宗 俠, 孫保安, 汪宗保

(1. 安徽省淮北市人民醫(yī)院 骨一科, 安徽 淮北, 235000;2. 安徽省中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院 骨科, 安徽 合肥, 230031)

全膝關(guān)節(jié)置換術(shù)(TKA)是治療終末期骨關(guān)節(jié)炎的重要方法，可有效改善關(guān)節(jié)活動(dòng)度，矯正畸形，恢復(fù)關(guān)節(jié)功能，提高患者的生活質(zhì)量[1]。隨著骨性關(guān)節(jié)炎發(fā)病率的不斷提高, TKA的臨床開(kāi)展率也不斷上升。術(shù)后發(fā)熱是TKA臨床治療過(guò)程中的常見(jiàn)癥狀，可分為感染性和非感染性，目前針對(duì)非感染性發(fā)熱(NIF)的研究相對(duì)較少。與感染性發(fā)熱不同的是, NIF無(wú)病原微生物感染的確切證據(jù)，但臨床發(fā)生率更高，與手術(shù)、麻醉創(chuàng)傷以及機(jī)體炎癥、應(yīng)激反應(yīng)有關(guān)[2-3], 往往會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重疼痛、傷口愈合延遲、住院時(shí)間延長(zhǎng)和康復(fù)需求增加[4]。目前, NIF的確切機(jī)制和危險(xiǎn)因素尚無(wú)定論，可影響NIF的早期診斷和干預(yù)，對(duì)患者術(shù)后康復(fù)造成不利影響。列線圖模型可將重要的危險(xiǎn)因素可視化，更加方便臨床醫(yī)護(hù)人員對(duì)患者進(jìn)行評(píng)估。本研究探討TKA患者術(shù)后7 d內(nèi)NIF的影響因素并構(gòu)建列線圖預(yù)測(cè)模型，以期為臨床早期診斷NIF提供一款簡(jiǎn)潔的量化工具，現(xiàn)報(bào)告如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

采用回顧性隊(duì)列研究方法，選取2017年1月—2021年7月在淮北市人民醫(yī)院行單側(cè)TKA治療的201例膝骨關(guān)節(jié)炎患者作為研究對(duì)象，根據(jù)術(shù)后7 d內(nèi)是否發(fā)生NIF將患者分為NIF組57例和無(wú)NIF組144例。納入標(biāo)準(zhǔn): ① 年齡>18歲者; ② 符合膝骨關(guān)節(jié)炎診斷標(biāo)準(zhǔn)[5]和TKA手術(shù)指征[6], 順利完成手術(shù)且康復(fù)出院者; ③ 術(shù)后胸片、血尿、關(guān)節(jié)腔穿刺等檢查未見(jiàn)明顯感染征象者; ④ 臨床資料完整者。排除標(biāo)準(zhǔn): ① 合并類(lèi)風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎、骨腫瘤、骨外傷、痛風(fēng)性關(guān)節(jié)炎等骨關(guān)節(jié)疾病者; ② 近期有大手術(shù)、創(chuàng)傷史者; ③ 近期有重癥感染、肝腎功能障礙、輸血史者; ④ 圍術(shù)期發(fā)生嚴(yán)重并發(fā)癥(心肌梗死、中風(fēng)、血管內(nèi)凝血障礙、休克、肺栓塞等)者。

術(shù)后第2～7天，護(hù)士使用紅外鼓膜溫度計(jì)測(cè)量患者體溫，每天至少測(cè)量4次(6: 00、10: 00、14: 00、18: 00)。NIF定義為術(shù)后7 d內(nèi)任意時(shí)點(diǎn)體溫≥38.0 ℃, 且胸片、血尿、關(guān)節(jié)腔穿刺等檢查未見(jiàn)明顯感染征象[7]。

1.2 方法

通過(guò)醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)和護(hù)理記錄單收集患者的臨床資料，主要包括性別、年齡、基礎(chǔ)疾病、手術(shù)時(shí)間、術(shù)中失血量、術(shù)后引流量、輸血次數(shù)、抗生素使用時(shí)間和住院時(shí)間。所有患者的手術(shù)和術(shù)后護(hù)理均由經(jīng)驗(yàn)豐富的手術(shù)團(tuán)隊(duì)和護(hù)理團(tuán)隊(duì)完成，術(shù)后采用頭孢唑啉鈉(1 g)預(yù)防感染, 2次/d, 持續(xù)48 h。術(shù)后48～72 h或日引流液量<100 mL時(shí)拔除引流管，術(shù)后根據(jù)患者康復(fù)情況開(kāi)展功能鍛煉。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

2 結(jié) 果

2.1 NIF的單因素分析

NIF組術(shù)中失血量、術(shù)后引流量、輸血者均多于無(wú)NIF組，手術(shù)時(shí)間、抗生素應(yīng)用時(shí)間和住院時(shí)間均長(zhǎng)于無(wú)NIF組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05), 見(jiàn)表1。

表1 NIF的單因素分析

2.2 NIF影響因素的LASSO回歸分析

將單因素分析中差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的指標(biāo)作為自變量，納入LASSO 回歸模型，共篩選出4個(gè)具有非零特征的變量，即術(shù)中失血量、術(shù)后引流量、輸血和手術(shù)時(shí)間，見(jiàn)圖1。

A: 利用最小標(biāo)準(zhǔn)值和10倍交叉驗(yàn)證識(shí)別LASSO模型中的λ; B: 顯示特征的套索系數(shù)剖面

2.3 NIF影響因素的多因素Logistic回歸分析

多因素Logistic回歸分析顯示，術(shù)中失血量、術(shù)后引流量、輸血和手術(shù)時(shí)間是TKA患者術(shù)后7 d內(nèi)NIF的獨(dú)立影響因素(P<0.001), 見(jiàn)表2。

2.4 NIF的列線圖模型

基于多因素Logistic回歸分析篩選出的影響因素及其對(duì)應(yīng)權(quán)重(β值)，應(yīng)用R軟件構(gòu)建列線圖模型，見(jiàn)圖2。若1例患者術(shù)中失血量為400 mL(對(duì)應(yīng)分值22分)，術(shù)后引流量為400 mL(對(duì)應(yīng)分值20分)，輸血(對(duì)應(yīng)分值60分)，手術(shù)時(shí)間為200 min(對(duì)應(yīng)分值10分)，則各項(xiàng)分值相加的總分為112分，對(duì)應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)為0.93, 提示其發(fā)生NIF的概率較高。

表2 NIF影響因素的多因素Logistic回歸分析

圖2 NIF的列線圖模型

2.5 列線圖模型預(yù)測(cè)NIF的內(nèi)部驗(yàn)證結(jié)果

ROC曲線顯示，列線圖模型預(yù)測(cè)NIF的AUC為0.865(95%CI為0.799～0.901), 提示該模型的區(qū)分度和預(yù)測(cè)效能較好，見(jiàn)圖3。Calibration校正曲線顯示，該模型的一致性較好，見(jiàn)圖4。DCA顯示, NIF發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)閾值超過(guò)8%時(shí)，列線圖模型的臨床價(jià)值最大，見(jiàn)圖5。

圖3 列線圖模型預(yù)測(cè)NIF的ROC曲線

圖4 列線圖模型預(yù)測(cè)NIF的Calibration校正曲線

圖5 列線圖模型預(yù)測(cè)NIF的DCA結(jié)果

3 討 論

臨床研究[8]發(fā)現(xiàn), TKA后NIF十分常見(jiàn)，發(fā)生時(shí)間多為術(shù)后1～10 d, 高峰期為術(shù)后7 d內(nèi)，故本研究主要統(tǒng)計(jì)術(shù)后7 d內(nèi)NIF發(fā)生情況。NIF的主要臨床表現(xiàn)為無(wú)明顯感染跡象的體溫升高，抗生素應(yīng)用效果不佳，發(fā)熱持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，可影響手術(shù)療效，造成術(shù)后康復(fù)質(zhì)量不佳[9]。研究[10-11]發(fā)現(xiàn)，組織損傷、藥物、輸血反應(yīng)、貧血和深靜脈血栓形成等非感染性因素可以刺激機(jī)體釋放大量炎癥介質(zhì)，導(dǎo)致體溫升高，但各種因素的主次關(guān)系仍未闡明，為臨床早期干預(yù)增加了難度。目前，臨床尚無(wú)公認(rèn)的可靠指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)NIF的發(fā)生，故本研究基于NIF的危險(xiǎn)因素構(gòu)建列線圖模型，以期為臨床早期診斷NIF提供有效的工具。

本研究顯示, TKA患者術(shù)后7 d內(nèi)NIF發(fā)生率為28.4%(57/201), 與相關(guān)研究[12-13]報(bào)道的發(fā)生率差異較大，這可能與納入樣本量及患者病情特征不同有關(guān)。針對(duì)術(shù)后發(fā)熱，臨床首先需要通過(guò)相關(guān)指標(biāo)結(jié)果排除感染性原因，但往往需要抽血、關(guān)節(jié)腔抽液、細(xì)菌培養(yǎng)以及影像學(xué)檢查等，會(huì)增加患者痛苦和醫(yī)療費(fèi)用，而大多數(shù)患者檢測(cè)結(jié)果為陰性。本研究結(jié)合實(shí)際情況比較分析了2組患者術(shù)中失血量、輸血、術(shù)后引流量等容易監(jiān)測(cè)的可影響液體平衡和血容量的因素，這些因素與機(jī)體的體液平衡顯著相關(guān)，而體液平衡是維持體溫調(diào)節(jié)能力的關(guān)鍵因素[14-15]。本研究結(jié)果顯示, NIF組術(shù)中失血量、術(shù)后引流量、輸血者均多于無(wú)NIF組，手術(shù)時(shí)間、抗生素應(yīng)用時(shí)間和住院時(shí)間均長(zhǎng)于無(wú)NIF組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。本研究利用LASSO回歸分析篩選非零特征的變量(降低變量間的相關(guān)性，突出變量的獨(dú)立性)，并進(jìn)行多因素Logistic回歸分析，結(jié)果顯示，術(shù)中失血量、術(shù)后引流量、輸血和手術(shù)時(shí)間均為T(mén)KA患者術(shù)后7 d內(nèi)NIF的獨(dú)立影響因素。術(shù)中失血量和術(shù)后引流量是影響循環(huán)血容量穩(wěn)定的重要原因，液體丟失可導(dǎo)致體溫調(diào)節(jié)不穩(wěn)定[16]。減少異體輸血有助于預(yù)防發(fā)熱并發(fā)癥，尤其是在大型骨科手術(shù)中[17]。另有研究[18]顯示，手術(shù)后排出的液體量與局部血管損傷、傷口滲出和金屬刺激有關(guān)。手術(shù)損傷區(qū)域的出血和滲出會(huì)刺激局部組織發(fā)生炎癥反應(yīng)，使機(jī)體釋放大量腫瘤壞死因子、白細(xì)胞介素以及其他細(xì)胞因子，促進(jìn)內(nèi)源性熱源的產(chǎn)生，導(dǎo)致患者體溫升高[19-20]。

本研究應(yīng)用R軟件構(gòu)建列線圖模型(基于NIF發(fā)生的獨(dú)立影響因素)，并進(jìn)行多維度驗(yàn)證。ROC曲線顯示，該列線圖模型預(yù)測(cè)NIF的AUC為0.865, 提示模型的區(qū)分度和預(yù)測(cè)效能較好; Calibration校正曲線顯示，該模型的一致性較好; DCA顯示, NIF發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)閾值超過(guò)8%時(shí)，該模型的臨床價(jià)值最大。本研究存在一定局限性，例如樣本量和觀察時(shí)間有限，數(shù)據(jù)來(lái)源于單中心回顧性病例分析結(jié)果，且列線圖模型僅進(jìn)行了內(nèi)部驗(yàn)證，缺乏外部驗(yàn)證數(shù)據(jù)，故其準(zhǔn)確性和推廣價(jià)值有待進(jìn)一步深入研究后加以驗(yàn)證。

綜上所述, TKA患者術(shù)后7 d內(nèi)NIF發(fā)生率較高，術(shù)中失血量、術(shù)后引流量、輸血和手術(shù)時(shí)間是NIF發(fā)生的獨(dú)立影響因素，基于影響因素構(gòu)建的列線圖模型可視化效果較好，預(yù)測(cè)NIF發(fā)生的效能較高。