老年单侧全髋关节置换术围术期输血风险预测模型的构建

臧 晗，胡 嫒，许轩奇，许 力*

1.中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院 麻醉科，北京 100730；2.高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学)，北京 100084；3.北京大学 计算机学院，北京 100084

全髋关节置换术作为治疗髋关节疾病的有效手段,近年来需求量不断增长[1]。围术期输血在全髋关节置换术中非常普遍[2-3]。已有文献证实围术期输血与多种不良结局相关,如感染、住院时间延长以及医疗花费增加等[4-6]。优化全髋关节置换术的围术期血液管理受到了越来越多的关注,开放性输血策略常常造成血液制品的过度使用。精准识别高危人群,积极进行术前干预,可以最大限度地减少血液制品的浪费,降低输血并发症发生的风险。随着人口老龄化趋势的扩大和人口寿命的延长,老年患者的外科手术需求量持续增加[7]。老年患者常合并多种慢性疾病、衰弱及营养不良等,增加手术与麻醉相关风险,其围术期管理成为了临床医生的挑战。既往已有文献探究全髋关节置换术围术期输血的危险因素,但尚未有研究关注老年患者这一特殊群体[8-9]。本研究旨在识别老年患者单侧全髋关节置换术围术期输血的危险因素, 建立风险预测模型,促进围术期决策的制定,建立个体化的围术期管理方案。

1 材料与方法

1.1 研究对象

本项研究经过北京协和医院伦理委员会批准(SK-1757),回顾性收集于2013年1月至2021年10月在北京协和医院接受单侧初次全髋关节置换术的老年患者。纳入标准:年龄≥65岁的患者;接受单侧初次全髋关节置换术的患者。排除标准:存在缺失数据的患者,包括人口学特征、手术信息、术前实验室指标及输血信息数据的缺失。

1.2 方法

1.2.1 数据的收集:根据既往文献、临床经验以及数据的可获取性确定纳入变量的种类。从手术麻醉信息系统、临床数据中心和输血科收集患者的人口学特征、手术信息、术前实验室指标及输血信息。人口学特征包括年龄、性别、身体质量指数(body mass index, BMI)、美国麻醉医师协会(American Society of Anesthesiologists, ASA)分级、合并症以及抗凝药物的使用等。ASA分级由一名麻醉医生在术前进行评估。贫血被定义为男性血红蛋白 <120 g/L或女性 <110 g/L。术前抗凝药物的使用指术前一周内使用肝素、华法林或Xa因子抑制剂等。手术信息包括术前诊断、麻醉方式、手术时间、术中是否使用氨甲环酸等。骨关节炎包括原发性骨关节炎和股骨头坏死与髋关节发育不良导致的继发性骨关节炎。术前实验室指标纳入与手术时间相邻最近的检验结果,包括术前血红蛋白、血小板、活化部分凝血活酶时间(activated partial thromboplastin time, APTT)、凝血酶原时间(prothrombin time,PT)、D-二聚体、纤维蛋白原、丙氨酸氨基转移酶(alanine aminotransferase, ALT)、总胆红素、直接胆红素、白蛋白、肌酐和尿素等。围术期输血被定义为在手术过程中或术后72 h内异体红细胞的输注。

1.2.2 模型的建立:按照手术时间先后的顺序,将前70%的数据划分为训练集,后30%的数据划分为测试集。训练集用于建立模型,测试集用于验证模型的性能。

1.3 统计学分析

2 结果

2.1 一般资料

本研究共纳入467例接受单侧初次全髋关节置换术的老年患者(训练集n=326, 测试集n=141),平均年龄(71.4±5.0)岁,男性134例(28.7%),女性333例(71.3%)。其中,91例(19.5%)患者接受围术期输血,48例(10.3%)例患者接受术中输血,52例(11.1%)患者接受术后输血。

2.2 训练集单因素分析结果

相较于未输血组,输血组患者年龄更大;ASA分级>Ⅱ 级、合并冠心病、合并贫血的患者更多;手术时间更长;术前D-二聚体水平更高。此外,输血组接受全身麻醉以及术前诊断为骨关节炎和髋关节发育不良的患者更少;术前血红蛋白和白蛋白水平更低(P<0.05)(表1)。

表1 训练集单因素分析Table 1 Univariate analysis of the training set

2.3 训练集多因素Logistic回归分析结果

将单因素分析中P<0.05的变量纳入多因素Logistic回归分析中,包括年龄、是否ASA分级>Ⅱ 级、是否合并冠心病、是否合并贫血、是否术前诊断为骨关节炎、是否术前诊断为髋关节发育不良、是否接受全身麻醉、手术时间、术前血红蛋白水平、术前白蛋白水平以及术前D-二聚体水平。结果显示,合并冠心病、手术时间增加和术前低血红蛋白是老年患者行单侧全髋关节置换术围术期输血的独立危险因素(P<0.05)(表2)。

表2 训练集多因素Logistic分析Table 2 Multivariable logistic regression of the training set

2.4 预测模型的构建与评估

基于多因素Logistic回归分析结果与临床经验,纳入是否合并冠心病、手术时间、术前血红蛋白、年龄以及是否ASA 分级>Ⅱ 级等因素构建预测模型,绘制列线图(图1)。列线图中各项危险因素得分之和即为总分数,最后预测出相对应的风险概率值。在测试集中对预测模型的性能表现进行评估,受试者工作特征曲线下面积(the area under the receiver operating characteristic curve, AUC)为0.809 [95%CI(0.725, 0.892)],说明模型的区分度较好(图2);校准曲线与理想曲线接近,说明模型的校准度良好(图3)。

图1 围术期输血预测模型列线图Fig 1 Nomogram of the prediction model for perioperative blood transfusion

ROC.receiver operating characteristic; AUC.the area under the receiver operating characteristic curve.图2 围术期输血预测模型ROC曲线Fig 2 ROC curve of the prediction model for perio- perative blood transfusion

图3 围术期输血预测模型校准曲线Fig 3 Calibration curve of the prediction model for perioperative blood transfusion

3 讨论

老年患者机体生理储备下降,自身调节能力差,对于失血的耐受能力降低,常伴随着围术期输血需求的增加。同时,对于输血可能引起的并发症代偿能力弱,易造成不良预后。本研究建立并验证了老年单侧全髋关节置换术围术期输血风险的预测模型,表现出良好的预测能力,对于临床实践具有一定的指导意义。高危人群的精准识别有益于优化准备的实施、麻醉计划的制定以及术后管理的加强,提升围术期状态,减少血液制品的使用,改善老年患者的预后。

本研究发现围术期输血风险随着手术时间的增加而升高,与既往文献结果一致,手术时间延长一般与手术操作难度增加相关,且较长的手术时间造成术野渗血量的增多,因而常伴随失血量的增加与围术期输血风险的升高[8,11]。有文献报道,术前低血红蛋白是围术期输血的重要预测指标,在本研究中同样被证实,术前低血红蛋白的患者可耐受的围术期血液丢失量更少,造成围术期输血风险增加[8,12]。此外,本研究发现,合并冠心病是老年患者行全髋关节置换术围术期输血的危险因素。优化心肌氧供是冠心病患者围术期管理的重点,维持充足的血红蛋白水平是临床实践中增强机体氧输送能力的有效手段,因此合并冠心病的患者接受围术期输血的可能性更高。此外,根据文献及临床经验,本研究所建立的模型还纳入了年龄与ASA分级两项重要因素,旨在建立更为全面客观且临床应用广泛的老年单侧全髋关节置换术围术期输血风险预测模型[9,11]。对于输血风险较高的患者术前应当积极采取干预措施,谨慎选择手术时机,改善生理状态,如提升血红蛋白水平、优化冠心病治疗等,早期预测,预防为先,实现个体化的围术期管理。

本研究存在一定的局限性,首先,由于回顾性研究的性质,所以可能存在一些无法避免的偏倚;其次,本研究为单中心来源,所建立的预测模型仍需要大样本量的外部人群进行验证和完善。

综上,本研究对老年单侧全髋关节置换术围术期输血的风险因素进行了识别,所建立的模型取得了较好的预测效能,有助于临床医生筛查高危人群,改善患者结局,降低医疗成本。