碘對比劑在腫瘤專科醫院CT 增強檢查中急性不良反應預測模型的構建與評估

林小玲，洪張翔，司徒啟嬌，黃梅麗，劉心雨

（中山大學腫瘤防治中心影像科，廣東 廣州，510060）

碘對比劑是CT 增強掃描使用的一線影像學檢查藥物［1］。目前，臨床上常用的碘對比劑有非離子型的低滲對比劑以及非離子型的等滲對比劑，隨著臨床應用的不斷增加，碘對比劑相關的急性不良反應（acute adverse reaction，AARs）也時有發生［2］。碘對比劑AARs 是指對比劑注射后1 h 內發生的不良反應，分為生理樣反應（也叫毒性反應）和過敏樣反應（特異質反應）［3］。 目前，國內外文獻［4－7］報道了綜合醫院碘對比劑AARs 的發生率、 嚴重程度及其相關影響，但研究結果差異較大，且缺乏來自腫瘤專科醫院的數據報道。 腫瘤專科醫院患者疾病譜特點與既往報道的綜合醫院疾病譜有所不同， 發生率和危險因素可能會有所差異。因此，本研究旨在基于腫瘤專科醫院的數據，構建碘對比劑AARs 風險預測模型，為檢查前發現碘對比劑AARs 高危人群并盡早干預提供參考依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析2021 年1 月—12 月在本院行CT增強檢查患者的數據，檢查人數共162 073 例。 研究對象納入標準： ①接受CT 增強檢查的患者； ②年齡＞18 歲；③碘對比劑AARs 判斷符合《美國放射學院（American college of radiationology，ACR）指南［3］和中華放射學會碘對比劑使用指南［8］。排除標準：①合并嚴重系統性疾病；②精神疾病者；③臨床資料不完整或丟失者。發生碘對比劑AARs 例數333 例，回顧性分析碘對比劑AARs 患者臨床資料，排除不符合納入標準的樣本91 例（72 例為年齡≤18 歲者，10例為臨床資料不完整者，9 例為合并嚴重系統性疾病者）， 篩選出符合納入標準的不良反應組242 例，利用SPSS 隨機匹配未發生不良反應的242 例。

1.2 資料收集方法

患者一般資料設計通過參考以往文獻［1，6，9－10］、專家咨詢等確定，包括患者性別、年齡、文化程度、飲酒史、吸煙史、過敏史（碘對比劑過敏史、藥物過敏史、食物過敏史）、手術史、合并基礎疾病（高血壓、糖尿病、肺部疾病、心血管疾病等）、檢查前口服水化、碘對比劑種類、進食距檢查時間。 由2 名專職人員經過統一培訓負責資料收集，數據的錄入經雙人核對，確保無誤。

1.3 統計學方法

數據使用R 軟件版本4.0.2(http：//www.r－project.org/)進行所有統計分析。 顯示變量是否有統計學差異采用單因素分析，將單因素分析中具有統計學意義（P＜0.05）的變量納入多因素logistics 分析。 采用多因素logistic 逐步回歸分析方法篩選影響碘對比劑AARs 危險因素，檢驗水準P=0.05。 將獨立危險因素引入R 軟件（R6.0－1），應用rms 程序包構建碘對比劑AARs 列線圖預測模型。 采用Bootstrap 法重復抽樣100 次對列線圖模型進行內部驗證［11］，通過ROC 曲線、擬合優度檢驗評估列線圖的區分度與準確度。

2 結果

2.1 碘對比劑AARs 發生情況

162 073 例CT 增強檢查患者333 例發生碘對比劑AARs，發生率為0.205%，其中輕度279 例（0.172%），中度49 例（0.030%)，重度5 例(0.003%)。

2.2 影響碘對比劑AARs 發生風險的單因素分析

影響碘對比劑AARs 發生風險的單因素分析見表1。 由表1 可見，兩組性別、年齡、過敏史、手術史、CT 檢查前口服水化、碘對比劑種類、進食距檢查時間變量比較，差異具有統計學意義（均P＜0.05），其他變量比較，差異無統計學意義（均P＞0.05）。

表1 影響碘對比劑AARs 發生風險的單因素分析（n=484；n/%）

（續表1）

2.3 影響碘對比劑AARs 發生風險的多因素Logistic回歸分析

以是否發生碘對比劑AARs 作為因變量（1：發生；0：未發生），將單因素分析中差異有統計學意義的變量性別、年齡、過敏史、手術史、CT 檢查前口服水化、碘對比劑種類、進食距檢查時間設為自變量（自變量賦值見表2）進行碘對比劑AARs 的多因素Logistic 回歸分析（見表3）。結果顯示，過敏史、碘對比劑種類（碘普羅胺）、進食距檢查時間≥6h 是影響碘對比劑AARs 的獨立危險因素（均P＜0.05)。 為讓預測模型更優化， 隨后我們使用表3 中過敏史、碘對比劑種類 （碘普羅胺）、 進食距檢查時間≥6h三個獨立變量構建預測模型（見表4），得到不良反應概率的方程; P=X/(1+X)，其中X=exp(2.212×過敏史+3.519×碘普羅 胺－1.557×碘海醇+0.116×碘 佛醇+0.536×進食距檢查時間－0.422)。

表2 碘對比劑AARs 的變量賦值

表3 影響碘對比劑AARs 的多因素Logistic回歸分析 (n=484)

表4 碘對比劑AARs 預測模型參數(n=484)

2.4 碘對比劑AARs 列線圖預測模型的建立

構建預測碘對比劑AARs 發生風險的列線圖模型見圖1。 由圖1 可見，各項預測指標積分之和對應的預測概率值即為碘對比劑AARs 的發生風險值。例如進食距檢查時間＜6h 對應31 分（做垂線，向上對應points 中的分值）， 進食距檢查時間≥6h 對應41 分，可知隨著進食距檢查時間延長對應的評分增加。相比碘海醇，碘帕醇增加31 分的影響權重，碘佛醇增加33 分的影響權重，碘普羅胺增加100 分的影響權重，過敏史增加74 分的影響權重。

圖1 碘對比劑AARs 發生風險的列線圖模型

2.5 碘對比劑AARs 列線圖預測模型的驗證

采用ROC 曲線下面積評估列線區分度，Youden指數最大值為0.587（計算靈敏度+特異度－1，然后降序排列，最大值即為0.587），曲線下面積為0.869（95%CI：0.837～0.905），敏感性77.7%，特異性81.0%（見圖2）， 提示該預測模型預測碘對比劑AARs 具有較高的特異性和敏感性。 采用Bootstrap 法重復抽樣100 次對列線圖模型進行內部驗證，并繪制列線圖校準曲線，校準曲線斜率接近1，提示該預測模型預測的碘對比劑AARs 與實際結果高度一致（見圖3）；Hosmer－Lemeshow 擬合優度檢驗 結果顯示χ2=2.468，P=0.963，提示該列線圖預測碘對比劑AARs 具有良好的一致性。

圖2 預測碘對比劑AARs 列線圖模型的ROC 曲線分析

圖3 預測模型的校準曲線

3 討論

3.1 碘對比劑AARs 發生率情況分析

碘對比劑AARs 通常會在局部皮膚、消化系統、呼吸系統等表現出不相應的不良反應癥狀，較嚴重時還可能會導致呼吸循環衰竭、休克以及死亡等［12］；碘對比劑AARs 會增加患者的醫療費用、 住院時間及死亡風險等［3］。 本研究中碘對比劑AARs 總的發生率為0.205%，不良反應發生率低于國內外報道［6，10］。 研究顯示，既往對比劑不良反應史［13］、合并基礎疾病［14］、各類過敏史［1，15］等是碘對比劑AARs 的危險因素。由于各醫院收治患者、醫療水平等存在差異，發生碘對比劑AARs 風險因素也不盡相同。篩選出碘對比劑AARs 的危險因素，能為檢查前干預碘對比劑AARs 提供科學的依據， 對于制定針對性護理干預措施具有重要的臨床意義。

3.2 AARs 預測模型影響因素分析

3.2.1 過敏史 本研究發現，過敏史是碘對比劑AARs 預測模型的獨立危險因素（OR=9.132），與以往研究結果［6，10］基本一致。過敏史包括碘對比劑過敏史、食物過敏史、藥物過敏史。ACR 指南顯示［3］，既往有對比劑過敏樣反應病史的患者接受相同類型對比劑，再次發生過敏樣反應的可能性增高至5 倍；而與無過敏史的患者相比，那些有過敏史的患者發生對比劑過敏樣反應的可能性增大2～3 倍。 相關指南指出［16］，碘對比劑中重度過敏再次行CT 增強檢查發生過敏反應的危險性會增加。 對1 種或多種藥物過敏史會增加發生其他藥物過敏的風險， 隨后給予相同或相關藥物其過敏風險仍明顯增加［17］。 本研究發現，過敏史是影響碘對比劑AARs 的高危因素，碘對比劑AARs 具有不可預測性， 因此應在對比劑給藥前積極篩查高危人群（如既往不良反應史、 哮喘病史、過敏病史），以減少AARs 的發生。

3.2.2 碘對比劑種類 本研究發現，在碘對比劑種類中，與碘帕醇相比，碘普羅胺是碘對比劑AARs 預測模型的獨立危險因素（OR=33.734）。 碘普羅胺造影劑為一種非離子型低滲單體，與泛影葡胺等離子型造影劑相比，耐受性較好，性質穩定，高親水性、低親脂性，且具有顯影清晰、毒性小等特點［18］。 研究［19-21］顯示，碘普羅胺與其他碘對比劑急性不良反應的發生率無統計學差異， 良好的耐受性及穩定的安全性已得到驗證。 本研究中發現碘普羅胺發生AARs 高于其他對比劑，但以輕中度反應為主。 研究結果與以往研究存在差異，本研究對象為腫瘤患者，可能與其疾病譜特點及相關治療方式與之前報道的綜合醫院有所不同有關。 因此，在未來的研究中，將聯合綜合醫院的數據進一步探索研究。

3.2.3 進食距檢查時間 本研究發現，進食距檢查時間≥6h 為碘對比劑AARS 風險模型的獨立危險因素，（OR=1.709）。研究顯示［6，22］，碘對比劑AARs 與空腹時間過長相關，但未具體說明空腹的時長。 本研究參考美國麻醉協會禁食指南［9］，混合食物排空時間為6h 及以上，本研究發現，進食距檢查時間≥6h 是碘對比劑AARs 危險因素。 相關研究顯示［22］，隨著機體血糖下降，在對比劑的誘因下產生低血糖或在血糖偏低的情況下容易誘發對比劑的理化反應而產生一系列過敏癥狀。 提示護士須加強對患者的健康教育，提高患者對CT 增強檢查相關知識的認知；指導患者清淡飲食，增強檢查掃描前一般進食半飽，避免空腹以免刺激或加重檢查過程中不良反應的發生。

3.3 碘對比劑AARs 預測模型的驗證及臨床意義

本研究提示（見圖1、圖2、圖3），列線圖預測模型具有良好的區分度和一致性。 以往針對碘對比劑AARs 的預防以臨床經驗為主，缺乏可視化干預次序，不能充分考慮患者的個體差異性。 列線圖預測模型用于臨床護理，護理人員可根據建立的列線圖模型更直觀地分析碘對比劑AARs 的風險權重，篩選出高風險患者，從而為檢查前干預提供科學的依據。

4 結論

綜上所述， 基于影響碘對比劑AARs 的危險因素構建的預測模型具有良好的特異度和敏感性，能為臨床碘對比劑AARs 高危患者的檢查前識別提供參考。但本研究為單中心回顧性研究，樣本量相對較少，模型驗證方式僅采用Bootstrap 法重復抽樣進行內部驗證，尚缺少外部驗證。 因此，后期將進一步開展多中心、大樣本研究，尋找更多突破點，如增加放療、化療，檢查前飲水量等預測因素的研究；并進行外部驗證，完善碘對比劑AARs 列線圖預測模型；同時，未來計劃開展前瞻性研究，將碘對比劑AARs 列線圖模型應用于CT 增強檢查患者護理中， 以驗證其臨床應用價值。