老年髋部骨折手术延迟的影响因素分析及风险预测模型构建

2024-04-02 11:07罗程宋忱龚健刘弘扬
中医正骨 2024年2期
关键词:精神障碍髋部贝叶斯

罗程,宋忱,龚健,刘弘扬

(唐山市第二医院,河北 唐山 063000)

髋部骨折是老年人群中常见的严重骨折之一,与老年人骨质疏松关系密切[1-3]。随着社会老龄化的加剧,老年髋部骨折的发生率呈上升趋势[4]。髋部骨折严重影响老年患者的行动能力和生活质量,甚至威胁老年患者的生命。手术治疗是临床上治疗老年髋部骨折的首选方法[5-7]。在骨折发生后尽早手术能够降低术后并发症的发生率、减轻患者疼痛、缩短恢复时间[8-9]。但老年人机体功能下降,且多合并基础疾病,对手术的耐受性较差。患者应在术前接受相应的基础治疗,调整身体状态,以降低手术风险[10-13]。因此,针对不同的老年髋部骨折患者应选择合适的手术时机。然而,目前对于老年髋部骨折患者手术时机的选择尚存在争议。本研究对老年髋部骨折手术延迟的影响因素进行了分析,并基于贝叶斯网络模型构建了老年髋部骨折手术延迟风险预测模型,以期为临床上老年髋部骨折手术时机的选择提供参考。

1 临床资料

1.1 一般资料

选取2019年11月至2022年11月在唐山市第二医院住院治疗的老年髋部骨折患者的病例资料进行研究。试验方案经唐山市第二医院伦理委员会审查通过,伦理批件号:TCH507。

1.2 纳入和排除标准

1.2.1纳入标准 ①确诊为股骨颈骨折或股骨转子间骨折;②年龄>60岁;③采用手术治疗;④病例资料完整。

1.2.2排除标准 ①合并其他部位骨折者;②病理性骨折者;③开放性骨折者。

2 方 法

2.1 数据获取方法

从病历系统中提取纳入患者的年龄、性别、体质量指数、骨折类型、美国麻醉医师协会(American Society of Anesthesiologists,ASA)分级[14]、伤前日常活动能力(activities of daily living,ADL)、是否服用影响凝血功能的药物、入院至手术时间、手术方式,是否合并精神障碍、高血压、糖尿病、呼吸系统疾病、心功能不全、肝功能不全、肾功能不全、电解质紊乱、尿酮体异常、下肢静脉血栓、凝血功能异常,以及入院后血清肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)、C反应蛋白(C reactive protein,CRP)水平等信息。

2.2 分组方法

将纳入研究的患者按照入组顺序编号,从随机数字表中连续选取相应数量的随机数字与患者编号相对应,将随机数字按照升序排列,将排序位于前2/3的随机数字对应的患者纳入训练集(用于模型构建),将排序位于后1/3的随机数字对应的患者纳入验证集(用于模型验证)。将训练集中的患者根据入院至手术时间分为早期手术组(入院至手术时间<48 h)和延迟手术组(入院至手术时间≥48 h)。

2.3 数据统计方法

采用SPSS23.0统计软件对所得数据进行统计学分析。先对训练集中2组患者的相关信息进行单因素对比分析,2组患者年龄、体质量指数的组间比较均采用t检验,性别、骨折类型、ASA分级、伤前ADL、手术方式、是否服用影响凝血功能的药物,是否合并精神障碍、高血压、糖尿病、呼吸系统疾病、心功能不全、肝功能不全、肾功能不全、电解质紊乱、尿酮体异常、下肢静脉血栓、凝血功能异常,以及入院后血清TNF-α、CRP水平的组间比较均采用χ2检验;对单因素分析中组间差异有统计学意义的因素进行多因素Logistic回归分析及多重共线性诊断;采用R软件基于贝叶斯网络模型构建老年髋部骨折手术延迟风险预测模型,并采用Netica软件进行贝叶斯网络模型推理。采用受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价老年髋部骨折手术延迟风险预测模型的区分度,采用校准曲线评价老年髋部骨折手术延迟风险预测模型的校准度。检验水准α=0.05。

3 结 果

3.1 分组结果

共纳入老年髋部骨折患者318例,训练集212例、验证集106例。根据入院至手术时间,训练集中早期手术组78例、延迟手术组134例。

3.2 老年髋部骨折手术延迟影响因素的单因素分析结果

2组患者ASA分级、是否服用影响凝血功能的药物及是否合并精神障碍、高血压、糖尿病、呼吸系统疾病、心功能不全、电解质紊乱、凝血功能异常的比较,组间差异均有统计学意义;年龄、性别、体质量指数、骨折类型、伤前ADL、手术方式,是否合并肝功能不全、肾功能不全、尿酮体异常、下肢静脉血栓,以及入院时血清TNF-α、CRP水平的比较,组间差异均无统计学意义(表1)。

表1 老年髋部骨折手术延迟的单因素分析结果

3.3 老年髋部骨折手术延迟影响因素的多因素分析及多重共线性诊断结果

将ASA分级、是否服用影响凝血功能的药物,以及是否合并精神障碍、高血压、糖尿病、呼吸系统疾病、心功能不全、电解质紊乱、凝血功能异常作为自变量,将入院至手术时间作为因变量进行Logistic回归分析,相关因素的赋值方案见表2。多因素Logistic回归分析结果显示,服用影响凝血功能的药物及合并精神障碍、高血压、糖尿病、呼吸系统疾病、心功能不全、电解质紊乱、凝血功能异常均是老年髋部骨折手术延迟的影响因素(表3)。多重共线性诊断结果显示,ASA分级、是否服用影响凝血功能的药物,以及是否合并精神障碍、高血压、糖尿病、呼吸系统疾病、心功能不全、电解质紊乱、凝血功能异常之间均不存在共线性(表4)。

表2 老年髋部骨折手术延迟影响因素的多因素Logistic回归分析变量赋值方案

表3 老年髋部骨折手术延迟影响因素的多因素Logistic回归分析结果

表4 老年髋部骨折手术延迟影响因素的多重共线性诊断结果

3.4 基于贝叶斯网络模型的老年髋部骨折手术延迟风险预测模型的构建结果

基于贝叶斯网络模型构建的老年髋部骨折手术延迟风险预测模型包括8个节点、8条有向边。模型显示,服用影响凝血功能的药物及合并精神障碍、呼吸系统疾病、电解质紊乱、凝血功能异常直接影响手术延迟的发生,合并心功能不全、高血压、糖尿病间接影响手术延迟的发生(图1)。

3.5 基于贝叶斯网络模型的老年髋部骨折手术延迟风险预测模型的推理结果

采用Netica软件进行基于贝叶斯网络模型的老年髋部骨折手术延迟风险预测模型推理,结果显示,患者合并心功能不全、凝血功能异常及精神障碍时,手术延迟发生率为64.1%(图2)。

图2 基于贝叶斯网络模型构建的老年髋部骨折手术延迟风险预测模型推理图

3.6 老年髋部骨折手术延迟风险预测模型的评价结果

3.6.1区分度 采用训练集数据进行老年髋部骨折手术延迟风险预测模型评价,ROC曲线下面积为 0.861[P=0.000,95%CI(0.810,0.912)],灵敏度为91.29%,特异度为93.35%[图3(1)];采用验证集数据进行老年髋部骨折手术延迟风险预测模型评价,ROC曲线下面积为0.848[P=0.000,95%CI(0.795,0.901)],灵敏度为91.62%,特异度为92.46%[图3(2)];提示该模型区分度良好。

图3 老年髋部骨折手术延迟风险预测模型的受试者操作特征曲线图

3.6.2校准度 采用训练集数据进行老年髋部骨折手术延迟风险预测模型评价,校准曲线显示其一致性指数为0.866[P=0.000,95%CI(0.702,0.943)][图4(1)];采用验证集数据进行老年髋部骨折手术延迟风险预测模型评价,校准曲线显示其一致性指数为0.879[P=0.000,95%CI(0.723,0.981)][图4(2)];提示校正曲线与理想曲线均拟合良好。

4 讨 论

非手术疗法治疗老年髋部骨折,患者需长期卧床,极易发生褥疮、坠积性肺炎、下肢深静脉血栓及泌尿系感染等并发症,在给患者造成巨大精神压力的同时也增加了患者的经济负担[15-17]。随着外科手术技术的发展,手术治疗逐步成为治疗老年髋部骨折的主要方式。但对于老年髋部骨折患者手术时机的选择,目前尚存在争议。本研究通过单因素分析和多因素Logistic回归分析发现,服用影响凝血功能的药物及合并精神障碍、高血压、糖尿病、呼吸系统疾病、心功能不全、电解质紊乱、凝血功能异常均为老年髋部骨折手术延迟的影响因素。老年患者多合并高血压、糖尿病、冠心病等基础疾病,并长期服用药物治疗。部分降压药会影响患者的凝血功能,从而增加手术风险[18]。因此,对于长期服用影响凝血功能药物的患者,应在停药1周后再进行手术,以降低手术风险。对于合并精神障碍的患者,则需要在患者情绪平稳且和家属充分沟通后,再进行手术[19]。对于合并哮喘、肺炎等呼吸系统疾病的患者,需要首先对呼吸系统疾病进行有效治疗,待病情得到控制后再行手术[20-21]。此外,患者合并电解质紊乱、凝血功能异常均会影响手术安全,需先行针对性治疗[22-23]。因此,临床上面对存在上述情况的老年髋部骨折患者,应优先治疗基础疾病,延迟骨折手术。

贝叶斯网络是一个有向无环图,其中每个边对应一个条件依赖,每个节点对应一个变量。贝叶斯网络模型能够弥补Logistic回归分析的不足、充分挖掘数据潜在信息,且能够直观地描述各变量的关联,便于深入挖掘各因素的交互作用。本研究通过单因素分析和多因素Logistic回归分析筛选出老年髋部骨折手术延迟的影响因素,并通过这些影响因素建立基于贝叶斯网络模型的老年髋部骨折手术延迟风险预测模型,ROC曲线、校准曲线评价结果显示,该模型具有较高的可信度与应用价值。

本研究结果表明,服用影响凝血功能的药物以及合并精神障碍、高血压、糖尿病、呼吸系统疾病、心功能不全、电解质紊乱、凝血功能异常均为老年髋部骨折手术延迟的影响因素,基于上述因素构建的老年髋部骨折手术延迟风险预测模型具有较高的应用价值。

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