Risk factors and construction of risk prediction model for patients with atelectasis after thoracoscopic segmental resection

CHEN Qianqian， PENG Jifang^*， LIU Han

Jiangsu Provincial People's Hospital/The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University， Jiangsu 210029 China

*Corresponding Author PENG Jifang， E?mail： 39336003@qq.com

Abstract Objective：To analyze the risk factors of lung cancer complicated with atelectasis after thoracoscopic segmental resection，and to construct a prediction model.Methods：585 patients with lung cancer who underwent thoracoscopic segmental resection in our hospital from February 2021 to February 2023 were retrospectively selected as the study objects，and they were divided into atelectasis group and non?atelectasis group according to whether they developed atelectasis after surgery. Clinical data of patients with lung cancer were collected，and multi?factor Logistic regression was used to screen the risk factors affecting atelectasis after thoracoscopic segmental resection of lung cancer.R software was used to establish a random forest model for predicting atelectasis，and the effectiveness of the model was verified.Results：The incidence of atelectasis was 8.55% in 585 patients with lung cancer after thoracoscopic segmental resection. Multivariate results showed that BMI≥24 kg/m²，smoking history，underlying diseases，poor preoperative pulmonary function，operative time ≥2 h and adenocarcinoma were independent risk factors for atatasis after thoracoscopic lung resection （<0.05）. The relative important predictors of lung atatasis after thoracoscopic segmental resection in random forest were preoperative lung function，BMI，smoking history，operation time，underlying disease，and pathological type of tumor. ROC results showed that the AUC of random forest algorithm in predicting the occurrence of atatasis was slightly higher than that of multivariate Logistic regression model（0.841 0.834）.Conclusion：BMI ≥24 kg/m²，smoking history，underlying diseases，poor preoperative pulmonary function，operative time ≥2 h，and adenocarcarcinoma are independent risk factors for atectasis after thoracoscopic segmental resection. Based on these factors，the random forest model for predicting atectasis has good risk prediction efficacy.

Keywordslung cancer；thoracoscopic segmentectomy；atelectasis；risk factors；prediction model；investigation research

摘要目的：分析肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后合并肺不張的危險因素，并構(gòu)建預(yù)測模型。方法：回顧性分析2021年2月—2023年2月在我院行胸腔鏡肺段切除手術(shù)治療的585例肺癌病人臨床資料，根據(jù)術(shù)后是否發(fā)生肺不張將其分為肺不張組和非肺不張組。采用多因素Logistic回歸篩選影響肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后合并肺不張的危險因素，運用R軟件建立預(yù)測肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后合并肺不張的隨機森林模型，并檢測模型效能。結(jié)果：585例肺癌病人，術(shù)后肺不張發(fā)生率為8.55%；多因素結(jié)果顯示，體質(zhì)指數(shù)≥24 kg/m²、吸煙史、基礎(chǔ)疾病、術(shù)前肺功能較差、手術(shù)時間≥2 h、腺癌均是胸腔鏡肺段切除術(shù)后發(fā)生肺不張的獨立危險因素（<0.05）；隨機森林預(yù)測肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生的預(yù)測因子重要性排序為術(shù)前肺功能、體質(zhì)指數(shù)、吸煙史、手術(shù)時間、基礎(chǔ)疾病、腫瘤病理類型；受試者工作特征（ROC）曲線分析顯示，隨機森林算法預(yù)測肺不張發(fā)生的ROC曲線下面積（0.841）高于多因素Logistic回歸模型（0.834）。結(jié)論：體質(zhì)指數(shù)≥24 kg/m²、吸煙史、基礎(chǔ)疾病、術(shù)前肺功能較差、手術(shù)時間≥2 h、腺癌均是胸腔鏡肺段切除術(shù)后病人發(fā)生肺不張的獨立危險因素，基于上述因素構(gòu)建的隨機森林模型具有良好的預(yù)測效能。

關(guān)鍵詞肺癌；胸腔鏡肺段切除術(shù)；肺不張；危險因素；預(yù)測模型；調(diào)查研究

doi：10.12102/j.issn.1009-6493.2024.21.008

肺癌是起源于肺部組織惡性細(xì)胞，是臨床較為常見的惡性腫瘤疾病^[1]。據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)報道，肺癌的發(fā)病率和病死率均居全球癌癥疾病之首，約占所有因腫瘤致死者的30%^[2]。手術(shù)切除術(shù)是目前唯一可以治愈該病的治療方法。近年來，隨著全民體檢意識的不斷提升及影像學(xué)檢查的普及，越來越多的肺癌早期病人得到及時診治，加之免疫、靶向等輔助治療策略的不斷發(fā)展，晚期甚至中期肺癌病人獲得了手術(shù)治療的機會^[3?4]。而胸腔鏡肺段切除術(shù)是肺癌病人的常用術(shù)式之一，相比傳統(tǒng)開胸手術(shù)，其具有創(chuàng)傷小、恢復(fù)快等優(yōu)勢^[5?6]。雖然該術(shù)式可讓多數(shù)病人從中獲益，但術(shù)后仍有部分病人合并肺不張^[7]。術(shù)后肺不張是指術(shù)后肺部出現(xiàn)部分或全部塌陷，繼而導(dǎo)致肺泡內(nèi)的氣體無法正常排出^[8]。這種情況不僅可能導(dǎo)致病人出現(xiàn)呼吸困難、感染等問題，嚴(yán)重者亦會危及生命^[9]。因而，早期明確肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后合并肺不張的相關(guān)因素，對臨床制定科學(xué)、合理的防治策略尤為重要^[10]。目前已有肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后合并肺不張的相關(guān)研究報道，但尚未形成預(yù)測肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生風(fēng)險的可靠預(yù)測模型。隨機森林是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，通過構(gòu)建多個決策樹并綜合它們的結(jié)果來進行預(yù)測，其不僅能夠處理高維數(shù)據(jù)，亦可根據(jù)數(shù)據(jù)特征對其重要性進行排序，幫助決策者了解數(shù)據(jù)中不同特征對預(yù)測結(jié)果的貢獻(xiàn)程度并做出相應(yīng)決策^[11?12]。本研究回顧性分析585例肺癌病人的病例資料，建立肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后合并肺不張的風(fēng)險預(yù)測模型，以期為肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張的早期診治提供參考。

1 對象與方法

1.1 研究對象

以2021年2月—2023年2月在我院行胸腔鏡肺段切除手術(shù)治療的585例肺癌病人為研究對象，根據(jù)病人術(shù)后是否發(fā)生肺不張將其分為肺不張組和非肺不張組。納入標(biāo)準(zhǔn)：行胸腔鏡肺段切除手術(shù)治療，符合手術(shù)指征，順利完成手術(shù)者；年齡≥18歲；知情同意自愿參與本研究者；術(shù)后通過影像學(xué)檢查確診為肺不張者。排除標(biāo)準(zhǔn)：既往存在胸腔手術(shù)史者；合并慢性疾病或嚴(yán)重器質(zhì)性疾病者；伴有精神類疾病或無法與醫(yī)務(wù)人員有效溝通者。本研究已通過我院倫理委員會批準(zhǔn)（審批號：23112670）。

1.2 肺不張判定標(biāo)準(zhǔn)

胸部CT或胸部X線片顯示未見肺門、縱隔或膈肌向受累區(qū)域移動的肺混濁影，鄰近非肺不張肺的代償性過度膨脹，即可判定為肺不張^[13]。

1.3 調(diào)查內(nèi)容

采用一般資料調(diào)查表收集病人臨床資料，包括性別、年齡、居住地、體質(zhì)指數(shù)、婚姻狀態(tài)、文化程度、職業(yè)類型、飲酒史、吸煙史、基礎(chǔ)疾病、腫瘤病理類型、腫瘤部位、腫瘤分期、術(shù)前肺功能、手術(shù)時間、新輔助治療、凝血酶原時間、纖維蛋白原、白蛋白、血小板計數(shù)、白細(xì)胞計數(shù)等臨床資料。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

采用SPSS 24.0軟件分析數(shù)據(jù)，采用多因素Logistic回歸模型和隨機森林模型分析肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后合并肺不張的危險因素，應(yīng)用R3.5.3軟件構(gòu)建隨機森林模型，采用MedCalc繪制受試者工作特征（ROC）曲線。以<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生情況

585例肺癌病人中，有50例病人術(shù)后發(fā)生肺不張，肺不張發(fā)生率為8.55%。

2.2 影響病人肺不張發(fā)生的單因素分析

肺不張組和非肺不張組病人性別、年齡、居住地、婚姻狀態(tài)、文化程度、職業(yè)類型、飲酒史、腫瘤部位、腫瘤分期、新輔助治療、凝血酶原時間、纖維蛋白原、白蛋白、血小板計數(shù)、白細(xì)胞計數(shù)等資料比較，差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（>0.05）；體質(zhì)指數(shù)、吸煙史、基礎(chǔ)疾病、腫瘤病理類型、術(shù)前肺功能、手術(shù)時間比較，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（0.05）。見表1。

2.3 肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生的多因素Logistic回歸分析

將單因素分析具有統(tǒng)計學(xué)意義的項目（體質(zhì)指數(shù)、吸煙史、基礎(chǔ)疾病、術(shù)前肺功能、手術(shù)時間、腫瘤病理類型）作為自變量，以肺癌病人胸腔鏡肺段切除術(shù)后是否發(fā)生肺不張作為因變量，進行多因素Logistic回歸分析，結(jié)果顯示：體質(zhì)指數(shù)≥24 kg/m²、吸煙史、基礎(chǔ)疾病、術(shù)前肺功能較差、手術(shù)時間≥2 h、腺癌均是胸腔鏡肺段切除術(shù)后發(fā)生肺不張的獨立危險因素（<0.05）。變量賦值見表2，回歸分析結(jié)果見表3。

2.4 肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生的重要性評分及排序

以胸腔鏡肺段切除術(shù)后是否發(fā)生肺不張為因變量，以單因素分析（<0.05）的項目作為自變量（變量賦值見表3）構(gòu)建隨機森林模型。本模型預(yù)測肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生的相對重要預(yù)測因子依次排序為術(shù)前肺功能、體質(zhì)指數(shù)、吸煙史、手術(shù)時間、基礎(chǔ)疾病、腫瘤病理類型，變量Gini值的平均降低量與其在模型的重要性成正比。見圖1。

2.5 2種預(yù)測模型對肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生的效能

隨機森林算法預(yù)測肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生的ROC曲線下面積（AUC）為0.841[95%CI（0.809，0.870）]，稍高于多因素Logistic回歸模型[AUC=0.834，95%CI（0.802，0.863）]。見圖2和表4。

3 討論

3.1 肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生現(xiàn)狀

近年來，隨著人們飲食習(xí)慣和生活方式的不斷改變，肺癌發(fā)病率呈逐年增高趨勢^[14]。而胸腔鏡肺段切除術(shù)作為治療肺癌和其他肺部疾病的可靠微創(chuàng)術(shù)式之一，隨著該術(shù)式的廣泛應(yīng)用，肺癌術(shù)后肺不張的發(fā)生率也逐漸增加^[15]。若未及時采取治療措施，不僅會引起通氣/血流比例失調(diào)、肺功能下降等呼吸、循環(huán)系統(tǒng)功能障礙，嚴(yán)重時亦可導(dǎo)致低氧血癥、肺感染等并發(fā)癥，繼而延長病人的住院時間，影響病人術(shù)后恢復(fù)甚至危及生命^[16]。因此，了解影響肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張的相關(guān)因素并構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型對術(shù)后肺不張的早期防治就顯得尤為重要。本研究585例行胸腔鏡肺段切除術(shù)的肺癌中，術(shù)后肺不張發(fā)生率為8.55%。稍低于其他研究^[17]報道的肺切除術(shù)后肺不張發(fā)生率（16.3%）。分析原因可能與納入對象、研究設(shè)計等因素相關(guān)，但由此說明，術(shù)后肺不張不僅在其他肺部疾病術(shù)后具有較高的發(fā)生率，在肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后同樣具有較高的發(fā)生率，提醒醫(yī)務(wù)人員需加強對肺癌行胸腔鏡肺段切除術(shù)病人的重視并給予術(shù)后肺不張病人重點關(guān)注。

3.2 肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張的危險因素分析

本研究通過單因素及多因素分析585例肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)病人的臨床資料發(fā)現(xiàn)，體質(zhì)指數(shù)≥24 kg/m²、吸煙史、基礎(chǔ)疾病、術(shù)前肺功能較差、手術(shù)時間≥2 h、腺癌均是胸腔鏡肺段切除術(shù)后發(fā)生肺不張的獨立危險因素。既往研究報道，基礎(chǔ)疾病是肺部分切除術(shù)后肺不張發(fā)生的危險因素，伴有基礎(chǔ)疾病的病人術(shù)后肺不張的發(fā)生風(fēng)險相對更高^[17]。本研究結(jié)果顯示，肺不張組病人伴有基礎(chǔ)疾病者占比高于非肺不張組，通過多因素Logistic回歸分析發(fā)現(xiàn)，伴有基礎(chǔ)疾病者術(shù)后肺不張發(fā)生風(fēng)險高于未伴有基礎(chǔ)疾病者，結(jié)果與上述報道相符?；A(chǔ)疾病指的是在行手術(shù)治療前已經(jīng)存在的呼吸道基礎(chǔ)疾病，包括間質(zhì)性肺疾病、慢性阻塞性肺疾病以及哮喘等，伴有該類疾病的病人均可能出現(xiàn)氣道和/或肺泡異常，并伴有不同程度的生理或解剖結(jié)構(gòu)改變，因而術(shù)后更易發(fā)生肺不張。王斌等^[18]研究發(fā)現(xiàn)，手術(shù)時間是肝切除術(shù)后肺不張發(fā)生的影響因素，隨著手術(shù)時間不斷增加，術(shù)后肺不張發(fā)生風(fēng)險明顯增高。本研究結(jié)果與其一致，手術(shù)時間≥2 h的肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)病人發(fā)生肺不張風(fēng)險高于手術(shù)時間<2 h者。手術(shù)時間延長則提示術(shù)中膈肌部位的操作時間隨之延長，加劇肺組織創(chuàng)傷，從而增加術(shù)后肺不張的發(fā)生率，同時長時間的手術(shù)過程也會導(dǎo)致病人術(shù)后需要更長時間保持體位不動，這可能會導(dǎo)致肺部通氣不暢，進而引起術(shù)后肺不張。研究表明，體質(zhì)指數(shù)是胸腔鏡下肺癌根治術(shù)后持續(xù)性肺不張發(fā)生的危險因素，體質(zhì)指數(shù)越高的病人術(shù)后更易發(fā)生肺不張^[19]。本研究結(jié)果與其相符。體重增加引起腹部脂肪堆積和軀干重量增加可使橫膈向上抬高并壓迫肺部，從而限制了肺的膨脹和通氣。當(dāng)病人處于仰臥位時，軀干和腹部的重量會進一步使橫膈向頭側(cè)移動，導(dǎo)致肺的功能殘氣量減少，氣道更易閉合，從而增加了肺不張的發(fā)生風(fēng)險。閆付慶^[20]研究發(fā)現(xiàn)，術(shù)前肺功能是肺癌病人術(shù)后并發(fā)持續(xù)性肺不張的因素，術(shù)前肺功能越差的病人術(shù)后肺不張發(fā)生風(fēng)險越高。肺功能差意味著肺部的通氣能力受限，病人往往存在氣道狹窄、肺泡破壞或彈性減弱等問題，導(dǎo)致肺膨脹和肺通氣受到限制，而術(shù)中有創(chuàng)傷操作和麻醉藥物也會加重呼吸困難，使病人無法有效地擴張肺部，繼而導(dǎo)致術(shù)后肺不張的發(fā)生風(fēng)險更高。腫瘤病理類型也是肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生的影響因素，腺癌病人術(shù)后更易發(fā)生肺不張。腺癌通常位于肺部周邊，手術(shù)切除范圍較大、剩余肺組織容量減少，加之腺癌的組織結(jié)構(gòu)特點也會對肺的彈性和通氣能力產(chǎn)生影響，因而術(shù)后更易發(fā)生肺不張。此外，本研究結(jié)果顯示，長期吸煙也會增加術(shù)后肺不張的發(fā)生風(fēng)險。煙草中含有多種有害化學(xué)物質(zhì)，香煙進入呼吸道后可增加氣管內(nèi)分泌物并導(dǎo)致呼吸道阻塞，損傷肺部組織，引起肺組織塌陷，進而影響肺部氣體交換，增加肺不張發(fā)生率。

3.3 預(yù)測肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張的隨機森林模型

隨機森林預(yù)測模型是通過集成多個決策樹來進行預(yù)測的機器學(xué)習(xí)模型，其中每個決策樹均是基于不同的隨機樣本和特征子集構(gòu)建，并通過投票或平均的方式得出最終預(yù)測結(jié)果。在預(yù)測過程中，隨機森林會根據(jù)輸入的特征值，經(jīng)過每個決策樹的判斷，最終綜合每個決策樹的預(yù)測結(jié)果，得出最終預(yù)測結(jié)果^[21]。隨機森林預(yù)測模型具有較高的準(zhǔn)確性和泛化能力，不僅能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系和非線性關(guān)系，亦適用于各種預(yù)測任務(wù)。同時，隨機森林亦可評估不同特征的重要性，幫助理解預(yù)測結(jié)果的影響因素，提供決策支持^[22]。相較于傳統(tǒng)的多因素Logistic回歸模型，隨機森林預(yù)測模型具有更好的特征處理能力、泛化能力、解釋性和決策支持能力^[23]。本研究構(gòu)建的肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張的隨機森林模型，其中每項危險因素均有其相對應(yīng)的預(yù)測重要性排序，醫(yī)務(wù)人員可通過該模型根據(jù)肺癌病人的臨床資料進行評估，判斷病人是否為肺不張高危人群，制定相應(yīng)的干預(yù)方案。此外，本研究預(yù)測肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生的相對重要預(yù)測因子依次排序為術(shù)前肺功能、體質(zhì)指數(shù)、吸煙史、手術(shù)時間、基礎(chǔ)疾病、腫瘤病理類型，且變量Gini值的平均降低量與其在模型的重要性成正比。此外，隨機森林模型預(yù)測肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生的AUC值稍高于多因素Logistic回歸模型，提示隨機森林算法模型對肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生的預(yù)測效能更好。

4 小結(jié)

本研究對肺癌胸腔鏡肺段切除術(shù)后肺不張發(fā)生現(xiàn)狀及其危險因素進行探討，并構(gòu)建了術(shù)后肺不張發(fā)生的風(fēng)險預(yù)測模型，構(gòu)建的預(yù)測模型具有良好的風(fēng)險預(yù)測效果，可為臨床早期識別肺不張高危病人和相關(guān)干預(yù)措施的制定提供依據(jù)。但本研究為回顧性研究，存在變量納入不全、未長期隨訪等不足，后續(xù)將考慮進行多中心、大樣本及納入更多的變量進行深入研究。

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（本文編輯崔曉芳）

作者簡介陳倩倩，護師，本科

*通訊作者彭紀(jì)芳，E?mail：39336003@qq.com

引用信息陳倩倩，彭紀(jì)芳，劉晗.胸腔鏡肺段切除術(shù)后病人合并肺不張的危險因素及預(yù)測模型構(gòu)建[J].護理研究，2024，38（21）：3812?3817.