膀胱壁厚度和残余尿量比在下尿路症状患者膀胱口梗阻风险中的评估价值

阿衣丁·西热牙孜旦,乃比江·毛拉库尔班,阿斯木江·阿不拉,凯赛尔·阿吉,高新

下尿路症状(lower urinary tract symptom,LUTs)是针对以尿频、尿急或排尿困难为特征的下尿路疾病的症状特征[1-2],多数患者因为LUTs长期反复发作,可能导致膀胱出口梗阻(bladder outlet obstruction,BOO),进而诱发尿潴留等并发症,严重影响患者生活质量[3]。目前临床上针对BOO的诊断金标准为尿动力学检测(urodynamic examination,UE),但由于UE侵入操作的特性,导致临床接受度不高,故近几年针对非侵入性操作预测BOO的研究已经成为了临床研究的热点[4-5]。国内外相关研究指出[6-7],排尿后残余尿量比(post-voided residual urine ratio;PVR-R)及膀胱壁厚度(bladder wall thickness,BWT)对于BOO患者预测的准确率分别为0.82和0.81,作为辅助诊断指标具有重大意义。笔者将上述2个指标联合运用于预测BOO,为临床BOO非侵入性诊断提供参考,现报道如下。

1 资料与方法

1.1 临床资料 选取2021年1月—2022年12月新疆医科大学第一附属医院泌尿外科诊治LUTs患者478例,男372例,女106例,年龄53～79(66.47±8.79)岁。发生BOO患者192例为BOO组,未发生BOO患者286为非BOO组。BOO组患者盆腔内器官脱垂占比高于非BOO组(P<0.01),其他资料2组比较差异无统计学意义(P>0.05),见表1。本研究已经获得医院伦理委员会批准(K202010-04),患者及家属知情同意并签署知情同意书。

1.2 病例选择标准 (1)纳入标准:①患者具有显著的尿频、尿急或排尿困难症状;②年龄≥45岁;③所有患者均同意行UE检查。(2)排除标准:①肾功能不全;②盆腔手术史;③泌尿系手术史;④先天性泌尿系结构异常;⑤尿道狭窄或前列腺疾病所致的泌尿系机械性梗阻;⑥膀胱充盈体积<250 ml或>700 ml;⑦膀胱结石。

1.3 观测指标与方法

1.3.1 UE指标检测及BOO诊断标准[4]:以AQS1001尿动力检测系统(美国Laborie公司生产)对患者尿动力学相关指标进行检测,包括膀胱最大容量、不同状态下膀胱压力及腹压、最大尿流速下逼尿肌压力(detrusor pressure at maximum urinary flow rate,PdetQmax)、最大尿流率(maximum urinary flow rate,Qmax)、开放时逼尿肌压力(opening detrusor pressure,PdetOp)、逼尿肌最小压力(detrusor pressure at minimum flow,PdetVoidMin),并计算膀胱出口梗阻指数(bladder outlet obstruction index,BOOI),当BOOI≥40考虑存在BOO。逼尿肌压力(膀胱相应状态)=膀胱压力(膀胱相应状态)-腹压(膀胱相应状态);BOOI=PdetQmax-2×Qmax。

1.3.2 膀胱壁厚度测量:根据既往研究,通过CT测量充盈状态下膀胱最大长、宽、高,基于椭圆球体积计算公式计算膀胱体积,而后通过文献[8]当中的转化公式计算平均膀胱壁厚度(average bladder wall thickness,A-BWT)。

1.3.3 PVR-R检测:采用1.3.2中方法计算充盈状态下膀胱体积,而后通过患者排尿体积,计算残余尿量比。计算公式如下:充盈状态下膀胱体积(ml)=4/3×π×最大长(cm)×最大宽(cm)×最大高(cm);PVR-R=(充盈状态下膀胱体积-排尿体积)/充盈状态下膀胱体积。

2 结 果

2.1 2组UE及A-BWT比较 BOO组患者Qmax低于非BOO组,而PdetQmax、PdetOp、PdetVoidMin、PVR-R及A-BWT均显著高于非BOO组 (P<0.01),见表2。

表2 非BOO组与BOO组下尿路症状患者UE及A-BWT指标比较Tab.2 Comparison of UE and A-BWT indicators between non BOO group and BOO group patients

2.2 影响BOO的多因素Logistic回归分析 以是否发生BOO为因变量,上述结果中P<0.05指标作为自变量进行多因素Logistic回归分析,结果显示,A-BWT高、PVR-R高以及合并盆腔内器官脱垂是影响BOO发生的独立危险因素(P<0.05),见表3。

表3 影响BOO的多因素Logistic回归分析Tab.3 Multivariate logistic regression analysis affecting BOO

2.3 基于A-BWT及PVR-R构建的模型对BOO预测价值分析 绘制A-BWT及PVR-R构建的模型对BOO预测价值ROC曲线,并计算曲线下面积(AUC),结果显示,A-BWT、PVR-R单独及二项联合预测BOO的AUC分别为0.711、0.785、0.893,二项联合的AUC最大(Z=6.732、4.659,P均<0.001),见图1、表4。

图1 基于A-BWT及PVR-R构建的模型对BOO预测的ROC曲线Fig.1 ROC curve of BOO prediction based on A-BWT and PVR-R models

表4 基于A-BWT及PVR-R构建的模型对BOO预测价值比较Tab.4 Comparison of the predictive value of models based on A-BWT and PVR-R for BOO

3 讨 论

BOO最常见的症状应当是前列腺或下尿路梗阻所致的LUTs类似疾病，但此类疾病通常可以采用超声等检查手段明确,进行UE检查的必要性有待进一步考证。同时由于UE为侵入性操作，对于我国现阶段人群认知特点,接受的概率相对较低,导致非前列腺或下尿路梗阻BOO诊断的难度加大[9-10]。

本次研究中,纳入所有符合条件的LUTs患者后BOO占比约为40.16%,说明在LUTs患者中合并BOO的概率相对较高,也从侧面佐证了开展无创方式预测BOO发生的必要性。在患者一般资料比较结果中发现,盆腔器官脱垂可能是导致BOO的危险因素。通过分析盆腔器官脱垂的机制,发现多数盆腔器官脱垂的患者盆底肌功能发生障碍明显,其中以维持脱垂器官的肌群功能异常为主,这可能导致尿道位置发生改变,引起周围组织压迫尿道从而导致BOO发生[11-12]。加之盆腔内器官脱垂可能诱发脱垂器官平时在盆腔内堆积,从而加重梗阻程度[13]。

逼尿肌功能是影响患者排尿是否顺畅的重要因素,通过本次研究再次证实了BOO患者合并逼尿肌功能异常的可能性较高,BOO患者逼尿肌功能相关指标均显著增加,虽然目前尚不明确导致此种异常的具体机制,但是通过既往文献可以推测原因为LUTs患者合并长期慢性泌尿系炎性疾病的可能性较大,且主要以下尿路为主,而逼尿肌由于长期受到周围炎性因子刺激,可能导致:(1)逼尿肌内成纤维细胞增生[14];(2)逼尿肌内平滑肌细胞肥大[15],进而导致正常逼尿肌功能亢进,最终导致BOO的发生。而本次研究中也得出了患者PdetQmax、PdetOp、PdetVoidMin明显增加的结论,与上述研究结果类似。但是值得注意的是,通过多因素Logistic回归分析结果却把上述指标均排除在外,分析可能是与本次研究所采用的因变量BOOI计算指标有关,由于计算公式中将PdetQmax纳为计算标准,故上述3个指标进行多因素分析可能因为共线性因素导致将其排除在独立影响因素之外。Qmax一直以来是临床上评价LUTs及泌尿系功能改变性疾病的重要指标,研究表明其与逼尿肌收缩力、BOO及腹部压力之间均具有明显的相关性,故本次研究中2组患者Qmax单因素分析存在差异[16]。但目前临床上对于Qmax作为BOO预测指标研究结果具有不同观点,综合相关研究认为Qmax对于BOO预测效果不甚理想[17],且本次研究Qmax也并非BOO的独立影响因子,可能有以下几点原因:(1)在计算BOOI作为因变量判定标准中有Qmax出现,与之前逼尿肌相关指标的情况类似,可能因为与因变量的共线性原因有关;(2)腹部压力是Qmax不可避免的影响因素,且老年人可能因为生理或病理性原因导致腹部压力减小,故对于Qmax具有显著影响。

BWT与逼尿肌功能之间的相关性已经被证实[16-17],LUTs患者泌尿系炎性反应是导致二者之间相关的重要原因,同时合并BOO患者可能因为排尿时膀胱内压力长期升高,从而导致逼尿肌细胞受到刺激代偿性肥大及增殖,进而导致逼尿肌功能亢进,导致患者排尿困难[18]。同时,膀胱压力增加也可能导致膀胱壁平滑肌细胞张力增大,长期较大压力还可能导致局部水肿并发生增厚的情况,故逼尿肌及膀胱之间有共同影响因素,从理论上可以说明通过膀胱壁厚度反映逼尿肌功能的可行性[19]。而本次研究通过单因素及多因素分析均明确了BWT与BOO之间的相关性,充分说明了此指标对于预测BOO的可行性较好。而逼尿肌功能与PVR-R之间的相关性则更加直观,由于逼尿肌功能体积、收缩力等指标的增加,可能导致尿道口梗阻,而膀胱内残余尿量可以明确是反映膀胱排尿情况的重要因素[20]。本次研究采用PVR-R消除了膀胱体积对残余尿量的影响,从而明确了上述2个指标与BOO之间的相关性,也证实了本次研究的最初设想。但值得注意的是,在前言中,2个研究对于BOO患者预测的准确率分别为0.82和0.81,而本次研究仅为0.65及0.75,通过比较本次研究与以往研究纳入样本类型之间的区别,导致出现此类情况的原因主要是本次研究将前列腺相关指标所致的BOO除外,而以往的研究为避免BOO情况不明确,绝大部分均纳入前列腺增生等疾病患者,故导致了结果差异的情况。但是最终通过ROC曲线分析,将2个指标并列后BOO患者诊疗效果也得到明显提升,充分证实了2个指标不仅能作为前列腺相关疾病患者BOO诊断指标,并且扩充了指标的适应范围后结果较理想。

综上,A-BWT、PVR-R与LUTs患者BOO发生具有显著的相关性,但本次研究由于时间限制,开展得并不完善,后续还会充分利用非BOO相关样本及数据,对非BOO的LUTs患者发生BOO进行预测研究,为此类患者的临床诊疗提供参考。

利益冲突:所有作者声明无利益冲突

作者贡献声明

阿衣丁·西热牙孜旦:设计研究方案,实施研究过程,论文撰写;乃比江·毛拉库尔班、阿斯木江·阿不拉:实施研究过程,分析试验数据,进行统计学分析;凯赛尔·阿吉、高新:实施研究过程,资料搜集整理