剖宮產術中寒戰風險預測模型及列線圖的構建

[摘要]"目的"構建剖宮產術中產婦寒戰風險預測模型并驗證模型的預測效果。方法"選取2023年1月至4月于溫州醫科大學附屬第二醫院行剖宮產手術的225例產婦為研究對象，根據術中是否發生寒戰，將其分為寒戰組（101例）和非寒戰組（124例）。采用多因素Logistic回歸分析影響因素并構建列線圖預測模型。結果"寒戰組產婦的產次、術中有保溫措施占比均顯著少于非寒戰組，糖尿病占比、球蛋白、狀態焦慮量表（state"anxiety"inventory，S-AI）評分、特質焦慮量表評分均顯著高于非寒戰組，麻醉后體溫下降幅度顯著大于非寒戰組（Plt;0.05）。多因素Logistic回歸分析結果顯示，糖尿病病史、S-AI評分、麻醉方式、麻醉后體溫下降幅度、術中有保溫措施均是剖宮產術中產婦寒戰的影響因素（Plt;0.05）。構建的預測模型預測剖宮產術中產婦寒戰的曲線下面積（area"under"the"curve，AUC）為0.831，十折內部交叉驗證得出的最大AUC為0.934，提示模型具有較好的擬合效果及鑒別效度。結論"該模型能較好地預測剖宮產術中產婦寒戰的發生風險，為醫護人員及時對高危產婦采取預防性管理措施提供參考。

[關鍵詞]"剖宮產；寒戰；預測模型；狀態焦慮量表評分

[中圖分類號]"R719.82；R441.3""""""[文獻標識碼]"A""""[DOI]"10.3969/j.issn.1673-9701.2025.10.002

Construction"of"risk"prediction"model"and"nomogram"of"shivering"during"cesarean"section

HU"Xin，"XIA"Yuanyuan，"LIN"Youyou

Operating"Room，"the"Second"Affiliated"Hospital"of"Wenzhou"Medical"University，"Wenzhou，"325000，"Zhejiang，"China

[Abstract]"Objective"The"risk"prediction"model"of"shivering"during"cesarean"section"was"constructed"and"its"prediction"effect"was"verified."Methods"A"total"of"225"parturient"women"who"underwent"cesarean"section"in"the"Second"Affiliated"Hospital"of"Wenzhou"Medical"University"from"January"to"April"2023"were"selected"as"study"objects."According"to"whether"shivering"occurred"during"the"operation，"they"were"divided"into"shivering"group"（101"cases）"and"non-shivering"group"（124"cases）."Multivariate"Logistic"regression"was"used"to"analyze"the"influencing"factors"and"build"a"nomogram"prediction"model."Results"The"parity"and"proportion"of"intraoperative"warming"measures"in"shivering"group"were"significantly"lower"than"those"in"non-shivering"group，"and"the"proportion"of"diabetes，"globulin，"state"anxiety"inventory"（S-AI）"score"and"trait"anxiety"inventory"score"were"significantly"higher"than"those"in"non-shivering"group，"and"post-anesthesia"body"temperature"decrease"was"significantly"greater"than"that"in"non-shivering"group"（Plt;0.05）."Multivariate"Logistic"regression"analysis"revealed"that"diabetes"history，"S-AI"score，"anesthesia"method，"post-anesthesia"body"temperature"decrease，"and"intraoperative"warming"measures"were"all"influencing"factors"of"shivering"during"cesarean"section"（Plt;0.05）."The"area"under"the"curve"（AUC）"of"the"constructed"prediction"model"for"predicting"shivering"during"cesarean"section"was"0.831，"and"the"maximum"AUC"obtained"by"ten-fold"internal"cross-validation"was"0.934，"suggesting"that"the"model"had"good"fitting"effect"and"differential"validity."Conclusion"The"model"can"predict"the"risk"of"parturient"shivering"during"cesarean"section，"and"provide"reference"for"medical"personnel"to"take"preventive"management"measures"for"high-risk"puerperal"shivering"in"time.

[Key"words]"Cesarean"section;"Shivering;"Prediction"model;"State"anxiety"inventory"score

寒戰是剖宮產分娩期間常見現象，產婦因其特殊生理原因導致剖宮產術中寒戰的發生率高達20%～55%[1-2]。術中寒戰可增加耗氧量，所致的低氧血癥、乳酸酸中毒等給產婦，特別是有心肺基礎疾病的高危產婦帶來災難性結果[3-4]。低體溫引起的術中寒戰可增加術中凝血功能障礙、傷口感染等事件的發生率，進而影響產婦預后[5-6]。此外，術中寒戰也可增加手術醫生的操作風險[7]。由于進行剖宮產的高危產婦的基數逐漸增加，提前評估剖宮產術中寒戰風險，可有效指導護理預防措施，具有重大的臨床價值和社會效益[8-9]。本研究收集剖宮產產婦的基線資料，通過統計分析構建剖宮產產婦術中寒戰風險的預測模型，為剖宮產產婦術中寒戰的預防提供參考。

1""資料與方法

1.1""一般資料

選取2023年1月至4月于溫州醫科大學附屬第二醫院行剖宮產手術的產婦為研究對象。納入標準：①美國麻醉醫師協會（American"Society"of"Anesthesiologists，ASA）分級Ⅰ～Ⅱ級；②入手術室前核心溫度正常（鼓膜溫度36.5～37.5℃）；③采用椎管內阻滯麻醉；④鼓膜無穿孔、無中耳炎且耳道通暢。排除標準：①術中麻醉方式變更為全身麻醉或需要進行靜脈鎮靜；②有抗焦慮藥或精神藥物使用史；③手術過程中出現危重病情需要搶救；④有明確的體溫調節功能受損病史，如廣泛性皮膚病變、汗腺功能障礙、自主神經功能紊亂等。本研究經溫州醫科大學附屬第二醫院醫學倫理委員會批準（倫理審批號：2023-K-17-01）

1.2""調查方法

1.2.1""麻醉方法""所有產婦均未使用術前藥物。入手術室后開放上肢靜脈，常規監測心電圖、心率、血壓、經皮動脈血氧飽和度。產婦左側臥位，消毒、鋪巾，取L2～L3或L3～L4間隙穿刺，腰麻采用0.5%羅哌卡因，硬膜外阻滯采用1.0%利多卡因與0.75%羅哌卡因混合液。用量取決于產婦體質量。

1.2.2""資料收集""回顧既往文獻報道術中寒戰的危險因素[10-12]并自行設計一般資料調查表；通過醫院病歷系統收集研究對象術前的一般情況[年齡、孕周、胎次、產次、體質量指數（body"mass"index，BMI）、文化程度、職業、家庭年收入、剖宮產指征]、既往史（剖宮產、糖尿病、高血壓、甲狀腺功能減退、胎膜早破）、術前實驗室指標（球蛋白、白蛋白、血紅蛋白）、術前疼痛數字評分量表（numerical"rating"scale，NRS）、焦慮狀況、術前生命體征（收縮壓、舒張壓、鼓膜體溫、心率、呼吸）、急診手術、麻醉方式、ASA分級、手術時間、手術室溫度、消毒碘伏溫度、麻醉后體溫下降幅度、術中有無保溫措施等臨床資料。

1.2.3""寒戰判定標準""參照寒戰程度分級（Wrench分級）標準[13]：0級，無寒戰；1級，豎毛或血管收縮，但無肌顫；2級，僅有一組肌群肌顫；3級，一組以上但非全身肌群肌顫；4級，全身肌顫。

1.2.4""焦慮問卷""采用狀態-特質焦慮問卷于術前10min對產婦的焦慮情況進行評估，該量表包括狀態焦慮量表（state"anxiety"inventory，S-AI）和特質焦慮量表（trait"anxiety"inventory，T-AI）兩部分[14]。

1.3""統計學方法

應用SPSS"22.0軟件進行數據統計分析。計數資料以例數（百分率）[n（%）]表示，組間比較采用χ2檢驗；計量資料符合正態分布的以均數±標準差（）表示，組間比較采用t檢驗。使用多因素Logistic回歸構建預測模型并記錄各變量的比值比及其95%CI。繪制受試者操作特征曲線（receiver"operating"characteristic"curve，ROC曲線），以曲線下面積（area"under"the"curve，AUC）評價模型，使用R語言繪制模型列線圖及驗證圖，并通過十折交叉驗證對模型進行內部驗證。Plt;0.05為差異有統計學意義。

2""結果

2.1""兩組產婦的一般情況比較

本研究共納入225例剖宮產產婦，101例發生術中寒戰，發生率44.9%，納入寒戰組，其余產婦納入非寒戰組。寒戰組患者的產次、術中有保溫措施占比均顯著少于非寒戰組，糖尿病占比、球蛋白、S-AI評分、T-AI評分均顯著高于非寒戰組，麻醉后體溫下降幅度顯著大于非寒戰組（Plt;0.05），見表1。

2.2""剖宮產術中產婦寒戰的多因素回歸分析

以剖宮產術中產婦是否發生寒戰為因變量（寒戰=1，未寒戰=0），納入組間比較Plt;0.1的9個變量（產次、糖尿病、球蛋白、S-AI評分、T-AI評分、急診手術、麻醉方式、麻醉后體溫下降幅度、術中有保溫措施）進行多因素回歸分析，在校準相關協變量后，糖尿病病史、S-AI評分、麻醉方式、麻醉后體溫下降幅度、術中有保溫措施均是剖宮產術中產婦寒戰的影響因素（Plt;0.05），見表2。

2.3""剖宮產術中產婦寒戰風險預測模型及列線圖建立

以糖尿病、S-AI評分、麻醉方式、麻醉后體溫下降幅度、術中有保溫措施構建預測模型，該模型預測剖宮產術中產婦寒戰的AUC為0.831。十折交叉內部驗證得到的10個AUC分別為0.841、0.917、0.787、0.834、0.795、0.829、0.871、0.911、0.934、0.795，其中最大AUC為0.934，見圖1。采用R軟件繪制預測剖宮產術中產婦寒戰風險的列線圖模型，列線圖總體預測值風險范圍0.1～0.9，驗證結果表明該列線圖預測的風險曲線貼近實際曲線，預測的平均絕對誤差為0.026，預測的平均平方誤差為0.003，具有一定的準確性，見圖2、圖3。

3""討論

術中寒戰是剖宮產產婦常見臨床癥狀，寒戰發生因素比較復雜，不同研究中產婦寒戰發生率的差異可能與產婦人群、術中管理措施及研究設計不同有關。產婦的體溫調節能力、術中液體管理及麻醉方式的選擇均可影響寒戰的發生率[15]。此外，環境因素如手術室溫度、濕度及產婦術前體溫狀態，也可能在寒戰發生機制中起到重要作用。

本研究結果提示糖尿病病史、術前S-AI評分較高、硬膜外麻醉、麻醉后體溫下降幅度及術中未采取保溫措施均為剖宮產術中產婦寒戰的危險因素。分析原因：①糖尿病病史是剖宮產術中發生寒戰的顯著危險因素，機體長期高血糖刺激可導致漸進性周圍神經及自主神經病變，這可能導致麻醉藥物對糖尿病個體產生的阻滯作用較非糖尿病者增強，神經麻痹所帶來的軀干與外周的體溫調節紊亂可能是寒戰高風險的原因[16]。②術前較高的S-AI評分是剖宮產產婦術中寒戰的高危因素，狀態焦慮是一種不愉快的情緒體驗，如緊張、恐懼、憂慮和神經質，伴有自主神經功能亢進，一般為短暫性的。特質焦慮則是相對穩定的、作為一種人格特質、具有個體差異的焦慮傾向。本研究發現S-AI評分與寒戰發生有關，而T-AI評分則無關，首次將術前S-AI評分應用于剖宮產術中寒戰風險預測模型的構建。既往研究提示術前產婦過度緊張和焦慮與術中寒戰發生關系密切，剖宮產產婦的焦慮、緊張等不良情緒可導致機體出現交感神經興奮，影響心理的應激反應，還可對機體的微循環及回心血量等產生影響，從而導致寒戰的發生[17]。因此，有必要給予產婦一定的心理疏導及健康教育，通過對產婦的正向激勵減輕其負面情緒[18]。③硬膜外麻醉是剖宮產術中發生寒戰的危險因素。硬膜外麻醉相比腰麻或二者聯合麻醉，發生寒戰的風險增高，這與既往研究一致[19]。兩種麻醉方式對機體寒戰閾值的影響不同。兩種椎管內麻醉方式均能阻滯所有的熱感覺，且阻滯冷感受器多于熱感受器。腰麻直接通過阻滯相應神經節段的數目降低寒戰閾值，通常導致某一水平下所有神經的完全阻滯，然而硬膜外麻醉僅阻滯某一節段，且往往難以阻滯骶段皮節，這是導致硬膜外麻醉時寒戰發生更加劇烈的重要原因。④麻醉后體溫降低幅度較大的剖宮產產婦術中易發生寒戰。究其原因，當產婦處于低溫狀態時，刺激溫度感受器冷敏神經元使其興奮性增高，導致骨骼肌發生無節律性收縮，從而增加術中寒戰的發生風險。麻醉后體溫下降較少的產婦，其核心溫度與外周體溫差異較小，產婦體表熱量與環境對流所損失的熱量及麻醉導致的核心體溫再分布也相應減少[20]。本研究中所有產婦術中體溫均呈下降趨勢，且下降幅度較大的患者寒戰發生率較高，這與既往研究結果一致[21]。⑤術中未采取主動保溫措施是剖宮產術中產婦寒戰的危險因素。既往研究顯示術中使用加溫毯能有效減少機體的熱量喪失，使剖宮產產婦術中的核心體溫達到相對穩定而減少寒戰的發生[22]。與被動保溫相比，圍手術期主動保溫可有效降低椎管內麻醉產婦低體溫的發生率[23]。本研究也證實使用術中液體加溫及保溫毯等主動保溫方式可減少產婦體溫流失，從而有效維持體溫恒定，降低寒戰的發生率。

身體脂肪的保溫作用和營養狀態與維持體溫密切相關。2017年法國的一項前瞻性研究提示肥胖是剖宮產術中產婦低體溫及寒戰的保護因素[10]。Desgranges等[24]研究表明肥胖是剖宮產術中產婦寒戰的保護因素。但在本研究中，BMI與術中寒戰的發生并無統計學意義，而代表身體營養狀態的白蛋白和血紅蛋白也并未與術中寒戰有關，與既往研究結論相悖，值得未來的研究進一步去挖掘。

本研究結果發現剖宮產術中產婦寒戰的發生率高達44.9%。寒戰不僅影響產婦的術中舒適度，還可能干擾手術的順利進行，應引起醫護人員的高度重視。本研究構建預測模型列線圖，對剖宮產術中寒戰發生的快速評估具有一定意義。為降低寒戰的發生率，建議將多因素預測模型與臨床實踐相結合，精準識別高風險產婦，并采取針對性的干預措施。如術前改善產婦營養狀況、減少心理壓力，術中加強保暖措施（如加溫輸液、使用保溫毯等）及優化麻醉藥物選擇等干預手段，均可有效降低剖宮產術中產婦寒戰的發生率，在保障產婦安全的同時提高產婦舒適度、就醫體驗感及滿意度。同時降低對低危人群的過度保溫，提高醫療資源利用率，減輕醫護人員工作負荷。

綜上，糖尿病病史、術前S-AI評分較高、硬膜外麻醉、麻醉后體溫下降幅度過大和術中無保溫措施均是影響剖宮產術中寒戰的危險因素，依此構建的列線圖模型具有較好的預測能力，建議臨床可將其作為剖宮產術中寒戰發生風險的篩查工具。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

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