摘要:目的手术患者必须在手术台上保持相同的位置较长时间,并且在全身麻醉时无法移动。国际压力性损伤指南中提及手术患者是压力性损伤的高危人群。本研究旨在通过收集骨科住院患者的临床资料,探讨骨科术中获得性压力性损伤的高危因素,并构建Nomogram预测模型,为临床上筛查骨科手术患者中可能发生获得性压力性损伤的高危人群提供科学参考。方法采用真实世界前瞻性队列研究设计,选取2022年6月至12月在中南大学湘雅医院行骨科手术的1 498例患者作为研究对象,其中术中发生获得性压力性损伤组200例,未发生获得性压力性损伤组1 298例。暴露指标包括患者的基线资料、既往病史、术前相关因素和术中指标。采用单因素和多因素Logistic回归模型进行分析与术中发生获得性压力性损伤相关联的暴露因素;绘制列线图,并采用区分度、校准度和内部验证评估模型的预测效能。结果多因素Logistic分析结果显示,患者体重指数(body mass index,BMI)<18.5 kg/m2(OR=16.70,95% CI 9.08~31.30,P<0.001)、BMI≥24.0 kg/m2(OR=1.93,95% CI 1.18~3.19,P=0.009)、手术时间较长(OR=2.33,95% CI 1.91~2.89,P<0.001)、术中受压部位浸湿(OR=3.53,95% CI 1.38~9.57,P=0.010)、手术体位为仰卧位(OR=5.61,95% CI 1.31~22.90,P=0.018)、手术体位为侧卧位(OR=3.29,95% CI 1.17~9.08,P=0.022)、手术体位为沙滩椅位(OR=31.70,95% CI 3.16~247,P=0.001)以及术中使用头托或头圈(OR=5.21,95% CI 1.25~20.80,P=0.021)与骨科患者术中获得性压力性损伤的发生显著相关。进一步将多因素Logistic分析中有统计学意义的变量作为预测因子建立Nomogram评分系统。训练集和验证集预测压力性损伤发生概率Nomogram评分系统的一致性指数分别为0.857(95% CI 0.825~0.889)和0.842(95% CI 0.788~0.895),平均绝对误差分别为0.028和0.038。结论BMI<18.5 kg/m2,BMI≥24.0 kg/m2,手术时间较长,术中受压部位浸湿,手术体位为仰卧位、侧卧位、沙滩椅位以及术中使用头托或头圈是骨科患者术中获得性压力损伤发生独立相关的因素。基于多因素分析结果建立的骨科患者术中获得性压力性损伤的列线图风险预测模型可能有助于识别高风险患者。
摘要:目的肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)患者分子靶向治疗的关键在于确定其表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)基因的突变状态,目前临床上常用手术、穿刺活检等有创方法获得基因检测所需的肿瘤组织。本研究旨在探索CT灌注成像(CT perfusion imaging,CTPI)的多种定量参数与LUAD患者EGFR基因突变之间的潜在关联,为无创预测LUAD患者的EGFR基因突变状态提供初步提示。方法收集在中南大学湘雅三医院经手术或穿刺活检病理确诊为LUAD的患者,患者均在术前1周内行肺部CTPI检查,并在术后完善了EGFR基因检测。按EGFR基因检测结果将患者分为突变组和野生型组。统计并分析2组CTPI相关定量参数之间的差异,采用Logistic回归分析EGFR突变的独立预测因素并构建联合预测模型,以受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及曲线下面积(area under the curve,AUC)评价各独立预测因素及联合模型的预测效能。结果最终纳入82例患者,其中女性45例,男性37例;EGFR基因突变组46例,野生型组36例。突变组的血容量(blood volume,BV)、达峰时间(time to peak,TTP)和毛细血管表面通透性(product of permeability and surface area,PS)均高于野生型组(分别为5.38±1.57 vs 3.08±1.17,P<0.001;28.02±5.07 vs 24.47±7.14,P=0.014;18.90±7.24 vs 12.11±6.11,P<0.001),而2组间血流量(blood flow,BF)、平均通过时间(mean transit time,MTT)、组织残余函数达峰时间(time to maximum of tissue residue function,Tmax)、正增强积分(positive enhancement integral,PEI)和平均增长斜率(mean slope of increase,MSI)的差异均无统计学意义(均P>0.05)。BV(P<0.001)和PS(P=0.002)为EGFR突变的独立预测因素。ROC曲线显示,BV和PS的AUC分别为0.885和0.760,相应的截断值分别为3.81 mL/100 g和16.20 mL/(min·100 g)。CTPI参数(BV+PS)联合预测模型的AUC为0.923,高于任意单一参数(均P<0.05)。结论CTPI的定量参数BV和PS为LUAD患者EGFR突变的独立预测因素。CTPI参数BV和PS的联合模型(BV+PS)在本组数据中表现出良好的预测潜力,但尚需大样本多中心研究进一步验证。