雙側經皮椎體成形術后相鄰椎體骨折列線圖預測模型構建

崔善林，陳勇喜，劉科第，范俊鴻，覃忠設，郭圣揮，蒙覺威，李品元

1 廣西中醫藥大學研究生學院，廣西南寧 530003；2 廣西中醫藥大學第一附屬醫院脊柱外科，廣西南寧 530003；3 橫州市中醫醫院骨傷二科，廣西南寧 530300

骨質疏松癥已被世界衛生組織確定為全球十大最嚴重的疾病之一［1］，其最嚴重的后果是發生骨質疏松性骨折。隨著我國人口老齡化加快，骨質疏松性椎體壓縮骨折（OVCF）的發生率持續增加［2］。OVCF 會導致患者疼痛、畸形、活動受限，從而影響患者生活質量，這將大大增加社會與家庭的經濟負擔。經皮椎體成形術（PVP）被廣泛應用于治療OVCF，因其高安全性、高效率、低侵入性特點，在臨床上越來越受歡迎。但是PVP 術后仍有較多并發癥，比如術后再發相鄰椎體骨折，這會大大影響患者生活質量，有學者認為［3］，這主要由骨質疏松、椎體壓力的改變、椎體活動度改變等三個方面的因素造成。目前對于PVP 后相鄰椎體骨折的相關研究較少，尚未明確原因。本文旨在通過二元logistic 回歸分析OVCF 患者雙側PVP 后相鄰椎體骨折的危險因素，并且構建列線圖預測模型，為防止行PVP 術后OVCF 患者出現相鄰椎體骨折提供一定的臨床指導。

1 資料與方法

1.1 臨床資料 選取2019 年8 月—2022 年8 月廣西中醫藥大學第一附屬醫院脊柱外科收治的174 例OVCF 并行雙側PVP 的患者，根據術后相鄰椎體是否骨折分為相鄰椎體骨折者與未骨折者。納入標準：①以腰背部疼痛、活動受限等不適為主訴；②低能量損傷；③胸椎或腰椎X線片、椎體骨密度檢測確診為新鮮OVCF；④有PVP 手術適應證。排除標準：①存在椎體感染性病變；②存在免疫功能異常；③既往椎體壓縮骨折史；④神經系統癥狀；⑤脊髓壓迫；⑥病理性骨折；⑦脊柱結核。本次研究取得本院倫理委員會同意（審批號：GXZYA2023-049-01），所有患者均簽署知情承諾書。

1.2 危險因素收集 從我院門診及住院病歷系統收集患者數據，包括收集患者一般基本資料（性別、年齡、身高、體質量、BMI、腰椎骨密度、其他部位骨折史）；是否具有合并癥［是否患有高血壓、是否患有糖尿病、是否患有慢性阻塞性肺疾病（COPD）］；是否口服激素；手術相關資料（骨折椎體數量、骨折部位、手術節段、骨水泥注入量、術前椎體壓縮比、術后椎體恢復比、傷椎Cobb 角矯正度、是否出現骨水泥滲漏）；術后視覺模擬評分法（VAS）評分、Oswestry功能障礙指數（ODI指數）。

1.3 統計學方法 采用SPSS26.0 統計軟件。正態分布的計量資料以±s表示，比較采用配對t檢驗；分類變量組間比較采用χ2檢驗。用二元logistic 回歸分析OVCF 患者雙側PVP 后相鄰椎體骨折的危險因素，隨后對P＜0.05 的危險因素使用R Studio4.3.0 構建列線圖預測模型，繪制受試者工作特征曲線、校準曲線評價列線圖模型區分度及準確性，并且計算C-index。以上檢驗水準取α=0.05。

2 結果

2.1 OVCF 患者雙側PVP 后相鄰椎體骨折與未骨折者一般資料比較 OVCF 患者雙側PVP 后相鄰椎體骨折47 例、未骨折127 例，兩者一般資料比較見表1。

表1 OVCF患者雙側PVP后相鄰椎體骨折與未骨折者一般資料比較

2.2 OVCF 患者雙側PVP 后相鄰椎體骨折的列線圖預測模型構建及驗證結果 將患者上述一般資料共計17個（除外術后VAS 評分、術后ODI指數）潛在影響雙側PVP后相鄰椎體骨折的因素通過LASSO回歸行降維處理，如圖1 所示，在誤差最小時，挑選最具代表性的10 個因素，分別為BMI、性別、最近一個月是否跌倒、術前椎體壓縮比、術后椎體恢復比、傷椎Cobb 角矯正度、腰椎骨密度、骨水泥滲漏、椎體骨折數量、是否患有高血壓。以OVCF 患者雙側PVP 后相鄰椎體骨折為因變量，納入單因素分析P＜0.05 的因素進一步進行多因素logistic 回歸分析，結果顯示：骨水泥滲漏、術前椎體壓縮比、術后椎體恢復比、傷椎Cobb 角矯正度、腰椎低骨密度、低BMI 是OVCF 患者雙側PVP 后相鄰椎體骨折的危險因素，如表2 所示。通過OVCF 患者雙側PVP后相鄰椎體骨折的危險因素構建列線圖預測模型，如圖2 所示。

圖1 OVCF患者雙側PVP后相鄰椎體骨折危險因素的Lambda圖

圖2 OVCF患者雙側PVP后相鄰椎體骨折的列線圖預測模型圖

表2 OVCF患者雙側PVP后相鄰椎體骨折影響因素的多因素logistic分析結果

列線圖預測OVCF 患者雙側PVP 后相鄰椎體骨折的受試者工作特征曲線下面積為0.838（95%CI：0.679～0.875），有較高的準確度。列線圖預測模型校準曲線見圖3。通過Bootstrap 法對內部模型進行1 000 次驗證，得到原始C-index 為0.838，校準后C-index為0.802。

圖3 OVCF患者雙側PVP后相鄰椎體骨折的列線圖預測模型校準曲線

3 討論

骨質疏松癥是一種隨著年齡增長而逐漸發展的骨質流失的退行性疾病，高能量或者低能量的損傷都可能導致老年人骨質疏松性骨折，其中以胸腰椎骨折最為常見。PVP 是目前治療OVCF 較好的一種手術方式，但BAE 等［4］指出PVP 術后再發骨折的發生率為6.5%～51%。目前關于PVP 術后再發骨折的原因，一直存在爭議。本研究結果提示：腰椎低骨密度、低BMI、骨水泥滲漏、術前椎體壓縮比、術后椎體恢復比、傷椎Cobb 角矯正度是OVCF 患者雙側PVP后相鄰椎體骨折的危險因素。

骨代謝標記物是PVP 術后預后的重要指標，其中骨密度是骨折風險的最有效預測指標。CHEN等［5］通過對650 例PVP 術后患者進行回顧性研究發現，高齡和較低骨密度是PVP 術后再發骨折的危險因素。還有研究表明，既往有骨折史的患者可能已經患有骨質疏松癥，骨折后制動可能會加重骨質疏松的程度，從而增加再骨折的風險［6］。有研究認為，對于低BMI 的患者，機體會通過增加骨量去適應較大的機械負荷，當BMI 較輕時骨質流失會加快［7］。通過積極運動、補充營養等方法適度增加BMI，機體會增加骨的強度，不易發生骨折。高齡老人處于全身、軀干、下肢肌肉和脂肪含量的最低狀態，因此應注意術后老年患者的BMI。

骨水泥滲漏是PVP 術后最常見的并發癥，UPPIN 等［8］發現，在PVP 術后再骨折的OVCF 患者中，約2/3 的再骨折發生在受累錐的相鄰椎骨中，因為骨水泥滲漏至椎間盤可能會改變載荷傳遞，增加相鄰椎體終板的機械壓力，增加相鄰椎體骨折的風險。骨水泥注入量越大，OVCF 引起的疼痛緩解程度越高［9］，但注入量過高會增加骨水泥滲漏發生率［10］，導致椎體內部力學結構不穩定，對相鄰節段椎體造成機械性壓迫。而本研究表明，骨水泥注射量不是相鄰椎體骨折的影響因素。

高術后椎體恢復比也被認為是一項危險因素。術前椎體壓縮程度大的患者往往具有較高的椎體恢復率，有學者［11］認為，椎體高度過度恢復會導致椎旁軟組織張力增加，從而增加椎體的機械負荷或骨折節段的不穩定性。周啟付等［12］認為其主要原因可能為術中骨水泥注入量過大或骨水泥分布呈致密型且集中于椎體前緣，導致椎體前方應力過于集中。湯亮等［13］發現，術后骨折椎體高度過度恢復的患者發生再骨折的風險是椎體高度適度恢復患者的2.66倍，提示過分強調恢復椎體高度反而會增加患者術后椎體再骨折的風險。同時，較大的Cobb角會導致椎體內部壓力不平衡，從而導致矢狀面上脊柱應力不平衡，而且Cobb 角的增加導致了脊柱的后凸畸形［14］，使得其應力增加，局部后凸Cobb 角的糾正過度會增加手術椎體對周圍軟組織的應力及對椎間盤的壓力，從而引起骨折［15］。

本研究根據多因素logistic 回歸結果構建了包含6個危險因素的列線圖。每個危險因素都位于相關軸上，并在頂點軸上繪制一條直線，以根據預測變量獲得一個點。總分是通過將從每個危險因素獲得的所有分數相加來計算的。總分之中對應的預測風險即為相鄰椎體骨折的概率。接下來，主要從能否有效區別正常人與患者、預測與實際發生是否一致兩個方面對預測模型進行評價。采用C-index 評估該列線圖模型預測的準確性，在本研究中，原始Cindex為0.838，校準后C-index為0.802，證明模型有較好的準確性。繪制受試者工作特征曲線并且計算曲線下面積值以評估模型預測的區分度與特異性，該模型的曲線下面積為0.838，說明模型預測擁有中等特異性。以上結果表明該模型能夠區分雙側PVP后患者與健康患者在該模型下的得分及預測風險。通過Bootstrap 法對模型內部進行1 000 次隨機抽樣來評估預測列線圖的穩定性，生成校準圖以檢查預測列線圖的性能特征，發現模型預測與實際發生情況較為一致。基于上述檢驗，該模型預測OVCF 患者雙側PVP 后相鄰椎體骨折風險與實際臨床情況一致。

綜上可見，OVCF 患者雙側PVP 后，骨水泥滲漏、術前椎體壓縮比、術后椎體恢復比值、傷椎Cobb角矯正度、腰椎低骨密度、低BMI是術后新發相鄰椎體骨折的危險因素，以上述危險因素建立預測模型，能為OVCF 患者雙側PVP 術后預防相鄰椎體骨折提供更好的參考。但本研究為單中心樣本，研究數量有限，仍需多中心、大樣本研究進一步證實。

利益沖突聲明所有作者聲明不存在利益沖突

作者貢獻聲明崔善林：撰寫文章；范俊鴻，劉科第：數據分析；蒙覺威，郭圣揮，覃忠設：收集資料；李品元：實驗設計；陳勇喜：審校