骨質疏松性胸腰椎骨折患者術后疼痛的影響因素分析及其預測模型構建

裘小康 季萍 楊艷玲 祁修權

南京醫科大學第一附屬醫院（江蘇省人民醫院）（南京 210000）

骨質疏松是一種以骨量減少、骨微結構退化、骨脆性增加為特征的疾病［1-2］，多見于絕經后女性及老年男性，患者胸腰椎的錐體強度降低，易受外力影響發生骨質疏松性胸腰椎骨折，是老年患者致殘和致死的重要原因［3-4］。目前，經皮椎體成形術（percutaneous vertebroplasty，PVP）是治療骨質疏松性胸腰椎骨折的主要方法，具有疼痛小、創傷小、恢復速度快、臥床時間短等優點，療效顯著［5-8］，但仍有部分患者伴有較嚴重的術后疼痛，影響傷口愈合及后期恢復，因此探索骨質疏松性胸腰椎骨折患者PVP 術后疼痛的影響因素具有重要意義［9-10］?，F階段，臨床已有骨質疏松性胸腰椎骨折患者術后疼痛的相關因素研究，但這并未在臨床中得以廣泛運用，列線圖預測模型是臨床新興的一種評估工具，其以回歸分析為基礎，將多個獨立危險因素進行整合，通過線段標注分值，按照一定比例展示在同一平面上，直觀又清晰，各個預測因子的賦分也一一展示，便于臨床應用，具有較高的使用價值［11］，目前臨床鮮少有相關列線圖預測模型研究，本研究旨在通過回顧分析確定骨質疏松性胸腰椎骨折患者PVP 術后疼痛的獨立危險因素并以此構建列線圖預測模型，以期對患者進行早期干預，緩解患者病痛，促進恢復。

1 資料與方法

1.1 研究對象 選取2019 年7 月至2022 年6 月在我院進行PVP 治療的136 例骨質疏松性胸腰椎骨折患者為研究對象。納入標準：（1）符合原發性骨質疏松的診斷標準［10］；（2）符合胸腰椎骨折的診斷標準［12］；（3）均采取PVP 治療；（4）臨床資料完整。排除標準：（1）并發其他部位骨折；（2）凝血功能異常；（3）無法耐受手術；（4）伴有其他脊柱疾病；（5）伴有嚴重的基礎疾??；（6）癌癥患者。本研究經我院醫學倫理委員會審核并批準。

1.2 方法

1.2.1 分組 術后根據視覺模擬評分法（visual analogue scales，VAS）將骨質疏松性胸腰椎骨折患者中＞ 3 分的58 例患者納入疼痛組，≤ 3 分的78 例患者納入對照組。

1.2.2 PVP 術 患者取俯臥位，調整手術床使骨折椎垂直于地面，C 型壁X 線透視機下定位損傷椎體位置，局部麻醉，定位點切一個3 mm 的小口，將椎體穿刺針穿過皮質和椎弓根進入椎體，透視下針尖達椎體后1/3 處拔出針芯，穿入導針，建立好工作通道后拔出導針，調配骨水泥凝固至中度黏稠后加壓注射，透視確認骨水泥充填后的形態及有無骨水泥滲漏，骨水泥注射完成后拔出針鞘，按壓切口3 ～ 5 min，術后切口覆蓋無菌敷料。

1.2.3 VAS 評分［13］該評分用于觀測、記錄患者疼痛級別，將疼痛進行視覺模擬，在紙上將一條橫線從左到右依次標注刻度為0 ～ 10 分，0 分為無痛，10 分為劇烈疼痛，由患者自己指出。具體評分標準：0 分為無痛感，1 ～ 3 分為輕微疼痛，4 ～ 6 分為疼痛并影響睡眠但可忍受，7 ～ 10 分為疼痛感逐漸強烈影響睡眠及食欲，難以忍受。

1.2.4 臨床資料 性別、年齡、體質量指數（body mass index，BMI）、文化程度、心理疾病（抑郁癥、焦慮癥等）、吸煙、飲酒、既往骨折病史、骨密度（bone mineral density，BMD）、美國麻醉醫師協會（American Society of Anesthesiolo-gists，ASA）分級、手術時間、骨水泥注入量、骨水泥滲漏。

1.3 統計學方法 數據的統計分析經SPSS 21.0軟件進行，正態分布且方差齊的計量資料用（±s）表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗，計數資料用例（%）表示，組間比較采用χ2檢驗；MedCalc 軟件對差異有統計學意義的計量指標進行ROC 曲線分析；logistic 回歸分析影響骨質疏松性胸腰椎骨折患者術后疼痛的獨立危險因素；R 語言軟件4.0“rms”包構建骨質疏松性胸腰椎骨折患者術后疼痛的列線圖預測模型，校正及決策曲線對列線圖預測模型進行內部驗證及臨床預測效能評估，P＜ 0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 骨質疏松性胸腰椎骨折患者術后疼痛的單因素分析 兩組患者在年齡、文化程度、心理疾病、吸煙、既往骨折病史、BMD、ASA 分級、手術時間、骨水泥注入量、骨水泥滲漏方面的差異有統計學意義（P＜ 0.05），見表1。

表1 骨質疏松性胸腰椎骨折患者術后疼痛的單因素分析Tab.1 Univariate analysis of postoperative pain in patients with osteoporotic thoracolumbar fractures±s

表1 骨質疏松性胸腰椎骨折患者術后疼痛的單因素分析Tab.1 Univariate analysis of postoperative pain in patients with osteoporotic thoracolumbar fractures±s

指標性別［例（%）］男女年齡（歲）BMI（kg/m2）文化程度［例（%）］高中及以下專科及以上心理疾?。劾?）］有無吸煙［例（%）］是否飲酒［例（%）］是否既往骨折病史［例（%）］有無BMD［例（%）］＜ -3.50 g/m3≥ -3.50 g/m3 ASA分級［例（%）］Ⅰ-Ⅱ級Ⅲ-Ⅳ級手術時間（min）骨水泥注入量（mL）骨水泥滲漏［例（%）］有無疼痛組（n=58）對照組（n=78）χ2/t值0.024 P值0.878 26（44.83）32（55.17）66.17 ± 2.56 22.25 ± 1.36 36（46.15）42（53.85）63.85 ± 1.71 22.19 ± 1.37 5.996 0.249 4.967＜ 0.001 0.804 0.026 23（39.66）35（60.34）46（58.97）32（41.03）6.171 0.013 25（43.10）33（56.90）18（23.08）60（76.92）7.988 0.005 20（34.48）38（65.52）46（58.97）32（41.03）0.883 0.347 28（48.28）30（51.72）44（56.41）34（43.59）9.019 0.003 22（37.93）36（62.07）12（15.38）66（84.62）6.710 0.010 39（67.24）19（32.76）35（44.87）43（55.13）11.633 0.001 31（53.45）27（46.55）50.38 ± 2.88 4.62 ± 0.19 63（80.77）15（19.23）47.12 ± 2.10 4.88 ± 0.16 7.301 8.539 6.904＜ 0.001＜ 0.001 0.009 10（17.24）48（82.76）3（3.85）75（96.15）

2.2 ROC 曲線分析 年齡、手術時間、骨水泥注入量的AUC 分別為0.785、0.815、0.846，最佳截斷值分別為64 歲、47 min、4.7 mL，見表2、圖1。

圖1 ROC 曲線圖Fig.1 ROC graph

表2 ROC 曲線分析結果Tab.2 Results of ROC curve analysis

2.3 logistic 回歸分析 年齡、文化程度、心理疾病、吸煙、BMD、ASA 分級、骨水泥注入量和骨水泥滲漏是影響骨質疏松性胸腰椎骨折患者術后疼痛的獨立危險因素，見表3。

2.4 列線圖預測模型 將年齡、文化程度、心理疾病、吸煙、BMD、ASA 分級、骨水泥注入量和骨水泥滲漏作為構建骨質疏松性胸腰椎骨折患者術后疼痛的列線圖預測模型的預測因子，見圖2。

圖2 骨質疏松性胸腰椎骨折患者術后疼痛的列線圖預測模型Fig.2 Columnar graphical prediction model of postoperative pain in patients with osteoporotic thoracolumbar fractures

2.5 列線圖預測模型校正曲線及決策曲線 列線圖預測模型的校正曲線與原始曲線及理想曲線接近，C-index 為0.826（95%CI：0.714 ～ 0.902），模型擬合度高，見圖3；列線圖預測模型的閾值＞ 0.19，可提供臨床凈收益，且臨床凈收益均高于獨立預測因子，見圖4。

圖3 列線圖預測模型校正曲線Fig.3 Calibration curves of the prediction model for the column-line diagrams

圖4 列線圖預測模型決策曲線Fig.4 Decision curves for the column-line graph prediction model

3 討論

列線圖預測模型是一種應用于疾病診斷、預測疾病發病或病情進展的可視化圖形，在惡性腫瘤的研究中廣泛應用［14］，本研究通過logistic 回歸分析確定預測因子構建列線圖預測模型，以期根據列線圖預測模型對患者進行個性化干預，減輕骨質疏松性胸腰椎骨折患者術后疼痛，改善預后。

年齡、文化程度、心理疾病、吸煙、既往骨折病史、BMD、ASA 分級、手術時間、骨水泥注入量、骨水泥滲漏與術后疼痛密切相關，經logistic 回歸分析發現，年齡、文化程度、心理疾病、吸煙、BMD、ASA 分級、骨水泥注入量、骨水泥滲漏是術后疼痛的獨立危險因素。黃健華等［15］研究指出，高齡患者術后疼痛感加重，這可能是因為老年患者韌帶、肌肉等軟組織結構強度相對降低，骨質疏松性胸腰椎骨折后錐體周圍軟組織發生病變，神經受損導致術后疼痛感增加，此外，老年患者更易受心理作用影響，自覺疼痛感重。文化程度高的患者對術后疼痛的認知更為充分，更易主訴疼痛，這一點也在王志強等［16］研究中有提到。榮元等［17］的研究提到，心理疾病也與術后疼痛感相關，心理疾病對患者術后疼痛的影響呈現多元化趨勢，患有焦慮、抑郁等疾病的患者更易感受、關注疼痛。吸煙的患者對疼痛的敏感及忍耐程度均要高于不吸煙者，一方面，煙草中的尼古丁具有強烈的刺激性，能夠影響患者的中樞神經系統，激活煙堿型乙酰膽堿受體產生鎮痛作用；另一方面，吸煙的患者在心理上的疼痛閾值比較低［18］。本研究指出，BMD＜ -3.50 g/m3的患者更容易出現術后疼痛，BMD 低的患者骨質薄弱，但PVP 治療過程中向椎體注入骨水泥，其機械強度高于病變椎體及其周圍脆弱骨小梁，因此注入后易產生不規則性導致骨小梁受力不均，影響骨折椎體內的微循環，誘發術后疼痛［19］。彭美榮等［20］的研究提到，ASA 分級在臨床被用于評估圍手術期患者的病情和體格情況，能夠客觀低反映患者圍手術期病理生理變化及各器官系統的功能，一般來說，分級越高，患者狀態越差，內環境越不穩定，對手術和麻醉刺激的應激性越顯著，對疼痛的敏感度越高。骨水泥注入量較少可能引起椎體穩定性不足從而導致術后疼痛緩解不佳［21］。骨水泥滲漏也是引起骨質疏松性胸腰椎骨折患者術后疼痛緩解不良的重要原因，骨水泥滲漏到椎管、椎間孔、椎體旁會刺激周圍組織從而引發疼痛［22-23］。因此，在骨質疏松性胸腰椎骨折患者的臨床治療中應關注患者的心理狀況及身體素質等因素，同時也關注教育、環境等客觀因素，了解患者對疼痛的態度及感受，給予針對性干預措施，在動態發展中有效處理疼痛，以免延誤病情。

基于logistic 回歸分析的獨立危險因素構建的列線圖預測模型有助于醫生對患者的情況進行監測評估，也便于患者及其家屬直觀理解術后疼痛的風險，并且列線圖預測模型的評估效能較高，具有臨床應用價值。但本研究也存在局限性，本研究納入的病例數量較少且來源單一，不具備廣泛性；另一方面，臨床影響骨質疏松性胸腰椎骨折患者PVP 術后疼痛的潛在危險因素較多，本研究可能錯過其他重要危險變量，可在后續的研究中預設外部數據集，增加納入因素，進行深入探討。

綜上所述，本研究以影響骨質疏松性胸腰椎骨折患者術后疼痛的獨立危險因素年齡、文化程度、心理疾病、吸煙、BMD、ASA 分級、骨水泥注入量、骨水泥滲漏為預測因子構建了列線圖預測模型，未來或可通過驗證應用于臨床，通過積極地干預措施減輕患者術后疼痛，改善預后。

【Author contributions】QIU Xiaokang was involved in selecting the topic of the paper，designing the experiment，implementing the research process and writing the paper.JI Ping was involved in the research process，collecting data，and analyzing the data.YANG Yanling was involved in the collection of the data and the statistical analysis.QI Xiuguan guided the research and the overall revision of the paper.