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骨質(zhì)疏松性股骨粗隆間骨折PFNA固定術(shù)后并發(fā)深靜脈血栓的危險因素分析及列線圖預(yù)測模型構(gòu)建

2023-10-16 03:59:58胡嶠黃波盧波
上海醫(yī)藥 2023年18期
關(guān)鍵詞:模型

胡嶠 黃波 盧波

(江西省樟樹市中醫(yī)醫(yī)院骨傷科,樟樹 331200)

在臨床上,股骨粗隆骨折是一種常見的、與骨質(zhì)疏松具有較大相關(guān)性的創(chuàng)傷性疾病,一般由間接外暴力導(dǎo)致,常伴有疼痛、腫脹、活動受限等表現(xiàn),群體多為中老年人。近年來,股骨粗隆骨折的發(fā)生率呈上升趨勢,如果不及時醫(yī)治,輕者影響日常生活,重者危害患者的健康[1-2]。目前,防旋股骨近端髓內(nèi)釘(proximal femoral nail antirotation,PFNA)治療方式已逐步成為骨科醫(yī)師治療股骨粗隆骨折的第一首選,因為其具有傷口小、創(chuàng)傷輕及出血量少等優(yōu)勢[3]。但亦有患者術(shù)后恢復(fù)差的情況,一方面是與自身愈合能力有關(guān),另一方面由于骨折發(fā)生后患者需長期臥床靜養(yǎng),而長期臥床會引發(fā)肺部感染。褥瘡還會引起患者肢體肌肉萎縮,導(dǎo)致血液流速減慢,易并發(fā)腦卒中而影響肢體活動,容易導(dǎo)致下肢深靜脈血栓形成(deep venous thrombosis,DVT),嚴重威脅患者生命安全[4]。因此,做好靜脈血栓的預(yù)防是臨床重點工作內(nèi)容。本文通過建立Nomogram 預(yù)測模型分析PFNA固定術(shù)后并發(fā)DVT 的危險因素,旨在為其臨床救助和預(yù)后的判斷提供一些客觀依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2021 年1 月至2022 年6 月在樟樹市中醫(yī)醫(yī)院骨傷科行PFNA 固定術(shù)的100 例骨質(zhì)疏松性股骨粗隆間骨折患者,均經(jīng)X 射線片等確診,符合骨質(zhì)疏松性股骨粗隆間骨折診斷標準[5],術(shù)前明確診斷無DVT。根據(jù)術(shù)后是否并發(fā)DVT 分為DVT 組50 例及無DVT 組50 例。患者及家屬均知情同意。兩組一般資料相比差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。排除術(shù)前有DVT 或DVT 病史者;有嚴重出血并發(fā)癥及預(yù)防性抗凝藥物禁忌者。

1.2 方法

(1)采用單因素分析及多因素Logistic 回歸分析法分析兩組年齡、性別、體質(zhì)量指數(shù)(BMI)、吸煙、高血壓、糖尿病、腦梗死、麻醉時間、長期臥床、術(shù)中出血量、麻醉方式等資料,以找出患者術(shù)后并發(fā)DVT 的危險因素。(2)采用ROC 曲線分析有統(tǒng)計學(xué)意義的連續(xù)性變量的臨界值。(3)用一致性指數(shù)和校準曲線評價模型性能。(4)用決策曲線分析評估Nomogram 模型的臨床凈收益。

1.3 統(tǒng)計學(xué)分析

采用SPSS 22.0 軟件進行統(tǒng)計分析。計量資料用均數(shù)±標準差(±s)表示,兩組間比較采用獨立樣本t檢驗;計數(shù)資料用百分率(%)表示,采用χ2檢驗。采用Medcal 軟件對單因素分析有意義的連續(xù)變量進行ROC 分析,將單因素有差異的連續(xù)性變量根據(jù)最佳截斷值轉(zhuǎn)化為二分類變量。采用Logistic 回歸模型分析患者2周內(nèi)死亡的風(fēng)險因素。采用Nomogram 模型構(gòu)建、內(nèi)部驗證采用R 版3.5.2 相關(guān)軟件包分析。用一致性指數(shù)和校準曲線評價模型性能。此外,采用決策曲線分析評估Nomogram 模型臨床凈收益,以P<0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 兩組一般資料比較

兩組性別、BMI、吸煙數(shù)據(jù)差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05);年齡、高血壓、糖尿病、腦梗死、麻醉時間、長期臥床、術(shù)中出血量、麻醉方式數(shù)據(jù)差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05),見表1。

表1 兩組一般資料比較

2.2 相關(guān)變量ROC 曲線分析

兩組年齡、術(shù)中出血量的AUC 分別為0.782 和0.974,最佳臨界值分別為81 和112,見表2 和圖1。

圖1 相關(guān)變量ROC曲線

表2 相關(guān)變量ROC曲線分析結(jié)果

2.3 Logistic 多元回歸分析

兩組年齡、高血壓、糖尿病、腦梗死、骨折原因、長期臥床、術(shù)中出血量、麻醉方式均為患者術(shù)后并發(fā)DVT 的獨立危險因素,見表3。

表3 PFNA固定術(shù)后并發(fā)DVT的獨立危險因素

2.4 DVT 危險因素的列線圖預(yù)測模 型

將年齡、高血壓、糖尿病、腦梗死、麻醉時間、長期臥床、術(shù)中出血量、麻醉方式作為構(gòu)建列線圖模型的預(yù)測因子,見圖2。

圖2 PFNA固定術(shù)后并發(fā)DVT危險因素的列線圖預(yù)測模型

2.5 列線圖模型校正曲線及臨床凈收益分析

內(nèi)部驗證結(jié)果顯示,列線圖模型PFNA 固定術(shù)后并發(fā)DVT 的獨立危險因素的一致性指數(shù)為0.825(95%CI:0.663-0.923),校準曲線趨于理想曲線,見圖3。列線圖模型預(yù)測PFNA 固定術(shù)后并發(fā)DVT 的獨立危險因素的閾值>0.18,列線圖模型提供臨床凈收益,并且列線圖模型臨床凈收益均高于年齡、高血壓、糖尿病、腦梗死、麻醉時間、長期臥床、術(shù)中出血量、麻醉方式,見圖4。

圖4 列線圖模型決策曲線

3 討論

PFNA 適用于各類型的股骨粗隆骨折,對于伴有骨質(zhì)疏松的股骨粗隆骨折患者,可通過螺釘?shù)镀瑢χ車琴|(zhì)加壓,從而增強螺釘?shù)陌殉至Γ捎行П苊鈱晒穷i內(nèi)骨質(zhì)進行切割,從而獲得比較理想的內(nèi)固定效果[6]。PFNA 手術(shù)雖能促進患者骨折端復(fù)位,促進術(shù)后患肢功能恢復(fù),但部分患者術(shù)后存在DVT 情況,嚴重影響患者的康復(fù)治療[7]。PFNA 術(shù)后發(fā)生DVT 的因素較多,本研究結(jié)果顯示,年齡、高血壓、糖尿病、腦梗死、麻醉時間、長期臥床、術(shù)中出血量、麻醉方式均為患者術(shù)后并發(fā)DVT 的獨立危險因素。具體分析:(1)年齡:高齡患者身體素質(zhì)較差,常患各種疾病,血管內(nèi)壁情況不佳,血液處于高凝狀態(tài),且創(chuàng)傷還會造成血管內(nèi)皮損傷,患者身體不耐受等均是促發(fā)DVT 形成的重要因素,且風(fēng)險較高[8-9]。(2)高血壓:高血壓患者血流滯緩和高凝狀態(tài),且易并發(fā)動脈粥樣硬化,伴有這些心血管疾病的患者靜脈管壁會有一定的變化,管壁的彈性降低等,促進了血栓的形成,是發(fā)生DVT 的獨立危險因素,與黃廷鵬[10]研究結(jié)果一致。(3)糖尿病:糖尿病患者體內(nèi)持續(xù)性高血糖對血管內(nèi)皮細胞損害嚴重,容易引起動脈粥樣硬化及動脈內(nèi)膜下斑塊形成,隨著血管內(nèi)皮損害的進一步加重,可有斑塊破裂、血小板、白細胞、紅細胞等的凝聚形成血栓,血液循環(huán)差,微循環(huán)不足,易引起DVT[11]。(4)腦梗死:腦梗死作為一種突發(fā)性腦部疾病可發(fā)生于任何年齡段,其病死率和致殘率也在逐年上升。其主要的表現(xiàn)為反復(fù)發(fā)作的偏癱,導(dǎo)致患者肢體活動不便,需要長時間臥床,再加上一些基礎(chǔ)性疾病,所以易并發(fā)下肢DVT[12]。血栓脫落時會造成肺栓塞,嚴重威脅患者生命。(5)麻醉時間:麻醉時間越長,患者下肢血流量越少,會使血液的粘稠性增加,創(chuàng)傷刺激、炎性反應(yīng)、出血越嚴重,這一系列因素均會促進DVT 的形成[13]。(6)長期臥床:長期臥床的危害有很多,不僅會造成四肢萎縮、肌肉松弛,還會造成心臟功能下降、血流速度減慢,還有肺功能下降。多項研究結(jié)果已顯示,長期臥床是并發(fā)DVT 的獨立危險因素[14-15]。(7)術(shù) 中出血量:術(shù)中過度失血可能會對機體纖溶-凝血系統(tǒng)造成影響,致使機體抗凝血酶缺乏,導(dǎo)致機體內(nèi)產(chǎn)生大量凝血酶,進而促進機體血栓形成,使機體處于高凝狀態(tài),進而增加術(shù)后DVT 發(fā)生風(fēng)險[16-17]。(8)麻醉方式:接受全身麻醉的患者可導(dǎo)致周圍靜脈擴張,靜脈壁平滑肌松弛,下肢肌肉完全麻痹,失去收縮功能,使靜脈回流緩慢。同時,麻醉使血小板以及纖維蛋白原含量顯著增高,至凝血酶原和凝血酶時間縮短,相較于椎管內(nèi)麻醉全麻容易引發(fā)DVT,全麻風(fēng)險更高[18],與本研究結(jié)果一致。

綜上所述,本文通過對骨質(zhì)疏松性股骨粗隆間骨折PFNA 固定術(shù)后患者的基線資料進行分析,發(fā)現(xiàn)年齡、高血壓、糖尿病、腦梗死、麻醉時間、長期臥床、術(shù)中出血量、麻醉方式均為術(shù)后的獨立危險因素。由此構(gòu)建一個可以準確預(yù)測其風(fēng)險的Nomogram 模型,為降低發(fā)生DVT 風(fēng)險和加強預(yù)防DVT 提供有效途徑。

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