高龄非心脏胸外科患者术后肺部并发症预测新模型：精准评估，守护健康

研究人员开发并验证用于预测高龄非心脏胸外科（NCTS）患者术后肺部并发症（PPCs）风险的列线图，效果良好。

　　# 高龄非心脏胸外科患者术后肺部并发症预测新模型：精准评估，守护健康
在人口老龄化加剧的当下，胸外科手术需求不断攀升。2022 年，中国有超 130 万例胸腺癌病例，其中相当一部分发生在 65 岁及以上的老年患者身上。外科手术切除是治疗胸腺癌的重要手段，然而术后肺部并发症（Postoperative Pulmonary Complications，PPCs）却如同隐藏在术后康复路上的 “暗礁”，严重阻碍患者恢复。其发生率在 20% - 60% 之间，不仅增加患者的痛苦、延长住院时间，还大幅提升了死亡率和医疗成本，成为临床医生和患者共同面临的棘手难题。

目前，虽然有多种预测 PPCs 的模型，但都存在各自的缺陷。例如，“Assess Respiratory Risk In Surgical Patients In Catalonia”（ARISCAT）评分，虽在普通外科表现不错，但它是基于广泛的外科患者群体制定的，难以精准评估非心脏胸外科（Noncardiac Thoracic Surgery，NCTS）患者的风险。它没有考虑术中变量，且自 2010 年推出后未更新，可能低估当代的发病率。其他模型也因结果定义不一致、外部验证有限、缺乏单肺通气（One Lung Ventilation，OLV）相关因素等问题，难以在胸外科临床实践中广泛应用。在这样的背景下，开发一种精准有效的预测 NCTS 术后 PPCs 的模型迫在眉睫。

为攻克这一难题，广州医科大学附属肿瘤医院（广州肿瘤研究院）、广州中医药大学第二附属医院的研究人员勇挑重担，开展了一项前瞻性、双中心队列研究。研究成果发表在《BMC Geriatrics 》上，为临床提供了极具价值的参考。

研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法。首先，他们建立了两个队列，开发队列纳入 2021 年 10 月 8 日至 2023 年 4 月 30 日广州医科大学附属肿瘤医院（广州肿瘤研究院）65 岁及以上接受 NCTS 且全麻下 OLV 的患者；外部验证队列纳入 2023 年 5 月 4 日至 2024 年 4 月 30 日广州中医药大学第二附属医院的符合条件患者。同时，研究人员收集患者术前、术中数据，排除不符合标准的患者。其次，研究人员运用多种统计方法筛选变量，如采用最小绝对收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO）回归算法结合 10 折交叉验证确定最佳调整参数，通过多变量逻辑回归构建模型。最后，利用受试者工作特征曲线下面积（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve，AUC）、校准图、Brier 评分、决策曲线分析等评估模型性能。

下面来看具体的研究结果：

1. 研究人群：开发队列最初纳入 1655 例患者，经筛选后最终有 1449 例；外部验证队列最初纳入 523 例患者，最终有 449 例。两个队列患者的人口统计学和临床特征具有可比性，PPCs 发生率在队列间无差异。
2. PPCs 的列线图：经 LASSO 回归分析等筛选，确定了 8 个 PPCs 的独立预测变量，分别是年龄、手术方式、术中血氧饱和度低于 92% 超过 2 分钟、手术时长、吸烟状态、第 1 秒用力呼气容积与用力肺活量比值（FEV₁/FVC）、近 30 天内呼吸道感染史和新辅助化疗。据此构建的列线图，每个变量的属性都有对应得分，将得分相加就能得出 PPCs 发生概率。
3. 列线图在开发队列中的性能：该列线图在开发队列中表现出色，AUC 值达 0.866（95% 置信区间：0.846 - 0.885），校准良好（Hosmer - Lemeshow 检验，P = 0.97），决策曲线分析显示在预测概率阈值 0 - 92% 范围内有净获益，Brier 评分为 0.014（95% 置信区间：0.013 - 0.015）。经 1000 次自抽样内部验证，同样显示出强区分能力（平均 AUC = 0.862，95% 置信区间：0.841 - 0.882）。
4. 列线图在外部验证队列中的性能：在外部验证队列中，列线图依旧表现优异，AUC 值为 0.825（95% 置信区间：0.786 - 0.864），校准良好（Hosmer - Lemeshow 检验，P = 0.160），决策曲线分析表明在预测概率阈值 0 - 99% 范围内有净获益，Bier 评分为 0.015（95% 置信区间：0.013 - 0.017）。
5. 列线图与其他评分的性能比较：与 ARISCAT 和 LAS VEGAS 评分相比，列线图优势明显。在整个队列中，列线图的 AUC 为 0.844，而 ARISCAT 和 LAS VEGAS 评分的 AUC 分别为 0.689 和 0.672，差异有统计学意义（P < 0.001）。决策曲线分析也显示列线图的净获益更显著。
6. 探索性分析：研究记录到 647 例（34.1%）患者发生 1338 例 PPCs，其中肺不张最常见（15.6%），其次是长时间留置胸管（13.4%）和肺炎（13.3%）。不同手术类型的 PPCs 发生率不同，食管癌切除术后最高（51.3%）。且 PPCs 数量越多，术后住院时间、意外入住重症监护病房（Intensive Care Unit，ICU）和死亡率越高。

综合研究结论和讨论部分，此次研究开发并验证的风险预测列线图，能精准识别 NCTS 术后 30 天内肺部并发症高风险的老年患者。它在开发队列和外部验证队列中都展现出卓越的预测性能，为临床医生提供了有力的风险评估工具。通过这个列线图，医生能更准确地评估患者术后发生 PPCs 的风险，在术前与患者及家属充分沟通，制定个性化的治疗和预防方案，如针对可改变的风险因素（吸烟、手术时长等）进行干预，加强对高风险患者的监测和管理，从而降低 PPCs 的发生率，改善患者预后，提升医疗服务质量。

不过，研究也存在一定的局限性，如样本量相对不足、结果可能不适用于其他地区、依赖不可改变的预测因素、可能存在未识别的混杂因素、未评估手术专科与其他因素的相互作用、外部验证样本量较小、无法确定病因关系等。但这并不影响该研究成果的重要价值，后续研究可以在此基础上进一步改进和完善，让这个列线图在临床实践中发挥更大的作用，为更多老年 NCTS 患者的健康保驾护航。