CT引导下同轴切割肺穿刺活检后肺出血预测模型的建立

杨霖沄，梁 挺，杜永浩，郭晨光，尚 进，SAUGAT Pokhare，l牛 刚

（西安交通大学第一附属医院医学影像科，陕西西安 71006l）

CT引导下同轴切割肺穿刺活检是肺部病灶取材的常用方法，该方法使用的器材包括同轴套管针以及半自动切割活检枪。套管针包括针芯和针套，活检时将套管针插入目标病灶后，拔出针芯，留下针套，此时活检枪可以插入针套内，直达病灶进行取材。在针套的保护下，活检枪可以反复进出胸腔取材，而不需要多次突破胸膜，也不会对肺组织造成破坏。使用同轴切割技术有利于重复取材，减少创伤，而且减短了手术时间[1]。而肺出血是同轴切割肺活检的主要并发症之一，以往研究报道同轴切割活检出血的发生率为6.9%~62.1%[2-3]。肺出血轻者仅有少量咯血或痰中带血，重者表现为大咯血或失血性休克，甚至危及生命。为了减少出血的发生，以往研究广泛探索了出血的危险因素。目前较公认的危险因素是病灶大小和深度[4]，而其他潜在的危险因素，包括患者性别、吸烟、凝血功能和穿刺角度等，不同的研究结果各不相同[5-6]，需要进一步验证。预测模型目前已经广泛运用于疾病诊断和肿瘤分期[7-8]，但在同轴切割肺活检领域，并没有相关的出血预测模型。本研究旨在全面探索CT引导下同轴切割肺活检后出血的危险因素，并建立预测模型，以期应用于临床，提高预警，保证患者安全。

1 材料与方法

1.1 研究对象选取2017年2月至2018年9月本院进行的CT引导下同轴切割肺穿刺活检519例。纳入标准：患者于CT检查中发现单发或者多发的结节或肿块，根据影像及实验室检查无法鉴别病灶性质，且无法通过支气管镜取材或超声引导下穿刺活检取材。排除标准：①患者肺穿刺的CT图像不全，或者通过病历无法获得需要的变量信息；②如果患者不同时间进行多次活检，仅纳入第一次活检的变量信息，再次活检均排除；③患者穿刺前已经存在气胸或肺出血状态。本研究最终排除30例，纳入489例肺穿刺活检患者（图1）。

1.2 肺活检方法使用东芝64排CT机（Toshiba Aquilion,Nasu,Japan）引导穿刺活检，图像层厚5 mm，层间距5 mm，管电压120 kV，管电流350 mA。使用的穿刺针为17G同轴套管针(直径1.5 mm，长度11 cm，GALLINI®S.r.l.via Frattini,Mantova,Italy)搭配18G半自动切割活检针(直径1.2 mm,长度16 cm，GALLINI®S.r.l.via Frattini,Mantova,Italy)。

图1病例纳排流程图Fig.1 Flow chart of the inclusion and exclusion of patients

首先，穿刺者根据病变位置选择穿刺体位（仰卧位/俯卧位），并通过CT扫描确定进针点以及穿刺路径（避开骨骼、肺大疱、叶间裂、可见的支气管及大血管）。用碘伏消毒穿刺区域皮肤，放置无菌手术单，从皮肤向胸膜注射20 g/L盐酸利多卡因5 mL进行局麻。然后，在CT平扫图像引导下，使用同轴套管针逐步进针到达病变，拔出套管针的针芯，留下针套，沿着针套插入半自动切割活检枪，根据现场情况进行单次或多次取材，以满足病理诊断需要。取材后将标本保存在100 mL/L甲醛中送检。活检完成后拔出活检枪，将同轴针芯放回套管内，并拔出套管针，皮下压迫止血。

穿刺结束后立即对患者行全肺CT扫描，以判断是否发生肺出血等并发症，并记录。

1.3 患者一般临床资料的收集患者临床信息及实验室检查结果均通过电子病历系统收集。包括年龄、性别、体质指数(body mass index,BMI)、高血压分级、吸烟指数，实验室检查包括红细胞计数(red blood cell,RBC)、白 细 胞 计数(white blood cell,WBC)、血小板计数(platelets,PLT)、凝血酶原时间(prothrom⁃bin time,PT)、活化部分凝血活酶时间(activated par⁃tial thromboplastin time,APTT)、凝血酶时间(throm⁃bin time,TT)、纤维蛋白原(fibrinogen,FIB)、纤维蛋白原降解产物(fibrinogen degradation product,FDP)和D二聚 体(D dimer,D-D)。

1.4 肺部影像学基础病变及靶病灶影像学特征2名具有5年胸部CT诊断经验的医师阅读患者穿刺过程中的CT扫描图像，以收集图像信息。肺部影像学基础病变确定以仅当肺气肿、肺大疱、肺间质纤维化、胸腔积液和胸膜增厚位于穿刺针道肺叶时记为“有”；不存在以上病灶，或者病灶远离穿刺针道时，均记为“无”。

靶病灶影像学特征：记录病灶位置（左肺上叶、左肺下叶、右肺上叶、右肺中叶、右肺下叶）、病灶大小（CT图像肺窗轴位上的最大径，图2）及毛刺征、分叶征、胸膜凹陷征、血管集束征、空泡征、病灶内钙化、病灶周围炎症以及病理结果。

1.5穿刺操作相关变量的确定记录患者体位（仰卧或俯卧）、取材次数、穿刺角度及深度（穿刺角度是对胸膜穿刺点做切线，再对该切线作垂线，穿刺针与该垂线的夹角；穿刺深度是穿刺针突破胸膜后在肺组织内走行的长度，图2）。

图2病灶最大径和穿刺深度、角度的测量方法Fig.2 Measurement of the maximum diameter and punc⁃ture depth and angle

1.6 统计学分析通过SPSS 13.0软件及R软件3.5.1进 行，使 用 的R语 言 软 件 包 为Hmisc、Latice、survival、Formula、ggplot2、Hmisc、SparseM、for⁃eign、regplot、dca.R、pROC。

患者以7∶3的比例随机分为建模组与验证组。连续性变量检验正态性，若符合正态分布，以“均数±标准差”表示；若不符合正态分布，则以“中位数（四分位间距）”的形式表示。分类变量以“计数（百分比）”的形式表示。关于建模组与验证组的组间比较，对于连续性变量，若符合正态分布则采用不配对的独立t检验，否则进行秩和检验。对于分类变量及等级变量，符合条件的采用Pearson卡方检验，否则采用Fisher确切概率检验。

采用单因素和多因素logistic回归分析确定出血的危险因素。将单因素分析中P＜0.05的变量纳入多因素logistic回归分析，采用正向逐步法选择最终纳入模型的预测因素。使用建模组数据和验证组数据评价模型的区分度(discrimination)、校准度(calibration)和临床有效性(clinical usefulness)。区分度由接收者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)来评估，并计算约登指数最大时ROC曲线的临界值（cut-off值），以及相应的敏感度与特异度。校准度由校准曲线(calibra⁃tion curve)进行评估，行不可靠性测试(unreliability test)，校准曲线中模型的预测曲线与理想曲线越重叠，模型的校准度越好，不可靠性测试P＞0.1表示模型可靠。临床有效性采用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)进行评估，DCA曲线越远离x轴和y轴，患者的获益越多，模型的临床有效性越好[9]。

2 结 果

2.1 数据描述共纳入了489例肺活检患者，其中建模组331例，验证组158例。建模组术后出血141例，占比42.60%，验证组术后出血66例，占比41.77%，均无严重出血及血胸（出血图像见图3）。各变量在建模组和验证组的差异无统计学意义（表1~表3）。

表3 建模组与验证组穿刺相关变量描述Tab.3 Description of puncture related variables in the development group and the validation group

图3肺活检出血在CT图像上的表现Fig.3 CT image of hemorrhage after lung biopsy

表1建模组与验证组一般临床指标变量描述Tab.1 Description of clinical indicator variables in the development group and the validation group

2.2 建模组活检后出血的单因素logistic分析结果显示，病灶最大径、穿刺深度、血浆纤维蛋白原含量、肺间质纤维化、肺实变、胸膜增厚、血小板计数、血浆凝血酶原时间和病理结果的单因素分析P值均小于0.05，提示这些变量可能与穿刺术后出血相关联（表4）。

表4 建模组活检后出血的单因素logistic分析Tab.4 Univariate logistic analysis of hemorrhage after biopsy in the development group

2.3 建模组活检后出血的多因素logistic分析将上述变量纳入多因素logistic回归分析，最终筛选出4个变量与穿刺后出血独立相关：穿刺深度是出血的独立危险因素，病灶最大径、血浆纤维蛋白原含量、肺间质纤维化是出血的独立保护因素（表5）。

表5 建模组活检后出血的多因素logistic分析Tab.5 Multivariate logistic analysis of hemorrhage after biop⁃sy in the development group

2.4 建立预测模型列线图基于上述4个预测因素的回归系数建立预测模型列线图（图4），通过在图中找到每一项预测因素对应的分数，将4项分数相加得到总分，从而得到总分对应的预测概率，即是该患者穿刺活检后的出血风险。关于肺间质纤维化，图中“0”代表无肺间质纤维化，“1”代表有肺间质纤维化。

图4 活检后出血预测模型列线图Fig.4 Nomogram of post-biopsy hemorrhage predictive model

2.5 预测模型的区分度建模组ROC的AUC=0.837，95%CI：0.794~0.880，P＜0.000 1,cut-off值为0.419，敏感度为0.749，特异度为0.747；验证组ROC的AUC=0.777，95%CI：0.705~0.849，P＜0.000 1，cut-off值为0.440，敏感度为0.636，特异度为0.783（图5）。ROC曲线显示预测模型区分性能良好。

图5 建模组与验证组的ROC曲线Fig.5 ROC curves of the development and the validation group

2.6 预测模型的校准度校准图反映了预测出血风险与实际发生出血风险的一致程度，横轴代表活检后患者的预测出血风险，纵轴代表出血的实际风险；参考线代表理想模型，拟合曲线代表本研究模型；建模组中拟合曲线与参考线几乎完全吻合，不可靠性测试P=0.849；验证组中二者趋势基本一致，不可靠性测试P=0.127（图6）。校准曲线显示预测模型的校准度较好。

图6 建模组及验证组校准曲线Fig.6 Calibration curve of the development and the validation group

表2 建模组与验证组肺部病变影像学特征变量描述Tab.2 Description of imaging characteristic variables of pulmonary lesions in the development group and the validation group

2.7 预测模型的临床有效性验证组的DCA曲线的横轴代表域概率，纵轴代表净获益，阴性参考线代表不论出血风险是多少，对所有活检的患者均不采取预防措施，患者的净获益对应0；阳性参考线代表对所有进行活检的患者均采取出血高风险患者的应对措施；验证组DCA曲线显示当域概率小于73%时，模型曲线总是在阴性参考线和阳性参考线的上方（图7），表示使用所建立的模型为患者提供决策，可增加患者的净获益。

图7 验证组的DCA曲线Fig.7 DCA curve of the validation group

3 讨 论

本研究建模组肺出血的发生率为42.60%，验证组为41.77%，与以往报道的发生率相符。研究纳入了患者一般临床指标、肺部基础病变、靶病灶影像学特征、活检操作相关因素四类变量，筛选出4项出血的独立预测因素：穿刺深度、病灶最大径、血浆纤维蛋白原含量、病灶周围肺间质纤维化，建立了活检后出血的预测模型，评价显示模型的区分度、校准度、临床有效性均较好。

在患者一般临床指标分类中，血浆纤维蛋白原含量与活检后出血独立相关，表现为正常值范围内，纤维蛋白原高值者，出血风险更小（OR=0.801）。纤维蛋白原（fibrinogen）是参与凝血和止血过程的重要蛋白[10]。血浆纤维蛋白原与出血的关系密切，之前有学者研究表明纤维蛋白原对急性脑梗死患者的脑微出血有预测价值[11]。在同轴肺活检中，穿刺针不可避免地刺破微血管，推测纤维蛋白正常值高的患者可以更快更有效地启动凝血机制。

在肺部基础病变分类中，肺间质纤维化是出血的独立保护因素，目标病灶周围有肺间质纤维化的患者出血的风险更低（OR=0.450）。肺间质纤维化是由多种疾病引起的肺间质性病变，或为肺实质被破坏后的机体修复过程[12-13]，晚期肺纤维化患者肺泡间隔显著增宽，细胞成分明显减少，胶原纤维大片沉积，平滑肌增生，肺泡和毛细血管明显减少。结合病理推测：肺间质纤维化的患者由于毛细血管减少，故出血风险减少。

靶病灶的影像学特征以及活检操作相关的因素中，穿刺深度（OR=1.075）与病灶最大径（OR=0.963）是出血的预测因素。穿刺深度越深、病灶越小，出血风险越大，这与以往的研究是一致的[4,14-15]：穿刺越深，对肺组织的破坏越严重，破坏微血管的风险越大；病灶越小，穿刺难度越大，术者对穿刺针的调整越多，对周围肺组织的破坏越多。还有学者提出小而深的病变更容易被小血管包围，故穿刺小病灶时更容易伤及周围血管[14]。

为了评价模型的区分度，本研究作出了建模组和验证组的ROC曲线，建模组ROC的AUC=0.837，cut-off值为0.419，敏感度为0.749，特异度为0.747；验证组ROC的AUC=0.777，cut-off值为0.440，敏感度为0.636，特异度为0.783，提示该模型能有效区分出血高风险患者与低风险患者。为了评价模型的校准度，本研究作出了建模组与验证组的校准曲线，曲线表明模型预测的患者出血风险与实际的出血风险基本吻合；为了评价模型的临床有效性，本研究绘制了验证组的DCA曲线，曲线提示当域概率小于73%时，使用本研究的预测模型可以增加患者的净获益。

本研究尚存不足：活检只使用17G同轴套管针和配套的18G半自动切割枪，故没有研究不同针径对出血的影响（既往有研究提示穿刺针越粗，活检后出血发生率越高[16]）；本研究未探讨活检耗时以及术者经验对出血的影响（未记录活检耗时，2名术者从事穿刺活检年限只差1年）；应用内验证的方法评估了模型的效能，虽然结果较好，但是有待于使用外验证法对模型进行进一步的检验。

综上所述，基于logistic回归构建的CT引导下同轴切割肺穿刺活检后出血的预测模型，有较强的临床实践价值。