神經外科患者術中低體溫風險預測模型的構建及應用*

黃萍萍，張海偉，董世陽，韋金翠

（南京醫科大學第一附屬醫院1a 手術室；1b 麻醉科，江蘇 南京，210029）

術中低體溫（核心溫度＜36℃）是手術中常見并發癥，32.0%～63.3%的手術患者術中易出現低體溫［1－2］。 由于神經外科手術時間長、難度大并且術中需應用大量的液體，易使患者發生低體溫，神經外科手術患者術中低體溫發生率為57.7%［3］。 患者一旦發生低體溫，除會導致其舒適度較低，還可能會增加感染風險、心血管系統并發癥等，影響了患者手術質量和術后康復［3－4］。制訂合理和科學的保溫措施對降低神經外科患者術中低體溫發生具有重要的意義，目前，國內對神經外科患者術中低體溫的研究多集中于現狀調查［5］及護理干預方面［3］，缺少有效的風險預測模型以預測神經外科患者術中發生低體溫的可能性。 因此，本研究構建神經外科患者術中低體溫的預測模型，為神經外科患者術中低體溫的預防及降低神經外科患者術中低體溫的發生率提供參考。

1 對象與方法

1.1 研究對象

采用方便抽樣法，選取2021 年1 月至10 月在本院住院的神經外科手術患者。 納入標準：①麻醉方式為全麻；②手術時間≥3 h；③年齡＞18 歲。 排除標準：①體重指數（body mass index，BMI）＜20 kg/m2或＞30 kg/m2；②患有外周血管疾病或風濕性疾病的患者；③患有中樞性高熱、體溫調節異常疾病、感染性發熱患者；④術前3d 體溫＞38℃的患者。 脫落標準：術中突然出現呼吸心跳驟及發生休克、大出血患者。 按照病例組和對照組樣本量1：3 的配比選取此時間段術中未發生低體溫的神經外科手術患者作為對照組。 根據Logistic 回歸模型樣本含量估算方法［6］：n=自變量×（5－10）÷患病率，在參考相關文獻［3，5］基 礎 上 共 篩 選 出11 個 變 量，同 時 結 合 文 獻報道結果［3］，神經外科手術患者術中低體溫發生率為57.7%，并考慮到20%樣本的無效率，因此，本研究至少所需樣本量為11×5÷57.7%÷（1－0.2）=120例。 最終本研究建模組實際納入樣本量為664 例。本研究已獲本院倫理委員會批準，倫理審核號為2021－NT－41。

1.2 低體溫測量方法及判斷標準

從麻醉開始至手術結束過程中每隔15min 測量患者鼓膜溫度。 所有患者均使用同一品牌、型號的紅外線耳溫儀進行鼓膜溫度測量。 當任何一個時間點患者體溫＜36℃則判斷為低體溫［7］。

1.3 資料收集方法

在參考相關文獻［3，5］基礎上采用自行設計的調查問卷進行調查。 調查問卷內容包括患者性別、年齡、BMI、麻醉時間、手術時間、術中出血量、術中輸液量、手術室溫度、美國麻醉醫師協會（American Society of Anesthesiolo gists，ASA）分級及是否合并高血壓和糖尿病。 由經過統一培訓的研究員于術前查閱患者病歷資料收集其一般資料，手術室監測指標由經過統一培訓的手術巡回護士觀察，依據術中真實情況填寫，每份問卷均在患者手術結束時完成。資料由專人進行保管并核對。

1.4 統計學方法

數據采用SPSS 20.0 進行統計學分析。 符合正態分布的計量資料采用均數±標準差表示，組間比較采用t 檢驗；計數資料采用頻數、百分比表示，組間比較采用χ2檢驗；等級資料采用秩和檢驗。 應用Logistic 回歸方程構建神經外科患者術中低體溫風險預測模型，采用Hosmer－Lemeshow 檢驗判定預測工具的擬合優度，ROC 曲線分析該模型的約登指數、臨界值，評價預測工具的準確度。以P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 神經外科患者一般資料及術中低體溫影響因素的單因素分析

本研究共納入664 例神經外科手術患者，男263例（39.61%），女401 例（60.39%），年齡49～70 歲，平均（61.10±8.08）歲，其中發生術中低體溫患者166例（25.00%）為低體溫組，498 例（75.00%）未發生低體溫納入非低體溫組。 兩組一般資料及術中低體溫發生的單因素分析見表1。 從表1 可見，兩組在體重指數、術中輸液量、手術時間和年齡中的比較，差異有統計學意義（P＜0.05）。

表1 兩組患者一般資料及術中低體溫影響因素的單因素分析 （n=452；n/%；±s）

表1 兩組患者一般資料及術中低體溫影響因素的單因素分析 （n=452；n/%；±s）

注：美國麻醉醫師協會（American society of anesthesiologists，ASA）分級。

項目性別低體溫組（n=166）非低體溫組（n=498）統計量P男女年齡（歲）體重指數（kg/m2）麻醉時間（h）手術時間（h）術中出血量(mL)術中輸液量（mL）手術室室溫（℃）ASA 分級*I 級II 級III 級及以上高血壓是否糖尿病是否59（35.54）107（64.46）60.00±11.10 21.30±6.71 8.00±1.15 7.75±0.50 620.00±120.01 4500.00±700.00 22.80±0.60 19(11.45)97(58.43)50(30.12)34（20.48）132（79.52）22（13.25）144（86.75）204（40.96）294（59.04）57.00±9.10 25.60±7.10 7.75±0.65 6.50±0.30 600.00±101.00 3500.00±500.00 22.60±0.50 45(9.04)343(68.88)110(22.09)124（24.90）374（75.10）75（15.06）423（84.94）χ2=1.838 0.052 t=6.517 t=-9.713 t=1.544 t=2.369 t=0.813 t=3.742 t=0.268 0.001 0.001 0.143 0.027 0.535 0.001 0.723 Z=3.318 0.312 χ2=0.074 0.813 χ2=0.069 0.794

2.2 相關變量截斷值的確定

單因素分析中有年齡、BMI、手術時間、術中輸液量4 個變量有統計學意義（P＜0.05），為統計分析及醫護人員使用方便，將連續變量轉變為分類變量，通過ROC 曲線的約登指數確定各變量最佳截斷值。見表2。

表2 各連續變量截斷值及分組情況

2.3 神經外科患者術中低體溫影響因素的多因素分析

將單因素分析中有統計學意義的影響因素作為自變量，以神經外科患者術中是否發生低體溫作為因變量，進行Logistic 回歸分析。 自變量賦值如下：年齡：≤60.00 歲=0，＞60.00 歲=1；體重指數：＞25.00kg/m2=0，≤25.00kg/m2=1；手術時間：≤6.00h=0；＞6.00h=1；術中輸液量：≤3000 mL=0；＞3000mL=1。 神經外科患者術中低體溫影響因素的Logistic 回歸分析結果見3。從表3 可見，年齡、體重指數和術中輸液量是神經外科患者術中低體溫發生的主要危險因素。 最終得到回歸方程如下：Logit P=-4.271+0.440×年齡+0.742×體重指數+0.852×術中輸液量。

表3 神經外科患者術中低體溫影響因素的Logistic 回歸分析

2.4 神經外科患者術中低體溫影響因素預測模型的效果分析

Hosmer-Lemeshow 檢驗結果顯示， 預測值與觀察值之間差異無統計學意義（χ2=0.289，P=0.722）。以Logit P 為檢驗變量，以是否發生低體溫為狀態變量，對該回歸方程進行ROC 曲線分析，以約登指數最大時所對應的得分值為預測模型的最佳臨界值。 結果顯示，ROC 曲線下面積為0.863，95%CI 0.842～0.886，最佳臨界值為-1.632，靈敏度為0.868，特異度0.764。見圖1。

圖1 神經外科患者術中發生低體溫預測模型的ROC 曲線

2.5 臨床應用效果檢驗

選取2022 年1 月至6 月在本院住院行神經外科手術患者120 例，男58 例（48.33%），女62 例（51.67%），年齡45～70 歲，平均（60.00±4.00）歲，依據本預測模型公式，Logit P≥－1.632 時，認為患者在術可能會發生低體溫。120 例患者中，實際低體溫發生數為35 例，模型預測低體溫發生例數為38 例，靈敏度為85.00%；實際未發生低體溫預測數85 例，模型預測為75 例，特異度為86.00%。 模型總正確率為94.17%。

3 討論

3.1 神經外科患者術中低體溫風險預測模型建立的意義

術中低體溫是指在麻醉和手術期間任意時刻出現核心體溫＜36℃［8］。 術中持續低體溫可使造成患者凝血酶原合成速度減慢，術中出血量增加［9］，同時也增加神經外科患者心血管系統疾病的發生和術后傷口感染風險的發生。 因此做好神經外科患者術中低體溫風險預測并采取針對性策略對預防患者術中低體溫的發生具有重要的意義。 然而現有的低體溫預測模型主要針對的是全身麻醉病人［10］、腹腔鏡手術患者［11］、剖宮產產婦［12］，并沒有針對神經外科術中患者低體溫預測模型。因此，本研究調查分析神經外科患者術中低體溫的影響因素并建立預測模型，為臨床醫護工作者開展關于低體溫的研究提供借鑒。

3.2 神經外科患者術中低體溫的影響因素

3.2.1 年齡＞60 歲神經外科患者術中易發生低體溫 本研究結果顯示，年齡越大越易發生低體溫，與相關研究結果相似［13］，并且年齡＞60 歲術中低體溫發生的風險是≤60 歲患者的1.144 倍。 究其原因與老年患者外周血管硬化引起阻力增加、身體機能下降，新陳代謝率緩慢以及體溫的調節能力降低，使機體產生的熱量無法補償丟失的熱量，從而引起術中核心體溫下降較快。 在手術過程中需對老年手術患者加強監測，積極實施保溫措施，提高患者圍術期安全性。

3.2.2 體重指數≤25.00 的神經外科患者術中易發生低體溫 本研究結果顯示，體重指數≤25.00 的神經外科患者術中低體溫發生的風險是體重指數＜25.00患者的1.357 倍。 這是因為全身麻醉誘導后的初始體溫降低主要是由于體溫從核心到外周的再分配，體重指數較低患者的術中熱調節血管收縮的閾值低于正常體重者， 而體重指數較高患者當核心體溫下降時往往因為熱調節血管收縮閾值較高而得到抑制，降低熱生產與熱損失的比例［14］。此外，一般而言體重指數較低患者其體表面積較小，熱傳導性較高，增加皮膚的熱量損失，同時脂肪細胞還會分泌循環瘦素激素，體重指數較低患者的循環瘦素低于正常體重者，新陳代謝較慢，從而使體溫降低，這與DESGRANGES 等［15］的研究結果較一致。因此在圍術期需加強對體重指數較低患者的體溫管理，加強防范意識，降低低體溫的發生。

3.2.3 術中輸液量＞3000mL 神經外科患者術中易發生低體溫 本研究結果顯示，術中輸液量＞3000mL是神經外科患者術中低體溫的獨立危險因素（OR=2.431 ，95%CI 為1.482～3.793）。 神經外科手術患者手術時間長、出血量較多需要通過大量補充液體來維持正常的體液循環。 研究表明［16］，靜脈輸入室溫的液體超過2000mL 或者輸注超過2U 庫存血，機體核心溫度可下降1℃， 這就意味著當輸液量超過一定數量可導致機體熱量丟失。研究表明［17］，當加溫設備將輸入液體降溫至41℃及以上時，相比對照組可有效預防術中低體溫的發生， 因此在實際臨床工作中，醫護人員可適當提高液體加溫設備的溫度或延長液體加溫時間，同時減少過多液體輸入。

3.3 神經外科患者術中低體溫風險預測模型的預測效果良好

本研究采用Hosmer－Lemeshow 檢驗模型的擬合效果，預測值與觀察值之間差異無統計學意義（χ2=0.289，P=0.722），結果提示擬合優度好。 本研究以ROC 曲線檢驗神經外科患者術中低體溫風險預測模型的鑒別效度。 當ROC 曲線下面積為0.5～0.7時，表示診斷價值低；當ROC 曲線下面積為0.7～0.9時表示預測效果中等，預測效果可接受；當ROC 面積＞0.9 時，表示預測效果極好［18］。 本研究結果表明，ROC 曲線下面積為0.863，提示預測效果可接受，且最佳臨界值為-1.632，靈敏度為0.868，特異度0.764，此外，本研究還選取了120 例神經外科術中患者進行模型的應用和檢驗，結果表明模型總正確率為94.17%，說明此預測模型對于神經外科患者術中是否發生低體溫的鑒別能力良好。

4 結論

本研究在查閱相關文獻的基礎上自行編制神經外科患者術中低體溫影響因素調查問卷，能較全面反映臨床實際情況，構建的神經外科患者術中低體溫風險預測模型具有良好的預測價值，并且操作性較強，可為醫護人員對神經外科患者術中低體溫風險評估與保溫措施的制訂提供參考。 但本研究僅納入在本院住院治療的神經外科手術患者，今后將進行多中心的合作并納入一些可控的變量，不斷優化神經外科患者術中低體溫風險預測模型。