結(jié)腸鏡檢查作為結(jié)直腸病變篩查、 診斷的重要手段，可從源頭遏制疾病的發(fā)生發(fā)展。有效安全的結(jié)腸鏡檢查與腸道準(zhǔn)備質(zhì)量密切相關(guān)， 合格的腸道準(zhǔn)備是結(jié)腸鏡檢查有效進行的基本保障

。 然而，國內(nèi)外研究數(shù)據(jù)顯示， 患者行結(jié)腸鏡檢查前腸道準(zhǔn)備失敗的比率可高達20%～40%

，提高患者的腸道準(zhǔn)備質(zhì)量成為醫(yī)護人員重點關(guān)注的問題。 通過文獻回顧可知， 國內(nèi)外已開展了大量與腸道準(zhǔn)備質(zhì)量相關(guān)的研究，這些研究主要集中在分析腸道準(zhǔn)備質(zhì)量影響因素

，并且已有多位學(xué)者基于預(yù)測因素構(gòu)建了風(fēng)險預(yù)測模型。 目前尚未有研究對患者行結(jié)腸鏡檢查前腸道準(zhǔn)備失敗預(yù)測模型進行綜合評價，各模型質(zhì)量不得而知。 本研究在全面檢索出患者結(jié)腸鏡檢查前腸道準(zhǔn)備失敗的預(yù)測模型， 并對模型進行質(zhì)量評價，從而幫助醫(yī)護人員篩選出性能優(yōu)良的預(yù)測模型，為未來開展相關(guān)預(yù)測模型的構(gòu)建及應(yīng)用研究提供理論依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 文獻納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

選取農(nóng)戶1畝路邊田為試驗示范地，使用云天化“鎂立硼”+“四全水溶”系列復(fù)合肥，定為示范田；示范田周圍田地使用其它廠家的復(fù)合肥，面積也為1畝，定為對照田。觀測櫻桃今年前期的長勢和后期的產(chǎn)量、品質(zhì)以及果園的土壤情況，與周邊的種植戶作對比。周邊的種植戶在使用復(fù)合肥的同時還補充了其他中微量元素肥，而使用“鎂立硼”和“四全水溶”系列并沒有額外補充其他中微量元素肥。果園管理均根據(jù)農(nóng)戶常年種植習(xí)慣與用肥習(xí)慣進行相同施肥與管理。

1.1.1 納入標(biāo)準(zhǔn) （1）研究對象：年齡≥18 歲行結(jié)腸鏡檢查的患者， 無嚴(yán)重心肺疾病， 無認(rèn)知功能障礙，無言語表達障礙。（2）研究設(shè)計類型：回顧性病例對照研究、前瞻性研究。（3）研究內(nèi)容：①為結(jié)腸鏡檢查患者腸道失敗風(fēng)險預(yù)測模型的建立和（或）驗證②詳細(xì)描述了采用波士頓腸道準(zhǔn)備評分量表（Boston bowel preparation scale，BBPS）、 渥太華腸道準(zhǔn)備評估量表 （Ottawa Bowel Preparation Scale，OBPS），或其他量表進行腸道準(zhǔn)備質(zhì)量的評價， 并對腸道準(zhǔn)備失敗有明確定義。 （4）語種和發(fā)表時間：發(fā)表于建庫至2021 年3 月的中英文文章。

1.1.2 排除標(biāo)準(zhǔn) 研究中僅分析了腸道準(zhǔn)備不充分的危險因素或預(yù)測因素，但并未建立預(yù)測模型。

1.2 文獻檢索策略 計算機檢索中國知網(wǎng)（CNKI）、中國生物醫(yī)學(xué)文獻數(shù)據(jù)庫(SinoMed)、萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺、維普中文科技期刊數(shù)據(jù)庫（VIP）、PubMed MeDILINE、Cochrane Library、Embase （1974-2021）、CINAHL、Web of Science 數(shù)據(jù)庫。 中文數(shù)據(jù)庫檢索詞：“結(jié)腸鏡檢查、 腸鏡檢查”、“腸道準(zhǔn)備/腸道清潔”、“預(yù)測模型/風(fēng)險預(yù)測模型/預(yù)測/危險因素/預(yù)測因素/影響因素”。 英文數(shù)據(jù)庫檢索詞“Colonoscopy/Enteroscopy/Endoscopy gastrointestinal”、“bowel preparation/Intestinal preparation/ bowel cleaning/ intestine cleaning Preparation”、 “Predictive model/prediction model/ prognostic model/risk prediction model/Predicting/risk factor/Predictive factor/Influencing factors/Root cause analysis ”。 采用自由詞結(jié)合MESH 主題詞構(gòu)建檢索式，檢索時運用滾雪球的方法追溯原文，對參考文獻中的文章進行追蹤檢索。 以Cochrane Library 為例：#1 （Colonoscopy or Enteroscopy or Endoscopy gastrointestinal）：ti，ab，kw;#2 MeSH descriptor: Colonoscopy explode all trees; #3 (bowel preparation or Intestinal preparation or bowel cleaning or intestine cleaning Preparation)：ti，ab，kw; #4（Predictive model or prediction model or prognostic model or risk prediction model or Predicting or risk factor or Predictive factor or Influencing factors or Root cause analysis）：ti，ab，kw;#5(#1 or#2)and#3 and#4。其中縮寫詞ti 為title（篇名），ab為abstract（摘要），kw 為keywords（關(guān)鍵詞）。

2.3 納入研究的偏倚風(fēng)險與適用性評價結(jié)果 納入研究的偏倚風(fēng)險與適用性評價結(jié)果具體見表2。

1.4 納入研究的偏倚風(fēng)險及適用性評價 由2 名研究者采用PROBAST

風(fēng)險預(yù)測模型評估工具對納入文獻的偏倚風(fēng)險和適用性進行評價。 文章偏倚風(fēng)險從研究對象、預(yù)測因子、結(jié)果、統(tǒng)計分析4 個方面進行評價，適用性從研究對象、預(yù)測因子、結(jié)果3個方面進行評價。

1.5 統(tǒng)計分析方法 首先采用描述性分析方法，嚴(yán)格按照PROBAST 評價工具， 評價各模型的偏倚風(fēng)險及適用性，提取文獻基本特征、預(yù)測因子、建模方法等信息。 其次使用Revman 5.3 軟件對各模型中預(yù)測因子的預(yù)測價值進行Meta 分析，當(dāng)各研究具有同質(zhì)性（P＞0.1 且I

＜50%），采用固定效應(yīng)分析方法。 當(dāng)各研究之間存在異質(zhì)性（P≤0.1 且I

≥50%）時，采用敏感性分析異質(zhì)性來源，排除異質(zhì)性研究后，計算各研究的綜合效應(yīng)。 合并效應(yīng)指標(biāo)用OR 及95%CI表示，以P＜0.05 為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.4 納入模型的建立情況 本研究共納入了8 篇患者行結(jié)腸鏡檢查時腸道準(zhǔn)備失敗的預(yù)測模型的文章，其中5 篇是國外開展的研究，3 篇是國內(nèi)開展的研究。 最早的模型建立于2012 年，近5 年共發(fā)表了6 個研究。從研究設(shè)計類型方面6 篇是隊列研究，2 篇是病例對照研究。 從結(jié)局評價方面，其中1 篇研究采用了自行設(shè)計的評價工具，其余7 篇研究均使用了波士頓腸道準(zhǔn)備評分量表 (Boston Bowel Preparation Scale,BBPS)。 各個模型建模的樣本量為152-2811例，均采用Logistic 回歸建立預(yù)測模型。 各個模型驗證的樣本量為376～665 例，其中3 篇研究采用了內(nèi)部驗證，1 篇研究采用了外部驗證，4 篇研究未對模型進行驗證。 8 篇研究均報告了建模的ROC 曲線下面積，為0.63～0.87；4 篇研究報告了模型驗證的ROC曲線下面積為0.68～0.77。

2.6.1 在研究對象領(lǐng)域 8 篇研究與研究對象相關(guān)的偏倚風(fēng)險較低。 經(jīng)評估，在研究對象領(lǐng)域，8 篇研究的研究數(shù)據(jù)均來源于前瞻性隊列研究或病例對照研究，并且研究對象的納入排除標(biāo)準(zhǔn)合理。

2.2 納入研究的基本特征 納入研究的基本特征具體見表1。

1.3 文獻篩選與資料提取 由2 名研究者分別參照納入排除標(biāo)準(zhǔn)對文獻進行篩選，采用Endnote 文獻管理軟件對文獻進行去重，交叉復(fù)核篩選結(jié)果，如有分歧，則由第3 方進行判斷。研究者篩選文獻時，首先閱讀文題和摘要，排除明顯不符合主題的文獻。 然后對初步納入的文獻進行泛讀，最終篩選出符合研究主題的文獻，并對文獻進行精讀。 研究者在精讀文獻的過程中，提取所需資料，主要包括：作者、發(fā)表年份、國家、研究對象、測評工具、研究設(shè)計類型、建模方法、建模樣本量、建模ROC、模型驗證方法、模型驗證樣本量、驗?zāi)OC、預(yù)測因子個數(shù)、預(yù)測因子名稱等。

由于科技創(chuàng)新體制機制方面的原因，在我國產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的體系中，大學(xué)和科研機構(gòu)是科技創(chuàng)新的主體和生力軍。大學(xué)和科研機構(gòu)偏向于基礎(chǔ)研究，這樣就存在一個問題，科技成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用往往需要一個很漫長的過程，這無疑阻礙了我國自主創(chuàng)新的發(fā)展。因此，必須改善現(xiàn)存的科技制度，從之前過分依賴大學(xué)、科研機構(gòu)向政府、大學(xué)、科研機構(gòu)、企業(yè)等共同創(chuàng)新的創(chuàng)新系統(tǒng)轉(zhuǎn)化。

2.1 文獻篩選結(jié)果 初步篩選出文獻共1 246 篇，經(jīng)過剔重、多次復(fù)篩后，最終納入文獻8 篇。 文獻篩選的流程和結(jié)果如圖1。

本屬植物中共分離得到44個水楊酸及其衍生物類化合物，其中有14種為從該屬植物中分離得到的新化合物，見表2[3,5,7,10-11,15-16,19-20,22-28]。

如圖3A所示，經(jīng)過增溫處理之后，美國薄荷葉片的葉綠素和類胡蘿卜素含量的變化趨勢一致，較對照均呈先升高后降低的趨勢。處理7 d時，增溫處理下薄荷葉片的葉綠素含量較對照顯著上升了15.2%（P=0.016<0.05），而處理14 d時，較對照顯著下降了10.0%（P=0.015<0.05）；如圖3B所示，處理7 d時，增溫處理下薄荷葉片的類胡蘿卜素含量較對照上升了3.6%，而處理14 d時，則較對照顯著下降了16.6%（P=0.020<0.05）。

2.5 納入模型中的預(yù)測因子 納入的8 個腸道準(zhǔn)備失敗預(yù)測模型中包含了3～8 個預(yù)測變量， 出現(xiàn)最多的預(yù)測變量分別是慢性便秘、糖尿病、服用抗抑郁藥物。 其中7 項研究都將慢性便秘納入為腸道準(zhǔn)備失敗的預(yù)測因子，6 項研究將糖尿病納入為腸道準(zhǔn)備失敗的預(yù)測因子。

2.7 適用性評價 經(jīng)過對納入研究的進行適用性評價，所有研究在研究對象、預(yù)測因子、結(jié)果3 個方面都有較好的適用性。

式中:F鏈min為驅(qū)動鏈輪的最小作用力;T電min為驅(qū)動電動機的最小轉(zhuǎn)矩;r為履帶驅(qū)動輪的半徑;i為減速齒輪箱的減速比。

2.6.4 在統(tǒng)計分析領(lǐng)域 研究顯示， 在預(yù)測模型的開發(fā)研究中， 每個變量所對應(yīng)的事件發(fā)生數(shù)（the number of events per variable，EVP）應(yīng)≥20，否則會出現(xiàn)模型過度擬和的問題

。 所納入的8 項研究的EVP 以及樣本量均符合要求。4 項

研究將連續(xù)變量轉(zhuǎn)化為二分類變量，這將會降低模型的預(yù)測性能，對于問題:對連續(xù)和分類的自變量的處理是否合適？回答為“不是”。在缺失數(shù)據(jù)是否進行適當(dāng)處理方面，8 項研究并未提供相關(guān)信息，此處回答為“沒有信息”。針對模型的開發(fā)研究，DiK 等

、李建民等

、Kutyla等

的研究均采用逐步回歸法篩選變量，而李月月

、 陳志堅

、Hassan 等

、Gimeno 等

的研究僅采用單因素分析來篩選預(yù)測因子， 因此偏倚風(fēng)險高。 在數(shù)據(jù)復(fù)雜性方面，8 項研究均未報告相關(guān)內(nèi)容。針對預(yù)測模型的性能評估，僅有Fuccio 等

的研究對模型的校準(zhǔn)度（擬和優(yōu)度檢驗）和區(qū)分度（ROC 曲線）進行了評價，其余研究僅評估了模型的區(qū)分度，未對校準(zhǔn)度進行評估。 在模型開發(fā)的7 項研究中，僅Gimeno等

采用了正確的內(nèi)部驗證法，其余研究未進行內(nèi)部驗證

或僅包含隨機拆分驗證法

。

“古爾邦”，阿拉伯語音譯“爾德·古爾邦”“爾德·阿祖哈”，意為“犧牲”“獻身”，故亦稱“宰牲節(jié)”“獻牲節(jié)”“忠孝節(jié)”“爾德節(jié)”。寧夏南部山區(qū)等地的回族稱為“大爾德”，云南等地的回族稱為“小爾德”，是伊斯蘭教三大節(jié)日之一，一般在開齋節(jié)過后七十天舉行，回歷十二月十二日.

2.6.3 在結(jié)果方面領(lǐng)域 1 項研究的偏倚風(fēng)險高，其余研究均為偏倚風(fēng)險不清楚。 Hassan 等

研究中使用了自行設(shè)計的腸道準(zhǔn)備質(zhì)量評價工具， 可能對結(jié)果判斷造成偏倚，因此問題：結(jié)果的分類方法是否合理？ 結(jié)果的定義是否合理？ 均判斷為“不是”，偏倚風(fēng)險高。8 項研究在問題：確定結(jié)果時不清楚預(yù)測因子信息？預(yù)測因子評估和結(jié)果確定時間間隔合理？均判斷為“不清楚”。

2.6.2 在預(yù)測因子領(lǐng)域 8 項研究中有3 項為偏倚風(fēng)險高，5 項為偏倚風(fēng)險低。 Hassan 等

、Dik 等

、Fuccio 等

的多中心研究，并未明確說明在預(yù)測因子信息收集時采用相同的定義和評估方法， 所以在“預(yù)測因子的定義和評估對所有研究對象是否相同？ ”回答為“可能不是”，偏倚風(fēng)險高。

2.6 偏倚風(fēng)險評價

2.8 Meta 分析結(jié)果 本研究對進入預(yù)測模型頻次位于前3 位的預(yù)測因子進行Meta 分析， 分別是：慢性便秘、糖尿病、服用抗抑郁藥。

由于LeicaDNA03電子水準(zhǔn)儀可自動進行平差處理，獲得Word、Excel兩種成果格式文件，因此沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)設(shè)計時不再考慮平差環(huán)節(jié)。本系統(tǒng)采用Visualbasic.net語言作為系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境，將Excel高程成果錄入Access數(shù)據(jù)庫，并通過編程實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的調(diào)用。系統(tǒng)主要功能包括：數(shù)據(jù)查詢、單期/累計沉降量報表生成、時間-荷載-沉降關(guān)系曲線圖、等值線繪制功能等。

2.8.1 慢性便秘 7 項

研究分析了慢性便秘對腸道準(zhǔn)備失敗的預(yù)測價值， 各研究之間存在異質(zhì)性（P＜0.1，I

=81%），進行敏感性分析，去除引起異質(zhì)性的研究1 篇

，其余6 篇不存在異質(zhì)性（P=0.31，I

=16%），采用固定效應(yīng)分析，結(jié)果顯示慢性便秘是腸道準(zhǔn)備失敗的獨立預(yù)測因[OR=2.51，95%CI（2.15，2.92），Z=11.81，P<0.001]，見圖2。

2.8.2 糖尿病 6 項

研究分析了糖尿病對腸道準(zhǔn)備失敗的預(yù)測價值， 各研究之間存在異質(zhì)性（P＜0.1，I

==82%），進行敏感性分析，去除引起異質(zhì)性的研究2 篇

，其余4 篇不存在異質(zhì)性（P=0.34，I

=10%），采用固定效應(yīng)分析，結(jié)果顯示糖尿病是腸道準(zhǔn)備失敗的獨立預(yù)測因素[OR=2.14，95%CI(1.79，2.56)，Z=8.26，P<0.05]，見圖3。

2.8.3 服用抗抑郁藥 3 項

研究分析了服用抗抑郁藥對腸道準(zhǔn)備失敗的預(yù)測價值， 各研究之間不存在異質(zhì)性（P=0.59，I

=0%），采用固定效應(yīng)分析，結(jié)果顯示服用抗抑郁藥是腸道準(zhǔn)備失敗的獨立預(yù)測因素[OR=5.46，95%CI（3.48，8.58），Z=7.37，P ＜0.001]，見圖4。

3 討論

3.1 本研究納入的預(yù)測模型具有較好的預(yù)測性能，但總體偏倚風(fēng)險較高 本研究納入了8 項研究，其中7 項為模型開發(fā)研究，1 項為模型開發(fā)與驗證研究。 8 項研究的ROC 曲線面積為0.63～0.87，其中6項研究的ROC 曲線面積＞0.7，說明研究具有較好的預(yù)測性能， 能很好的區(qū)分腸道準(zhǔn)備成功與失敗的患者。 但大部分研究在數(shù)據(jù)分析部分未報告缺失數(shù)據(jù)的處理方法以及數(shù)據(jù)復(fù)雜性， 部分研究篩選預(yù)測因子的方法不恰當(dāng)，并且未對模型進行內(nèi)外部驗證，存在較高的偏倚風(fēng)險。

3.2 慢性便秘、糖尿病、服用抗抑郁藥物是患者結(jié)腸鏡檢查前腸道準(zhǔn)備失敗的獨立危險因素 Meta分析結(jié)果顯示，慢性便秘、糖尿病、服用抗抑郁藥物是患者結(jié)腸鏡檢查前腸道準(zhǔn)備失敗的獨立危險因素。 慢性便秘患者發(fā)生腸道準(zhǔn)備失敗風(fēng)險是非慢性便秘患者的2.51 倍，慢性便秘是腸道準(zhǔn)備失敗的危險因素之一，與Cheng 等研究結(jié)果一致

，其發(fā)生機制主要與慢性便秘患者多伴有腸蠕動的減慢、大便干結(jié)、自主排空減弱、自主神經(jīng)和腸肌功能減弱等有關(guān)

。 此外，糖尿病患者發(fā)生腸道準(zhǔn)備失敗風(fēng)險是非糖尿病患者的2.14 倍。 目前，糖尿病對腸道準(zhǔn)備質(zhì)量的影響機制尚不明確， 可能的機制是糖尿病對細(xì)胞的損害，使得腸道運動神經(jīng)元受損，腸道動力減弱以及胃排空障礙，影響腸道準(zhǔn)備質(zhì)量

。 服用抗抑郁藥物的患者更易發(fā)生腸道準(zhǔn)備失敗， 發(fā)生風(fēng)險是未服用抗抑郁藥物患者的5.46 倍，與Gandhi 等

的研究結(jié)果一致。 其原因可能會是抑郁會降低患者的活動欲望， 導(dǎo)致運動量減少， 從而影響腸道準(zhǔn)備質(zhì)量。 此外，也與抗抑郁藥物所致的抗膽堿能副作用，如便秘等因素有關(guān)。多項研究顯示，服用抗抑郁藥物和慢性便秘是患者結(jié)腸鏡檢查前腸道準(zhǔn)備失敗的獨立危險因素

，但并未對兩者是否具有多重共線性或中介效應(yīng)進行說明。

3.3 腸道準(zhǔn)備失敗預(yù)測模型還處于初步發(fā)展階段，適用于我國人群使用的預(yù)測模型有待探究 患者行結(jié)腸鏡檢查前腸道準(zhǔn)備失敗預(yù)測模型的研究于2012 年開始發(fā)表，國內(nèi)學(xué)者也于2017 年開始探索，可見腸道準(zhǔn)備預(yù)測模型還處于初步發(fā)展階段。 雖然國外開展了多項多中心大樣本研究， 但由于建模人群的文化、種族差異，這些模型是否適用于我國人群不得而知。本次研究納入的預(yù)測模型中，多數(shù)研究缺乏內(nèi)部或外部驗證，研究人員可參考2019 年由荷蘭學(xué)者

開發(fā)的PROBAS 預(yù)測模型質(zhì)量評價工具，針對現(xiàn)有的預(yù)測模型開展驗證研究或探索新的預(yù)測因子，通過運用預(yù)測模型實施臨床干預(yù)，從而提高患者行結(jié)腸鏡檢查前腸道準(zhǔn)備質(zhì)量。 如崔乃玲等

基于DIK 的預(yù)測模型分析其對腸道準(zhǔn)備質(zhì)量的影響，取得了良好效果。 鑒海旭

運用預(yù)測模型開展了隨機對照實驗，驗證了模型的有效性。未來的研究者可采用多中心聯(lián)合的方法開發(fā)本土化的、 實用性強的預(yù)測模型，并驗證模型的預(yù)測性能，探索出適用于我國人群的腸道準(zhǔn)備失敗風(fēng)險預(yù)測模型。 此外，還需加強對特殊人群腸道準(zhǔn)備影響因素的研究，如老年人、兒童、糖尿病患者等，可結(jié)合人群特征建立預(yù)測模型，篩選高?；颊?，達到精準(zhǔn)施策。 本研究僅對在模型中出現(xiàn)頻次位于前3 位的預(yù)測因子進行Meta分析，其原因是由于部分預(yù)測因子數(shù)據(jù)類型不同，如年齡、BMI，以及僅有1 項或2 項研究提及的預(yù)測因子，均無法進行Meta 整合。 此外，本研究納入的文獻僅為中文、英文文獻，可能存在納入文獻遺漏以及發(fā)表偏倚等情況。

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