基于决策树模型的胸腔镜下肺癌根治术患者术后麻醉恢复室低氧血症影响因素

杜文文，李鹏，张玉，李强，张安琪，刘雪娇，齐良，莫云长

温州医科大学附属第一医院 麻醉科，浙江 温州 325015

最新研究显示，肺癌是目前全球发病率和病死率最高的癌症[1]。自2020年新型冠状病毒出现后，更多的早期肺癌患者被体检发现，而手术切除是早期肺癌治疗的首选方法[2]。胸腔镜下肺癌根治术相比于传统的开胸下行肺癌根治术，存在很有优点，例如胸部切口更为美观，术后并发症少，住院时间短，恢复正常生活和工作快等[3]，因而更易被患者接受。

研究显示肺癌根治性术患者术后麻醉恢复室（postanesthesia care unit, PACU）内可出现低氧血症、低体温、心率失常、血胸、谵妄等并发症，其中以低氧血症最为常见[4-5]。支气管插管全麻是目前胸腔镜下肺癌根治术中最常用的麻醉方式，由于手术侧肺组织的直接损伤及肺复张损伤、患者自身因素、引流管的刺激等因素，导致患者苏醒后低氧血症发生率显著增加。SUN等[6]的研究显示约37%的患者至少有1次术后氧饱和度（SpO2）＜90%。低氧血症可引起机体不同程度缺氧，严重者会导致心脏停搏[7]，因此应当引起医务人员的重视。

既往关于术后发生低氧血症的危险因素的研究很多，已经证实患者年龄、性别、手术时长、手术类型、术中麻醉用药等与术后低氧血症相关[6，8]。但是这些研究主要针对重症监护室的低氧血症患者，而关于PACU的研究尚且不足[9]。且目前国内外建立的术后低氧血症的预测模型多以复杂的计算公式或列线图的形式呈现，不便于临床的实际应用和推广。

决策树模型以树形图的形式显示自变量和因变量之间的关系，结构直观明了，可快速识别出发生结局事件的人群，并体现出自变量的重要程度，从而采取有针对性的措施，更具有临床指导意义。因此本课题组设计了一项大样本的回顾性研究，通过收集胸腔镜下肺癌根治术患者临床资料，包括术前、术中、术后因素，来建立决策树模型，旨在构建一个简单易懂、应用简便、能够有效预测患者术后PACU低氧血症的可靠预测决策树模型，为早期识别和治疗术后PACU低氧血症提供相关依据。

1 对象和方法

1.1 研究对象 本研究为回顾性研究。选取温州医科大学附属第一医院2017年1月至2022年6月期间麻醉科择期行胸腔镜下肺癌根治术的5 560例患者作为研究对象，对所有患者的临床病历资料进行回顾性分析。所有患者被随机分为训练集3 892例（70%）和验证集1 668例（30%）。本研究经温州医科大学附属第一医院伦理委员会审批，审批号：2021（102）号。

1.2 纳入标准和排除标准 纳入标准：①择期行胸腔镜下肺癌根治术（包括肺楔形切除术、肺段切除术、肺叶切除术）患者；②病历资料完整可供分析；③美国麻醉医师协会（American Society of Aneshesiologists, ASA）分级I～III级；④支气管插管全麻；⑤术后送至PACU观察；⑥未合并其他恶性肿瘤患者。排除标准：①精神疾病患者；②术中转开胸手术患者；③合并严重心血管疾病，如心力衰竭、急性冠脉综合征等；④合并严重肝肾功能不全者；⑤合并重度肺通气功能障碍或弥散功能障碍者。

1.3 收集指标 查阅每例择期行胸腔镜下肺癌根治术患者的住院病历，麻醉和镇痛记录，护理记录以及PACU记录。收集患者的基本资料，包括年龄、手术时长、麻醉时长、ASA分级、既往肺气肿病史、性别、患者自控镇痛（patient controlled analgesia, PCA）方案、贫血、术中使用镇痛药物种类、麻醉医师是否被接班。术中辅助用药包括：氟比洛芬酯、地佐辛、布托啡诺、右美托咪定等。

PACU低氧血症定义为在呼吸空气时，脉搏SpO2低于90%或动脉血氧分压（pressure of arterial oxygen,PaO2）低于60 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）[6，10-11]。手术时长定义为从手术部位皮肤切开至皮肤缝合完毕的历经时长。麻醉时长定义为从麻醉诱导至患者清醒拔管的时间。麻醉医师的累积工作时长定义为麻醉医师当日工作的总时长，即从上班开始到该手术结束经历的总时长。根据患者术后PCA是否以使用舒芬太尼为主，将术后PCA泵类型分为舒芬太尼泵和非舒芬太尼泵。根据患者手术开始时间不同，将患者手术时间分为上午（8:00—12:00）、下午（12:00—18:00）和晚上（18:00以后）。

1.4 麻醉和手术方案 在手术当天，所有患者均接受类似的全身麻醉和预防性镇痛方案，均未使用术前用药。根据患者性别及术前胸部CT气管测量选择合适的双腔气管导管。使用舒芬太尼、异丙酚/依托咪酯、罗库溴铵诱导后气管插管，异丙酚、瑞芬太尼和七氟醚维持麻醉。维持BIS40-60，手术结束前常规由外科医师通过胸腔镜直视下给予20 mL的0.75%罗哌卡因进行肋间神经阻滞。所有患者的手术均由副主任/主任医师来完成。

术中采用单肺通气模式，潮气量6～8 mL/kg，呼吸频率12～16次/min，FiO2100%左右，呼气末正压通气4～5 cmH2O（1 cmH2O=0.098 kPa），维持气道压≤30 cmH2O，呼气末CO2分压维持在30～ 35 cmH2O。手术结束时，进行手法复位，压力为25～ 30 cmH2O，持续10～20 s[12]。所有患者均在手术室内拔管后，送至PACU进行麻醉复苏。

送至PACU后，所有患者均采用鼻导管吸氧3 L/min， 持续30 min后脱氧观察，若脱氧后SpO2维持在90%以上，则无需特殊处理，否则需继续吸氧观察。

1.5 统计学处理方法 采用R语言4.2.2版本进行统计分析。计量资料若服从正态分布，且方差齐则采用±s进行统计描述，两组之间的比较采用独立样本t检验；计数资料采用频数和率表示，两组间数据的差异使用χ2检验。采用方差膨胀因子（variance expansion factor, VIF）检验变量的共线性。将单因素分析P＜0.05的变量进行逐步Logistic回归分析，筛选出独立影响因素。采用R语言rpart包进行决策树模型的建立，prune函数对该决策树进行后剪枝法，防止过拟合。根据模型预测PACU低氧血症发生的风险评分绘制受试者工作特征（receiver operator characteristic, ROC）曲线，并计算曲线下面积（area under the curve, AUC），分别采用pROC、rms、rmda包对决策树模型的区分度、校准度、净收益进行验证，并采用Hosmer-Lemeshow检验评估预期概率和实际概率是否拟合。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 训练集患者PACU低氧血症的单因素分析 本研究5 560例患者中，1 653例（29.73%）患者出现PACU低氧血症。随机将所有患者按照7:3的比例分为训练集（3 892例）和验证集（1 668例），其中训练集3 892例患者中，有927例（23.8%）患者出现低氧血症。单因素分析结果显示，年龄、手术时长、麻醉时长、ASA分级、性别、PCA泵类型、贫血、术中使用镇痛药物种类、麻醉医师是否被接班、手术时间、低血压与胸腔镜下肺癌根治术后PACU低氧血症有关（P＜0.05）。其中低氧血症组患者的年龄、手术时长、麻醉时长均大于非低氧血症组患者，且差异有统计学意义（P＜0.05）。与非低氧血症组患者相比，低氧血症组患者以女性较多见，主要行肺叶切除术，患者的ASA分级高，术中辅助使用地佐辛、右美托咪定、激素的比例多，出现低氧血症、低血压并发症偏多，患者的麻醉医师被接班的比例增加，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表1。

表1 训练集患者PACU低氧血症的单因素分析结果

2.2 多因素Logistic回归分析结果 采用VIF检验变量的共线性，结果显示麻醉时长和手术时长存在显著相关性，剔除手术时长因素。将麻醉时长和单因素分析中差异有统计学意义的其他变量作为自变量进行逐步Logistic回归分析。多因素Logistic分析显示，患者年龄，性别，ASA分级，手术类型，术中辅助使用氟比洛芬酯、地佐辛、右美托咪定、激素，PCA泵类型，术中低氧血症，低血压，手术时间是胸腔镜下肺癌根治术后PACU低氧血症的影响因素（见表2）。其中患者高龄，女性，ASA分级II级、III级，麻醉医师被接班，术中辅助使用地佐辛、右美托咪定、激素，非舒芬太尼泵类型，术中低氧血症，低血压，非上午手术均为术后PACU低氧血症的危险因素，而男性、术中辅助使用氟比洛芬酯、上午手术是术后PACU低氧血症的保护因素（P＜0.05）。本研究结果显示，相比较于肺楔形切除术，肺段切除术会降低术后低氧血症的发生率。

表2 训练集患者PACU低氧血症的Logistic回归分析结果

2.3 决策树模型的建立 采用R语言4.2.2版本的rpart包进行决策树模型的训练。设定决策树的控制参数：minsplit=10，即每个节点中所含样本最小数为10；minbucket=5，即叶节点中所含样本最小数为5；Xval=10，即为交叉验证次数为10；绘制构建完成的决策树图。通过采用prune函数对该决策树进行后剪枝法，防止过拟合。选取能够容忍的 xerror最大值时对应的cp值，cp=0.0086，cp为复杂度参数，为剪枝阈值。本研究中，决策树生长5层，共有8个终末节点，筛选出6个变量：年龄，性别，术中使用右美托咪定、地佐辛，手术时间，麻醉医师被接班。其中患者年龄≥64岁，女性，麻醉医师被接班，术中辅助使用地佐辛、右美托咪定，非上午手术为术后PACU低氧血症的危险因素，而男性、术中辅助使用氟比洛芬酯、上午手术是术后PACU低氧血症的保护因素。其中年龄是最重要的因素，年龄＜64岁患者发生低氧血症的可能性低（见图1）。

图1 胸腔镜下肺癌根治术患者PACU低氧血症预测决策树模型

2.4 决策树模型的验证

2.4.1 区分度的验证：ROC曲线评判决策树模型在验证数据集中的总体预测效果见图2。基于决策树算法建立的预测模型，在训练集中AUC值为0.809（95%CI=0.794～0.825）；在验证集中AUC值为0.916（95%CI=0.903～0.930），表明该决策树模型展现出较好的区分效果，且具有较好的预测效能。在训练集中，基于决策树算法建立的决策树模型的预测准确率为74.97%，灵敏度为75.85%，特异度为72.17%，阳性预测值为89.71%，阴性预测值为48.30%。在验证集中，决策树模型的预测准确率为85.37%，灵敏度为87.47%，特异度为82.64%，阳性预测值为86.74%，阴性预测值为83.57%。见表3。

图2 决策树模型预测胸腔镜下肺癌根治术患者PACU低氧血症的ROC曲线

表3 决策树模型对于胸腔镜下肺癌根治术患者PACU低氧血症预测结果[例（%）]

2.4.2 校准度的验证：为验证模型预测结果与实际结果是否一致，分别对训练集和验证集绘制校准度曲线（见图3）。从图中可以看出，通过校准曲线评价决策树模型预测术后PACU低氧血症的发生风险和术后PACU低氧血症真实发生的关系，校准曲线和45°参考线基本上重合，模型的校准度较好。在验证集中，研究结果显示决策树预测模型的预测术后PACU低氧血症发生预测值与发生术后PACU低氧血症的实测值有较好的一致性，说明本研究的决策树模型具有较可靠的预测能力。

图3 决策树模型预测胸腔镜下肺癌根治术患者PACU低氧血症的校准曲线

2.4.3 实用性的验证：通过分别绘制训练集和测试集的临床决策曲线对预测模型的临床使用价值进行评价。结果显示：在训练集和验证集中，蓝色的模型曲线离黑色和浅灰色线均越远，说明该决策树模型具有良好的净获益，决策树预测模型的临床应用效果越好。见图4。

图4 决策树模型评价胸腔镜下肺癌根治术患者PACU低氧血症的决策曲线

3 讨论

3.1 胸腔镜下肺癌根治术患者术后PACU低氧血症的现状 胸腔镜下肺癌根治术具有胸部切口更为美观，术后并发症少，住院时间短，恢复正常生活和工作快，更易被患者接受等优点，但是由于手术侧肺组织直接损伤、肺复张损伤、引流管放置等原因，术后低氧血症成为最常见的并发症之一，发生率约30%。与既往研究[8]结果一致，本研究5 560例患者中，1 653例（29.73%）患者出现PACU低氧血症，其中训练集3 892例患者中，有927例（23.8%）患者出现低氧血症。

3.2 胸腔镜下肺癌根治术患者术后PACU低氧血症的危险因素 本研究选择在我院接受胸腔镜下肺癌根治术，且术后常规送至PACU观察的5 560例患者作为研究对象，建立了一个基于决策树模型的PACU低氧血症的预测模型。决策树模型预测PACU低氧血症独立影响因素的前6位重要变量分别为年龄，性别，术中使用右美托咪定、地佐辛，手术时间，麻醉医师被接班，其中年龄≤64岁是术后不出现低氧血症最重要的因素。

3.2.1 年龄：本研究结果显示与年龄≥64岁患者相比较，年龄＜64岁者术后低氧血症的发生率显著降低。与既往研究[13]结果一致，低氧血症常分布于年龄较大患者。随着年龄增长，患者活动量减少，并发心血管及呼吸系统疾病的概率增加，对手术创伤的耐受性较差，麻醉药物在体内清除速度减慢，因此术后低氧血症的发生率较高[14]。对于老年人，医务人员一定要注意完善术前准备，术中注意呼吸机参数的调控和麻醉深度的严密监测，预防低体温，维持血流动力学平稳，减少术后低氧血症的发生率。

3.2.2 性别：BHATT等[15]研究不同性别气道解剖结构时发现，与男性相比，女性的气道腔尺寸小，有着更窄的节段性管腔直径，因此女性呼吸困难更多、呼吸生活质量更差、6 min步行距离较短。FARITOU 等[16]的研究认为女性是术后长时间机械通气的危险因素。本研究也证实女性术后发生PACU低氧血症的风险显著增加。既往普遍认为男性吸烟比例高，更易合并肺通气或换气功能障碍。但是本研究训练集中的肺癌手术患者，仅有13例患者出现肺气肿，并且由于吸烟存在一定的麻醉风险，几乎所有患者均于术前戒烟，这可能是男性低氧血症发生率低于女性的原因。因此女性患者也应该引起医务人员的重视。

3.2.3 术中辅助用药右美托咪定和地佐辛：右美托咪定具有高选择性，可减少全身器官的炎症反应，激活抗凋亡信号通路，保护细胞免受损伤[17]。多项研究证实，在应用临床剂量的情况下，不会对患者自主呼吸产生抑制[18]。一项Meta分析表明，脓毒症患者使用右美托咪定可显著降低脓毒症患者的炎性细胞因子水平和死亡率[19]。但是本研究证实使用右美托咪定组患者低氧血症发生率显著高于未使用组患者。临床上右美托咪定可以降低患者的呼吸频率，且呈剂量依赖性，合并其他阿片类药物辅助镇痛时，患者可能会出现饱和度下降风险，尤其是行肺切除术患者。因此针对无禁忌证患者，使用时应注意剂量和使用方法。

地佐辛是强效阿片类镇痛药，对κ受体有完全激动作用，但剂量过大或与其他镇静镇痛药物配伍时会发生协同作用，引起呼吸抑制[20]。本研究使用地佐辛显著增加了PACU低氧血症的发生率。因此麻醉医师在使用地佐辛辅助镇痛或者右美托咪定减少患者炎症反应时，应警惕患者术后低氧血症的发生。

3.2.4 麻醉医师被接班：据加拿大一项大样本研究显示，术中麻醉医师进行完全接班会使术后30 d内的全因死亡风险、严重并发症、再次入院等发生率增加[21]。本试验发现，术中麻醉医师被接班会导致术后PACU低氧血症发生率增加，这可能与不规范的交接班有关。研究表明，缺乏高质量的交接班是诱发医院不良事件发生的主要原因之一[22]。因此完善交接班制度，设计适合手术患者的交接班模式显得尤为重要，未来可做进一步研究。

3.2.5 手术时间：MONTAIGNE等[23]研究发现进行体外循环心脏手术的时间与术后并发症的发病风险密切相关。因此本研究也尝试将患者手术的时间分为上午、下午、晚上，结果发现上午手术患者低氧血症发生率显著低于下午手术患者。这与既往研究结果一致，上午手术对减少术后并发症及改善患者预后有积极作用[24]，这可能与医师的疲劳程度有一定相关性，因此建议临床医师将大手术放于上午进行，以降低术后低氧血症的发生率。

3.3 预测模型效能分析 胸腔镜下肺癌根治术患者术后PACU低氧血症发生率较其他手术患者较高，有效的早期识别并预防PACU低氧血症，降低围术期不良事件具有重要意义。本研究决策树算法建立的预测模型绘制ROC曲线，在训练集和验证集中的AUC值分别为0.809、0.916，表明该决策树模型展现出较好的区分效果，且具有较好的预测效能。校准曲线和决策曲线表明该决策树模型预测术后PACU低氧血症发生预测值与发生术后PACU低氧血症的实测值有较好的一致性，有良好的净获益，因此该决策树预测模型具有较可靠的诊断能力和较好的临床应用效果。

3.4 优缺点 本研究仍存在局限性，首先，本研究为单中心回顾性研究，存在回忆偏倚、选择偏倚等；其次，本研究只纳入转至PACU的胸腔镜下肺癌根治术患者，缺乏普遍性。鉴于以上不足，未来可以开展前瞻性多中心研究。但是本试验样本量大，得出的决策树模型具有较好的预测能力，较高的准确性，结构直观明了，因此仍具有一定的临床价值。

综上所述，年龄，性别，术中使用右美托咪定、地佐辛，手术时间，麻醉医师被接班是PACU低氧血症的影响因素。其中患者年龄≥64岁，女性，麻醉医师被接班，术中辅助使用地佐辛、右美托咪定，非上午手术为术后PACU低氧血症的促进因素，而男性、术中辅助使用氟比洛芬酯、上午手术是术后PACU低氧血症的保护因素。基于决策树建立的胸腔镜下肺癌根治术患者PACU低氧血症的预测模型具有较好的预测能力，较高的准确性，良好的净获益，结构直观明了，有助于PACU医护人员早期识别和预防低氧血症。