预测输尿管硬镜下碎石术后全身炎症反应综合征数学模型的构建及评价

兰建宏 廖国栋 纪阿林 袁利荣 张承广 鲁来兴 阮磊

全身炎症反应综合征（systemic inflammatory response syndrome，SIRS）是输尿管镜下碎石术后高发、严重的并发症，不仅增加患者治疗的痛苦，而且影响手术疗效和预后，甚至还会危及患者的生命[1]。本研究旨在分析输尿管硬镜下碎石术后发生SIRS的影响因素，并构建输尿管硬镜下碎石术后发生SIRS的logistic数学预测模型，现将结果报道如下。

1 对象和方法

1.1 对象 选取2011年12月至2016年12月行输尿管硬镜下碎石术治疗的2 105例输尿管结石患者进行数学模型的构建，其中杭州市余杭区第二人民医院473例，浙江省人民医院1 632例；男1 072例，女1 033例；年龄 25～81（45.6±13.5）岁；结石最大直径 6～29（11.5±1.8）mm。另选取2018年1至6月在杭州市余杭区第二人民医院行输尿管硬镜下碎石术治疗的163例输尿管结石患者对构建的数学模型进行验证，其中82例采用数学模型进行SIRS预测，为模型组；81例采用术前中段尿培养及术中肾盂尿细菌培养结果进行SIRS预测，为培养组。模型组男53例，女29例；年龄（53.6±12.5）岁；BMI（23.8±3.2）kg/m2；结石最大直径（12.3±1.6）mm。培养组男 52 例，女 29 例；年龄（53.5±12.3）岁；BMI（23.6±3.1）kg/m2；结石最大直径（15.2±1.5）mm。两组患者性别、年龄、BMI、结石最大直径等临床资料比较，差异均无统计学意义（均P＞0.05）。入选标准：（1）符合国家卫生部制定的《泌尿系结石诊断治疗指南》[2]中泌尿系结石的诊断标准；（2）符合Ⅰ期输尿管硬镜下碎石术的指征，并自愿接受输尿管镜下碎石术治疗[3]。排除标准：（1）伴有感知或精神障碍；（2）伴有严重的肝肾损害；（3）伴有高血压、糖尿病及对研究数据有影响的疾病；（4）研究所需资料或数据缺失者。本研究经医院伦理委员会审查通过，所有患者签署知情同意书。

1.2 资料收集 收集患者性别、年龄、结石侧别、结石数目、结石最大直径、结石位置、肾积水程度、有无菌尿、术前尿细菌培养结果、结石相关性发热、血WBC、尿WBC、手术时间等临床资料。（1）尿细菌培养：常规对中段尿和术中肾盂尿进行细菌培养和检测，菌落计数＞105CFU/ml判定为阳性。（2）肾积水程度根据彩超肾盂输尿管分离程度进行评价：肾外形和实质一般无变化，液性分离前后径1.5～3 cm为轻度肾积水；肾外形轻度增大，液性分离前后径3～4 cm为中度肾积水；肾外形明显增大，形态失常，液性分离前后径＞4 cm，皮质变薄为重度肾积水。（3）菌尿：尿菌落计数＞104CFU/ml或尿常规细菌数＞500 个/μl。（4）血 WBC 在（4～10）×109/L范围内为正常，其他为异常。（5）尿WBC≤10个/HP为正常，＞10个/HP为异常。

1.3 SIRS的诊断与预测 （1）具备以下2个及以上条件者即可诊断为SIRS：①体温＞38℃或＜36℃；②心率＞90次/min；③呼吸频率＞20次/min或 PaCO2＜32 mmHg；④外周血 WBC＞12×109/L 或＜4×109/L 或未成熟细胞≥10%。（2）模型组利用构建的数学模型计算P值（取值范围在0～1），若P＞0.096则预测术后会发生SIRS；培养组根据术前中段尿培养和术中肾盂尿细菌培养结果，若阳性则预测术后会发生SIRS。

1.4 统计学处理 采用SPSS 22.1统计软件。计量资料用表示，组间比较采用两独立样本t检验；计数资料组间比较采用χ2检验；等级资料组间比较采用秩和检验。采用二分类反应变量的logistic回归分析法进行多因素分析并建立预测模型。采用Hosmer-Lemeshow进行拟合优度检验，P＞0.05提示模型拟合较好。绘制ROC曲线评估数学模型对输尿管硬镜下碎石术后发生SIRS的预测效能。分别利用构建的数学模型、术前中段尿培养和术中肾盂尿细菌培养结果对术后SIRS发生情况进行预测，计算发病预测率、灵敏度、特异度、预测符合率[3-5]。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 影响输尿管硬镜下碎石术后发生SIRS的单因素分析 结石最大直径、肾积水程度、术前尿细菌培养结果、手术时间不同及有无菌尿的患者输尿管硬镜下碎石术后SIRS发生率比较，差异均有统计学意义（均P＜0.05），见表1。

2.2 影响输尿管硬镜下碎石术后发生SIRS的多因素分析 将单因素分析结果P＜0.05的5个因素（结石直径、肾积水程度、菌尿、术前尿细菌培养、手术时间）作为自变量进行赋值，以输尿管硬镜下碎石术后是否发生SIRS为因变量（是=1，否=0）采用多因素logistic回归分析。结果显示菌尿（OR=1.453）、术前尿细菌培养阳性（OR=3.690）、手术时间≥60 min（OR=1.504）是影响输尿管硬镜下碎石术后发生SIRS的独立危险因素（均P＜0.05），见表 2。

表2 影响输尿管硬镜下碎石术后发生SIRS的多因素分析

2.3 数学模型的构建 根据多因素logistic回归分析结果，建立预测输尿管硬镜下碎石术后发生SIRS的数学模型，其公式为：。式中X1为菌尿（“有”取值 1，“无”取值 0）；X2为术前尿细菌培养结果（“阳性”取值1，“阴性”取值0）；X3为手术时间（“＜60 min”取值 0，“≥60 min”取值 1）；P 为 SIRS 发生的概率，越接近1表示发生SIRS的可能性越大。采用Hosmer-Lemeshow进行拟合优度检验，发现模型拟合较好（χ2=3.655，P ＞0.05）。

2.4 数学模型的预测效能 该数学模型预测输尿管硬镜下碎石术后发生SIRS的AUC为0.641（P＜0.05），准确度为0.780，灵敏度为0.425，特异度为0.821，约登指数为0.247，最佳截断值为0.096，ROC曲线见图1。

图1 数学模型预测输尿管硬镜术后发生全身炎症反应综合征（SIRS）的ROC曲线

2.5 数学模型的验证 模型组发病预测率、灵敏度、特异度、预测符合率分别为 14.6%（12/82）、0.421（8/19）、0.824（56/68）、78.0%（64/82），明显高于培养组的 12.3%（10/81）、0.294（5/17）、0.719（46/64）、63.0%（51/81），差异均有统计学意义（χ2=4.368、5.632、4.328、5.326，均 P＜0.05）。

3 讨论

输尿管镜下碎石术是治疗上尿路结石的主要方法，与早前开放性手术相比，具有患者创伤小、术后恢复快等优点。随着腔内碎石技术的大量开展，术后发生SIRS以及发展为感染性休克的比例也逐步上升。分析原因，可能是操作过程中镜体多次进出输尿管，正常黏膜受到机械损伤，且术中需要确保视野清晰，多采用持续高压水流冲洗，易导致肾盂、输尿管内压力增加等。有文献报道当肾盂压力＞30 mmHg时可出现肾实质反流，导致细菌、毒素进入淋巴、血流，并产生大量内源性炎症因子（如 TNF-α、IL-1、IL-6、IL-8、NO 等），进而触发系统性炎症反应，引起大量的非特异性抗菌物质（如白细胞、巨噬细胞、免疫球蛋白等）的消耗，导致血管内皮细胞损伤、血管内抗凝/凝血功能失调，进而导致微循环障碍，出现严重的全身中毒症状或休克，最终导致多器官功能障碍甚至危及生命[6]。

然而，提高对患者术后发生SIRS的预测，有助于减少甚至避免输尿管硬镜下碎石术后SIRS的发生。Bag等[7]报道术前给予口服抗生素可明显降低患者术后SIRS及感染性休克发生率，而且术前结石直径、是否合并肾积水是患者术后发生SIRS及感染性休克的影响因素。Mitsuzuka等[8]分析2011至2013年因肾和（或）输尿管结石而接受输尿管镜下碎石术的153例患者临床资料，发现术前尿道下裂、肾盂肾炎是患者术后发热的危险因素。Sohn等[9]、Grabe等[10]认为细菌尿、术前输尿管支架、经皮肾造口术是输尿管镜下碎石术后发热的危险因素。Kim等[11]研究认为，手术时间是患者术后发热的危险因素。但上述研究仅从单个变量来诊断或预测术后感染的发生，而感染往往是多个因素共同起作用的结果，单个变量在术前全面预测感染发生的可行性有限。目前已开发的预测肾结石术后并发症的评分系统包括GUY’s肾结石评分系统、STONE评分系统、CROES计算图表[12]和S-ReSC评分系统[13]等。

本课题组收集近5年行输尿管硬镜下碎石术的2 105例输尿管结石患者临床资料，经单因素和多因素变量分析发现，菌尿、术前尿细菌培养阳性、手术时间≥60 min是输尿管硬镜下碎石术后发生SIRS的危险因素。进一步对上述3个因素进行数据拟合，得到logistic数学模型公式，经Hosmer-Lemeshow拟合优度检验发现该模型拟合较好。同时绘制ROC曲线，发现该数学模型AUC为0.641，预测价值较好。同时选取163例行输尿管硬镜下碎石术患者，分别采用数学模型、术前中段尿培养及术中肾盂尿细菌培养结果对术后SIRS进行预测。结果显示，模型预测组的发病预测率、灵敏度、特异度和预测符合率均明显高于培养组，说明该数学模型具有一定的可行性。

综上所述，菌尿、术前尿细菌培养阳性及手术时间≥60 min是输尿管硬镜下碎石术后发生SIRS的独立危险因素。本研究构建的数学模型用于输尿管硬镜下碎石术后SIRS的发生具有较高的预测价值，后续还需要大样本研究进一步验证。