输尿管镜碎石围手术期预测脓毒症的风险因子构建与验证

2022-06-28 09:01王树声文卫军段迪程曾桓聪卢运田
中国中西医结合外科杂志 2022年3期
关键词:输尿管脓毒症碎石

严 超,王树声,龚 墅,文卫军,段迪程,曾桓聪,卢运田

输尿管镜碎石(URL)因其高效、微创且治疗效果好在临床工作中被广泛应用,但常因术中冲洗、肾盂内压力高等因素增加上尿路感染的风险性[1],严重时可发生尿脓毒症、感染性休克、甚至死亡。据报道[2-4],输尿管镜碎石围手术期发生全身炎症反应综合征(SIRS)的发生率为11.2%~22.0%,尿脓毒症发生率为0.3%~4.7%,病死率高达20%~42%。基于输尿管镜碎石围手术期发生脓毒症的风险因素较多,如性别、肥胖、糖尿病、尿白细胞计数、亚硝酸盐阳性、手术肾盂高压冲洗时间等因素均为输尿管镜碎石围手术期发生脓毒血症的影响因素[5]。然而,目前尚没有较好的评估围手术期发生尿脓毒血症的风险性的预测模型。鉴于此,建构准确评估输尿管镜碎石围手术期发生脓毒症危险因素的预测模型并验证其预测效能具有重要的临床意义。本文通过单因素和多因素Logistic回归分析我院250例输尿管结石住院患者围手术期发生尿脓毒血症的危险因素,构建发生脓毒症的预测模型,并将预测模型用于临床输尿管镜碎石围手术期发生脓毒症的风险进行预测与验证,评估输尿管镜碎石围手术期发生尿脓毒血症的风险性,为早期预测和防治其风险提供参依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选择2016年1月—2021年6月我院泌尿外科收治的输尿管结石患者250例。纳入标准:1)经B超、CT或腹部X线片确诊为输尿管结石患者;2)尿脓毒血症的诊断:尿路感染所导致的SIRS,且伴有严重全身感染症状;3)全身炎症反应综合征(SIRS)的诊断:依据2014年泌尿外科学会制定的评估指标[6],具有2项及以上的下述临床表现:(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)外周血白细胞>12×109/L或<4×109/L或未成熟细胞>10%;4)无其他精神疾病史,可与医护人员正常沟通者;5)临床资料完整(如肌酐水平,白细胞、细菌培养结果、中性粒细胞、结石大小、碎石次数、糖尿病、高血压、年龄、性别、并发症)。排除标准:1)输尿管狭窄,肾多发结石,双侧输尿管结石,既往有肾脏开放手术,输尿管切开取石或经皮肾镜碎石手术史;2)伴有严重基础疾病患者;3)病例资料不完整。根据纳入及排除标准,250例患者中50例输尿管镜碎石伴有脓毒血症患者为观察组,其中男31例,女19例,年龄(60±15.2)岁。200例输尿管镜碎石未伴有脓毒血症患者为对照组,其中男143例,女57例,年龄(62±17.8)岁。本研究获得本院医学伦理委员会审核批准,患者均签署知情同意书。

1.2 临床检测 搜集所纳入患者临床资料,并通过影像学/实验室检测方法,对病史、腹部X线片、B超、CT、肾功能、白细胞、中性粒细胞、淋巴细胞、C反应蛋白(CRP)、降钙素原(PCT)、尿沉渣、尿培养等进行检测。

1.3 构建联合预测模型 在单因素分析的基础上利用Logistic回归分析筛选出引起输尿管镜碎石术后脓毒血症的独立危险因素,并将独立危险因素的回归系数重新赋值,构建联合预测模型,并计算截断点。

1.4 临床评估联合预测模型效能 收集另一组我院泌尿外科治疗的30例确诊为输尿管结石行输尿管镜碎石患者的资料,纳入标准和及排除标准同前,验证联合预测模型预测的效能。

2 结果

2.1 两组患者临床资料单因素分析 两组糖尿病、尿白细胞、血中性粒细胞百分比、输尿管结石位置及结石长度差异有统计学意义(P<0.05),见表1。

表1 两组患者临床资料的单因素分析

2.2 输尿管镜碎石伴发脓毒血症的多因素分析以是否发生尿脓毒血症为因变量,将上述有统计学差异的因素纳入Logistic回归分析,结果显示,糖尿病、尿白细胞、血中性粒细胞百分比及输尿管结石位置是输尿管镜碎石术后发生脓毒血症的独立危险因素(P<0.05),见表2。对上述各独立危险因素绘制ROC曲线,计算AUC,联合因子预测AUC面积最大,诊断效能最好(图1)。

图1 各相关危险因子和联合预测模型的ROC曲线

表2 输尿管镜碎石伴发脓毒血症的多因素 Logistic分析

2.3 构建联合预测模型及Hosmer-lemeshow拟合优度检验 根据糖尿病、尿白细胞、血中性粒细胞百分比、结石位置的回归系数构建联合预测因子,联合预测因子=0.741×糖尿病+0.651×尿白细胞+0.405×血中性粒细胞百分比+0.328×输尿管结石位置,通过计算得出联合预测因子的截断点为1.758。对联合预测因子行Hosmerlemeshow拟合优度检验(χ2=1.975,P=0.547),该联合预测因子模型拟合优度较好,预测价值高。

2.4 验证联合预测因子 将联合预测模型及截断点应用于30例输尿管镜碎石患者,按照联合预测模型公式进行计算,根据联合预测模型的结果与截断点进行比较,结果>1.758预测为输尿管镜碎石伴有脓毒血症,结果<1.758预测为输尿管镜碎石不伴有脓毒血症,以脓毒血症的诊断为参考标准。如果预测为输尿管镜碎石围手术期脓毒症,经尿培养确诊的为真阳性,否则记为假阳性;如果预测为围手术期无脓毒症,经尿培养排除的为真阴性,否者为假阴性。最终确诊为输尿管镜碎石合并脓毒血症24例,输尿管镜碎石不合并脓毒血症6例,临床资料见表3。经联合预测因模型预测真阳性16例,真阴性5例,假阳性1,假阴性8例,预测正确率为70.0%,敏感度66.7%,特异度83.3%,绘制ROC曲线,AUC为0.819,见图2。

图2 联合预测因子的ROC曲线

表3 30例输尿管镜碎石患者的临床资料验证

3 讨论

输尿管镜碎石已成为上尿路结石手术治疗主要手段。但上尿路结石往往由于梗阻、尿糖高等因素造成细菌滋生,而术中黏膜损伤及灌注液体导致肾盂压升高等因素又加重感染和细菌扩散,严重时导致尿脓毒症。据报道,输尿管软镜碎石术后脓毒血症发生率为4.5%[5],输尿管硬镜碎石术后尿源性脓毒血症发生率为5.76%[7]。由于尿脓毒症病情急、发展快、致死率高,一旦发生,往往会对患者造成严重的身体和心理创伤,并加重患者的经济负担。因此,早期评估与预测输尿管镜碎石围手术期发生脓毒症的风险具有重要的临床意义。

有研究发现上尿路结石行输尿管镜碎石术后脓毒性休克的发生与多种因素有关,其中结石表面积及结石位置是其独立预后影响因素[8]。同时,近期文献[9-10]指出:糖尿病、血中性粒细胞比例、结石大小、尿培养阳性是上尿路结石合患者发生尿脓毒血症的独立危险因素。本文回顾性分析输尿管镜碎石围手术期发生和不发生尿脓毒血症患者的临床资料,通过单因素分析,发现糖尿病、尿白细胞、血中性粒细胞百分比、输尿管结石位置及大小是其危险因素,与文献报道一致。本研究中,观察组的糖尿病发生率明显高于对照组,校正其他混杂因素后发现合并糖尿病是输尿管镜碎石围手术期脓毒症的独立危险因素。糖尿病对发生尿源性脓毒症的影响较大,因为糖尿病患者尿糖浓度高,更利于细菌生长,同时糖尿病患者往往自身抵抗力较差、血液循环障碍、应激反应差[11],均易并发尿脓毒症。研究指出当糖尿病患者血糖水平超过7.7 mmol/L时,感染脓毒血症的风险增加[6]。对于糖尿病患者,需控制血糖稳定后手术,或一期急诊手术置管,尿白细胞降低及血糖稳定后择期碎石手术。

研究显示尿白细胞和血中性粒细胞百分比结合可提高术后尿源性脓毒症的诊断准确性[12]。本研究中多变量Logistic回归分析表明,尿白细胞高组发生尿脓毒症的风险约为对照组的1.54倍,尿白细胞>++和血中性粒细胞百分比>75%患者术后发生尿源性脓毒症的风险显著升高,提示术前有必要将尿白细胞抗炎治疗降至++以下后方可安排手术,以降低术后尿脓毒症的风险。本研究中显示,中、上段结石风险明显高于下段结石,提示中上段结石较下段结石更易发生尿源性脓毒症,考虑中上段结石手术时间久、手术相对复杂,下段结石一般相对较小,处理较为简单,手术时间也更短;且大结石更容易携带定植细菌,需要延长手术时间[13]。因此,有理由认为大结石及中上段结石患者感染并发症的风险更高,与既往研究一致[14]。

脓毒症的发生是多种因素的结果,单一因素评估输尿管镜碎石围手术期发生脓毒血症风险有一定局限性[15]。单变量Cox回归分析可以筛选较少的候选变量,为后续的多变量Cox回归分析铺平道路。单变量Cox回归忽略了每个变量之间的相互作用,多元Cox回归分析可以确定各变量之间可能存在的共线性,并建立回归模型。本研究根据多因素Logistic回归结果分析构建风险预测模型,并行Hosmer-lemeshow拟合优度检验,证实该模型拟合度较好。其他因素被排除在纳入范围,如结石大小、细菌培养结果、碎石次数、高血压等,这就是原因所在。本研究发现单独糖尿病的AUC面积是0.805,单独血液中性粒细胞百分比的AUC面积是0.721,尿液白细胞的AUC面积是0.612,结石位置的AUC面积是0.605;但是联合预测模型的AUC面积是0.897,相比其他因子均明显升高,说明联合预测模型的优势。此外本研究通过另外一组数据对模型进行验证:将30例确诊输尿管镜碎石合并脓毒血症患者的临床资料数据输入联合预测模型,预测正确率为70.0%,利用ROC曲线验证预测效能,结果显示AUC为0.819,95% CI为0.796~0.832,P<0.004,说明联合预测模型的预测效果确切。

综上所述,输尿管镜碎石术后发生脓毒血症是由多种因素所致的,本研究成功构建了用于预测输尿管结石术后尿脓毒血症的联合预测模型,并验证其具有良好的预测效果。基于该研究样本量较少,仍需要大样本数据在临床实践中进一步验证该预测模型的可靠性。

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