個體化混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的列線圖模型

方鄭潔 郭愛粉

杭州市臨平區(qū)第一人民醫(yī)院,311110 浙江 杭州

近年來,由于人們飲食結(jié)構(gòu)的變化、生活水平的提高、運動缺乏及生活規(guī)律紊亂等原因,痔瘡的患病人數(shù)逐漸增加[1-2]。據(jù)相關(guān)文獻報道,普通人群痔瘡的患病率為46%左右[3]。根據(jù)痔瘡發(fā)病位置的不同,可將其分為混合痔、外痔及內(nèi)痔,混合痔是其中比較常見的類型[4]?；旌现淌侵赴l(fā)生在肛門的同一方位齒線上下,無明顯分界、內(nèi)外相連的一種痔瘡,臨床表現(xiàn)為肛門異物感、肛門不適、肛門下墜、脫出和便血等,病情嚴(yán)重的可出現(xiàn)痔嵌頓[5]。目前臨床治療混合痔的方法較多,如紅外線凝固療法、藥物治療、注射療法、飲食調(diào)節(jié)及手術(shù)治療等方式[6-7]。對于Ⅲ～Ⅳ度混合痔而言,紅外線凝固療法、藥物治療等保守治療效果較差,手術(shù)治療效果較好,且安全可靠[8]。然而由于肛門的解剖結(jié)構(gòu)比較特殊,有較為豐富的神經(jīng)及血管,再加上手術(shù)的創(chuàng)傷,混合痔患者術(shù)后容易出現(xiàn)中重度疼痛。中重度疼痛會導(dǎo)致患者不敢進食和排便,進而造成電解質(zhì)紊亂、尿潴留及排便困難等,嚴(yán)重影響患者的康復(fù)及生命質(zhì)量[9]。因此,及早識別混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的危險因素并建立預(yù)測模型,對混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的預(yù)防具有積極作用。目前臨床上有關(guān)混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的研究較少。本研究構(gòu)建混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的列線圖模型,以期為混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的防治提供一定參考。

1 資料與方法

1.1 研究對象

選取2019年3月至2022年11月于某院行手術(shù)治療的混合痔患者作為研究對象。納入標(biāo)準(zhǔn):年齡≥18歲;經(jīng)腸鏡檢查符合混合痔的診斷標(biāo)準(zhǔn)[10];符合手術(shù)治療的指征;意識清晰,神志清楚;自愿參與本研究且已簽字。排除標(biāo)準(zhǔn):伴有神經(jīng)或精神類疾病;伴傳染性疾病;肛管功能異常;合并腸道感染、直腸惡性腫瘤、直腸息肉及肛瘺等其他肛腸疾病;哺乳期或妊娠期女性;嚴(yán)重肝腎功能障礙。

1.2 中重度疼痛的判定標(biāo)準(zhǔn)

于術(shù)后72 h內(nèi)采用長海痛尺評分法動態(tài)評估疼痛,0分無疼痛,1～2分輕度疼痛,3～4分中度疼痛,≥5分重度疼痛。

1.3 資料收集

收集混合痔患者的性別、年齡、混合痔分度、手術(shù)方式、職業(yè)狀態(tài)、體質(zhì)量指數(shù)、睡眠狀況、混合痔數(shù)量、飲酒史、吸煙史、手術(shù)時間、文化程度、糖尿病及高血壓等資料。混合痔分度:無明顯痔核脫出,主要表現(xiàn)為糞便帶血或擦紙染血為Ⅰ度;排便期間可出現(xiàn)痔核脫出,排便結(jié)束以后痔核能夠自行回納,便中偶有滴血為Ⅱ度;負(fù)重、咳嗽及排便時,痔核脫出且無法自行回納,便中偶有滴血或噴射出血為Ⅲ度;痔核脫出,用手回納后再次脫出或用手輔助難以回納,伴有疼痛、糜爛和紅腫為Ⅳ度。睡眠質(zhì)量:采用匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)評估睡眠質(zhì)量,分值范圍0～21分,0～6分睡眠質(zhì)量較好,≥7分睡眠質(zhì)量較差。飲酒史:酒精攝入量女性每周>140 g,男性每周>280 g。吸煙史:連續(xù)或累計吸煙≥6個月。糖尿病:空腹血糖≥7.0 mmol/L或餐后2 h血糖≥11.0 mmol/L。高血壓:收縮壓≥140 mmHg和/或舒張壓≥90 mmHg。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

采用SPSS 22.0軟件分析數(shù)據(jù)。采用卡方檢驗對比定性資料。采用lasso-logistic回歸篩選混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的預(yù)測因素[11];采用logistic回歸篩選混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的危險因素。采用R 4.2.3軟件建立混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的列線圖模型。采用bootstrap法對混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的列線圖模型進行內(nèi)部驗證,計算一致性指數(shù)(C-index)。采用受試者工作特征(ROC)曲線、校正曲線及決策曲線評估混合痔患者術(shù)后中重度疼痛列線圖模型的預(yù)測性能和臨床效用。檢驗水準(zhǔn)α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 一般資料

270混合痔患者中有53例患者術(shù)后出現(xiàn)中重度疼痛,中重度疼痛的發(fā)生率為19.63%(95%CI:0.712～0.846)。兩組患者的混合痔分度、手術(shù)方式、睡眠狀況、飲酒史及有無糖尿病差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。見表1。

表1 混合痔患者一般資料

2.2 混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的預(yù)測因素篩選

lasso回歸分析結(jié)果顯示,混合痔分度、手術(shù)方式、睡眠狀況、飲酒史及糖尿病是系數(shù)不為零的預(yù)測因素。見圖1。

A.最優(yōu)參數(shù)值λ=0.021時繪制垂直線,選取5個變量關(guān)系圖;B.調(diào)整參數(shù)λ后,各臨床特征系數(shù)與log(λ)的關(guān)系圖。

2.3 混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的危險因素

將混合痔分度、手術(shù)方式、睡眠狀況等作為自變量,以混合痔患者術(shù)后中重度疼痛情況為因變量,進行混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的logistic回歸分析,變量賦值見表2。結(jié)果顯示,Ⅳ度混合痔、傳統(tǒng)外剝內(nèi)扎術(shù)、睡眠狀況較差、飲酒史及糖尿病是混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的危險因素(P<0.05)。見表3。

表2 變量賦值

表3 混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的logistic回歸分析

2.4 混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的列線圖模型

以混合痔分度、手術(shù)方式、睡眠狀況、飲酒史及糖尿病作為自變量,以混合痔患者術(shù)后中重度疼痛情況為因變量,構(gòu)建混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的列線圖模型,總分0～350,對應(yīng)混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的概率是0.06～0.70,見圖2。混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的列線圖模型的C-index 0.737(95%CI:0.698～0.778)。校正曲線的預(yù)測值和實際值基本一致,見圖3。模型的ROC曲線下面積0.725(95%CI:0.684～0.767),見圖4。決策曲線顯示閾值概率為8%～67%時,列線圖預(yù)測混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的凈獲益值較高,說明混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的列線圖模型臨床預(yù)測效用良好,見圖5。

圖2 混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的列線圖模型

圖3 混合痔患者術(shù)后中重度疼痛列線圖模型的校正曲線

圖4 混合痔患者術(shù)后中重度疼痛列線圖模型的ROC曲線

圖5 混合痔患者術(shù)后中重度疼痛列線圖模型的決策曲線

3 討論

3.1 混合痔患者術(shù)后中重度疼痛現(xiàn)狀

混合痔是臨床常見的疾病,嚴(yán)重影響患者的生活質(zhì)量及生命健康。手術(shù)治療對混合痔具有較好的效果,術(shù)后混合痔的復(fù)發(fā)率較低,但是術(shù)后患者容易發(fā)生中重度疼痛,不利于患者的康復(fù)和轉(zhuǎn)歸[12]。本研究中重度疼痛的發(fā)生率為19.63%,說明混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的發(fā)生概率較高?；旌现袒颊咝g(shù)后中重度疼痛需要得到臨床醫(yī)生的重視。

3.2 混合痔分度、手術(shù)方式對術(shù)后中重度疼痛影響

本研究發(fā)現(xiàn)混合痔分度是混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的影響因素,Ⅳ度混合痔術(shù)后更容易發(fā)生中重度疼痛。Ⅳ度混合痔病情比較嚴(yán)重,病變的范圍比較大,手術(shù)治療時易對局部深層組織造成損傷,從而導(dǎo)致中重度疼痛[13]。本研究結(jié)果表明傳統(tǒng)外剝內(nèi)扎術(shù)是混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的危險因素,劉瑋瑋等[14]認(rèn)為傳統(tǒng)外剝內(nèi)扎術(shù)后患者中重度疼痛的發(fā)生風(fēng)險較高。傳統(tǒng)外剝內(nèi)扎術(shù)雖然對混合痔具有一定效果,但是切除的組織多、對患者造成的創(chuàng)傷較大,患者術(shù)后恢復(fù)的時間比較長,因而更容易出現(xiàn)中重度疼痛。

3.3 睡眠質(zhì)量和飲酒史等對術(shù)后中重度疼痛影響

研究發(fā)現(xiàn)睡眠狀況是混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的影響因素,睡眠狀況較差的混合痔患者術(shù)后更容易出現(xiàn)中重度疼痛。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)睡眠較差是食管癌患者內(nèi)鏡黏膜下剝離術(shù)后中重度疼痛的危險因素[15];本研究與其病種不同,但也有相似之處。一方面睡眠質(zhì)量差會造成肌肉痙攣和緊張;另一方面,睡眠質(zhì)量差會降低機體的抵抗力,加重炎癥反應(yīng),因而睡眠質(zhì)量差的患者更容易出現(xiàn)中重度疼痛。本研究表明飲酒史是混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的危險因素。王迪等[16]研究發(fā)現(xiàn)飲酒史會增加中重度疼痛的發(fā)生風(fēng)險。酒精容易通過血腦屏障與腦組織卵磷脂相結(jié)合,對周圍和中樞神經(jīng)系統(tǒng)產(chǎn)生毒性,損傷自主、運動和感覺神經(jīng);而且長期飲酒可能會使周圍和中樞神經(jīng)的痛覺敏感性發(fā)生改變,因而有飲酒史的患者更容易發(fā)生中重度疼痛。本研究表明糖尿病是混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的危險因素。劉盼盼等[17]研究認(rèn)為糖尿病會增加術(shù)后中重度疼痛的發(fā)生風(fēng)險。糖尿病可能會使免疫系統(tǒng)異常和炎癥反應(yīng)加重,免疫系統(tǒng)異常會加重疼痛,炎癥反應(yīng)加重會增加疼痛的感覺,從而導(dǎo)致中重度疼痛。

3.4 術(shù)后中重度疼痛列線圖模型的預(yù)測價值

列線圖模型可以把復(fù)雜的回歸方程變成易于理解的可視化圖形,便于臨床醫(yī)生計算各個變量的取值,推算不良事件的發(fā)生概率[18]。有學(xué)者發(fā)現(xiàn)列線圖模型可以用于預(yù)測不良事件,其對不良事件發(fā)生概率的預(yù)測比較準(zhǔn)確[19]。本研究構(gòu)建了混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的列線圖模型,結(jié)果提示混合痔患者術(shù)后中重度疼痛列線圖模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測效能比較良好;決策曲線顯示閾值概率為8%～67%時,列線圖預(yù)測混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的凈獲益值較高,說明混合痔患者術(shù)后中重度疼痛列線圖模型的臨床預(yù)測效用良好。

綜上所述,Ⅳ度混合痔、傳統(tǒng)外剝內(nèi)扎術(shù)、睡眠狀況較差、飲酒史及糖尿病是混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的危險因素,混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的列線圖模型的準(zhǔn)確性較高,能夠為混合痔患者術(shù)后中重度疼痛的預(yù)防提供一定參考。