機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄危險因素分析及定量預警模型建立與驗證分析

摘 要 目的：分析機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄危險因素并建立與驗證分析其定量預警模型。方法：選取2021年3月—2023年9月武漢大學人民醫院收治的行機器人輔助腹腔鏡肝切除術治療的82例患者作為研究對象，采用二元Logistic回歸分析機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的獨立危險因素，構建定量預警模型，并用ROC分析模型的預測價值。結果：82例患者中發生術后譫妄17例（術后譫妄組），未發生術后譫妄65例（非術后譫妄組）。年齡≥60歲、體質指數lt;18 kg/m2、術后疼痛程度為中度及以上均是機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的獨立危險因素（Plt;0.05）。定量預警模型的AUC為0.820，靈敏度為0.706，特異度為0.800，修正偏差后的預測曲線趨于理想曲線，在閾值概率范圍0.10至0.80之間表現出凈收益率大于0的特點，超過了兩條無效線，模型的預測能力和實用價值均較高。結論：年齡、體質指數、術后疼痛程度均是機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的獨立危險因素。基于這些因素構建的定量預警模型的預測能力和實用價值均較高，有助于評估機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的風險并為其制定相應的干預措施。

關鍵詞 機器人輔助手術；腹腔鏡肝切除術；術后譫妄；危險因素；定量預警模型

中圖分類號 R657.3 文獻標識碼 A 文章編號 2096-7721（2024）05-0932-07

Analysis of risk factors for delirium after robot-assisted laparoscopic liver resection and establishment of a quantitative warning model for validation

RAN Jun1， 2， MA Hongmei1， XIAO Binbin1

（1. Department of Geriatrics， Renmin Hospital of Wuhan University， Wuhan 430060， China; 2. Tongji Hospital， Tongji Medical College， Huazhong University of Science and Technology， Wuhan 430030， China）

Abstract Objective： To analyze the risk factors for delirium after robot-assisted laparoscopic liver resection， and to establish a quantitative warning model for validating. Methods： 82 patients who underwent robot-assisted laparoscopic liver resection in Renmin Hospital of Wuhan University from March 2021 to September 2023 were selected. Binary Logistic regression analysis was used to identify independent risk factors for delirium after robot-assisted laparoscopic liver resection. A quantitative warning model was constructed， and the ROC analysis model was used to predict its value. Results： Among the 82 patients， postoperative delirium occurred in 17 patients were divided into the postoperative delirium group， while 65 patients without

postoperative delirium were divided into the non-postoperative delirium group）. Age ≥60 years old， BMIlt;18 kg/m2， and postoperative

pain level of moderate or above were independent risk factors for delirium after robot-assisted laparoscopic liver resection （Plt;0.05）. The AUC of the quantitative warning model was 0.820， with the sensitivity of 0.706 and the specificity of 0.800. After bias being corrected， the prediction curve turned to be an ideal curve， with a net benefit greater than 0 within the threshold probability range of 0.10 to 0.80 and exceeding two invalid lines， indicating that the model had high predictive ability and practical value. Conclusion： Age， BMI， and postoperative pain level are independent risk factors for postoperative delirium after robot-assisted laparoscopic liver resection. The quantitative warning model constructed based on these factors has high predictive ability and practical value， which can be used to evaluate the risk of delirium after robot-assisted laparoscopic liver resection effectively and develop corresponding intervention measures.

Key words Robot-assisted Surgery; Laparoscopic Hepatectomy; Postoperative Delirium; Risk Factor; Quantitative Warning Model

機器人輔助腹腔鏡肝切除術是近年來在醫療技術領域的一項重要創新，其結合了腹腔鏡手術的微創特性和機器人技術的精準性，克服了腹腔鏡肝切除術支點效應活動范圍有限、生理性震顫放大等局限，提升了微創手術的精準度和安全性，已成為復雜肝臟疾病治療的重要手段[1-4]。然而，其復雜性及麻醉需求常致患者術后譫妄，表現為患者的意識、注意力、感知、思維及行為等方面發生紊亂，不僅會延長患者住院時間，增加醫療負擔與并發癥風險，還會影響患者的康復進程并提升臨床治療和護理工作的難度[5-8]?；诖?，本研究旨在探討機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的危險因素，并基于這些因素建立定量預警模型，以期預測并預防術后譫妄的發生。

1 資料與方法

1.1 一般資料 選取2021年3月—2023年9月

武漢大學人民醫院收治的行機器人輔助腹腔鏡肝切除術治療的82例患者作為研究對象。納入標準：①腫瘤位置適宜；②認知功能正常；③凝血功能正常；④知曉本次研究并簽署同意書。排除標準：①嚴重心肺功能不全者；②不耐受氣腹者；③腫瘤發生轉移者；④腫瘤長徑gt;10 cm者。82例患者的一般資料見表1。本研究經醫院醫學倫理委員會批準。

1.2 方法

1.2.1 手術方法 患者接受氣管插管吸入聯合靜脈復合全身麻醉后，被置于截石位，頭部稍高于腳部約30°。確立操作通道布局，確保各機器臂Trocar間距超過8 cm，維持腹內壓于12～15 mmHg的安全范圍。在肝實質分離階段，嚴格控制中心靜脈壓低于5 cmH2O以減少出血。機器人操作臂自患者頭部上方精準置入并固定，助手位于患者雙腿間輔助手術操作。通過超聲精準界定病灶范圍及切割層面，常規暴露肝十二指腸韌帶，非解剖性切除時避免干預第一肝門，而解剖性切除則采用精細的肝蒂鞘內解剖技術處理第一肝門。隨后，游離肝臟，清晰顯露第二肝門，依據肝臟表面的缺血線標記預定切割線。在處理肝靜脈、短靜脈及門靜脈尾葉分支時，進行縫扎后切斷。肝實質的離斷結合超聲刀與雙極電凝技術，對于粗大管道，優先使用鈦夾夾閉后再行切斷，對于膽管、肝靜脈較大分支等結構利用腔鏡下直線切割閉合器進行高效離斷。

1.2.2 研究方法

1.2.2.1 術后譫妄評估：采用意識模糊評估法（Confusion Assessment Method，CAM）評估患者術后譫妄發生情況，于術后1～7 d，每天上午及下午分別對患者進行一次評估。術后1～7 d至少一次診斷為CAM陽性的患者納入術后譫妄組，未被診斷為CAM陽性的患者納入非術后譫妄組。

1.2.2.2 手術前后肝功能指標比較：分別于術前、術后1 d及術后3 d清晨，采集患者空腹狀態下的血液樣本3 mL，2000 r/min低溫離心10 min，分離出上層血清后置于-80℃冰箱保存待測。檢測兩組血清丙氨酸氨基轉移酶（Alanine Transaminase，ALT）及天門冬氨酸氨基轉移酶（Aspartate Aminotransferase，AST）水平。

1.2.2.3 單因素分析：收集并記錄患者年齡、性別、體質指數、文化程度、職業性質、吸煙史（以每天吸煙超過一支，吸煙時間至少持續一年為有吸煙史）、飲酒史（男性以每日酒精攝入量在40 g及以上，女性以每日酒精攝入量在20 g及以上，飲酒時間至少持續5年為有飲酒史）、糖尿病、高血壓、手術時間、術中出血量、術后疼痛程度（采用視覺模擬評分法進行評估，評分0分，即無痛；評分在1～3分，即輕度疼痛；評分在4～6分，即中度疼痛；評分在7～9分，即重度疼痛；評分10分，即劇烈疼痛；分值越高，疼痛癥狀越明顯）、術后并發癥、術后電解質水平、血氧飽和度、睡眠時長改變（以手術當天睡眠時長增加或減少不超過2 h為改變不明顯，2 h以上為改變明顯）情況并進行單因素分析。

1.2.2.4 多因素分析：采用二元Logistic回歸分析機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的獨立危險因素。

1.2.2.5 模型建立及驗證：構建列線圖定量預警模型，并建立受試者工作特征（Receiver Operator Characteristic，ROC）曲線分析模型的預測價值。

1.2.3 統計學方法 用SPSS 22.0統計學軟件行數據分析。計數資料用例數（百分比）[n（%）]表示，采用 χ2檢驗分析。計量資料用均數±標準差（x±s）表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗，組內術前、術后1 d及術后3 d比較，采用F檢驗。用二元Logistic回歸分析機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的獨立危險因素，構建列線圖定量預警模型。建立ROC曲線分析年齡、體質指數、術后疼痛程度、列線圖定量預警模型對機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的預測價值。用rms包繪制列線圖定量預警模型和校準曲線，rmda包繪制臨床決策曲線。Plt;0.05為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 術后譫妄發生情況 82例行機器人輔助腹腔鏡肝切除術患者中，發生術后譫妄17例（術后譫妄組），未發生術后譫妄65例（非術后譫妄組）。

2.2 手術前后肝功能指標比較 組間比較，兩組患者術前、術后1 d及術后3 d血清ALT、AST比較均無明顯差異（Pgt;0.05）；組內比較，兩組患者術前、術后1 d及術后3 d血清ALT、AST比較均存在差異，術后1 d血清ALT、AST均較術前顯著上升，術后3 d血清ALT、AST均較術后1 d顯著下降（Plt;0.05）。見表2。

2.3 術后譫妄的單因素分析 分析顯示，年齡、體質指數、術后疼痛程度與機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄有關，差異均有統計學意義（Plt;0.05）；性別、文化程度、職業性質、吸煙史、飲酒史、糖尿病、高血壓、手術時間、術中出血量、術后并發癥、術后電解質水平、血氧飽和度、睡眠時長改變與機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄無關，差異均無統計學意義（Pgt;0.05）。見表3。

2.4 術后譫妄的多因素分析 將機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄是否發生作為因變量（賦值：發生=1，未發生=0），年齡、體質指數、術后疼痛程度作為自變量，并對自變量進行賦值，進行二元Logistic回歸分析。分析顯示，年齡≥60歲、體質指數lt;18 kg/m2、術后疼痛程度為中度及以上均是機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的獨立危險因素（Plt;0.05）。見表4～5。

2.5 列線圖定量預警模型構建 基于表5危險因素構建機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的列線圖定量預警模型（如圖1）。

2.6 列線圖定量預警模型效能分析及驗證 分析顯示，年齡、體質指數、術后疼痛程度及列線圖模型均可預測機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的發生，其中列線圖模型的曲線下面積（Area Under the Curve，AUC）最高（AUC=0.820），見表6。經Bootstrap法（B=1000）驗證，修正偏差后的預測曲線趨于理想曲線，模型預測能力較高。決策曲線顯示，該模型在閾值概率范圍0.10～0.80表現出凈收益率大于0的特點，超過了兩條無效線（如圖2～3）。

3 討論

本研究82例行機器人輔助腹腔鏡肝切除術患者中17例（20.73%）發生術后譫妄，低于管飛杰等人[9]對行開腹肝切除術后譫妄發生率（23.33%）的研究。機器人輔助腹腔鏡肝切除術采用仿真手腕器械，模擬人手靈活操作，具有裸眼3D與高清放大視野，手術安全性高[10-13]。

本研究對比手術前后肝功能指標發現，術后1 d血清ALT、AST均顯著上升，但術后3 d較術后1 d顯著下降，表明肝功能逐漸恢復至正常。本研究發現，年齡≥60歲、體質指數lt;18 kg/m2、術后疼痛程度為中度及以上均是機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的獨立危險因素，與既往相關研究報道一致[14-15]。年齡增長致生理機能衰退，大腦功能減弱，適應力下降，易出現術后譫妄[16-18]。LIU R等人[19]和Ishihara A等人[20]的研究也表明高齡會增加肝切除術后譫妄風險。體質指數可評估機體營養情況，體質指數低的患者常伴營養不足等健康問題，術后譫妄風險更高[21-24]。陳嬌等人[25]的研究也表明體質指數低會增加肝切除術后譫妄風險。因此應積極給予體質指數低的患者營養支持，以改善其術前營養狀態，提升手術耐受性，降低術后譫妄風險[26-27]。

術后患者意識未完全恢復，對環境高度敏感，疼痛會干擾患者認知功能[28-29]。趙諾等人[30]的研究也表明疼痛程度高會提升術后譫妄風險。因此術后應盡早實施疼痛控制措施，以優化應激反應，調節神經傳導，降低術后譫妄風險。ROC曲線分析顯示，定量預警模型AUC值為0.820，表明其預測能力較高；靈敏度為0.706，特異度為0.800，表明其可有效判別術后譫妄是否發生。經Bootstrap法驗證，修正偏差后的預測曲線趨于理想曲線，模型預測能力較高。決策曲線顯示，模型在0.10～0.80概率閾值內凈收益為正，超越無效線，具有較高的應用價值。

綜上所述，年齡、體質指數、術后疼痛程度均是機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的獨立危險因素?；谶@些因素構建的定量預警模型的預測能力和實用價值均較高，有助于評估機器人輔助腹腔鏡肝切除術后譫妄的風險并為其制定相應的干預措施。然而，本研究也存在選取的研究樣本量相對較小等局限性，下一步可擴大樣本量，以獲得更可靠的結論。

利益沖突聲明：本文不存在任何利益沖突。

作者貢獻聲明：冉君負責設計論文框架，起草論文；冉君、馬紅梅、肖彬彬均參與該項目具體操作及研究過程的實施；肖彬彬負責數據收集，統計學分析，繪制圖

表；冉君負責論文修改；馬紅梅負責擬定寫作思路，指導撰寫文章并最后定稿。

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編輯：魏小艷