基于SMOTE 的髖部骨折病人術后便秘預測模型的構建

饒娟娟，劉少群，林 勇，莫惠儀，俞秀英，黃奕璇，蔡瑤芳

廣東醫科大學附屬第三醫院（佛山市順德區龍江醫院），廣東 528318

髖部骨折一般指股骨頸至股骨粗隆間的骨折，該類病人圍術期常需臥床制動，日常生活受到較大影響。老年髖部骨折病人常合并多種基礎疾病，加之骨折后傳統排便習慣發生改變，其心理和生理因素共同作用，可導致圍術期便秘發生[1]。國外一項流行病學調查研究表明，髖部骨折術后30 d 內便秘發生率高達62.3%，其中22.7%的病人便秘持續時間超過30 d[2]。雖然便秘不會直接影響病人髖部骨折手術的治療效果，但長期便秘會給病人身心帶來負面影響，且由于排便過程中血壓水平驟升，極易誘發多種不良心血管事件，增加術后病人致死率和致殘率。已有研究顯示，便秘是老年心血管疾病病人發生急性心臟不良事件的獨立危險因素[3]。因此，積極探索髖部骨折病人術后發生便秘的危險因素，建立個體化的預警評分系統，進而在臨床護理工作中采取針對性的干預措施，對于降低病人術后便秘發生風險、提高病人術后生活質量、改善病人骨折預后具有重要意義。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選取2020 年1 月—2021 年12 月我院收治的130 例髖部骨折術后病人作為研究對象。納入標準：①病人影像學檢查診斷為股骨頸骨折或股骨粗隆骨折，存在手術指征，且手術過程順利；②年齡≥18歲；③圍術期臨床資料完整，且術后隨訪時間不少于30 d。排除標準：①合并多處骨折；②病情危重；③合并胃腸道器質性或功能性病變或存在可影響胃腸道功能的其他疾病；④伴有嚴重肝腎功能不全、惡性腫瘤或自身免疫性疾病；⑤合并脊髓損傷伴截癱；⑥骨折前存在便秘；⑦無法理解研究內容。根據病人術后30 d 內是否發生便秘分為便秘組（41 例）和非便秘組（89 例）。便秘的臨床診斷符合我國《慢性便秘基層診療指南(2019 年)》[4]中的相關標準，即排便過程困難費力或糞便干結、量少或排便次數每周＜3 次，在排除腸易激綜合征后即可診斷為便秘。本研究經我院醫學倫理學委員會批準同意。由于該研究為回顧性研究，故免除病人知情同意。

1.2 資料收集方法 通過醫院電子病歷系統收集病人信息。①病人一般臨床資料，包括性別、年齡、體質指數（BMI）、骨折部位及合并疾病（如高血壓、糖尿病等）；②實驗室檢查結果，包括術前病人血肌酐、谷氨酸氨基轉移酶、天門冬氨酸氨基轉移酶和總膽固醇等；③術后相關治療信息，包括是否合并使用抗菌藥物、是否合并使用阿片類鎮痛藥物、術后臥床時間及術后首次進食時間等。

1.3 人工少數類過采樣法（synthetic minority oversampling technique，SMOTE） 采用SMOTE[5]對樣本量進行適當擴充。本研究中，少量樣本組為便秘組（41例），需擴充量=無便秘組/便秘組=89/41≈2.17，取整數倍數，41+41×2=123 例。通過此方法擴充數據集，未改變樣本的原有空間邊界，具有較高信效度。

1.4 統計學方法 采用SPSS 22.0 軟件對數據進行分析。首先對兩組病人資料進行單因素分析，定性資料采用頻數及百分比（%）表示，組間比較采用χ2檢驗；正態分布的定量資料采用均數±標準差（±s）表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗。然后將單因素分析中有統計學意義的變量納入二元Logistic 回歸分析，篩選髖部骨折病人術后發生便秘的獨立影響因素。采用MedCalc 19.0 軟件繪制受試者工作特征（ROC）曲線，分析各影響因素的預測能力，并計算曲線下面積（AUC），AUC＞0.8 認為具有較高的診斷價值。以α=0.05 為顯著性檢驗水準。

2 結果

2.1 病人發生便秘影響因素的單因素分析（見表1）

表1 病人發生便秘影響因素的單因素分析

2.2 病人發生便秘影響因素的二元Logistic 回歸分析 以便秘發生情況為因變量，以單因素分析中有統計學意義的變量為自變量，進行二元Logistic回歸分析，結果發現，年齡增大（OR=1.240）、糖化血紅蛋白水平升高（OR=2.323）、合并使用阿片類鎮痛藥物（OR=6.756）、術后臥床時間較長（OR=1.449）和術后首次進食時間延長（OR=1.420）是髖部骨折病人術后發生便秘的獨立危險 因 素（P＜0.05），概 率 預 測 模 型 為P1=1／ [1+e-(-35.196+0.215X1+0.843X2+1.910X3+0.371X4+0.351X5)]，其 中，X1為 年 齡，X2為糖化血紅蛋白，X3為是否合并使用阿片類鎮痛藥物，X4為術后臥床時間，X5為術后首次進食時間。變量賦值方式見表2，病人發生便秘影響因素的二元Logistic回歸分析結果見表3。對該模型進行Hosmer-Lemeshow 檢驗，結果提示，決定性系數（R2）=0.878，P=0.997，表明模型擬合度良好。

表2 變量賦值方式

表3 病人發生便秘影響因素的二元Logistic 回歸分析

2.3 基于SMOTE 的Logistic 預測模型 基于病人發生便秘的獨立危險因素，通過SMOTE 進行2 倍過抽樣，使便秘組和非便秘組病人數量之比近似為1（過抽樣為便秘組病人123 例，非便秘組病人89 例，比例≈1.38），然后對過抽樣后的數據重新擬合Logistic回歸模型，結果見表4。基于SMOTE 的預測模型P2=1／[1+e-(-35.244+0.163X1+1.469X2+1.562X3+0.313X4+0.340X5)]，其 中，X1為年齡，X2為糖化血紅蛋白，X3為是否合并使用阿片類鎮痛藥物，X4為術后臥床時間，X5為術后首次進食時間。對模型進行Hosmer-Lemeshow 檢驗，結果提示，（R2）=0.904，P=0.871，表明模型擬合度良好。

表4 基于SMOTE 的Logistic 回歸分析

2.4 預測模型P1和P2的ROC 曲線分析 為進一步驗證兩種模型對便秘發生的預測效能，分別對P1和P2模型進行ROC 曲線分析，結果表明，預測模型P2的AUC 為0.936，高于P1模型（0.752），差異有統計學意義（P＜0.05），詳見圖1。

圖1 預測模型P1和P2的ROC曲線分析

3 討論

便秘是髖部骨折病人術后常見并發癥之一。本研究觀察了130 例髖部骨折病人術后30 d 便秘情況，結果表明便秘發生率為31.5%。張燕等[6]研究發現，髖部骨折病人傷后30 d 內便秘發生率為34.5%，與本研究結果相似。已有研究顯示，病人術后便秘往往是多種因素共同作用的結果，病人自身因素及術后治療均可能導致便秘發生[7]。長期便秘可引起糞便發酵和腐敗，產生的大量毒素被吸收后可誘發各種心理和生理疾病，且病人由于排便困難，在排便過程中血壓驟升，可進一步誘發各種心腦血管疾病。因此，需要對髖骨骨折病人發生便秘的風險因素進行分析，并建立個體化的預警評分系統，進而在圍術期采取恰當的護理干預，以降低病人術后便秘發生率，促進病人術后康復。

本研究采用回顧性分析方法，通過單因素分析和二元Logistic 回歸分析篩選髖骨骨折病人術后發生便秘的危險因素，結果發現，年齡增大、糖化血紅蛋白水平升高、合并使用阿片類鎮痛藥物、術后臥床時間較長和術后首次進食時間延長是髖部骨折病人術后發生便秘的獨立危險因素（P＜0.05）。大量研究表明，高齡本身為便秘的獨立危險因素[8-10]。本研究便秘病人年齡高于非便秘病人（P＜0.05）。年齡與人體臟器功能水平密切相關，病人隨著年齡增大，胃腸道蠕動功能逐漸減退，參與排便的胃腸道肌肉張力明顯下降，且分泌消化酶顯著減少，胃腸道生態平衡遭到破壞，可引起病人排便時間和排便間隔延長，而糞便長時間滯留于腸道又導致水分重吸收過多，進一步增加排便困難[11]。糖化血紅蛋白是反映病人近8～12 周血糖水平的重要指標。血糖控制水平不佳的病人血液常處于高滲狀態，水分排出過多，可導致腸道糞便不能充分被軟化而易產生硬結難以排出[12]。除此之外，已有研究顯示，糖尿病病人由于長期慢性炎癥易誘發胃腸道菌群紊亂，可能是導致病人發生便秘的主要因素之一，其機制可能與細菌釋放的5-羥色胺等代謝產物異常有關[13]。阿片類鎮痛藥物是骨科圍術期常用的鎮痛藥物，胃腸功能障礙是其主要的藥物不良反應之一。已有研究表明，阿片類鎮痛藥物相關性便秘臨床發生率高達41%，且與使用藥物劑量和療程密切相關[14]。其原因可能為阿片類鎮痛藥物對中樞神經系統具有較強的抑制性，降低了中樞神經系統對排便反射的敏感性，從而導致便秘發生[15]。病人術后臥床時間和首次進食時間反映了術后運動量和胃腸功能恢復情況，多項研究表明，手術治療病人術后盡早進食并進行功能鍛煉可明顯減少便秘發生[16-17]，其主要原因可能與早期進食和下床活動有利于腸道蠕動，并促進胃腸道消化液分泌有關[18]。

樣本量不平衡是醫學領域中常見的統計學問題，不僅影響預測結果的特異性和敏感性，還可降低回歸模型預測精準度[19]。SMOTE 是一種過抽樣算法，是目前針對不平衡數據的一種有效處理方法，其可擴充樣本量較低的數據集，且不改變樣本的原有空間邊界，具有較高信效度[20]。本研究基于SMOTE 有效擴充了便秘組樣本量，產生新的數據后再次建立回歸模型，結果顯示，擴充樣本量后的模型AUC 值高于擴充樣本量前，且擴充樣本量后模型R2為0.904，顯著高于擴充樣本量前（0.878），提示經SMOTE 過抽樣后擬合的回歸模型對便秘的預測效能更優，且對因變量變異通過回歸關系被自變量解釋的比例更高。

基于SMOTE 建立的個體化預測模型對髖部骨折病人術后便秘發生風險具有較高預測效能，醫護人員可以參考該模型在早期進行有效干預，降低病人術后便秘發生風險，促進病人術后康復。