睾丸扭转患者睾丸切除危险因素分析和睾丸切除风险预测模型建立

李 莉,刘振辉,艾热提·阿皮孜,宋光鲁,裴华莲

(1新疆医科大学第一附属医院泌尿外科,乌鲁木齐 830054;2新疆医科大学第一附属医院显微修复外科;3新疆医科大学第一附属医院RICU;4新疆医科大学公共卫生学院;*通讯作者,E-mail:85020586@qq.com)

睾丸扭转是泌尿外科的常见急症,常见于青年男性,临床症状以睾丸疼痛为主。美国1-25岁的男性中,睾丸扭转的发病率为每年4.5例/10万[1],中国台湾地区发生率为每年3.5例/10万[2]。睾丸扭转后静脉回流受阻,动脉压和静脉压失衡,睾丸在持续缺血后坏死[3]。据报道睾丸累计损失率达31.9%-41.9%[4],睾丸缺失会对患者生理和心理造成极大的影响[2]。

患者年龄、种族等个人因素以及转院等医院因素与睾丸切除相关,但这存在争议[1,3-7],比较明确的是睾丸扭转角度和扭转严重程度与最终救治结局密切相关[1,3,5-7],但是目前临床仍然缺乏关于睾丸扭转持续时间和扭转程度共同作用对最终救治结局影响的实际统计学数据。本研究通过探索睾丸切除的独立危险因素,建立影响睾丸生存结果的风险预测模型,为临床评估睾丸扭转患者睾丸切除风险提供参考。

1 资料和方法

1.1 病例来源

收集新疆医科大学第一附属医院泌尿外科2009-01～2019-11门诊和住院经彩超或手术确诊为睾丸扭转164例患者信息,包括年龄、民族、居住区域(城市或农村)、发病场所、发病诱因及睾丸扭转持续时间、扭转程度(超声)、扭转部位、是否切除睾丸。

1.2 统计学分析和建模方法

统计学分析及建模通过R(version 3.6.1)软件及rms和ROCR包实现。将患者信息数据录入计算机,对变量进行数量化及赋值。将数据按约3 ∶1的比例由R软件随机抽取分为建模组(119例)和验证组(45例)。以睾丸是否切除为因变量,以年龄、民族、居住区域、发病场所、发病诱因、扭转持续时间、扭转程度、扭转部位为自变量,在建模组进行单因素logistic回归分析,逐步回归方法将单因素分析中P<0.1的变量纳入多因素logistic回归分析,筛选出P<0.05的变量,基于各自变量的回归系数,建立预测睾丸切除风险的模型,绘制列线图。以OR值(95% CI)和P值作为分析指标,P<0.05为差异有统计学意义。通过计算建模组和验证组的受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)来评估预测模型的准区分度。其中计量资料以样本均数±标准差表示,计数资料以率表示(%)。

2 结果

2.1 患者的临床特征

共收集164例患者,均为单侧睾丸扭转,其中左侧117例,占71.34%。发病年龄以11-20岁为主,其中15岁和16岁比例最高,分别占12.8%和11%。患者以汉族和维吾尔族为主,分别占53.7%和35.4%。来自于城市患者占76.8%。发病场所以室内为主,占83.5%。81.7%患者发病前没有剧烈运动。扭转程度常见180°和360°,比例分别为30.5%和43.3%。扭转持续时间3-168 h,平均56.67 h。睾丸切除率61.6%。变量数量化及赋值见表1。单因素方差分析显示,不同年龄组别之间扭转持续时间两两比较没有统计学差异(P>0.05)。单因素方差分析显示,不同民族组别之间扭转持续时间两两比较也没有统计学差异(P>0.05,见表2)。

表1 睾丸扭转患者的变量及赋值

Table 1 Variables and assignments of patients with torsional testis

变 量赋 值民族(x1)汉族=01,维吾尔族=10,其他=00年龄(x2)10岁以下=0,11-20岁=1,21-30岁=2,31岁以上=3居住区域(x3)农村=0,城市=1发病场所(x4)室内=0,室外=1发病诱因(x5)发病前无剧烈活动=0,发病前有剧烈活动=1扭转程度(x6)扭转角度180°及以下=0,270°=1,360°=2,540°=3,720°及以上=4扭转持续时间(x7)连续性变量扭转部位(x8)左=0,右=1是否切除睾丸(Y)保留睾丸=0,切除睾丸=1

表2 不同年龄和不同民族患者睾丸扭转持续时间和扭转程度

Table 2 Duration time and degree of torsion at different age and in different nation

变量 n扭转持续时间(h)扭转程度年龄 10岁以下17 63.00±9.211.23±0.30 11-20岁110 52.24±4.791.39±0.12 21-30岁27 63.52±10.501.44±0.12 31岁以上12 57.14±3.791.80±0.40民族 汉族87 51.74±4.741.45±0.14 维吾尔族57 67.60±6.991.57±0.15 其他20 50.17±11.671.22±0.23

2.2 单因素logistic回归分析和多因素logistic回归分析

对建模组8个变量分别进行单因素logistic回归分析,结果显示,扭转严重程度高(OR=2.39)和发病时间长(OR=1.03)是睾丸切除的危险因素,差异有统计学意义(见表3)。多因素非条件logistic回归分析结果显示,睾丸切除具有统计学意义的危险因素仍为扭转程度和扭转持续时间(见表3)。

2.3 构建及验证睾丸切除的预测模型

以建模组数据,根据扭转程度和扭转持续时间建立睾丸切除风险预测模型,画出列线图(见图1)。建模组的AUC为0.861(0.795-0.928),验证组的AUC为0.791(0.655-0.930),见表4,图2。

表3 建模组的单因素和多因素回归分析结果

Table 3 Results of univariate and multivariate logistic regression in modeling group

变量单因素分析多因素分析OR(95%CI) POR(95%CI)P民族 汉族/其他1.29(0.61-2.80)0.660 维吾尔族/其他0.92(0.44-1.91)0.816年龄(岁) 11-20岁vs10岁以下0.48(0.21-1.07)0.081 21-30岁vs10岁以下1.69(0.58-5.60)0.35 31岁以上vs10岁以下1.89(0.41-13.78)0.45居住区域1.64(0.71-3.80)0.25发病场所1.01(0.47-2.62)0.98发病诱因0.72(0.29-1.78)0.47扭转程度2.39(1.68-3.54)<0.0012.37(1.64-3.62)<0.001发病时间1.03(1.02-1.04)<0.0011.03(1.02-1.05)<0.001扭转部位1.76(0.77-4.27)0.1890

图1 预测睾丸扭转患者睾丸切除风险的列线图

表4 建模组和验证组的列线图和logistic回归模型变量的AUC

Table 4 AUCs of ROC curves for the nomogram and variables from the logistic regression model in modeling group and validation group

变量建模组验证组AUC95%CIPAUC95%CIP列线图变量0.8610.795-0.928<0.001 0.7910.655-0.930<0.001发病时间 0.7910.706-0.876<0.001 NA扭转程度 0.7720.684-0.860<0.001 NA

图2 用于验证列线图区分度的ROC曲线

3 讨论

我们的研究发现,睾丸扭转患者以11-20岁为主,其中15岁和和16岁比例最高,左侧占71.34%,81.7%患者发病前没有剧烈运动。多因素logistics回归分析发现,睾丸扭转持续时间(OR=1.03)和扭转程度(OR=2.39)是睾丸切除的独立危险因素。

睾丸扭转可以发生在任何年龄段,但有两个高峰期,即新生儿期和青春期[8]。我们的研究只观察到青春期这一高峰,这是因为青春期导致患者睾丸体积的增加从而增加睾丸扭转的发生率[5,8-14]。我们没有观察到新生儿期这一高峰,这可能跟患者来源科室有关(新生儿患者被收入小儿外科)。睾丸扭转多发生于左侧,这跟左侧精索长、容易发生扭转有关[9,14],本研究中左侧睾丸扭转比例明显高于右侧睾丸也支持这观点。睾丸扭转通常发生在没有任何诱发事件的情况下,如夜间睡眠,或刚起床时,这与迷走神经兴奋性提高导致提睾肌收缩引起精索旋转有关[9],本研究进一步证实剧烈运动也非睾丸扭转的诱因。

目前睾丸切除危险因素存在争议[1,4-7]。有研究认为[15]18岁以上患者睾丸切除风险高,然而Barada等[5]认为18岁以下患者睾丸切除风险增加。本研究单因素logistic回归和多因素logistic回归分析均没有发现年龄因素与患者睾丸是否切除相关。这可能因为本研究中各年龄组在扭转持续时间没有差异(见表2),消除了扭转持续时间对年龄的共线性影响。研究中也未发现汉族、维吾尔族及其他民族之间的发病时间存在差异。

扭转持续时间和扭转程度影响扭转睾丸预后,这一观点被大多数研究认可。这因为精索扭转持续时间和扭转的程度决定缺血的程度。睾丸在扭转4 h内可能发生缺血,在24 h后几乎可以确定发生缺血[16]。在一项研究[17]中发现,扭转持续时间在6 h内,睾丸挽救率有90%,如果超过10 h,挽救率降至20%,24 h后降至10%以下。睾丸扭转程度也与睾丸切除密切相关,扭转的程度可从180°到720°以上,扭转程度越高缺血发作越快。扭转发生后,静脉回流受阻,静脉和动脉压力失衡会损害动脉血流,导致睾丸缺血,静脉回流受阻程度取决于扭转程度[9,10,18]。本研究中多因素logistic回归分析结果进一步证实,扭转持续时间(OR=1.03)和扭转程度(OR=2.37)是睾丸切除的独立危险因素。鉴于目前对于睾丸扭转持续时间与程度共同作用对最终救治结局的影响程度仍然缺乏实际的统计学数据。我们以扭转持续时间和扭转程度为自变量构建了睾丸切除风险的预测模型,并制作了列线图。反映预测模型预测区分能力的AUC>0.75则被认为模型具有良好的区分度[19],我们构建的预测模型在建模组(AUC=0.861)和验证组(AUC=0.791)均有良好的区分度,因此该模型能较好预测睾丸扭转患者睾丸切除风险。

列线图可以快速简单直观提供患者预后情况,在各个领域都有重要应用。我们可以根据睾丸扭转持续时间和扭转程度,精确估计患者睾丸切除的风险。提供扭转程度这一因素的超声检查是阴囊疾病的标准检查手段,具有便利、快捷、成本低、持续时间短等优点[11]。尽管关于超声检测睾丸扭转可靠性的报道存在很大差异[20-22],但最近的研究表明该方法的灵敏度越来越高[23-25]。睾丸扭转程度相对客观,有助于提高睾丸切除风险预测模型预测准确性、稳定性和可推广性。我们的预测模型可以给临床提供量化的睾丸切除风险,为手术准备提供客观依据,也为患者及家属提供心理准备的重要参考,因此该模型具有临床应用价值。

尽管我们建立的睾丸切除风险预测模型具有良好的预测能力与临床应用价值,但仍存在一些局限。纳入的危险因素本身可能存在误差,如超声对精索扭转程度的判断依赖医生的经验。本研究还存在小样本量限制和选择偏倚的影响。为了提高该预测模型的准确性,需尽可能增加建模病例数量,并需多中心验证。