在显著相关性（OR=5.614），AUC 为 0.802[18]。根据上述研究，改良S.T.O.N.E.评分系统能够预测一期经输尿管软镜碎石术（flexible ureteroscopy，FURL）术后SFR，其预测准确率较高、实用性更强、可重现，有助于术前评估病情和进行临床决策。其缺点包括：①该系统参数仅包括结石相关特征，而未全面综合考虑RIRS术后SFR的影响因素，可能高估SFR。②研究样本量少，可能存在选择偏倚。③该模型尚需大量外部验证进一步研究其价值。

3 改良S-ReSC评分系统

2013年，Jeong等[19]认为结石的解剖位置影响PCNL的独立预测因素而发表了关于预测单道PCNL后的无结石率的S-ReSC（seoul national university renal stone complexity）评分系统。由于该模型仅针对于PCNL，不适合用于RIRS手术结果的预测。随后，为预测评估RIRS术后SFR，Jung等[20]对原始S-ReSC评分进行改良而建立了改良S-ReSC评分系统。根据目前的研究结果，RIRS治疗肾下盏结石比中上肾盏难度更大。改良S-ReSC评分计算前、后、大、小肾盏，以及肾盂的总和，改良并赋予肾下盏3分，改良后总分为1～12分。研究结果显示改良S-ReSC评分中，总体SFR为85.2%，并且改良S-ReSC评分低、中、高分三组的SFR分别为94.2%，84.0%，45.5%，表明随着评分增加，其对应的SFR而明显降低（P＜0.001），经内部验证，改良S-ReSC评分的AUC（0.806）明显高于 RUSS评分（0.692），进一步表明改良S-ReSC评分具有较高的预测准确性[20]。Motamedinia等[21]认为虽然在RUSS评分中，SFR随得分的增加而下降，但其预测能力中等，而S-ReSC评分更加真实可靠。然而，最近Erbin等[10]通过外部验证比较RUSS评分和改良SReSC评分对f-URS的适用性，认为RUSS评分预测强度比改良S-ReSC评分高，同时认为改良S-ReSC评分忽略了一些主要影响因素。总体而言，改良S-ReSC评分具有较强的实用性、预测准确率较高、可重复。但也存在以下缺点限制改良S-ReSC评分在临床推广：①改良S-ReSC评分仅考虑结石所在的肾盏解剖特点，而未考虑余结石特征、患者特征等其他因素。②由于该模型通过单中心低样本量回顾性研究建立，可能存在选择偏倚，需要多中心前瞻性研究进一步验证。

4 其他预测模型

上述预测模型均由国外学者研究建立的具有代表性的、应用较广泛的几种模型。当然，国外尚有其他一些预测模型，还提出术者经验等影响因素[22-23]。然而，由于这些预测模型未经过进一步外部验证而未能在临床上广泛应用，因此本文中未进行详细讨论。近年来，随着我国泌尿外科领域，尤其是泌尿系结石方面的不断进步，输尿管软镜技术在肾结石治疗的应用也愈加广泛。作为泌尿系结石大国，国内学者通过不断研究，也提出了几种FURL术后SFR的预测模型。

4.1 清石指数模型

俞蔚文等[24]对393例RIRS患者资料进行回顾性多因素分析而发现鹿角形结石、菌尿、结石累计最大径、结石平均CT值、结石所在盏颈平均长度、结石所在盏颈宽度与肾盏横径的最小比值等6项因素主要影响术后SFR（P＜0.05）；进一步通过Logistic回归分析，建立了由4个自变量即鹿角形结石、结石累计最大径、结石所在盏平均盏颈长度、盏颈宽得到度与肾盏横径最小比值组成的清石指数(stone free index,SFI）分值系统。内部验证结果显示，对于预测一期术后清石效果，SFI越高提示结石复杂性越低，AUC为0.867。SFI的优点包括：①创新性发现结石所在盏平均盏颈长度、盏颈宽得到度与肾盏横径最小比值这两项影响SFR的新指标。②将结石特征、患者特征、肾解剖特点结合运用，其预测强度较高。③依据逻辑模型，建立专门计算公式，实用性强。其不足之处在于：虽然肾盏肾盂夹角对FURL手术成功率的影响已被证明，其对FURL的影响并不能忽略[25]。因制订该模型时纳入的样本量较小、手术设备不同的原因，导致该模型的局限性，且预测模型尚未进行外部验证，故限制了其临床上的推广应用。

4.2 SHA.LIN协和评分系统

2015年，为了对肾结石患者的病情进行初步评估以及术前预测手术结局，国内学者彭国辉等[26]研究建立了SHA.LIN评分系统并内部验证了该系统与PCNL术后清石状态等有显著相关性。由于在第一次制订该评分系统时，仅考虑其在预测PCNL肾结石复杂性中的应用而忽略了该评分系统对于其他腔内碎石术的价值。因此在2016年，研究者进一步增加样本量，对SHA.LIN协和评分系统对三种微创腔内碎石术的预测价值进行回顾性研究，进一步探讨影响结石清除率的因素，并对不同手术方式纳入不同的变量，如在针对PCNL的评分中L为通道长度，在针对RIRS的评分中L为肾下盏与肾盂漏斗部夹角，而针对URL的评分中L为结石距肾盂出口长度。SHA.LIN协和评分系统与PCNL、RIRS、URL术后清石率明显相关[27]。该研究验证结果显示RIRS的SHA.LIN协和评分ROC分析中，AUC值为0.874，略大于RUSS评分的0.831。术前结石的SHA.LIN协和评分越高，其术后结石清除率则越低[27]。与其他预测模型相比，SHA.LIN协和评分系统具有显著优势：①该系统全面考虑了SFR的影响因素，可以预测三种不同腔内碎石术的结果，为临床医生可提供合理的治疗方案。②它仅需根据患者CT平扫结+三维重建的结果即可测量相关参数，方法简单、容易记忆、可重现。但该系统只考虑了结石本身特点及术后SFR的影响因素，并未考虑到患者个体差异、患者全身情况、医生的操作技术、经验以及仪器设备等方面对手术结果的影响因素，可能会降低其预测准确性，同时，该系统还需要进行多中心研究以进一步证实其实用性及重复性。

4.3 R.I.R.S.评分系统

2017年，我国学者 Xiao等[28]发明了一种用于预测RIRS术后SFR的创新性评分系统—R.I.R.S.评分系统。该系统通过大样本研究寻找RIRS术后SFR的影响因素，最终确定了由肾结石密度（renal stone density，R），肾下盏结石（inferior pole stone，I），肾漏斗长度（renal infundibular length，RIL）和结石负荷（stone burden，SB）等四个独立预测因素并赋予4～10的评分，随着系统评分的增高，其对应的术后SFR越低。同时，他们通过多变量Logistic回归分析和ROC曲线分析对R.I.R.S.评分系统预测SFR进行进一步外部验证，其结果显示评分为4～5分（低）、6～8分（中）、9～10分（高）的患者术后SFR值分别为99.1%、75.4%和14.3%。此外，其ROC分析中AUC为0.904，明显大于其他评分系统。其优点包括：①样本量较大，较全面综合考虑RIRS治疗上尿路结石术后SFR的相关因素，通过严格的统计学方法进行计算，因此其预测准确率和强度较高；②该评分与手术时间相关，可帮助术者准确预测是否需要行分期RIRS并预防手术并发症；③该系统参数通过影像学检查容易获得，不需要复杂的计算软件；④该系统首次为不同患者提供了个体化治疗。其主要局限性包括该系统依据单个中心的回顾性分析建立，且模型未包括肌肉骨骼和肾脏畸形等情况。因此，需要进一步前瞻性和多中心研究进行外部验证。

4.4 S.O.L.V.E.评分系统

罗生军等[29]在探讨RIRS治疗上尿路结石术后SFR的影响因素的基础上，建立了可预测FURS术后SFR的新模型，即S.O.L.V.E.评分系统。该系统的变量包括：结石表面积（stone surface area，S）、梗阻程度（obstruction，O）、肾盏漏斗部长度（length of calyces funnel，L）、累及肾盏数（visible number of calyces，V）、结石密度（essence of stone，E）。其Logistic回归分析结果显示该模型与SFR呈显著相关（P＜0.01），ROC分析的AUC为0.782，高于评分中任何一个变量（S、O、L、V、E分别为 0.738、0.535、0.698、0.735、0.593）[29]。评分越高，肾结石复杂性越高，手术的难度越高，术后SFR越低。该模型将结石特征有效结合解剖特点，可以在术前对患者进行个体化评估以预测RIRS术后SFR，有助于选择个体化治疗方案。同时，其具有应用简单，实用性强等优势。但仍需大量的多中心前瞻性随机研究加以证明。

5 目前预测评分系统研究存在的缺陷

综上所述，一个理想的RIRS术后SFR预测评分系统必须包括影响其SFR的所有因素。但上述几种预测模型均存在明显的缺陷。除了肾脏解剖学特征、结石特征、结石分布特征以外，还存在术中术后因素影响其SFR。如诸多学者针对术前预留双J管对RIRS术后SFR的影响的研究结果并不一致。Netsch等[30]的研究表明术前预留和未预留双J管组术后SFR分别为95.1%与86.7%，因此预留双J管组有更高的清石率。但也有研究认为术前是否留置双J管对RIRS的术后SFR无明显差异[31]。此外，RIRS的SFR是与术中碎石效果密切相关，而碎石效率与术中激光设置模式和碎石模式是分不开的。因此，Kronenberg等[32]研究证明了不同能量和频率设置对碎石效率存在影响。至于到底哪一种碎石模式更有效，国内外仍存在争议，国外学者强调采用“碎块化”模式配合积极的取石来提高SFR，而我国学者更倾向于“粉末化”模式[33-34]。因此，为术前准确预测了RIRS术后SFR，要进一步研究相关仪器和术者经验等因素，弥补目前预测模型的短板。

6 结语与展望

根据影响输尿管软镜术后结石清除率的因素建立数量化的预测模型具有重大的临床意义，在临床实践中必不可少的。预测模型应该具备操作简单、易于记忆和普及，预测准确率高等特点。目前在临床上已经出现的预测模型各有利弊，需要泌尿外科医生在临床实践中一步探讨和优化，以使其发挥更好的临床预测效果，帮助医生针对患者的不同情况制订更好的结石治疗方案，提高患者获益度。