住院結腸鏡檢查病人腸道準備失敗風險列線圖預測模型的構建與驗證

Construction and validation of a nomogram prediction model for the risk of bowel preparation failure in inpatients colonoscopy examination

LIU Jianying，JIN Caiyun，LAI Lingcui，LU XuefengZhongshan Hospital（Xiamen），Fudan University，Fujian 361000 China

Corresponding Author LU Xuefeng，E-mail：lu.xuefeng@zsxmhospital.com

Abstract Objective：To construct a risk prediction model for bowel preparation failure in inpatients colonoscopy examination and verify its prediction effect.Methods：A total of 491 inpatients who underwent colonoscopy or colonoscopy surgery in a tertiary hospital in Xiamen from February to August 2023 were selected as the survey subjects.All samples were randomly divided into the modeling group （343 cases） and the validation group （148 cases） in a ratio of 7：3.Lasso regression was used to screen risk predictors.Logistic regression analysis was used to identify risk factors for intestinal failure and establish a nomogram prediction model.The prediction effect of the model was evaluated through Receiver Operating Characteristic （ROC） curve analysis and F1 score，and the Hosmer-Lemeshow test was used to evaluate the model′s fit.Results：Logistic regression analysis showed that calcium channel blockers，morning examination，constipation，first colonoscopy，age ≥75 years，and occasional walking were independent risk factors for bowel preparation failure.Including the above variables into the model，the area under the curve （AUC） of the modeling group was 0.725（95%CI 0.664-0.787，Plt; 0.001），the sensitivity was 0.637，the specificity was 0.722，the accuracy rate was 74.64%，the F1 score was 0.843，and Hosmer-Lemeshow test showed that χ2=8.81，P=0.267.The AUC of the validation group was 0.737（95%CI 0.644- 0.830，Plt; 0.001），the sensitivity was 0.795，the specificity was 0.624，the accuracy rate was 77.03%，and the F1 score was 0.856，and Hosmer- Lemeshow test showed that χ2=6.25，P=0.400.Conclusions：The constructed risk nomogram prediction model for bowel preparation failure can provide a reference for the early identification of patients at high risk of bowel preparation failure and the development of targeted bowel preparation intensive programs.

Keywords inpatients;colonoscopy;bowel preparation;predictive model;risk factors;nursing

摘要 目的：構建住院結腸鏡檢查病人腸道準備失敗風險預測模型，并對其預測效果進行驗證。方法：選擇2023年2月—8月在廈門市某三級醫院行結腸鏡檢查或腸鏡下手術的491例住院病人作為調查對象，按照7∶3的比例將所有樣本隨機分為建模組（343例）與驗證組（148例）。使用Lasso回歸篩選風險預測因子，并使用Logistic回歸分析確定腸道準備失敗的危險因素，建立列線圖預測模型。通過受試者工作特征曲線（ROC）分析及F1分數對模型的預測效果進行評價，并使用Hosmer-Lemeshow檢驗對模型進行擬合度評價。結果：Logistic回歸分析顯示，使用鈣通道阻滯劑、上午檢查、便秘、首次行結腸鏡檢查、年齡≥75歲、偶爾行走是腸道準備失敗的獨立危險因素。將上述變量納入模型，建模組ROC曲線下面積（AUC）為0.725［95%CI（0.664，0.787），Plt;0.001］，靈敏度為0.637，特異度為0.722，正確率為74.64%，F1分數為0.843，Hosmer-Lemeshow檢驗示，χ2=8.81，P=0.267。驗證組AUC為0.737［95%CI（0.644，0.830），Plt;0.001］，靈敏為0.795，特異度為0.624，正確率為77.03%，F1分數為0.856，Hosmer-Lemeshow檢驗示，χ2=6.25，P=0.400。結論：構建的腸道準備失敗風險列線圖預測模型可為早期識別腸道準備失敗高風險病人、針對性制定腸道準備強化方案提供參考。

關鍵詞 住院病人；結腸鏡；腸道準備；預測模型；危險因素；護理

doi：10.12102/j.issn.2095-8668.2024.13.012

隨著診斷性結腸鏡檢查技術與內鏡下息肉切除術的發展，結腸鏡檢查已經成為診斷及預防結直腸癌的首選方法，并為直接切除癌前病變和早期癌癥提供了可能［1-2］。為了確保檢測的準確，完整的黏膜檢查和充分的腸道準備必不可少，然而并非所有病人的腸道準備質量能夠達到臨床要求。研究顯示，10%～25%的結腸鏡檢查病人存在腸道清潔不良的情況［3-5］。因此，建立腸道準備失敗風險預測模型，早期識別腸道準備失敗高風險人群并優化其腸道準備方案，在提高病人腸道準備質量方面顯得尤為重要。現有的腸道準備風險預測模型多為國外學者建立［6-9］，其建模人群與我國人群存在種族及飲食習慣的不同，相關危險因素間是否存在差異仍未可知，國內相關研究較少［10-12］，且研究對象多為門診病人，尚未檢索到針對住院病人的相關研究。鑒于此，本研究旨在構建并驗證適用于住院病人的腸道準備失敗風險預測模型，為臨床腸道準備工作及失敗高風險病人的識別提供理論依據與決策輔助。

1 對象與方法

1.1 調查對象

選取2023年2月—8月本院消化內科接受結腸鏡檢查或腸鏡下手術的病人用于模型的構建與驗證。納入標準：1）年齡≥14歲；2）住院病人；3）使用口服3 L聚乙二醇方案進行腸道準備；4）無嚴重心肺疾病及認知障礙。剔除標準：1）未按要求執行腸道準備方案，即聚乙二醇溶液服用劑量小于3 L；2）由于腸腔腫物、狹窄等非腸道準備因素致使檢查中斷者。本研究已通過醫院倫理委員會批準（批號：B2023-049R），病人均知情同意。

1.2 腸道準備方法

所有病人均在結腸鏡檢查前1 d進食低渣或流質飲食，晚餐后開始禁食，腸道準備結束后禁飲。同日由1名責任護士進行結腸鏡檢查前宣教，依據醫囑指導病人瀉藥服用方法。腸道準備方案制定依據《中國消化內鏡診療相關腸道準備指南（2019，上海）》［13］，所有病人均使用3 L聚乙二醇溶液行腸道準備。

1.3 腸道準備質量評估

行結腸鏡檢查時，由經過嚴格培訓、操作熟練的內鏡醫生對病人的腸道準備情況進行評分。本研究采用波士頓腸道準備評分表（Boston Bowel Preparation Scale，BBPS）［14］進行腸道準備質量評估，該量表將結腸分為右側、左側及橫結腸3個腸段，采用4分制評分法分別對這些區域進行評分，全腸段黏膜無雜質覆蓋，清晰可見，計3分；腸段內黏膜有少量著色、糞渣或不透明液體，但黏膜細節清晰，計2分；部分腸黏膜因著色、糞渣或不透明液體而顯示不佳，計1分；腸黏膜不可見，計1分。不同分數反映腸道整體準備情況，總分lt;6分或任一節段結腸lt;2分視為腸道準備失敗［15］。此量表的加權Kappa值為0.78，組內相關系數為0.91。

1.4 資料收集

依據文獻回顧及相關研究結果自行編制住院病人腸道準備失敗調查表并收集以下資料。1）病人一般情況：包括年齡、性別、體質指數（body mass index，BMI）、活動情況、排便性狀、結腸鏡檢查前飲食、吸煙史。2）疾病相關資料：包括有無高血壓、糖尿病、冠心病、肝硬化、高血脂、便秘及服用鈣通道阻滯劑情況，有無腸道手術史、腹部/盆腔手術史、是否曾行結腸鏡手術/檢查，本次就診原因。3）腸道準備相關資料：聚乙二醇溶液服用方法、結腸鏡檢查時間、腸道準備質量。使用Bristol大便性狀評估量表（Bristol Stool From Scale，BSFS）［16］對病人近1周的大便性狀進行評估，BSFS將糞便的性狀分為7型，其中1～2型提示存在便秘，6～7型提示存在腹瀉，該量表的Cronbach′s α系數為0.76，具有較好的信度。一般情況、疾病相關資料及腸道準備資料通過我院電子病歷系統及護理評估系統進行收集，采用Excel軟件進行數據錄入，以病人病案號為基礎，對相關研究資料進行整合、補充，并雙人核對。錄入過程中發現漏填、不符合標準和存在明顯邏輯問題的數據時需再次確認、更正后錄入。存在信息缺失的病例可直接刪除。

1.5 樣本量計算

本研究采用自變量事件數法（events per variable，EPV）［17-18］進行樣本量計算，每個自變量需要5～10例腸道準備失敗病例才能保證結果的穩定。本研究共納入19個變量，即需要至少95例腸道準備失敗病例。依據本中心以往的數據，住院病人腸道準備失敗率為32.05%，考慮10%的樣本流失率，即建模組樣本量應不少于329例。最終納入491例病人，腸道準備失敗130例（26.48%），按照7∶3的比例將所有樣本隨機分為建模組（343例）與驗證組（148例）。

1.6 統計學方法

采用SPSS 26.0統計軟件進行數據分析。定性資料以例數描述，行χ2檢驗、Fisher檢驗。采用Lasso回歸分析篩選腸道準備失敗發生的危險因素，并采用偏最大似然估計的后退法，對危險因素進行Logistic回歸分析（α入=0.05，α出=0.10）。采用R4.3.1構建列線圖預測模型。繪制受試者操作特征曲線（receiver operator characteristic curve，ROC），使用Hosmer-Lemeshow檢驗對模型進行擬合度評價。本研究采用內部驗證，評價指標包括預測準確性、靈敏度、特異度、F1分數及受試者工作特征曲線下面積（area under the curve，AUC）。AUC為0.5～lt;0.7表明模型的預測能力較低，0.7～0.9表明模型的預測能力較好，gt;0.9表明模型的預測能力極高［19］。以Plt;0.05為具有統計學意義。

2 結果

2.1 研究對象的一般資料

建模組共納入343例病人，腸道準備失敗91例（26.53%）；驗證組148例，腸道準備失敗39例（26.35%）。兩組病人一般資料比較見表1。

2.2 住院病人結腸鏡檢查腸道準備失敗危險因素的Lasso回歸分析

采用Lasso回歸，納入上述19個變量，以lambda.1se為截斷點篩選自變量，當lambda為0.031時，提取出8個非0系數的變量，分別為使用鈣通道阻滯劑、吸煙史、檢查時間、便秘、首次行結腸鏡檢查、分次服用瀉藥、年齡、活動情況，Lasso回歸系統剖面圖及交叉驗證如圖1所示。

2.3 住院結腸鏡檢查病人腸道準備失敗的多因素分析及列線圖風險預測模型的構建

以腸道準備失敗作為因變量（失敗=1，未失敗=0），將Lasso回歸篩選出的8個變量（使用鈣通道阻滯劑、吸煙史、檢查時間、便秘、首次行結腸鏡檢查、分次服用瀉藥、年齡、活動情況）作為自變量進行Logistic回歸分析，自變量賦值見表2，Logistic回歸分析結果見表3。本研究使用列線圖進行預測模型的可視化分析，將最終篩選出的獨立危險因素按照其與結局的相關程度進行賦值，并繪制總分對應概率軸的垂直線以預測病人最后的腸道準備失敗概率，見圖2。

2.4 住院結腸鏡檢查病人腸道準備失敗風險預測模型的驗證

根據風險評分的預測分值，以腸道準備是否失敗為狀態變量、列線圖預測分值為檢驗變量，繪制ROC曲線。建模組風險預測模型的AUC為0.725［95%CI（0.664，0.787），Plt;0.001］，見圖3。圖3顯示，模型擁有較好的預測準確性。靈敏度為0.637，特異度為0.722，正確率為74.64%，F1分數為0.843，Hosmer-Lemeshow檢驗示，χ2=8.81，P=0.267。驗證組的AUC為0.737［95%CI（0.644，0.830），Plt;0.001）］，見圖4。圖4顯示，模型擁有較好的預測準確性。靈敏度為0.795，特異度為0.624，正確率為77.03%，F1分數為0.856，Hosmer-Lemeshow檢驗示，χ2=6.25，P=0.400。預期結果與實際情況符合程度較好。

3 討論

3.1 住院結腸鏡檢查病人腸道準備失敗的相關因素

3.1.1 年齡≥75歲的病人易發生腸道準備失敗

本研究顯示，年齡≥75歲的病人易發生腸道準備失敗。多項研究表明，高齡是腸道準備失敗的獨立危險因素［20-22］，與本研究結果一致。這可能與老年病人對瀉藥的耐受性下降、胃腸道蠕動速度減慢及共病狀態帶來的衰弱和活動力減退有關［23］。這些因素延長了老年病人腸道排空時間，增加了老年病人的腸道準備失敗概率。因此，建議醫護人員對高齡病人腸道準備開始時間適當提前，并指導病人分次、勻速服用瀉藥，以減少不良反應的發生。必要時配合使用乳果糖等導瀉藥物輔助排便，并關注病人的服藥及排便情況。

3.1.2 使用鈣通道阻滯劑的病人易發生腸道準備失敗

本研究顯示，使用鈣通道阻滯劑是發生腸道準備失敗的獨立危險因素，與Ben-Horin等［24］研究結果一致。研究表明，鈣通道阻滯劑可與腸道平滑肌中的鈣通道發生作用，減輕肛門的靜息壓力，減慢結腸的傳輸并導致更高的腸道準備失敗率［24-25］。因此，針對服用鈣通道阻滯劑的病人，可采用更高容量的強化方案或輔助使用促胃腸動力藥物，以達到理想的腸道準備水平。

3.1.3 上午檢查的病人易發生腸道準備失敗

本研究顯示，與下午檢查的病人比較，上午行結腸鏡檢查的病人更易發生腸道準備失敗。這可能是由于上午結腸鏡檢查的病人常使用檢查前日單次服用瀉藥方案，與Archer等［26］研究結果一致。本研究中，檢查前日單次服用方案會導致病人的最短結腸鏡等候時間延長至9 h，而分次服用法的最短等候時長則為6 h。腸道準備質量與檢查開始時間相關，Kojecky等［27］研究顯示，最佳的腸道準備時間（指從開始口服瀉藥到完成結腸鏡檢查）為8.4～11.8 h。Kim等［28］調查顯示，等候時間為5～6 h的結腸鏡檢查會獲得最佳的腸道準備評分。過長的等待時間會使小腸中的腸液移動至結腸，造成腸道準備質量下降。因此，建議醫護人員合理安排病人的檢查時段，制定合適的口服瀉藥方案，縮短病人的內鏡等待時長。

3.1.4 便秘病人易發生腸道準備失敗

便秘是公認的腸道準備失敗高危因素，其成因相對復雜，包括藥物使用、合并癥、活動減少和缺乏纖維素飲食等［23］。本研究結果也顯示，便秘是腸道準備失敗的獨立危險因素，與以往研究結果［22，29］一致。便秘是胃腸動力障礙的表現，腸道蠕動速度減慢導致病人服用瀉藥后糞便不能被有效的清除，導致腸道準備質量較差［30］。因此，醫護人員需重點關注便秘病人的腸道準備情況，必要時可增加瀉藥飲用劑量或延長病人飲食準備時間，或在術前追加清潔灌腸以改善病人的腸道清潔程度。

3.1.5 首次行結腸鏡檢查的病人易發生腸道準備失敗

本研究結果顯示，首次行結腸鏡檢查是腸道準備失敗的獨立危險因素，與婁青玲等［31］研究結果一致。與有結腸鏡檢查史的病人比較，首次行結腸鏡檢查的病人對于腸道準備的流程及注意事項相對陌生，易忽視檢查前飲食準備及腸道清潔的重要性。部分病人易產生焦慮情緒，可能會對其胃腸動力產生影響［32］，增加腹脹、惡心等不良反應的發生概率，使得病人的依從性下降。由于嘔吐導致瀉藥的攝入量不足，影響腸道準備質量。因此，對于首次行結腸鏡檢查的病人，可增加宣教的形式，采取多媒體、公眾號、宣傳欄等方式提高病人對腸道準備重要性的認知［13］，及時解答病人的疑問，減輕其焦慮情緒；對于理解能力欠佳的病人行腸道準備時應囑家屬陪同，確保病人準確服用藥物。

3.1.6 活動能力不佳的病人易發生腸道準備失敗

本研究結果顯示，偶爾行走的病人較經常行走的病人更易發生腸道準備失敗。研究顯示，服藥期間步行情況對腸道準備質量有著直接影響，步行時間縮短及步行能力下降是腸道準備失敗的獨立危險因素［33-35］，與本研究結果一致。行走可以促進腸蠕動，縮短瀉藥的排空時間，改善病人的腸道清潔效果。因此，對于部分活動意愿不強但活動能力尚可的病人，應加強運動宣教，指導其口服瀉藥間隙步行活動；對于活動能力不佳的病人，可指導家屬輔助其進行適當床邊活動，以改善腸道準備情況。

3.2 住院結腸鏡檢查病人腸道準備失敗風險的列線圖模型具有科學性及實用性

為提高結腸鏡檢查效率，腸道準備質量改善一直為眾多研究者關注，識別高風險病人是提高腸道準備質量的重要步驟。本研究通過Lasso回歸進行危險因素的篩選，能夠有效避免模型存在過擬合的風險。列線圖作為一種工具，能夠以圖形方式更直觀地表示每個預測因子對結果的影響［36］。依據篩選出的變量構建列線圖，能夠使醫護人員更直觀地計算出每個病人所對應的腸道準備失敗風險概率，表明該模型具有實用性及便攜性。本研究通過ROC曲線分析對模型的預測效果進行評價，并使用Hosmer-Lemeshow檢驗對模型進行擬合度評價。建模組、驗證組AUC分別為0.725及0.737，表明該模型的預測能力良好。同時，模型的Hosmer-Lemeshow 擬合度檢驗Pgt;0.05，提示模型在驗證組中具有同樣良好的預測效果。

4 小結

本研究結果顯示，年齡≥75歲、上午檢查、便秘、首次行結腸鏡檢查、偶爾行走、使用鈣通道阻滯劑是影響腸道準備失敗的獨立危險因素。基于此構建的腸道準備失敗風險列線圖預測模型可為早期識別腸道準備失敗高風險病人、針對性制定腸道準備強化方案提供參考。由于本研究為單中心、回顧性研究且樣本量有限，在資料收集過程中存在信息偏倚。此外，本模型僅進行內部驗證，未來需要多中心、大樣本的數據，進一步驗證模型的效能。

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（收稿日期：2023-10-08；修回日期：2024-06-08）

（本文編輯張建華）

作者簡介 劉建穎，護士，本科

*通訊作者 盧雪鳳，E-mail：lu.xuefeng@zsxmhospital.com

引用信息 劉建穎，靳彩云，賴玲焠，等.住院結腸鏡檢查病人腸道準備失敗風險列線圖預測模型的構建與驗證［J］.循證護理，2024，10（13）：2343-2349.