基于随机森林算法构建模型预测小儿肠套叠空气灌肠复位失败的应用价值

2023-08-05 06:23赵莲芳通信作者何豪杰郑宗杰
医疗装备 2023年14期
关键词:肠套叠肠管包块

赵莲芳(通信作者),何豪杰,郑宗杰

清流县总医院 (福建清流 365300)

小儿肠套叠是临床儿科常见的急腹症之一,起病急,进展快,好发于2 岁以内的幼儿[1]。肠套叠是指某一近段肠管套入相邻连接的远段肠腔内,造成肠内容物通过障碍。该病患儿的主要临床表现为哭闹不止、腹痛、呕吐、进食困难等。临床腹部触诊可触及类圆型包块,部分患儿常常伴有果酱样便[2]。目前,超声探查可明确诊断肠套叠,但肠套叠超声表现与空气灌肠复位失败率关系的研究较少,预测肠套叠空气灌肠复位失败的研究也鲜有报道。本研究通过回顾性收集临床资料和小儿肠套叠超声表现,基于随机森林算法构建预测肠套叠空气灌肠复位失败模型,并运用模型评分进一步分析影响空气灌肠复位失败的危险因素,以期为临床诊断和个体化治疗提供更多有效信息。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2021 年9 月至2022 年8 月于我院小儿外科就诊的86 例肠套叠患儿作为研究对象。空气灌肠复位成功58 例,其中男27 例,女31 例;年龄(2.32±0.21)岁。空气灌肠复位失败28 例,其中男13 例,女15 例;年龄(2.43±0.27)岁。两组一般资料比较,差异无统计学意义(P>0.05),具有可比性。本研究经医院医学伦理委员会审查通过。

纳入标准:患儿空气灌肠复位前均接受超声扫查,图像清晰可查;已明确空气灌肠结果。排除标准:合并其他严重并发症;不能配合研究。

1.2 超声扫描与图像分析

所有患儿空气灌肠术前接受超声检查,超声仪器为PHILIPS Q7 彩色多普勒超声显像仪。在患儿安静状态下,暴露其腹部,先使用C5-1 凸阵探头(工作频率为3~5 MHz)进行常规腹部扫描,观察肝脏、胆囊、脾脏及双侧肾脏有无病变,然后使用L4-5 线阵探头(工作频率为7~9 MHz),重点观察肠管有无肠套叠包块,按照右下腹、右中腹、右上腹、中上腹、左上腹、左中腹、左下腹及下腹部依次扫描患儿肠管。由两名工作10 年以上的超声科医师调阅图像并分析肠套叠包块超声特征,分别记录包块短轴最大宽径及厚径、套鞘厚径、长轴包块套入部长度、腹腔有无淋巴结肿大、有无腹腔积液、肠套叠位置、肠壁血流分级[3]。

1.3 空气灌肠复位方法

空气灌肠前给予患儿立位透视,了解腹腔情况。将Foley 氏管头部涂抹石蜡油,插入肛门,肛管气囊内注入10~15 ml 气体将肛门堵塞,接上空气灌肠机。先行诊断性空气灌肠,诊断压力为8.0 kPa,在透视荧光屏上观察气柱情况,当可见杯口及软组织块影时即确诊肠套叠。对已确定的病例,如无复位禁忌证,可逐渐增加压力,通常复位压力为10.7~13.3 kPa,最高不超过16.0 kPa。维持空气压力约5 min 后再停歇,必要时可适当按摩患儿腹部。肠套叠复位成功时可见气体进入小肠,肿块消失。

1.4 数据收集

收集两组发病时间、是否血便、包块短轴最大宽径及厚径、套鞘厚径、长轴包块套入部长度、腹腔有无淋巴结肿大、有无腹腔积液、肠套叠位置、肠壁血流分级等临床资料和超声影像特征,以上述资料构建模型并进行内部验证。

1.5 统计学处理

采用SPSS 26.0 统计软件及R4.0.3 软件进行统计分析。使用R 语言软件(版本号4.0.3)的“glmnet”软件包(版本号:4.1-4),应用Lasso 回归分析剔除变量,筛选独立预测变量,基于筛选后的独立变量R 语言的“randomForest”软件包(版本号:4.7-1),根据独立预测变量使用随机森林算法构建预测模型,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及校准曲线验证模型预测性能。应用随机森林算法评分分析独立预测变量与肠套叠空气灌肠复位失败的相关性。P<0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 小儿肠套叠患儿各项超声特征及临床资料的Lasso 回归分析

根据肠套叠空气灌肠复位术后结果,86 例肠套叠患儿中,空气灌肠复位成功58 例,空气灌肠复位失败28 例。以患儿发病时间、是否血便、包块短轴最大宽径、包块短轴最大厚径、套鞘厚径、长轴包块套入部长度、腹腔有无淋巴结肿大、有无腹腔积液、肠套叠位置、肠壁血流分级为自变量,肠套叠复位术后结果为因变量,纳入Lasso回归模型,模型剔除患儿包块短轴最大宽径、包块短轴最大厚径、长轴包块套入部长度、腹腔有无淋巴结肿大、有无腹腔积液、肠套叠位置、肠壁血流分级变量后,筛选出发病时间、是否血便、套鞘厚径是预测肠套叠空气灌肠复位失败的独立预测变量(图1)。

2.2 预测肠套叠空气灌肠复位失败模型的建立与验证

以Lasso 回归筛选的独立预测变量发病时间、是否血便、套鞘厚径为自变量,空气灌肠复位结果为因变量,所有患儿资料为样本,构建随机森林算法模型,当模型参数取mtry 为3、ntree 为200 时,模型稳定,误差最小(图2a、图2b)。基于模型绘制ROC 曲线,见图2c。结果显示该随机森林算法模型具有良好的鉴别诊断效能,曲线下面积(area under curve,AUC)为0.980,灵敏度为100%,特异度为90.7%,根据约登指数确定截断值为0.629。当预测值>0.629 时,小儿肠套叠空气灌肠复位失败的概率增加。运用模型可依据每个样本的发病时间、是否血便、套鞘厚径为自变量,计算出相应样本的空气灌肠复位失败概率。验证采用Bootstrap 方法,随机抽取86 例小儿肠套叠患儿数据进行1 000 次重复,校准曲线显示结果基本一致,见图2d。ROC 曲线及校准曲线均显示该模型在预测肠套叠空气灌肠复位失败中具有较好的应用价值。

图2 肠套叠空气灌肠复位失败模型验证结果

2.3 随机森林算法分析独立预测变量与小儿肠套叠空气灌肠复位失败的相关性

随机森林算法分析显示患儿发病时间、是否血便、套鞘厚径与小儿肠套叠空气灌肠复位失败相关,评分显示影响肠套叠空气灌肠复位失败的危险因素依次为套鞘厚径、发病时间、是否血便(图3a)。其中套鞘厚径影响肠套叠空气灌肠复位失败权重最大,分析套鞘厚径与空气灌肠复位失败相关性显示:当套鞘厚径大于9 mm 时,肠套叠空气灌肠复位失败概率较大(图3b)。

图3 随机森林算法模型分析肠套叠空气灌肠复位失败因素

3 讨论

幼儿因肠系膜发育尚未成熟,近段肠管在某些外部因素的作用下,可能会套入到相邻连接远段肠腔形成肠套叠,触诊时常可触及腹部类圆形包块。如果不及时处理,套入段肠管易引起血液供给障碍,继而导致肠管绞窄性坏死。因此,及时诊断肠套叠至关重要。超声检查具有无创、直观、费用低、重复性好的优势。肠套叠包块超声图像显示腹腔内横切面呈“同心圆”征、纵切面呈“长筒征”包块。因此超声检查对于小儿肠套叠症具有较高的诊断价值,可作为首选措施使用[4]。

部分肠套叠患儿因发病时间长或套鞘厚径过大,可能会引起套叠颈部过紧,相邻肠壁水肿增厚,空气灌肠时近段肠管套入段很难通过肠套叠颈部退回至近段肠管,降低脱套成功率,若强行空气加压复位,肠管穿孔风险加大[5]。因此,依据患儿不同特征预测肠套叠空气灌肠复位失败概率和分析引起复位失败的因素,对肠套叠患儿的治疗意义重大。既往有学者应用套鞘厚径预测肠套叠空气灌肠复位失败概率,优点是应用简便、判断迅速,缺点是指标单一,模型灵敏度、特异度均较低,不能满足临床要求[6]。本研究基于随机森林算法构建模型,用以预测肠套叠患儿空气灌肠复位失败的概率,具有无创、简便的优势。

随机森林算法是一种机器学习算法,其作为一个数据分析方法,在医学和其他研究领域应用广泛[7]。本研究以肠套叠患儿肠套叠超声特征为自变量,空气灌肠复位结果为因变量构建基于随机森林算法模型。本研究发现,小儿肠套叠患儿的发病时间、是否血便、套鞘厚径是影响小儿肠套叠复位失败的独立自变量,基于上述独立自变量构建的列线图,AUC达0.980,灵敏度为100%,特异度为90.7%,内部验证也显示该模型具有较高的准确度和较好的预测效果,且当截断值>0.629 时,肠套叠空气复位失败概率增加。因此,该模型作为预测肠套叠空气灌肠复位失败概率的无创、简便工具,具备良好的临床应用价值及前景。

随机森林算法评分显示,影响肠套叠空气灌肠复位失败的危险因素依次为套鞘厚径、是否血便、发病时长。本研究显示,当套鞘厚径大于9 mm 时,空气灌肠复位失败率明显增加。套鞘厚径为肠套叠包块最外圈低回声厚径,既往研究认为随着套叠部肠管血液回流发生障碍,肠管管壁水肿加重,低回声外圈厚径增加,空气灌肠复位成功率随之下降;当套鞘厚径大于12 mm 时,空气灌肠复位成功率下降至33%[8]。陈英生等[9]研究肠套叠包块低回声外圈厚径与水压灌肠复位成功率的关系认为肠套叠包块低回声圈厚径越厚,其复位成功率也越低,当肠套叠包块低回声圈厚径超过9 mm 时,水压复位成功率明显下降,与本研究相符。

本研究显示,患儿发病时长也是决定空气灌肠复位成功的关键因素之一。郭兆坤等[10]研究认为肠套叠患儿发病时间越长,套入的肠管及肠系膜缺血时间越长,水肿越明显,导致套入肠管与套鞘嵌顿越紧,空气灌肠复位成功率也越低。因此肠套叠一旦诊断明确,应及时行空气灌肠复位术,以增加复位成功率,减少并发症。本研究显示,患儿是否血便为另一个预测能否行空气灌肠复位的独立变量。当肠套叠患儿血便时,复位成功率下降可能的原因为随着肠套叠发病时间延长,发生肠缺血坏死概率增加,肠腔内可出现套叠间的积液;也有学者研究显示存在血便与不存在血便两组患儿行空气灌肠复位的结果比较,差异无统计学意义[11],如此差异可能是因本研究样本含量较少,选择偏倚所致,今后研究应注意加大样本量。

4 结论

本研究基于肠套叠患儿临床资料与超声特征构建随机森林算法模型,可提高预测空气灌肠复位失败概率的准确度,在一定程度上对临床医师为肠套叠患儿选择最优治疗方案提供更多依据。

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