老年髖部骨折手術延遲的影響因素分析及風險預測模型構建

羅程,宋忱,龔健,劉弘揚

(唐山市第二醫院,河北 唐山 063000)

髖部骨折是老年人群中常見的嚴重骨折之一,與老年人骨質疏松關系密切[1-3]。隨著社會老齡化的加劇,老年髖部骨折的發生率呈上升趨勢[4]。髖部骨折嚴重影響老年患者的行動能力和生活質量,甚至威脅老年患者的生命。手術治療是臨床上治療老年髖部骨折的首選方法[5-7]。在骨折發生后盡早手術能夠降低術后并發癥的發生率、減輕患者疼痛、縮短恢復時間[8-9]。但老年人機體功能下降,且多合并基礎疾病,對手術的耐受性較差?；颊邞谛g前接受相應的基礎治療,調整身體狀態,以降低手術風險[10-13]。因此,針對不同的老年髖部骨折患者應選擇合適的手術時機。然而,目前對于老年髖部骨折患者手術時機的選擇尚存在爭議。本研究對老年髖部骨折手術延遲的影響因素進行了分析,并基于貝葉斯網絡模型構建了老年髖部骨折手術延遲風險預測模型,以期為臨床上老年髖部骨折手術時機的選擇提供參考。

1 臨床資料

1.1 一般資料

選取2019年11月至2022年11月在唐山市第二醫院住院治療的老年髖部骨折患者的病例資料進行研究。試驗方案經唐山市第二醫院倫理委員會審查通過,倫理批件號:TCH507。

1.2 納入和排除標準

1.2.1納入標準 ①確診為股骨頸骨折或股骨轉子間骨折;②年齡>60歲;③采用手術治療;④病例資料完整。

1.2.2排除標準 ①合并其他部位骨折者;②病理性骨折者;③開放性骨折者。

2 方 法

2.1 數據獲取方法

從病歷系統中提取納入患者的年齡、性別、體質量指數、骨折類型、美國麻醉醫師協會(American Society of Anesthesiologists,ASA)分級[14]、傷前日?；顒幽芰?activities of daily living,ADL)、是否服用影響凝血功能的藥物、入院至手術時間、手術方式,是否合并精神障礙、高血壓、糖尿病、呼吸系統疾病、心功能不全、肝功能不全、腎功能不全、電解質紊亂、尿酮體異常、下肢靜脈血栓、凝血功能異常,以及入院后血清腫瘤壞死因子-α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)、C反應蛋白(C reactive protein,CRP)水平等信息。

2.2 分組方法

將納入研究的患者按照入組順序編號,從隨機數字表中連續選取相應數量的隨機數字與患者編號相對應,將隨機數字按照升序排列,將排序位于前2/3的隨機數字對應的患者納入訓練集(用于模型構建),將排序位于后1/3的隨機數字對應的患者納入驗證集(用于模型驗證)。將訓練集中的患者根據入院至手術時間分為早期手術組(入院至手術時間<48 h)和延遲手術組(入院至手術時間≥48 h)。

2.3 數據統計方法

采用SPSS23.0統計軟件對所得數據進行統計學分析。先對訓練集中2組患者的相關信息進行單因素對比分析,2組患者年齡、體質量指數的組間比較均采用t檢驗,性別、骨折類型、ASA分級、傷前ADL、手術方式、是否服用影響凝血功能的藥物,是否合并精神障礙、高血壓、糖尿病、呼吸系統疾病、心功能不全、肝功能不全、腎功能不全、電解質紊亂、尿酮體異常、下肢靜脈血栓、凝血功能異常,以及入院后血清TNF-α、CRP水平的組間比較均采用χ2檢驗;對單因素分析中組間差異有統計學意義的因素進行多因素Logistic回歸分析及多重共線性診斷;采用R軟件基于貝葉斯網絡模型構建老年髖部骨折手術延遲風險預測模型,并采用Netica軟件進行貝葉斯網絡模型推理。采用受試者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線評價老年髖部骨折手術延遲風險預測模型的區分度,采用校準曲線評價老年髖部骨折手術延遲風險預測模型的校準度。檢驗水準α=0.05。

3 結 果

3.1 分組結果

共納入老年髖部骨折患者318例,訓練集212例、驗證集106例。根據入院至手術時間,訓練集中早期手術組78例、延遲手術組134例。

3.2 老年髖部骨折手術延遲影響因素的單因素分析結果

2組患者ASA分級、是否服用影響凝血功能的藥物及是否合并精神障礙、高血壓、糖尿病、呼吸系統疾病、心功能不全、電解質紊亂、凝血功能異常的比較,組間差異均有統計學意義;年齡、性別、體質量指數、骨折類型、傷前ADL、手術方式,是否合并肝功能不全、腎功能不全、尿酮體異常、下肢靜脈血栓,以及入院時血清TNF-α、CRP水平的比較,組間差異均無統計學意義(表1)。

表1 老年髖部骨折手術延遲的單因素分析結果

3.3 老年髖部骨折手術延遲影響因素的多因素分析及多重共線性診斷結果

將ASA分級、是否服用影響凝血功能的藥物,以及是否合并精神障礙、高血壓、糖尿病、呼吸系統疾病、心功能不全、電解質紊亂、凝血功能異常作為自變量,將入院至手術時間作為因變量進行Logistic回歸分析,相關因素的賦值方案見表2。多因素Logistic回歸分析結果顯示,服用影響凝血功能的藥物及合并精神障礙、高血壓、糖尿病、呼吸系統疾病、心功能不全、電解質紊亂、凝血功能異常均是老年髖部骨折手術延遲的影響因素(表3)。多重共線性診斷結果顯示,ASA分級、是否服用影響凝血功能的藥物,以及是否合并精神障礙、高血壓、糖尿病、呼吸系統疾病、心功能不全、電解質紊亂、凝血功能異常之間均不存在共線性(表4)。

表2 老年髖部骨折手術延遲影響因素的多因素Logistic回歸分析變量賦值方案

表3 老年髖部骨折手術延遲影響因素的多因素Logistic回歸分析結果

表4 老年髖部骨折手術延遲影響因素的多重共線性診斷結果

3.4 基于貝葉斯網絡模型的老年髖部骨折手術延遲風險預測模型的構建結果

基于貝葉斯網絡模型構建的老年髖部骨折手術延遲風險預測模型包括8個節點、8條有向邊。模型顯示,服用影響凝血功能的藥物及合并精神障礙、呼吸系統疾病、電解質紊亂、凝血功能異常直接影響手術延遲的發生,合并心功能不全、高血壓、糖尿病間接影響手術延遲的發生(圖1)。

3.5 基于貝葉斯網絡模型的老年髖部骨折手術延遲風險預測模型的推理結果

采用Netica軟件進行基于貝葉斯網絡模型的老年髖部骨折手術延遲風險預測模型推理,結果顯示,患者合并心功能不全、凝血功能異常及精神障礙時,手術延遲發生率為64.1%(圖2)。

圖2 基于貝葉斯網絡模型構建的老年髖部骨折手術延遲風險預測模型推理圖

3.6 老年髖部骨折手術延遲風險預測模型的評價結果

3.6.1區分度 采用訓練集數據進行老年髖部骨折手術延遲風險預測模型評價,ROC曲線下面積為 0.861[P=0.000,95%CI(0.810,0.912)],靈敏度為91.29%,特異度為93.35%[圖3(1)];采用驗證集數據進行老年髖部骨折手術延遲風險預測模型評價,ROC曲線下面積為0.848[P=0.000,95%CI(0.795,0.901)],靈敏度為91.62%,特異度為92.46%[圖3(2)];提示該模型區分度良好。

圖3 老年髖部骨折手術延遲風險預測模型的受試者操作特征曲線圖

3.6.2校準度 采用訓練集數據進行老年髖部骨折手術延遲風險預測模型評價,校準曲線顯示其一致性指數為0.866[P=0.000,95%CI(0.702,0.943)][圖4(1)];采用驗證集數據進行老年髖部骨折手術延遲風險預測模型評價,校準曲線顯示其一致性指數為0.879[P=0.000,95%CI(0.723,0.981)][圖4(2)];提示校正曲線與理想曲線均擬合良好。

4 討 論

非手術療法治療老年髖部骨折,患者需長期臥床,極易發生褥瘡、墜積性肺炎、下肢深靜脈血栓及泌尿系感染等并發癥,在給患者造成巨大精神壓力的同時也增加了患者的經濟負擔[15-17]。隨著外科手術技術的發展,手術治療逐步成為治療老年髖部骨折的主要方式。但對于老年髖部骨折患者手術時機的選擇,目前尚存在爭議。本研究通過單因素分析和多因素Logistic回歸分析發現,服用影響凝血功能的藥物及合并精神障礙、高血壓、糖尿病、呼吸系統疾病、心功能不全、電解質紊亂、凝血功能異常均為老年髖部骨折手術延遲的影響因素。老年患者多合并高血壓、糖尿病、冠心病等基礎疾病,并長期服用藥物治療。部分降壓藥會影響患者的凝血功能,從而增加手術風險[18]。因此,對于長期服用影響凝血功能藥物的患者,應在停藥1周后再進行手術,以降低手術風險。對于合并精神障礙的患者,則需要在患者情緒平穩且和家屬充分溝通后,再進行手術[19]。對于合并哮喘、肺炎等呼吸系統疾病的患者,需要首先對呼吸系統疾病進行有效治療,待病情得到控制后再行手術[20-21]。此外,患者合并電解質紊亂、凝血功能異常均會影響手術安全,需先行針對性治療[22-23]。因此,臨床上面對存在上述情況的老年髖部骨折患者,應優先治療基礎疾病,延遲骨折手術。

貝葉斯網絡是一個有向無環圖,其中每個邊對應一個條件依賴,每個節點對應一個變量。貝葉斯網絡模型能夠彌補Logistic回歸分析的不足、充分挖掘數據潛在信息,且能夠直觀地描述各變量的關聯,便于深入挖掘各因素的交互作用。本研究通過單因素分析和多因素Logistic回歸分析篩選出老年髖部骨折手術延遲的影響因素,并通過這些影響因素建立基于貝葉斯網絡模型的老年髖部骨折手術延遲風險預測模型,ROC曲線、校準曲線評價結果顯示,該模型具有較高的可信度與應用價值。

本研究結果表明,服用影響凝血功能的藥物以及合并精神障礙、高血壓、糖尿病、呼吸系統疾病、心功能不全、電解質紊亂、凝血功能異常均為老年髖部骨折手術延遲的影響因素,基于上述因素構建的老年髖部骨折手術延遲風險預測模型具有較高的應用價值。