突发性耳聋并发良性阵发性位置性眩晕的风险预测列线图模型构建

李晓,鲁保才

(新乡医学院第一附属医院 耳鼻咽喉科,河南 新乡 453100)

突发性耳聋是临床常见急性感音神经性耳聋,发病率较高且呈现上升趋势[1]。良性阵发性位置性眩晕(benign paroxysmal positional vertigo,BPPV)是临床常见的眩晕症,占眩晕疾病的20%～30%[2]。研究发现,突发性耳聋患者多并发BPPV,严重限制了患者感官正常功能,影响生活质量和身体健康[3]。调查显示,突发性耳聋患者有10.0%～25.7%伴随BPPV[4]。因此,分析突发性耳聋并发BPPV的影响因素,筛查高危人群,提前预防,具有重要临床意义。临床虽已有关于并发BPPV的影响因素研究[5],但尚未有整合风险因素进行个性化预测方面的研究报道。列线图作为临床常见的统计可视化模型,可以实现将复杂的回归转变为带刻度的线段,实现个性化预测和风险可视化,有助于临床实际应用[6]。基于此,本研究回顾性分析突发性耳聋患者并发BPPV的影响因素,并据此构建风险预测模型,以期为临床预防提供参考。

1 对象与方法

1.1 研究对象

纳入标准:(1)确诊为突发性耳聋,诊断符合中华耳鼻咽喉头颈外科杂志编辑委员会制定的相关标准[7];(2)临床资料完整;(3)年龄≤80岁。排除标准:(1)合并头部外伤、梅尼埃病或者前庭神经元炎者;(2)合并心、肝、肾等功能障碍者;(3)合并中枢神经系统或其他系统严重疾病者;(4)合并恶性肿瘤者;(5)合并内耳、中耳感染者;(6)存在结构性耳蜗或耳蜗后病变者;(7)既往内耳、中耳手术者。根据样本量计算公式N=Z2σ2/d2(其中置信区间Z=90.00%,标准差σ=0.5,抽样误差范围d=0.022 33),得出样本量为406。根据以上纳入和排除标准,回顾性分析2020年2月至2022年3月新乡医学院第一附属医院收治的406例突发性耳聋患者的临床资料。随机抽取406例突发性耳聋患者的70%作为建模组(284例),30%作为验证组(122例)。建模组男152例,女132例;年龄25～74岁,平均(46.35±3.74)岁;病程2～20 d,平均(5.54±0.56)d。验证组男74例,女48例;年龄25～74岁,平均(46.80±4.44)岁;病程3～21 d,平均(5.61±0.16)d。两组一般资料比较,差异无统计学意义(P>0.05)。本研究经医院伦理委员会批准[院准字2022年(006)号]。

参照BPPV判定标准(有典型的眩晕发作史;激发诊断试验阳性:Dix-Hallpike试验或滚转试验诱发眩晕和特征性眼震,结合病史,排除其他疾病做出诊断)[8],验证组共有22例并发BPPV,建模组共有52例并发BPPV,并将建模组进一步分为并发组和未并发组。

1.2 研究方法

收集并整理突发性耳聋患者临床资料,如性别、年龄(非老年<60岁,老年≥60岁)[9]、病程、发病侧别、高血压、糖尿病、骨质疏松症、吸烟史、饮酒史、听力损伤程度[正常(≤25 dB)、轻度(26～40 dB)、中度(41～60 dB)、重度(61～80 dB)、极重度(≥81 dB)][10]、听力曲线[低频下降型(250、500、1 000 Hz任意频率听力下降15 dB以上)、高频下降型(2 000 Hz以上的频率听力下降15 dB以上)、平坦下降型(所有频率均下降,且500、1 000、2 000、4 000 Hz的平均听阈≤80 dB)、全聋型(所有频率听力下降,且平均听阈≥81 dB)]。

1.3 统计学方法

2 结果

2.1 建模组中并发组与未并发组一般资料比较

建模组中并发组老年、高血压、糖尿病、骨质疏松症、听力重度或极重度损伤、全聋型听力曲线占比高于未并发组(P<0.05)。见表1。

表1 建模组中并发组与未并发组一般资料比较

表1(续)

2.2 建模组突发性耳聋并发BPPV的影响因素分析

将上述一般资料中P<0.05的指标作为自变量,是否并发BPPV作为因变量,进行赋值,见表2。经多因素logistic回归分析显示,老年、高血压、糖尿病、骨质疏松症、听力重度或极重度损伤、全聋型听力曲线均是突发性耳聋并发BPPV的影响因素(P<0.05)。见表3。

2.3 突发性耳聋并发BPPV的风险预测列线图模型构建、预测效能及验证

将多因素logistic回归分析筛选的6个影响因素作为预测指标,构建突发性耳聋并发BPPV的风险预测列线图模型,见图1。ROC曲线分析结果显示:建模组列线图预测突发性耳聋并发BPPV的曲线下面积、灵敏度、特异度分别为0.933(0.872～0.971)、92.50%、85.53%,见图2。验证组列线图预测突发性耳聋并发BPPV的曲线下面积、灵敏度、特异度分别为0.813(0.755～0.862)、83.04%、73.64%,见图3。运用Bootstrap法对模型进行内部验证,C-index值为0.837,且校正曲线和标准曲线拟合度较好,见图4。

表2 变量赋值

表3 突发性耳聋并发BPPV的多因素logistic分析

图1 突发性耳聋并发BPPV的风险预测列线图模型

图2 建模组列线图模型预测突发性耳聋并发 BPPV的ROC曲线

图3 验证组列线图模型预测突发性耳聋并发 BPPV的ROC曲线

图4 列线图风险预测模型预测突发性耳聋并发 BPPV的校准曲线

3 讨论

突发性耳聋和BPPV均属于常见耳鼻喉疾病,其中突发性耳聋患者本身伴有眩晕的症状,而部分突发性耳聋患者可并发BPPV,加重病情,给临床治疗带来困难,并对日常生活造成严重影响[11]。因此,如何提前防治、采取预防性措施是临床关注的重点。

本研究结果显示,建模组中并发组老年、高血压、糖尿病、骨质疏松症、听力重度或极重度损伤、全聋型听力曲线占比高于未并发组,且经多因素logistic回归分析显示,建模组上述指标也是突发性耳聋并发BPPV的危险因素。随着年龄的增长,人体内耳毛细胞丢失,导致耳石低蛋白表达,耳石膜连接纤维松懈,耳石变性脱落风险增加,促使并发BPPV的风险性提高[12]。Chen等[13]的研究中也指出,老年人是BPPV发生的危险因素。本研究与此相似。高血压患者机体内血管内皮细胞受到损伤,进而促进动脉粥样硬化的形成,使内耳供血出现障碍,最终导致耳石碎片出现异常性代谢、脱落等,增加并发BPPV风险[14]。糖尿病患者长期处于高血糖状态,出现微血管病变的概率升高,进而使得微血栓形成,促使耳石异常现象的发生,因此,此类患者并发BPPV的风险较高。有研究指出,糖尿病、高血压是诱发BPPV的危险因素[15]。骨质疏松症会引起人体钙代谢紊乱,影响耳内淋巴液的吸收和耳石的矿化、周转,促使耳石发生脱落,增加BPPV并发风险[16]。听力损伤是由于内耳血管痉挛或者血栓形成、内耳循环障碍等导致的,随着听力损伤程度的加重,内耳循环障碍越严重,对毛细胞的损伤越大,更易导致耳石脱落,诱发BPPV发生。不同类型的听力曲线发病机制不同,其中全聋型听力曲线与内耳血管血栓形成有关,此类患者多引发耳蜗缺血损伤,同时造成前庭损伤及耳石脱落,进而增加并发BPPV的风险。

列线图是一种基于多因素回归的模型,可以创建可视化的平面图形,从而客观分析影响疾病并发的因素,建立更具可读性和使用价值的预测模型,有利于预测某类事件的发病风险[17]。国内外研究指出,有关直肠癌复发和肝硬化患者高危食管静脉曲张的列线图预测模型可以准确识别高危人群,实用价值高[18-19]。本研究将多因素logistic回归分析筛选的6个影响因素作为预测指标,构建突发性耳聋并发BPPV的风险预测列线图模型,ROC结果显示模型区分度良好,并运用Bootstrap法进行内部验证,C-index值为0.837,说明校准曲线与标准曲线拟合度良好。因此,临床可以根据列线图模型预测突发性耳聋并发BPPV,并针对高危人群进行早期干预,减少BPPV的发生。

4 结论

老年、高血压、糖尿病、骨质疏松症、听力重度或极重度损伤、全聋型听力曲线均是突发性耳聋并发BPPV的影响因素,且基于此构建的列线图预测突发性耳聋并发BPPV具有较好的临床价值,为筛查突发性耳聋并发BPPV的高危人群提供参考。但如何根据本研究结果对突发性耳聋患者采取针对性、预防性的措施,降低并发BPPV的风险还需进一步的临床研究。