建立一種痔術后尿潴留風險預測模型

徐亞東 王 惠 嚴 斌 沈衛星 莊一心 宋 超△

（1復旦大學附屬中山醫院青浦分院普外科，2感染科 上海 201700）

痔是臨床常見的肛腸疾病，在最近一次我國肛腸疾病流行病學統計中，痔的發病率居于首位，達50.28%，好發年齡段為35~59 歲［1-2］。工作方式（久站、坐位）、飲食結構（酗酒、辛辣）、排便習慣（便秘、腹瀉）的改變促進了痔的發生，導致發病率增高［3-4］。

痔的分型及分度決定了患者的臨床表現及治療方式。部分患者無明顯臨床癥狀，常見臨床表現為便血（嚴重時可致失血性貧血）、墜脹、局部瘙癢、疼痛等［3］，常用治療方法有保守治療（飲食療法、坐浴、磁療、藥物療法）、膠圈套扎治療、手術治療［1］。手術治療是目前治療重度痔的主要方式，常見的手術方法包括傳統的痔切除法（外剝內扎）、吻合器黏膜 環 切 術（procedure prolapseand hemorrhoids，PPH）、選擇性痔上黏膜切除術（tissue-selecting therapy，TST）等［5］。PPH 術式首先由意大利學者在1998 年報道，TST 是我國學者在PPH 術式的基礎上改良而成的更微創、精準的手術方式［6］。術后并發癥主要有術后疼痛、水腫、出血、肛門功能受損、排尿障礙等［7］，其中排尿障礙占所有并發癥的39.1%［8］。為了預防此并發癥發生，術后或術中可留置尿管，但目前尚無明確共識。本研究旨在根據患者的圍手術期數據建立痔術后尿潴留風險預測模型，以期為臨床醫師評估痔術后是否留置尿管提供參考。

資料和方法

病例資料回顧性研究復旦大學附屬中山醫院青浦分院2016 年1 月至2020 年12 月收治的159例痔術后未留置尿管的患者，收集患者年齡、性別、BMI、手術方式、外痔切除、麻醉方式、術后補液量、婚姻狀態、術后鎮痛等信息。

根據中國成人BMI 定義：BMI<18.5 為體重過輕，BMI 24~27 為超重，BMI 28~32 為肥胖，BMI>32 為非常肥胖。經過熱敷等非侵入性治療仍未能順利排尿則行術后留置尿管。

分析方法所有數據均以分類變量表示，并予以計數（%）。所有數據分析結果均使用R 語言（版本4.0.3，https：//www.R-project.org）計算得出。使用LASSO 方法篩選出具有統計學意義的自變量，通過Logistic 回歸分析這些自變量，計算出β、OR（95%CI）和P值。通過繪制列線圖建立自變量相關的風險預測模型，繪制校準圖評估預測模型，計算C-index 評估模型的預測能力。 通過自舉法（Bootstrap）進行內部驗證，比較C-index 差異，并建立決策曲線（decision curve analysis，DCA）評估該模型的臨床實用性。P<0.05 為差異有統計學意義。

結 果

基本臨床信息入組患者在痔術后未留置尿管，根據患者需要再行導尿留置處理，分為無尿潴留組和尿潴留組（表1）。尿潴留組58 例患者（36.5%）因術后發生尿潴留而留置尿管。患者年齡18~88 歲，平均（44.9±13.1）歲，將≥60 歲定義為老年人。

表1 無尿潴留組和尿潴留組患者的基本臨床信息Tab 1 Basic clinical information of patients with and without urinary retention ［n（%）］

選擇預測變量以術后發生尿潴留而留置尿管為結局變量，將9 個臨床變量通過LASSO 回歸模型篩選出7 個作為模型預測因子，包括年齡界限、性別、BMI、手術方式、外痔切除、術后補液量和術后鎮痛（圖1）。

圖1 痔術后尿潴留危險因素篩選Fig 1 Risk factors for urinary retention after hemorrhoids surgery

建立模型通過Logistic 分析發現手術方式、外痔切除、術后鎮痛是獨立的風險因子（P<0.05，表2），并將篩選的變量繪制成列線圖（圖2）。

圖2 痔術后尿潴留風險預測模型圖Fig 2 Prediction model for the risks of urinary retention after hemorrhoid surgery

表2 多因素Logistic 回歸分析痔術后尿潴留的預測因子Tab 2 Variables of urinary retention after hemorrhoid surgery analyzed by multi-factor Logistic regression

評估模型該預測模型的C-index 為0.841（95%CI：0.774~0.908），內部驗證組其C-index 為0.793，提示該模型有較好的預測能力。通過校準圖發現校準曲線貼近標準曲線（圖3），表明該模型在臨床預測中具有良好的穩定性。

圖3 痔術后尿潴留風險預測模型的校正曲線較貼近理想曲線Fig 3 Calibration curve of the prediction model of urinary retention after hemorrhoid surgery is closer to the ideal curve

評價模型的實用性建立臨床DCA，分析得出當閾值概率（threshold probability）為0.02~0.83 時，使用該預測模型評估痔術后是否出現尿潴留有更高的準確性（圖4）。

圖4 痔術后尿潴留風險預測模型的臨床應用評估Fig 4 Evaluation of clinical application of the prediction model for the risks of urinary retention after hemorrhoids surgery

討 論

近年來越來越多的臨床研究嘗試通過構建列線圖模型評估或者預測相關的臨床因素，能夠將各種臨床因素通過篩選后進行可視化的度量，特別是在高質量的研究中，能夠給臨床醫師提供參考。Katrin 等［9］通過對22 674 名晚期腸癌患者的臨床數據進行分析，得出的參考模型具有非常高的使用價值。尿潴留是肛門直腸術后常見的并發癥，發生率可達到21.9%［10］。術后留置尿管可預防尿潴留的發生，但增加了患者痛苦和生活不便，同時增加了尿路感染的風險［11］。故本研究首次嘗試通過構建模型評估痔術后發生尿潴留的可視化度量指標。

痔術后發生尿潴留的因素尚不明確。有研究認為其與患者的心理精神狀態、補液量、麻醉方式及術后肛門填塞程度有關［12］。王艷等［13］認為年齡>60 歲、便秘、術后疼痛>5 分是混合痔術后發生尿潴留的危險因素。Lin 等［14］在回顧性研究中發現重度痔（P=0.017）和脊髓麻醉（P=0.016）是痔術后尿潴留的危險因素。還有研究顯示術后液體量也是關鍵因素之一［15-16］，Xue 等［17］研究顯示，術后當天補液量>700 mL 是導致尿潴留的危險因素。在本研究中發現補液量為痔術后危險因素之一，但并非是獨立的危險因素，我們目前認為，膀胱本身功能或者前列腺增生程度可能對于術后排尿有更重要的影響，而這部分數據未體現在本研究中，可作為今后研究的關注重點之一。Takayuk 等［10］認為術后鎮痛可顯著降低尿潴留的發生（7.9%vs.25.6%，P<0.001）。本研究中同樣認為術后疼痛是導致尿潴留的獨立危險因素，術后鎮痛減少了肛門疼痛，降低了尿道括約肌痙攣的概率［18］。

手術方式和外痔切除是痔術后發生尿潴留的獨立危險因素。Zhang 等［19］通過Meta 分析發現3 種手術方式中，TST 術后尿潴留發生率最低。國內許多研究同樣表明PPH 術后尿潴留的發生率較TST更高［20-22］。不同手術方式的切除范圍不同，TST 是在PPH 的基礎上更加精細化的手術方式，有效保護了痔核之間的正常黏膜，可能通過降低術后疼痛和保護肛門括約肌的功能而減少尿潴留的發生。外痔切除可能增加了肛門外部的創傷導致術后疼痛增加。在治療痔的基礎上，去探尋更精準的手術方式、減輕圍手術期的疼痛是今后努力的方向之一。

既往研究多分析單一因素或多種因素的獨立作用，沒有綜合可能的因素進行整體分析。本研究在鑒別出手術方式、術后鎮痛、外痔是否切除是其獨立的危險因素之外，同時予以構建模型，并通過了內部驗證、校準曲線比較和臨床實用性的驗證，在臨床實踐中判斷痔術后是否需要留置尿管有很高的評估價值。

本研究的不足之處在于：目前僅為單中心研究，樣本量較小；作為回顧性研究，許多臨床資料未能獲得，如前列腺增生程度、膀胱功能、術后肛門是否填塞、麻醉時間、圍手術期的心理指導等，對于該模型的準確度和預測能力的穩定性可能會有影響。今后需要進行前瞻性研究，擴大樣本量并篩選更多臨床因素進行驗證和完善。

作者貢獻聲明徐亞東 數據收集，統計分析，論文撰寫。王惠 數據收集，文獻整理。嚴斌，沈衛星 論文審核，數據校對。莊一心，宋超 論文修訂，獲取資助。

利益沖突聲明所有作者均聲明不存在利益沖突。