结肠镜检查病人肠道准备失败风险预测的研究进展

结肠镜检查被公认为是筛查及诊治结肠疾病的金标准

，其诊断的准确性和治疗的安全性取决于肠道准备的质量

。欧洲胃肠内窥镜学会质量委员会在最新肠道准备指南中推荐肠道准备合格率≥90%

，但研究表明在接受结肠镜检查的病人中，肠道准备失败率为18%～35%

。不充分的肠道准备可导致操作难度增加、检查时间延长、息肉检出率低、缩短复查结肠镜的间期、增加病人的痛苦和费用，且浪费大量医疗资源

。因此，早期识别并预防肠道准备失败至关重要。近年来，有学者探究肠道准备失败风险预测指标和肠道准备失败风险预测模型，用来在结肠镜检查前识别出肠道准备失败的高风险人群，以指导医护人员采取干预措施，提高肠道准备质量。现将近年来肠道准备失败风险预测指标和预测模型的研究进行总结、归纳和评价如下。

1 结肠镜检查肠道准备失败风险预测指标

1.1 末次排便情况

临床上，通常习惯询问病人末次排便情况来预测肠道准备质量，关于这种方法的准确性，有学者进行了相关研究和报道。2004年，Harewood 等

探究末次排便情况和肠道准备质量的关系，该研究将门诊接受结肠镜检查的474例病人对末次排便情况的评估与医生对肠道准备质量的评估进行比较，相关性分析结果显示病人评分与医生评分总体相关性较低(

=0.08)，病人倾向于高估自己的肠道准备质量。随后，Fatima 等

在2010年进行了一项前瞻性研究，评估429例结肠镜检查病人对末次排便的描述是否能预测肠道准备质量，结果同样显示末次排便情况与肠道准备质量的一致性较差(Kappa值为0.067)，但是，该研究发现当病人描述末次大便为棕色液体或含有固体大便时，有58%的病人肠道准备质量是不合格的，建议对末次大便性状为棕色液体及固体大便的病人给予额外泻药或进行灌肠等补救措施。2015年，So等

指出以往研究中病人对末次大便的评估和医生对肠道准备质量的评估均是通过主观描述，没有统一明确的标准。因此，该学者尝试通过图片引导病人对最后3次排便情况进行描述并评分，由1名内镜医生使用Aronchick量表

对432例病人进行肠道准备质量评价，结果显示病人最后3次大便评分是肠道准备失败的独立危险因素(OR=0.82，

=0.043)，其受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve，ROC)下面积(area under curve，AUC)为 0.608[95%CI(0.510，0.706)]，最优截断值取4时，灵敏度为95.2%，特异性为20.2%，预测价值较低，表明病人对最后3次排便情况评分不能有效预测肠道准备质量。因此，临床上，可以将末次排便情况作为肠道准备质量判断的辅助指标但不能作为唯一的预测指标。

1.2 氢气呼气试验(hydrogen breath test，HBT)

2001年，Meyer等

首先尝试使用HBT作为肠道准备是否充足的预测指标，检查前收集200例病人的呼出气体，测定其中氢气浓度，结果显示肠道准备充足组的氢气浓度低于肠道准备不足组，差异有统计学意义(1.56 ×10

与2.11 ×10

，

<0.05)，该研究指出HBT可在结肠镜检查前预测肠道准备质量。Mann等

的一项类似研究也表明HBT可作为结肠镜检查前肠道准备是否合格的一项有效临床预测指标。2003年，Urita等

为了避免呼出气体中氢气浓度过低，提高HBT的敏感性，使用乳果糖作为HBT的底物，100例病人摄入含有乳果糖的聚乙二醇电解质液，结果显示，肠道准备不合格组的氢气水平明显高于合格组，差异有统计学意义(43.4 ×10

与1.6 ×10

，

<0.01)。2014年，Altomare等

对比了使用与不使用菊粉作为底物的氢气浓度水平，结果表明无论是否使用菊粉，肠道准备合格组的氢气浓度均低于肠道准备不合格的氢气浓度。2016年，孙文荣等

同样使用菊粉作为底物分析了在中国人群中的氢气呼气试验与肠道准备质量的关系，结果显示肠道准备合格组氢气浓度低于肠道准备不合格组(3.54 ×10

与8.26 ×10

，

<0.01)，最佳截断值取4.5×10

时，其灵敏度和特异度分别为89.5%和80.0%，AUC为0.94，即HBT对我国人群肠道准备质量的预测价值也较高。因此，HBT可以作为一项简单、可靠、经济、无创的方法来预测肠道准备质量，在结肠镜检查前识别肠道准备失败的高危人群，给予及时的补救措施或者延迟检查时间，从而提高肠道准备合格率。

1.3 结肠转运时间(colon transit time，CTT)

CTT测试用来评估大肠运动功能，测试方法是使用不透射线的标记物和腹部X射线测量总段和分段传输时间，以提供有关肠运动功能异常的客观信息。在结肠镜检查中，CTT测试可用于慢性便秘病人的肠道准备失败风险预测。2015年，Park等

进行了一项回顾性研究，分析了160例慢性便秘病人的记录，纳入接受CTT测试并随后进行结肠镜检查的病人，将CTT≥30 h的病人定义为慢转运时间组，CTT <30 h的病人定义为正常转运时间组，比较两组的波士顿肠道准备量表(Boston Bowel Preparation Scale，BBPS)得分，结果显示两组的 BBPS 得分差异有统计学意义(6.1分与7.0分，

<0.001)，慢转运时间是肠道准备不合格的独立危险因素，在结肠镜检查前对慢性便秘病人测量CTT有助于预测肠道准备失败的风险并制定个性化方案。2019年，Zhai等

的一项前瞻性研究纳入56例便秘病人和52名健康对照者，将CTT≥30 h的40例便秘病人分到慢转运便秘组，CTT <30 h的16例便秘病人分到正常转运便秘组。结果显示，慢转运便秘组肠道准备失败率明显高于正常转运便秘组，差异有统计学意义(

=5.268，

=0.036)，而正常转运便秘组和健康组的肠道准备失败率相似，差异无统计学意义(

=0.693，

=0.405)，因此，延长的CTT可作为结肠镜检查前肠道准备不合格的客观指标。

2 国外结肠镜检查病人肠道准备失败风险预测模型

2.1 Hassan风险预测模型

2012年，意大利学者Hassan等

对18所医疗中心连续2 811例接受结肠镜检查的病人进行前瞻性研究，其中925例病人肠道准备不合格。将研究人群分为建模组和验证组，建模组采用多因素Logistic回归分析确定肠道准备失败的独立影响因子：超重、男性、高龄、结直肠手术史、肝硬化、帕金森病、糖尿病、大便潜血试验阳性，并构建了结肠镜检查前肠道准备预测模型。验证组AUC为0.63，灵敏度为60.0%，特异度为59.0%，预测价值较低，这可能与研究设计及方法学上的局限性有关，首先该研究中肠道准备服药方案多达5种，且将上午和下午检查的病人均纳入研究，不同的肠道准备药物及检查时间对肠道准备效果均有影响，增加了试验的混杂因素；其次该研究使用未经信度和效度验证的肠道准备质量评价表，故该研究对肠道准备不充分的判断可能存在偏差，这些因素在一定程度上影响了该预测模型的准确性。该研究首次将多个简单临床变量结合，为结肠镜检查病人肠道准备失败风险的预测提供了新思路和新方法，由于研究的局限性使得其模型的预测能力偏低，该模型的外部验证和应用研究尚未见报道。

2017年，Gimeno-García等

对1 076例进行结肠镜检查的门诊病人进行一项单中心前瞻性研究，667例病人作为建模组，409例病人作为验证组，采用多因素Logistic回归分析筛选出4个独立影响因子：抗抑郁药、临床合并症、慢性便秘、腹腔或盆腔手术史，依次赋值为4.000分、1.705分、1.225分、0.606分。使用这些变量构建的模型在建模组中AUC为0.72，截断值取1.225时灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为60.3%、75.4%、36.4%、89.1%。模型验证组AUC为0.70，其敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值分别为50.0%、80.0%、35.7%、87.9%。该预测模型更简化，适用于门诊病人，针对性更强，具有较好的预测能力。目前该预测模型还尚未进行外部验证和临床应用。

2020年，陈志坚

进行的一项单中心前瞻性研究，纳入400例门诊行结肠镜检查的病人，采用多因素Logistic回归分析确定肠道准备失败的独立危险因素，并构建肠道准备失败风险评分模型，该模型中共纳入6个危险因素，即男性、文化程度低、便秘、糖尿病、24 h内高纤维饮食、饮水量<2 L，对应的评分分值为3分、2分、3分、3分、2分、3分。评分量表总得分为0～16分，分值越大则肠道准备失败的风险越大。在截断值为3.5分时，模型AUC为0.714，灵敏度为87.5%，特异度为48.0%。该研究纳入对象仅限于门诊结肠镜检查病人，未纳入住院病人、胃肠道术后及重症病人，因而模型具有较好的准确性。但该模型样本量较小，未进行内部验证，因此可能存在模型预测性能偏高的情况。且尚未见模型的临床验证，今后尚需扩大样本量进行外部验证和临床应用以进一步完善预测模型。

2.2 Dik风险评分模型

2015年，Dik等

针对Hassan等风险预测模型研究中的不足，在荷兰进行的一项多中心研究中共纳入1 996例结肠镜检查病人，使用波士顿评价量表评估肠道准备质量，采用多因素Logistic回归分析建立结肠镜检查病人肠道准备失败的风险预测模型，并根据此模型制定风险预测评分表。该模型的预测因子及对应分值为：美国麻醉医师(ASA)健康状态分级系统评分≥3(2分)、服用三环类抗抑郁药(3分)、服用阿片类药物(1分)、糖尿病(1分)、慢性便秘(2分)、腹腔或盆腔手术史(1分)、住院病人(1分)、肠道准备失败史(1分)。总预测得分在0～12分，在建模组中AUC为0.72，验证组中AUC为0.77，截断值取2时，灵敏度66.0%，特异度79.0%，预测价值中等。该风险预测模型评分简单，评估数据容易获取，在临床实践中便于开展。目前已应用于临床。李潘等

应用该预测模型指导个性化肠道准备，结果显示个性化组病人肠道准备成功率明显高于对照组肠道准备成功率，差异有统计学意义(89.6% 与77.5%，

=0.002)，说明使用该预测模型指导个性化肠道准备可以显著提高肠道准备的整体质量。目前该模型的验证研究尚未见报告，未来研究中应进一步开展大样本、前瞻性的临床试验来验证该评分模型的稳定性和外推性。

2.3 Gimeno-Garcia风险评分模型

指视野中垂直范围内所能清晰观察到的物象界限。当不用微调就能看清楚一个物像的平面及上下结构，这个能够看清的厚度即焦点深度。

3 国内结肠镜检查病人肠道准备失败风险预测模型

2017年，李月月

进行了一项单中心、前瞻性研究，共纳入1 504例病人，应用多因素Logistic回归模型确定结肠镜检查病人肠道准备失败的危险因素及其回归系数，并依据回归系数构建简易评分工具。结果共筛选出8个危险因素，其对应分值分别为体质指数(BMI)≥30 kg/m

(2分)、年龄>60岁(1分)、服用三环类抗抑郁药物(5分)、糖尿病(2分)、慢性便秘(3分)、ASA评分≥3(2分)、住院病人(2分)、结直肠手术史(3分)。预测量表分值范围为0～20分，肠道准备失败风险随分值的增高而增高。最优截断值为2分，在验证组中，AUC为0.683，灵敏度57.0%，特异度74.9%。该研究首次在中国人群中建立和验证肠道准备失败预测模型，模型的预测能力和准确性适中，但在研究设计上也存在不足，该研究发现男性和检查原因是肠道准备失败的独立危险因素，但却未将其纳入最终预测模型的制定，这可能会影响模型的科学性。该模型同样尚未在其他研究中验证，但其临床应用效果较好。鉴海旭

进行的一项随机对照试验中共纳入429例病人，以评估该预测模型个体化指导结肠镜检查前肠道准备的有效性，在意向性分析中，个性化组肠道准备成功率明显高于对照组(79.91%与70.23%，

=0.021)，结果表明该预测模型指导下的个体化肠道准备显著提高了肠道准备质量、息肉检出率和腺瘤检出率，而不影响病人依从性、耐受性和可接受性。

例如，泰戈尔在《飞鸟集》中的诗句：“鸟翼上系上了黄金，这鸟便永不能再在天上翱翔了。[7]”我们可以把它当作一个类比。

Clearly, the instantaneous maxima occur while the doped filamentary region acquires its largest length, once in every half-cycle. At these times the memristance reaches minima and the current reaches maxima. The average cumulative power dissipated is about 800 μW along the whole period.

4 小结与展望

尽管目前有更有效的分次肠道清洁方案以及提高病人依从性的干预措施，但肠道准备不合格仍然是结肠镜检查中一直存在的问题。目前，临床上通常根据病人对末次排便情况的描述来预测肠道准备质量，但研究表明通过此种方法来预测病人的肠道准备质量并不可靠。有研究报道HBT准确性较好，但目前在临床上应用少，而且在HBT前应禁食12 h，呼出的氢气浓度受肠道准备药物以及饮食因素的影响较大

，在现有的临床条件下不易实施。CTT测试主要用于慢性便秘病人，需要提前1周进行测试，且过程复杂，不适合开展大规模的临床应用。近年来，已构建的国内外预测模型中，在研究设计和方法学上均存在一定的局限性。同时，各模型纳入的预测因子不完全一致，表明不同人群肠道准备失败的危险因素可能不同，而且欧美等国推荐4 L聚乙二醇方案可获得良好的肠道准备效果

，中国指南根据中国人群特点推荐2～3 L聚乙二醇方案

，肠道准备方案的不同对肠道清洁效果不同，必须根据本国人群特征构建针对性的风险预测模型。

因此，目前的肠道准备失败风险预测的研究尚处于起步阶段。建议今后的研究中可将肠道准备风险预测指标和预测模型相结合，在肠道准备前和肠道准备后均进行肠道准备失败的风险大小评估，以提高识别肠道准备失败高风险病人的准确性。国内学者应开展前瞻性、多中心、大样本的研究构建肠道准备质量预测模型，并对其进行多次、多中心、前瞻性的临床验证，制定结肠镜检查前肠道准备评估和筛查工具，为进行个性化肠道准备方案提供科学依据，以提高结肠镜检查质量。

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