髋部骨折术后非计划入住重症监护病房的列线图预测模型构建与分析

邵菲，李燕，陈晶，王旭东

(河北省邯郸市第一医院骨科，河北 邯郸 056002)

随着我国人口老龄化的进展，老年髋部骨折的发病率逐年增加[1]。髋部骨折的主要治疗方式为手术治疗，而老年患者因身体机能降低及合并多种基础疾病，故术后并发症的发生率显著升高[2]。尽管术后采取多学科团队协作，但仍有部分老年患者非计划入住重症监护病房，最终导致医疗成本及风险增加。因此，术前识别非计划入住重症监护室的危险因素在老年髋部骨折患者中具有重要的意义及不可替代的价值。有文献报道其他疾病外科手术后非计划入住重症监护病房的危险因素[3-4]，但关于髋部骨折术后非计划入住重症监护病房的相关危险因素尚无报道。

列线图是基于多变量分析事件的概率计算，以量化风险因素，并通过结合重要因素来量化与预后相关的风险[5]。本研究旨在分析髋部骨折术后非计划入住重症监护病房危险因素并构建临床列线图来早期识别高危患者，以期提高临床治疗及护理效果，合理分配医疗资源。

1 对象与方法

1.1 研究对象 本回顾性研究在本院骨科进行。本研究符合《赫尔辛基宣言》，经我院伦理委员会审批通过(YJYS2021063)。电子病历由2名独立审查人员进行全面审查。本研究纳入了2010年1月至2020年12月普通病房的所有老年髋部骨折患者。纳入标准：(1)髋部骨折；(2)低能量损伤(如，从站立高度坠落和骨质疏松)；(3)年龄≥65岁；(4)接受手术，包括切开或闭合复位内固定。排除标准：(1)接受保守治疗的患者；(2)本研究中设定的临床变量缺失；(3)术后计划入住重症监护病房的患者。

1.2 研究方法

1.2.1 模型建立 所有在2010年1月至2019年12月接受髋部骨折手术的老年患者均被纳入模型建立组。本研究共评估20个术前变量，这些变量来源于先前的文献研究中提出的可能与非计划入住重症监护病房相关的变量[6-8]。变量概括为患者人口统计学特征、入院时共存的基础疾病状况、术前的实验室检查结果三个方面。将年龄、血红蛋白、血清白蛋白、血清肌酐、肾小球滤过率、血清氮和淋巴细胞计数等连续变量转化为分类变量进行分层分析。

用变量筛选和套索回归相结合的方法建立预测模型。首先，基于开发数据集进行主要结局的单变量分析。然后对从单变量筛选中选择的12个变量进行套索回归。使用多变量logistic回归为套索回归获得的变量分配相对权重。然后建立列线图来呈现这些预测因素及其计划外入住重症监护病房风险的对应点。

1.2.2 模型验证 为了进一步验证列线图的预测效能，回顾分析了2020年1月至2020年12月本院骨科206例髋部骨折的老年患者。通过受试者工作特征曲线下面积评估模型区分度。用Hosmer-Lemeshow检验评估模型的拟合优度，采用方差膨胀因子检验评价预测因子间的多重共线性。

2 结 果

2.1 纳入研究对象的一般特征 我院骨科普通住院病房2010年1月1日至2019年12月共收治髋部骨折患者1 426例，最终纳入1 294例髋部骨折患者为研究对象。纳入分析流程见图1。术后非计划入住重症监护病房40例(3.2%)。纳入的合并症描述如下：急性心力衰竭(25.0%)、急性冠脉综合征(25.0%)、肺部感染(15.0%)、呼吸衰竭(10.0%)、卒中(10.0%)、心律失常(7.5%)、肺栓塞(5.0%)和出血(2.5%)。重症监护病房病例病死率为32.5%(13/40)。

图1 纳入分析流程图

2.2 髋部骨折术后非计划入住重症监护病房的单因素分析 在模型建立组中，通过单变量分析发现年龄、糖尿病、冠心病、慢性阻塞性肺疾病、慢性心力衰竭、慢性肾病和白蛋白、血红蛋白、肌酐、肾小球滤过率、尿素氮与计划外入住重症监护病房相关(见表1)。

表1 模型建立组的患者特征

2.3 髋部骨折术后非计划入住重症监护病房的多因素logistic回归分析 以非计划入住重症监护病房发生情况为因变量(发生=1，未发生=0)，将单因素分析中有统计学意义的变量作为自变量，包括年龄(≥80岁=1，<80岁=0)、糖尿病(有=1，无=0)、冠心病(有=1，无=0)、慢性心力衰竭(心功能Ⅰ-Ⅱ级=1，心功能Ⅲ-Ⅳ级=0)、慢性阻塞性肺疾病(有=1，无=0)、慢性肾病(有=1，无=0)、白蛋白(≥30 g/L=1，<30 g/L=0)、血红蛋白(≥120 g/L=1，<120 g/L=0)、肌酐(≥176 μmol/L=1，<176 μmol/L=0)、肾小球滤过率(≥125 mL/min=1，<125 mL/min=0)、尿素氮(≥7 mmol/L=1，<7 mmol/L=0)，采用逐步向前法进行多因素logistic回归分析。最终7个变量在多因素logistic回归分析中仍然是有意义的预测因素，分别为年龄、冠心病、慢性心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、帕金森病、血肌酐、白蛋白浓度(见表2)。

表2 非计划入住重症监护病房预测的Logistic回归分析

2.4 髋部骨折术后非计划入住重症监护病房的列线图构建 推导出的预测计划外入住重症监护病房的列线图如图2所示，本列线图中各参数列线的点所对应的分值相加得出总分值，总分值列线对应点向入住重症监护病房概率值列线做垂线得出所对应的概率值。

图2 预测计划外入住重症监护病房的临床列线图

计算入住风险的数学方程可分为3步，步骤1：计算Y1，Y1=-7.89+1.99×年龄(年龄<80岁赋值1；年龄≥80岁赋值0)+2.33×慢性心力衰竭(无赋值为0；有赋值为1)+0.81×冠心病(无赋值为0；有赋值为1)+1.34×慢性阻塞性肺疾病(无赋值为0；有赋值为1)+1.45×帕金森病(无赋值为0；有赋值为1)+1.58×白蛋白(<30 μmol/L赋值0；≥30 μmol/L赋值1)+2.00×肌酐(<176 μmol/L赋值0；≥176 μmol/L赋值1)；步骤2：计算Y2，Y2=ey[9]；步骤3：计算入住重症监护病房概率，P=Y2/(1+Y2)。

模型验证组共纳入2020年1月至2020年12月期间老年髋部骨折患者206例。模型建立组和模型验证组患者特征见表3。两组入院时人口统计学变量和基础疾病差异均无统计学意义。模型验证组9例(4.4%)患者术后计划入住重症监护病房。模型验证组中基于列线图计算的比值比为0.27%，非计划入住重症监护病房患者模型验证组显著高于模型建立组(P<0.01)。

表3 模型建立组与模型验证组患者特征

2.5 髋部骨折术后非计划入住重症监护病房列线图的验证 计划外入住重症监护病房列线图在验证组中具有良好的区分度，受试者工作特征曲线下面积(area under the ROC curve，AUC)为0.905(95%CI：0.91～0.99)，表明列线图图预测模型具有很好的区分性(见图3)。Hosmer-Lemesshow检验表明，列线图预测模型具有良好的校正能力(χ2=3.648，P=0.529，见图4)，一致性良好。

图3 用于验证列线图预测模型的ROC曲线 图4 列线图模型预测非计划入住重症监护病房的验证

3 讨 论

3.1 髋部骨折术后非计划入住重症监护病房列线图构建的意义 临床实践中，应用列线图模型对每例患者进行评价，并计算意外入住重症监护病房的概率，在重症监护病房资源有限的情况下，对合理安排术后监护及提高医疗护理安全具有重要意义。通过模型预测，护理人员可提前识别高危患者并进行术后监护，同时预留重症监护病房床位，以便在病情恶化后立即转入重症监护病房，避免出现严重的术后并发症。通过本次研究，超过75%的非计划入住重症监护病房多发生在术后4d内。因此，高危患者应预留重症监护病床至少4 d。另一方面，列线图可用于识别计划外入住重症监护病房风险较低的患者，以避免不必要的医疗资源占用。

3.2 髋部骨折术后非计划入住重症监护病房的危险因素分析及列线图构建 通过多因素logistic回归分析年龄、冠心病、慢性心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、帕金森病、血肌酐、白蛋白浓度为具有统计学意义的预测因素。

研究表明，高龄是术后较高的死亡率及并发症发生率的常见危险因素[10]。先前有研究表明，在老年髋部骨折患者中，心力衰竭是死亡的独立危险因素，而左室收缩功能不全的严重程度与30d的死亡率有关[11]。通过进一步的分层分析得出，心功能Ⅲ级到Ⅳ级的患者与心功能I级到Ⅱ级的患者相比，非计划入住重症监护病房的比值比更高。从临床角度考虑，慢性心力衰竭由于存在心脏充盈或排空心室的能力受损，加之创伤和麻醉的二次打击，故发生心肌梗死、严重心律失常、心脏骤停、肾功能不全和呼吸机依赖的风险增加，最终增加对重症监护的需求[12]。

在一项涉及29 377例老年髋部骨折患者的研究中，术后肺炎的发生率为4.1%，慢性阻塞性肺疾病被证明是肺部感染的独立风险因素[13]。慢性阻塞性肺疾病对多个系统的器官有影响，同时更易并发冠心病和慢性心力衰竭。在一项对肺部疾病患者的临床研究中，2/3死亡患者死于心血管疾病[14]。基于以上阐述，慢性阻塞性肺疾病作为预测因素可得以解释。

研究表明，帕金森病是髋部骨折术后死亡的独立预测因素[15]。帕金森病是一种神经退行性疾病，可导致全身功能受损，而其相关的合并症，如呼吸功能障碍、营养不良等，则增加了入住重症监护病房的风险。帕金森病患者的痴呆症患病率从26%～89%不等，而痴呆症导致的日常活动丧失增加了入住重症监护病房的风险[16]。

实验室检查方面，血清肌酐大于176 μmol/L的患者非计划入住重症监护病房的风险较高。排除年龄与性别的影响，当血清肌酐大于176 μmol/L时，则患者处于慢性肾衰竭的Ⅱ～Ⅲ期，而既往研究表明，慢性肾衰患者骨科手术后发生手术部位感染和死亡的风险较高[17]。因此，血清肌酐可成为非计划入住重症监护病房的可靠预测因子。本研究中，白蛋白<30 g/L的患者非计划入住重症监护病房的概率提高。有研究表明，较低的血清白蛋白水平是老年髋部骨折术后住院死亡、术后并发症和总死亡率增加的唯一指标[18]。

关于非计划入住重症监护病房的危险因素及概率，不同研究具有异质性。有文献报道术后入住重症监护病房的百分比从5%～10%不等[19]，而本研究中约为3.2%。笔者认为，异质性可归因于不同医院水平、不同手术方式、不同患者特征。然而，诸如高龄和入院时并存的慢性疾病等共同因素仍然是最重要的危险因素。因此，基于本研究的logistic回归分析显示年龄、冠心病、慢性心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、帕金森病、血肌酐、白蛋白浓度这7个因素作为最终的危险预测因素是可靠的。通过模型验证，AUC为0.905(95%CI：0.91～0.99)，说明计划外入住重症监护病房列线图在验证组中具有良好的区分度。Hosmer-Lemesshow检验表明，列线图预测模型具有良好的校正能力(χ2=3.648，P=0.529)，且一致性良好。

3.3 本研究的局限性 本研究存在一些局限性。首先，回顾性设计容易出现偏倚。由于所有病例均来自1级创伤中心，学术侧重点较强，同时患者的合并症较重，因此可能出现预期选择偏倚。本研究得出的结论可能不适用于社区医院，因此将该模型应用于不同的护理环境应非常谨慎。其次，术中变量，如手术时长和失血量，在数据库中部分缺失，这可能影响预测模型的性能。

综上所述，年龄、冠心病、慢性心力衰竭、慢性阻塞性肺疾病、帕金森病、血肌酐、白蛋白浓度可作为髋部骨折术后非计划入住重症监护病房的预测因素，该列线图模型具有良好的区分度及校正能力且一致性良好。