传统开放腰椎椎体间融合术后切口并发症列线图预测模型的建立

于洪威 周雪莲 崔学文

江苏大学附属医院（江苏镇江212000）

传统开放腰椎椎体间融合术（lumbar interbody fusion，LIF）通过椎管减压、椎体融合重建脊柱稳定，是治疗腰椎退行性疾病的经典有效手术方式［1］。随着人口老龄化、麻醉学及手术器械的发展，传统开放LIF 因减压充分、学习曲线较短等优势在临床得到广泛应用［2-3］。然而，在传统开放LIF临床广泛应用的同时，其手术并发症越来越多，切口并发症是影响患者术后康复以及非计划再手术的主要原因，指南强调重视切口并发症与重视手术技术本身一样重要［4］。为了有效防治脊柱手术并发症，国内外众多学者对其相关危险因素进行积极探索，并且建立相关临床预测模型［5-6］。目前，国内外对腰椎术后切口并发症研究最多的是手术部位感染［7-8］，然而切口渗出、脂肪液化、切口裂开等切口并发症在临床中同样常见且需要类似积极处理。本研究针对传统开放LIF 术后切口并发症相关危险因素进行综合分析，建立列线图预测模型，以期为临床围术期管理提供参考，降低术后切口并发症发生率。

1 资料和方法

1.1 资料来源收集2015年9月至2020年8月于我院住院并接受传统开放LIF 手术患者的病历资料。纳入标准：（1）临床确诊为腰椎间管狭窄症、腰椎间盘突出症、腰椎滑脱症；（2）年龄18 周岁以上；（3）手术方式均为后正中切口传统开放LIF，包括经后方入路的腰椎椎体间融合术（posterior lumber interbody fusion，PLIF）、经腰椎间孔入路的腰椎椎体间融合术（transforaminal lumber interbody fusion，TLIF）以及改良TLIF。排除标准：（1）病历资料不完整；（2）合并腰椎结核、感染、肿瘤等；（3）有腰椎区域放化疗史。

1.2 围手术期支持措施及手术主要步骤术前排除绝对手术禁忌，完善相关检查并评估各项指标，所有手术均由高年资主任医师主刀。根据《抗生素临床应用指导原则》，围手术期预防性的使用二代头孢。术中严格无菌操作，常规放置引流管。术后拔出引流管的指标为拔管前24 h 引流液小于50 mL。

所有患者均采用全身麻醉，麻醉成功后患者俯卧位，均采用后正中纵行切口的传统开放LIF。沿棘突向双侧分离椎旁肌进行暴露，术中X 线透视定位病变节段，人字嵴定位，植入椎弓根钉。根据患者椎管受压迫部位及具体情况选择适当手术方式进行椎管减压，充分减压后将减压所得骨质咬呈绿豆粒大小，部分骨质植入椎间隙，部分骨质填入合适型号椎间融合器内，将融合器置入椎间隙，安装连接棒，适当加压，固定螺钉尾帽。再次透视确认内固定位置良好，探查神经根减压充分，反复冲洗切口，放置引流管，逐层缝合关闭切口。

1.3 研究方法回顾性搜集纳入患者相关危险因素，将年龄分为≥65 岁及＜65 岁，BMI 分为≥24 kg/m2及＜24 kg/m2，术前白蛋白分为＜40 g/L 及≥40 g/L，主要诊断分为腰椎间管狭窄症、腰椎间盘突出症、腰椎滑脱症，手术方式分为PLIF、TLIF及改良TLIF，手术开始时间段分为11：00 之前及11：00 之后，手术节段数分为≤2 及≥3，手术时间分为≥180 min 及＜180 min。将发生任意一种术后切口并发症患者纳入有切口并发症组，其余患者纳入无切口并发症组。比较两组患者临床资料并筛选相关危险因素，赋值后进一步进行单因素logistic 回归分析进行验证，对P＜0.05 的因素进行多因素非条件logistic 回归分析，建立列线图预测模型并进行评价。

1.4 术后切口并发症的判断术后切口并发症包括：切口渗出、脂肪液化、浅表感染、深部感染、裂开。相关诊断标准参照《中国骨科手术加速康复切口管理指南》［4］。

1.5 统计学方法采用IBM SPSS 25.0、R 4.0.2 及MedCalc_v 12.3 统计软件进行统计学数据分析。计数资料以例（%）表示，采用卡方检验；计量资料以均数±标准差表示，采用独立样本t检验；P＜0.05为差异有统计学意义，筛选相关影响因素。将筛选的危险因素进行赋值，赋值后进一步采用单因素logistic 回归分析进行验证，将单因素Logistic 回归分析结果有统计学意义的危险因素进行多因素非条件logistic 回归分析。建立列线图模型，绘制并计算受试者工作特征曲线（ROC）下面积AUC来评价模型的预测能力。P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 因素筛选本研究共纳入426 例患者，共出现术后切口并发症65 例，发生率为15.26%。两组患者临床资料比较及筛选相关危险因素见表1。

2.2 单因素logistic 回归分析以是否发生术后切口并发症作为因变量，以筛选的相关影响因素作为自变量，变量赋值见表2。进行单因素logistic 回归分析进行验证。结果显示，年龄、BMI、术前白蛋白、手术节段数、手术开始时间段、手术时间等因素差异有统计学意义（P＜0.05），见表3。

2.3 多因素分析将单因素logistic 回归分析结果有统计学意义的危险因素进行多因素logistic 回归分析，最终结果表明年龄、BMI、术前白蛋白、手术时间、手术节段数是传统开放LIF 术后切口并发症的独立危险因素（P＜0.05），见表4。

2.4 列线图预测模型的建立及评价根据多因素logistic 回归分析结果，纳入年龄、BMI、术前白蛋白、手术时间、手术节段数5 个因素建立列线图预测模型，见图1。每个变量对应列线图上相应变量轴上的相应点，再以该点做变量轴的垂直线，其对应至上方评分标尺即可得到该变量得分；对各变量得分求和即可得列线图评分总分，其总分相对应至列线图下方风险轴上的点，即为改患者相对应的术后切口并发症发生风险。年龄≥65 岁为66 分，BMI ≥24 kg/m2为78 分，术前白蛋白＜40 g/L为100 分，手术时间≥180 min 为80 分，手术节段数≥3 为95 分，将所有积分相加即得出总分，总分所对应的值即为列线图模型预测传统开放LIF 术后切口并发症的发生率。基于列线图分析结果，对风险总分进行ROC 曲线分析，结果显示ROC 曲线下面积0.809，模型预测能力较好，见图2。列线图预测模型相关评价指标见表4。

表1 两组患者临床资料及因素筛选结果Tab.1 Clinical data and factor screening results for both groups of patients 例（%）

表2 变量赋值表Tab.2 Variable assignment table

表3 单因素logistic 回归分析结果Tab.3 Univariate logistic regression analysis results

表4 多因素logistic 回归分析结果Tab.4 Multivariate logistic regression analysis results

图1 传统开放LIF 术后发生切口并发症的列线图Fig.1 Nomogram of incisional complications after traditional open LIF

图2 传统开放LIF 术后发生切口并发症的ROC 曲线Fig.2 ROC curve of incisional complications after traditional open LIF

表4 列线图预测模型评价Tab.4 Evaluation of nomogram prediction models

3 讨论

传统开放LIF 是目前治疗腰椎退行性疾病的重要手术方式，切口并发症作为其术后最常见且对患者预后影响重大的手术并发症之一。HYDRICK等［9］研究显示，切口并发症是腰椎融合术后再次入院的独立危险因素。因此，充分评估预测传统开放LIF 术后切口并发症的发生风险，早期识别高危患者并进行早期干预，可以降低术后切口并发症的发生率，从而改善患者预后情况。

列线图可直观地从图中根据预测变量的值得到发生某临床事件的大致概率，目前已广泛用于各种临床疾病的风险评估［10-11］。国内外已有不少学者建立列线图模型对不同疾病患者的预后情况进行预测评估［12-14］。本研究纳入临床上影响传统开放LIF 术后发生切口并发症常见的21 个危险因素，通过单因素及多因素logistic 回归分析，最后筛选出年龄、BMI、术前白蛋白、手术时间、手术节段数5 个指标构建列线图预测模型，并对模型的预测效能进行评估。本研究构建列线图模型预测效能较好，可为临床医疗决策提供量化工具，为临床围术期管理提供参考。

目前我国是世界上老年人口绝对数最大的国家，60 岁以上人口约占总人口的15.5%，65 岁以上约占10.1%［15］，而高龄患者正是行传统开放LIF 手术的主要人群。文献报道，老年患者的腰椎手术围手术期并发症发生率较高，费用略有增加［16］。PARK 等［17］对2012-2018年行腰椎手术患者预后情况进行分析，结果显示BMI 较高的肥胖患者术后预后情况及患者满意度较差。GUAN 等［18］研究证实，白蛋白低的营养不良患者脊柱融合术后发生切口感染等并发症的风险显著增高。手术时间较长意味着更多的减压及融合节段数、更大的术中出血量以及更多内置物，这些将增加术后切口并发症发生的风险。随着手术时间的延长，患者切口与空气中病原菌接触的时间也延长，腰椎融合术后切口感染等切口并发症的风险自然随之增加［19-20］。

本研究不足之处在于：（1）本文是单中心回顾性分析，样本量较小，统计分析结果不可避免的存在信息偏倚；（2）由于病历信息的缺失，切口缝合方式、腰背部脂肪厚度等危险因素未能纳入研究之中；（3）临床预测模型本身存在校准度漂移现象，其性能将会随之下降［21］。今后，期待更大样本、多中心、前瞻性研究纳入更多危险因素，进一步优化列线图预测模型。