突發性耳聾并發良性陣發性位置性眩暈的風險預測列線圖模型構建

李曉,魯保才

(新鄉醫學院第一附屬醫院 耳鼻咽喉科,河南 新鄉 453100)

突發性耳聾是臨床常見急性感音神經性耳聾,發病率較高且呈現上升趨勢[1]。良性陣發性位置性眩暈(benign paroxysmal positional vertigo,BPPV)是臨床常見的眩暈癥,占眩暈疾病的20%～30%[2]。研究發現,突發性耳聾患者多并發BPPV,嚴重限制了患者感官正常功能,影響生活質量和身體健康[3]。調查顯示,突發性耳聾患者有10.0%～25.7%伴隨BPPV[4]。因此,分析突發性耳聾并發BPPV的影響因素,篩查高危人群,提前預防,具有重要臨床意義。臨床雖已有關于并發BPPV的影響因素研究[5],但尚未有整合風險因素進行個性化預測方面的研究報道。列線圖作為臨床常見的統計可視化模型,可以實現將復雜的回歸轉變為帶刻度的線段,實現個性化預測和風險可視化,有助于臨床實際應用[6]。基于此,本研究回顧性分析突發性耳聾患者并發BPPV的影響因素,并據此構建風險預測模型,以期為臨床預防提供參考。

1 對象與方法

1.1 研究對象

納入標準:(1)確診為突發性耳聾,診斷符合中華耳鼻咽喉頭頸外科雜志編輯委員會制定的相關標準[7];(2)臨床資料完整;(3)年齡≤80歲。排除標準:(1)合并頭部外傷、梅尼埃病或者前庭神經元炎者;(2)合并心、肝、腎等功能障礙者;(3)合并中樞神經系統或其他系統嚴重疾病者;(4)合并惡性腫瘤者;(5)合并內耳、中耳感染者;(6)存在結構性耳蝸或耳蝸后病變者;(7)既往內耳、中耳手術者。根據樣本量計算公式N=Z2σ2/d2(其中置信區間Z=90.00%,標準差σ=0.5,抽樣誤差范圍d=0.022 33),得出樣本量為406。根據以上納入和排除標準,回顧性分析2020年2月至2022年3月新鄉醫學院第一附屬醫院收治的406例突發性耳聾患者的臨床資料。隨機抽取406例突發性耳聾患者的70%作為建模組(284例),30%作為驗證組(122例)。建模組男152例,女132例;年齡25～74歲,平均(46.35±3.74)歲;病程2～20 d,平均(5.54±0.56)d。驗證組男74例,女48例;年齡25～74歲,平均(46.80±4.44)歲;病程3～21 d,平均(5.61±0.16)d。兩組一般資料比較,差異無統計學意義(P>0.05)。本研究經醫院倫理委員會批準[院準字2022年(006)號]。

參照BPPV判定標準(有典型的眩暈發作史;激發診斷試驗陽性:Dix-Hallpike試驗或滾轉試驗誘發眩暈和特征性眼震,結合病史,排除其他疾病做出診斷)[8],驗證組共有22例并發BPPV,建模組共有52例并發BPPV,并將建模組進一步分為并發組和未并發組。

1.2 研究方法

收集并整理突發性耳聾患者臨床資料,如性別、年齡(非老年<60歲,老年≥60歲)[9]、病程、發病側別、高血壓、糖尿病、骨質疏松癥、吸煙史、飲酒史、聽力損傷程度[正常(≤25 dB)、輕度(26～40 dB)、中度(41～60 dB)、重度(61～80 dB)、極重度(≥81 dB)][10]、聽力曲線[低頻下降型(250、500、1 000 Hz任意頻率聽力下降15 dB以上)、高頻下降型(2 000 Hz以上的頻率聽力下降15 dB以上)、平坦下降型(所有頻率均下降,且500、1 000、2 000、4 000 Hz的平均聽閾≤80 dB)、全聾型(所有頻率聽力下降,且平均聽閾≥81 dB)]。

1.3 統計學方法

2 結果

2.1 建模組中并發組與未并發組一般資料比較

建模組中并發組老年、高血壓、糖尿病、骨質疏松癥、聽力重度或極重度損傷、全聾型聽力曲線占比高于未并發組(P<0.05)。見表1。

表1 建模組中并發組與未并發組一般資料比較

表1(續)

2.2 建模組突發性耳聾并發BPPV的影響因素分析

將上述一般資料中P<0.05的指標作為自變量,是否并發BPPV作為因變量,進行賦值,見表2。經多因素logistic回歸分析顯示,老年、高血壓、糖尿病、骨質疏松癥、聽力重度或極重度損傷、全聾型聽力曲線均是突發性耳聾并發BPPV的影響因素(P<0.05)。見表3。

2.3 突發性耳聾并發BPPV的風險預測列線圖模型構建、預測效能及驗證

將多因素logistic回歸分析篩選的6個影響因素作為預測指標,構建突發性耳聾并發BPPV的風險預測列線圖模型,見圖1。ROC曲線分析結果顯示:建模組列線圖預測突發性耳聾并發BPPV的曲線下面積、靈敏度、特異度分別為0.933(0.872～0.971)、92.50%、85.53%,見圖2。驗證組列線圖預測突發性耳聾并發BPPV的曲線下面積、靈敏度、特異度分別為0.813(0.755～0.862)、83.04%、73.64%,見圖3。運用Bootstrap法對模型進行內部驗證,C-index值為0.837,且校正曲線和標準曲線擬合度較好,見圖4。

表2 變量賦值

表3 突發性耳聾并發BPPV的多因素logistic分析

圖1 突發性耳聾并發BPPV的風險預測列線圖模型

圖2 建模組列線圖模型預測突發性耳聾并發 BPPV的ROC曲線

圖3 驗證組列線圖模型預測突發性耳聾并發 BPPV的ROC曲線

圖4 列線圖風險預測模型預測突發性耳聾并發 BPPV的校準曲線

3 討論

突發性耳聾和BPPV均屬于常見耳鼻喉疾病,其中突發性耳聾患者本身伴有眩暈的癥狀,而部分突發性耳聾患者可并發BPPV,加重病情,給臨床治療帶來困難,并對日常生活造成嚴重影響[11]。因此,如何提前防治、采取預防性措施是臨床關注的重點。

本研究結果顯示,建模組中并發組老年、高血壓、糖尿病、骨質疏松癥、聽力重度或極重度損傷、全聾型聽力曲線占比高于未并發組,且經多因素logistic回歸分析顯示,建模組上述指標也是突發性耳聾并發BPPV的危險因素。隨著年齡的增長,人體內耳毛細胞丟失,導致耳石低蛋白表達,耳石膜連接纖維松懈,耳石變性脫落風險增加,促使并發BPPV的風險性提高[12]。Chen等[13]的研究中也指出,老年人是BPPV發生的危險因素。本研究與此相似。高血壓患者機體內血管內皮細胞受到損傷,進而促進動脈粥樣硬化的形成,使內耳供血出現障礙,最終導致耳石碎片出現異常性代謝、脫落等,增加并發BPPV風險[14]。糖尿病患者長期處于高血糖狀態,出現微血管病變的概率升高,進而使得微血栓形成,促使耳石異常現象的發生,因此,此類患者并發BPPV的風險較高。有研究指出,糖尿病、高血壓是誘發BPPV的危險因素[15]。骨質疏松癥會引起人體鈣代謝紊亂,影響耳內淋巴液的吸收和耳石的礦化、周轉,促使耳石發生脫落,增加BPPV并發風險[16]。聽力損傷是由于內耳血管痙攣或者血栓形成、內耳循環障礙等導致的,隨著聽力損傷程度的加重,內耳循環障礙越嚴重,對毛細胞的損傷越大,更易導致耳石脫落,誘發BPPV發生。不同類型的聽力曲線發病機制不同,其中全聾型聽力曲線與內耳血管血栓形成有關,此類患者多引發耳蝸缺血損傷,同時造成前庭損傷及耳石脫落,進而增加并發BPPV的風險。

列線圖是一種基于多因素回歸的模型,可以創建可視化的平面圖形,從而客觀分析影響疾病并發的因素,建立更具可讀性和使用價值的預測模型,有利于預測某類事件的發病風險[17]。國內外研究指出,有關直腸癌復發和肝硬化患者高危食管靜脈曲張的列線圖預測模型可以準確識別高危人群,實用價值高[18-19]。本研究將多因素logistic回歸分析篩選的6個影響因素作為預測指標,構建突發性耳聾并發BPPV的風險預測列線圖模型,ROC結果顯示模型區分度良好,并運用Bootstrap法進行內部驗證,C-index值為0.837,說明校準曲線與標準曲線擬合度良好。因此,臨床可以根據列線圖模型預測突發性耳聾并發BPPV,并針對高危人群進行早期干預,減少BPPV的發生。

4 結論

老年、高血壓、糖尿病、骨質疏松癥、聽力重度或極重度損傷、全聾型聽力曲線均是突發性耳聾并發BPPV的影響因素,且基于此構建的列線圖預測突發性耳聾并發BPPV具有較好的臨床價值,為篩查突發性耳聾并發BPPV的高危人群提供參考。但如何根據本研究結果對突發性耳聾患者采取針對性、預防性的措施,降低并發BPPV的風險還需進一步的臨床研究。