老年胃肠癌术后全身炎症反应综合征危险因素分析及预测模型建立*

林洪岩 刘馨 李涛 陈东旭 李茜

(四川大学华西医院麻醉科,四川 成都 610041)

全身炎症反应综合征(Systemic inflammatory response syndrome, SIRS)是机体对感染、手术、创伤等有害刺激的防御反应,当抗炎与促炎因子平衡被破坏时可引起炎症级联反应,导致器官损害,甚至引起死亡[1]。外科手术时皮肤和组织器官屏障破坏,可导致促炎和抗炎物质稳态失调,炎症介质和炎症因子分泌增加,造成炎症反应[2-3]。控制不佳可发展为感染性并发症,甚至脓毒血症,导致机体多器官功能衰竭。既往研究报道,手术后SIRS发生率为6.9%～63.3%[4-5]。而术后SIRS的发生可以增加患者死亡率和重症监护病房(Intensive Care Unit, ICU)入住率,增加术后感染风险和延长住院时间[6-8]。

胃肠癌发生率在全球十大癌症中排名第三位,死亡率排名第二位,胃肠癌的最有效治疗方法是手术切除、放疗和药物治疗,而随着全球人口老龄化的加剧和人类发展指数的增加,其发病率和手术量呈逐年上升状态[9-11]。老年患者因生理功能下降,且合并多种疾病,术后并发症的发生率是非高龄患者的2倍,严重并发症的发生率是非高龄患者的5倍[12-15]。手术可导致炎症因子大量分泌,快速向伤口或感染病灶聚集,形成炎症反应。当抗炎与促炎反应失衡时,炎症反应加重,如不及时干预,可引起全身炎症反应,严重影响预后和转归[16-19]。因此,老年胃肠癌患者术后SIRS的早期防治具有重要的临床意义。目前针对老年胃肠癌患者术后SIRS发生的预测模型较少,且预测效果不佳。本研究拟基于围术期诊疗数据,构建老年胃肠癌患者术后SIRS发生的预测模型,以期为临床早期防治措施的制定提供分级依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料 本研究回顾性纳入2015年1月—2020年12月在四川大学华西医院行择期胃肠癌手术的老年患者。研究数据从四川大学华西医院数据库和华西医院手麻系统,医院管理信息系统提取。纳入标椎:①年龄≥65岁。②择期行胃肠癌手术。③手术时间>2 h。排除标准:①术前已有严重感染性并发症(如脓毒血症、感染性休克)。②数据缺失。本研究获四川大学华西医院伦理委员会批准[2019年审(641)号],并豁免知情同意书。

1.2 方法

1.2.1 资料收集 年龄、性别、BMI、吸烟史、高血压、糖尿病、冠心病、呼吸系统疾病、血小板(PLT)、血红蛋白(HGB)、白细胞计数(WBC)、单核细胞计数(MONO)、淋巴细胞计数(LYM)、中性粒细胞计数(NE)、手术时间、术中出血、术中输液、术中输血、美国麻醉师协会(ASA)分级、手术类型、术后住院时间、术后是否转入ICU、术后感染并发症、SIRS、术后30 d内死亡率。并基于生化指标计算中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)、淋巴细胞与单核细胞比值(LMR)、全身炎症反应指数(SIRI)、系统性免疫炎症指数(SII)。

1.2.2 结局指标 主要结局指标为胃肠癌患者术后SIRS发生率。次要结局指标为术后30 d内死亡率、术后感染性并发症(肺炎、伤口感染、尿路感染、腹腔感染等)发生率、术后ICU入住率、术后住院总时长及术后医疗总费用。

2 结果

2.1 患者基本情况 本研究共纳入1169例老年胃肠癌患者数据,根据其术后是否发生SIRS分为两组,共有99例(8.5%)患者术后发生SIRS。两组患者在性别、吸烟史、高血压、糖尿病等并发症和ASA分级及手术类型等方面比较差异无统计学意义(P>0.05);BMI、手术时间和术中出血SIRS组均高于非SIRS组,而非SIRS组患者年龄更小(P<0.05),见表1。

表1 两组患者基线资料比较

2.2 SIRS对患者术后转归的影响 术后30 d内死亡率、术后感染性并发症发生率、术后ICU入住率、术后住院时间、术后医疗费用、住院总费用,SIRS组患者均高于非SIRS组(P<0.05),见表2。

表2 两组患者术后转归及医疗费用对比

2.3 两组患者手术前后实验室指标对比 SIRS组患者在术前PLT,术后WBC、PLT、NE%、NE、NLR、PLR、SIRI、SII均高于非SIRS组,而在术后LYM%、HGB均低于非SIRS组,差异有统计学意义(P<0.05),见表3。

表3 两组患者实验室指标对比

2.4 SIRS的危险因素分析 单因素Logistics回归分析显示,两组患者BMI、年龄、手术时间、术前PLT、术后LYM%、WBC、MONO%、HGB、PLT、NE%、NE、NLR、PLR、SIRI、SII存在差异(P<0.05),见表4。

表4 单因素Logistics回归分析SIRS危险因素

2.5 预测模型的建立

2.5.1 单因素分析 将与SIRS相关的15个变量纳入LASSO回归,采用10倍交叉验证,选取非零的相关变量,再将其进行多因素Logistics回归分析,进行预测模型的建立。最终选出五个相关变量:患者BMI、手术时间、术后WBC、HGB、NLR,见图1。通过R语言survival、lattice、ggplot2、Hmisc、rsm、car、pROC包进行列线图、ROC曲线和校准曲线的绘制,见图2。BMI指数、手术时间,术后WBC、NLR是术后SIRS发生的危险因素,术后HGB是其保护因素。该模型AUC=0.760(95%CI:0.671～0.772,P<0.001),提示本预测模型预测性能较好。使用内部重抽样验证(抽样次数500),内部验证模型的AUC为0.759,与初步模型相似。校准曲线评估模型的一致性,布莱尔评分为0.072,提示总体而言预测模型具有良好的预测能力。

图1 使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归进行特征变量选择

图2 列线图及其ROC曲线下面积和校准曲线

2.5.2 风险计算示例 一名老年胃肠癌患者术前BMI 25 kg/m2(52分)手术时间4 h(57分),术后WBC为12×109/L(78分)术后HGB为100 g/L(0分),术后NLR为9(95分),该患者发生术后SIRS的总风险得分291分,其术后SIRS发生风险为28%。

2.6 预测模型与术后WBC对SIRS预测的ROC对比 预测模型对SIRS预测的ROC曲线下面积0.760(95%CI:0.671～0.849,P<0.001),敏感性0.818,特异性0.570,高于术后WBC对SIRS预测的ROC曲线下面积0.679(95%CI:0.624～0.734,P<0.001),敏感性0.717,特异性0.595,见图3。证实了预测模型较单一预测因子具有更好的预测效能。

图3 预测模型与术后白细胞对术后SIRS发生预测的ROC曲线分析

3 讨论

SIRS是机体对伤害刺激的一种过激的防御反应,是炎症反应失调的结果。临床医师可通过心率增快,呼吸频率加快,体温升高等一系列临床表现症状进行诊治。老年患者,由于存在延迟免疫,早期各器官对炎症反应变化迟缓,临床表现出现较迟,导致SIRS的发生偏晚,但症状较重,预后较差[20-21]。本研究中,老年胃肠癌患者术后SIRS发生率为8.5%,与既往研究报道的术后SIRS发生率6.8%～63.3%相符[4-5]。SIRS组患者与非SIRS组相比,术后30 d内死亡率上升,术后感染发生率和术后ICU入住率增加,住院时间延长,医疗负担加重,严重影响患者术后转归,与已往研究情况相一致[6-8]。

手术时,机体组织的破坏可以导致细胞损伤,破坏机体屏障和内稳态,同时感染物质入侵引起炎症级联反应。当机体无法调整促炎与抗炎细胞平衡时,可引起全身炎症反应,继续发展可出现脓毒血症甚至多器官功能障碍。炎症因子,如WBC、NE、LYM等,是炎症反应早期免疫细胞,其变化可以用于判断炎症的进展及作为炎症反应的预测因子[2]。本研究术后SIRS发生的平均时间为(3.80±2.50)d,与既往研究报道的SIRS诊断时间3 d相符[22]。因此,本研究收集术后24 h内的炎症因子可以早期反应患者体内的炎症反应状况,同时结合术前、术中变量对术后SIRS进行预测,可以很好预测术后SIRS的发生并进行诊治。

本研究分析得到术前BMI、术中手术时间,术后WBC、NLR、HGB是术后SIRS的独立危险因素。术前BMI、术中手术时间,术后WBC、NLR是SIRS的危险因素,术后HGB是其保护因素。通过以上变量建立的列线图预测模型(AUC:0.760,敏感性:0.818,特异性:0.570)具有很好的预测效能,且比术后WBC对SIRS预测(AUC:0.679,敏感性:0.717,特异性:0.595),具有更好的预测效能。模型中预测变量BMI与既往研究相符,BMI越高,术后SIRS与感染的发病风险增加,且持续时间延长[23-24]。有学者研究[2,25]证实了术中手术时间>4 h是SIRS发生的危险因素,同样与本研究吻合。术后WBC与NLR升高提示炎症反应增加,已经被证实是SIRS和术后感染发生较准确的炎症预测因子,且是血常规中常见的炎症指标,为早期SIRS预测的重要指标[26-27]。同样有研究证实术后低HGB(<80g/L)可增加术后感染和炎症反应风险,也是患病率和死亡率的危险因素[28-29]。因此该预测模型具有较好的临床预测价值,可在早期预测SIRS的发生,做到提前干预,减少SIRS的发生或缩短SIRS持续时间。有研究证实SIRS持续时间越长,死亡率和术后感染发生率越高[30]。模型中术后WBC、HGB、NLR为血常规指标,为术后常规检查指标,普适性强,所以本预测模型对术后SIRS的预测具有较好的实用性,可以在早期准确地预测SIRS的发生,从而进行治疗与干预,减少或者阻止炎症反应的继续发展,降低对患者的损害,提高生存质量和生存率。本研究不足之处在于,该研究数据为四川大学华西医院单中心数据,缺少外部验证数据,研究结果可能有一定的偏倚,下一步我们将进行多中心研究,提高预测模型的准确性与普适性。

4 结论

老年胃肠癌患者术后发生SIRS可使患者术后30 d死亡率、术后感染率、术后ICU入住率、术后住院时间、术后医疗费用增加,严重影响患者预后。以BMI、手术时间、术后WBC、NLR和HGB建立的预测模型对术后SIRS的发生具有较高的预测效能和良好的临床适用性。