腰椎融合术后引流量的列线图预测模型的建立和评价

史 蕊

山东大学齐鲁医院骨外科，山东济南 250012

近年来腰椎间盘突出症、腰椎椎管狭窄症以及腰椎滑脱症等腰椎退行性疾病的发病率逐渐升高[1-2]，腰椎融合术是一种非常有效的治疗手段，但手术可能会带来一定的风险，其中包括术后引流量过多[3]。引流量过多可能会导致贫血、低血压等不利于患者康复的并发症发生[4-5]。通过电磁波治疗仪等多种措施降低引流量，促进患者的康复，已被证明是行之有效的方法[6]。引流量是反映外科患者病情的重要指标，观测并记录引流量也是护士重要的临床工作，已经有多种护理措施在减少患者引流量方面有效地发挥了作用[7-8]，但是这些措施往往针对性不足。因为将干预措施应用于所有患者无疑会显著增加护士的工作量，也会占用更多的人力和物力。因此，分析出患者发生术后引流量过多的可能性，针对性地提前采取干预措施，有利于患者康复，也有助于临床工作的开展。本研究围绕影响腰椎融合术后引流量的因素进行分析，并构建和评价预测模型以帮助临床实践，具体报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

本研究为回顾性研究，选取2019 年1 月至2021 年12 月山东大学齐鲁医院（我院）收治的342 例因腰椎退行性疾病而实施后入路腰椎融合术的患者作为研究对象。根据患者术后引流量将患者分为A 组（n=203，引流量＜150 ml）和B 组（n=139，引流量≥150 ml）。本研究在获得我院医学伦理委员会批准下进行。

纳入标准：①患者了解本研究内容，签署相关协议后自愿加入；②患者均符合后入路腰椎融合术手术指征，并完成手术；③患者精神正常，可与其正常沟通。

排除标准：①任何指标缺失的患者；②年龄＜18 岁的患者；③恶性肿瘤疾病者。

1.2 方法

调阅患者病历资料，收集其人口学资料、术前实验室检验结果及病史资料，其中人口学资料包括性别、年龄、身高、体重等；术前实验室检验包括谷丙转氨酶、谷草转氨酶、血浆白蛋白、胆固醇、三酰甘油、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、极低密度脂蛋白、尿素氮、肌酐、血红蛋白、血细胞比容、血小板、C 反应蛋白、D 二聚体、凝血酶原时间、活化部分凝血活酶时间等，并采集收缩压、舒张压、手术节段数；病史资料包括高血压病史、冠心病史、脑血管病史、糖尿病史、吸烟史、饮酒史等。

1.3 统计学分析

2 结果

2.1 两组一般资料比较

除收缩压、舒张压、三酰甘油、手术节段数外，两组其余人口学资料、术前实验室检验结果和病史资料比较，差异无统计学意义（P＞ 0.05）。见表1 ～2。

表1 两组患者基本临床特征比较

表2 两组患者病史比较[n（%）]

2.2 预测模型的构建

经过逐步逻辑回归筛选之后，包括舒张压等五个因子在内的模型的AIC 值最小。根据P＜ 0.05的筛选，舒张压、三酰甘油和手术节段数被用于构建最终的模型。这些因子的详细数据见表3，构建模型见图1。

图1 模型的列线图

表3 基于AIC的逐步逻辑回归分析结果

2.3 评估预测模型的性能

模型的评价分为校准度、区分度和临床性能。校准曲线是预测发生概率和实际发生概率之间的关系的体现。如果预测发生概率和实际发生概率完全一致，那么观测曲线和理想曲线应该完全重合。因此，两个曲线之间的距离越近，模型预测越准确。从图2 中可以看出，本研究构建模型的校准度较高。

图2 模型的校准曲线图

ROC 曲线是评价模型区分度的首选。曲线下面积（area under curve，AUC）越高，模型对患者的区分能力越强。一般来说，AUC＞0.7 说明模型的区分能力较强[13]。本研究得到的模型的区分能力见图3。

图3 模型的ROC 曲线图

构建模型的最终目的是为了帮助临床实践。因此，使用DCA 和CIC 来判断模型的临床性能。在图4 中，实线表示模型，另外两条参考线是无效线。其中虚线表示对所有患者都采取干预措施，加粗实线表示对所有患者都不采取措施。如果一个模型会对临床决策有帮助，那么该模型的曲线一定要某个阈值范围内的净收益要高于两条参考线。图4 中可以看出，黑色实线在0 ～1 的范围内的标准化净收益都高于两条参考线。在图5 中，CIC 表明模型的预测能力在阈值概率的范围内不会遗漏任何一例真正阳性（即引流量≥150 ml）的患者。因此，本研究构建的模型在临床上可以有效判断出患者发生引流量过多的可能性，有助于医护人员采取干预措施，有益于患者术后康复。

图4 模型的DCA 曲线图

图5 模型的CIC 图

3 讨论

近年来，腰椎间盘突出症这一类腰椎退行性变疾病发病率的升高，使腰椎融合术成为脊柱外科最常见的手术之一。很多情况下，腰椎融合术已经成为首选的治疗手段[14]，手术的疗效令人满意，但手术后引流量可能会很多。过多的引流量会延长引流管的拔除时间，减缓切口的愈合，还可能导致贫血、感染等并发症的发生[15]。所以，降低患者的引流量是促进患者康复的重要手段之一[16-17]。应在患者实施手术之前对患者进行评估，若发现患者术后存在引流量过多的可能性，应提前采取更有针对性的措施进行干预，防患于未然，促进患者康复。

由于引流量的观察与记录是外科护士最常见的临床工作之一，及时高效地向医生反应引流量的情况可以帮助医生判断患者的病情，在此基础之上结合日常临床工作中积累的经验以及既往的研究[18]，有选择性地收集患者的相关临床指标。在比较两组患者的临床资料之后，结果表明除了血压、三酰甘油和手术节段数量以外，两组其余各项指标比较，差异无统计学意义（P＞ 0.05），说明单纯通过差异分析来判断患者发生术后引流量过多的可能性是不现实的。因此，本研究采用基于AIC 的逐步逻辑回归将所有指标进行综合考量和分析，筛选出真正影响引流量的因素，然后构建列线图，用于预测患者术后引流量＞150 ml 的可能性。在列线图中可以看出，舒张压（OR=1.364）和手术节段数（OR=4.712）是导致患者术后引流量增多的危险因素，而三酰甘油（OR=0.792）是保护因素。结合有关研究报道，①手术节段数越多提示术中暴露与剥离肌肉、骨组织等操作越多，易导致术后引流量增加[19-20]。建议依据患者情况采取选择性腰椎融合术；②高血压尤其是舒张压增高可造成血管内皮细胞损伤，致使血管结构与功能改变；且高血压患者凝血酶谱改变，导致其凝血功能降低；同时，围手术期患者血压较高可造成血管静水压力提高，致使血浆成分的慢性渗出增加；此外，术后康复训练的实施可带来疼痛，对局部小血管造成刺激，增加出血量[21]。因此建议术前控制患者血压状况；③三酰甘油缺乏可促进血管粥样动脉硬化形成，血管脆性增加，在术后移动时更易发生出血，增加引流量[22]。建议增强对三酰甘油缺乏患者的关注，围手术期加强干预。本研究校准图表明模型的校准度很高，平均错误率很低。ROC 曲线反映了模型对引流量＞150 ml 的患者的区分度较好，DCA 和CIC 则展示了模型在临床上是有帮助的。

综上所述，本研究得到的列线图可以有效预测腰椎融合术后患者发生引流量过多的风险。而且在临床上使用该模型可以帮助护士更有针对性地开展护理工作，也为医生制订治疗方案提供了更精准的协助。最重要的是，根据该模型可以对那些发生引流量过多的高风险患者提前采取干预措施，促进患者的康复。