内镜逆行胰胆管造影后胰腺炎的风险预测模型：系统评价与荟萃分析

《Pancreas》：Risk Prediction Models for Post-Endoscopic Retrograde Cholangiopancreatography Pancreatitis: A Systematic Review and Meta-Analysis

ERCP术后胰腺炎风险预测模型系统综述及元分析显示AUC为0.798，关键预测因素包括内镜切开术、既往胰腺炎、年龄、操作时间和插管难度，但存在方法学异质性和外部验证不足。

　　

摘要通俗语言总结

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背景：

内镜逆行胰胆管造影（ERCP）是诊断和治疗胰胆系统疾病的重要手段，但该手术常会导致术后胰腺炎（PEP），这是其最常见的并发症。鉴于PEP可能引发严重的发病率和死亡率，识别其风险因素至关重要。

目的：

系统地回顾和评估现有的PEP风险预测模型，以建立一个基于证据的框架，为临床决策提供支持，并指导未来的模型开发。

设计：

本研究遵循PRISMA 2020指南进行了系统回顾和荟萃分析。

方法：

我们在多个数据库（PubMed、Scopus、Embase等）中进行了全面的文献检索，时间范围从这些数据库创建之初至2025年2月。纳入标准为那些针对接受ERCP治疗的成人患者开发或验证PEP预测模型的研究。两名评审员独立提取数据，并使用PROBAST工具评估方法学质量。

结果：

在最初筛选出的466条记录中，我们分析了11项研究中的12个预测模型。这些模型的接收者操作特征曲线下面积（AUC）的汇总值为0.798（95%置信区间：0.727-0.876）。PEP的关键独立预测因素包括内镜下括约肌切开术（EST）、既往胰腺炎病史、年龄、手术时间和插管难度。然而，不同研究之间存在显著的方法学异质性和潜在的偏倚。大多数模型采用逻辑回归方法开发，仅有一项研究使用了机器学习技术。值得注意的是，仅有三项研究进行了外部验证，这凸显了当前预测建模方法的局限性。

结论：

现有的PEP预测模型总体上具有较好的区分能力，但受到方法学异质性和外部验证不足的限制。在临床实践中，经过验证的模型可以辅助风险分层，从而指导预防策略（例如使用非甾体抗炎药、积极补液、选择性预防性胰腺支架植入）的实施，并结合临床判断。未来的研究应优先考虑多中心前瞻性验证、稳健的校准和决策曲线分析、影响评估，以及与电子健康记录系统集成的可解释机器学习模型。

通俗语言总结：本研究回顾和分析了现有的用于预测ERCP术后胰腺炎（PEP）风险的模式，这是一种用于治疗胰胆系统疾病的常见并发症的手术。分析涵盖了11项研究和12个预测模型，结果显示这些模型的接收者操作特征曲线下面积（AUC）的汇总值为0.798，表明其预测准确性总体较好。PEP的关键风险因素包括内镜下括约肌切开术、既往胰腺炎病史、年龄、手术时间和插管难度。然而，各模型的方法学存在显著差异，且仅有三项研究进行了外部验证，这限制了它们的可靠性。研究表明，经过验证的模型有助于指导预防策略的制定，未来的研究应重点改进模型验证，并将机器学习技术与电子健康记录系统相结合。