老年髖部骨折患者術后譫妄的預測模型構建及初步應用

張明媚，朱星波，黃立新

髖部骨折是老年人群的常見創(chuàng)傷，有文獻報道2025年全球每年發(fā)生髖部骨折人數(shù)將升至260萬［1］。2010年我國男性、女性人群老年髖部骨折發(fā)生率相比1994年分別升高85%、306%［2］。隨著髖部骨折手術的不斷改進，老年髖部骨折患者手術率大幅提高，發(fā)生術后譫妄（POD）的人數(shù)亦增多。POD是一種常見的術后并發(fā)癥，主要由急性可逆性神經(jīng)中樞活動失調導致，常表現(xiàn)為意識、認知或知覺混亂［3］。POD不僅降低患者的自理能力，還會增加致殘風險，延長住院時間［4-6］?！独夏耆俗d妄、癡呆、抑郁的評估與照護》臨床實踐指南［7］推薦，在老年患者入院及機體狀況發(fā)生改變時應評估POD的危險因素。但是，目前關于探究老年髖部骨折術后POD風險的研究尚少，并未形成標準化的預測模型。本研究旨在構建老年患者髖部骨折術后POD預測模型，輔助醫(yī)護人員盡早識別高?；颊撸e極有效預防POD。

1 對象與方法

1.1 研究對象 本研究采用便利抽樣，抽取2017年1月—2019年6月蘇州大學附屬第一醫(yī)院已確定擇期行髖部骨折手術治療的患者。納入標準：年齡≥60歲，術前可正常交流。排除標準：既往有精神疾病史，術前出現(xiàn)精神異常。本研究經(jīng)過我院醫(yī)學倫理委員會審核，所有研究對象充分知曉研究目的、方法及可能的風險，并簽署知情同意書。建模后便利抽取我院2019年7月—12月行擇期髖部手術的患者80例用于進行外部驗證。其中男44例，女36例，平均年齡（68.72±7.51）歲。

1.2 樣本量計算 基于文獻［8-9］及臨床經(jīng)驗，本研究納入12個影響因素，包括年齡、性別、合并疾病、營養(yǎng)障礙、衰弱程度、術前白蛋白、術中輸血、手術方式、手術時長、美國麻醉師協(xié)會（ASA）分級、麻醉方式、術后C反應蛋白（CRP）含量。樣本量應該滿足每個危險因素需5～10例POD患者［10］，POD發(fā)生率取35%［4］，考慮20%樣本失訪。最終，樣本量為12×5×（1+20%）÷35%=205例。

1.3 方法 收集研究對象的一般資料、臨床資料及圍手術期資料。包括年齡、性別、文化程度、體質量指數(shù)（BMI）、營養(yǎng)狀態(tài)、吸煙飲酒史、合并疾病、衰弱程度、相關實驗室檢查、手術方式、麻醉方式、術中輸血、手術時長。其中，營養(yǎng)狀態(tài)由院內營養(yǎng)師評定，其結果記錄于病歷中，采用術前最近1次的白蛋白檢查結果；術中是否輸血提取于手術記錄，本研究中輸血患者輸注的均為異體血。衰弱程度采用FRAIL衰弱量表評估，該評估表廣泛用于評估患者術前衰弱狀態(tài)，共含有5個條目：過去1個月常感疲倦；獨自上一層樓有困難；獨自行走一個街區(qū)（500 m）有困難；患有5種以上疾??；最近1年內不明原因體質量下降5 kg以上。符合3項以上表示存在衰弱，1～2項表示衰弱前期，無符合項為健康狀態(tài)［11］。

患者麻醉蘇醒期至術后5 d內，每日早晚觀察并記錄是否發(fā)生POD。POD由我院精神科副主任及以上醫(yī)師會診后判定，其診斷標準依據(jù)美國精神病學會制定的《精神障礙診斷和統(tǒng)計手冊》第5版［12］：（1）精神狀態(tài)急性改變或波動。（2）注意力障礙。（3）無序思維。（4）意識水平下降?；颊吲R床表現(xiàn)符合（1）和（2），再加上（3）或（4）的任意一項，即可診斷為POD。

1.4 統(tǒng)計學方法 采用SPSS 19.0進行統(tǒng)計學分析。符合正態(tài)分布的計量資料用均數(shù)±標準差（x±s）表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗，非正態(tài)分布的計量資料以中位數(shù)和四分位數(shù)［M（P25，P75）］表示，組間比較采用秩和檢驗。計數(shù)資料以例（%）表示，組間比較采用χ2檢驗，采用Logistic回歸分析POD的獨立危險因素。采用R軟件（R3.2.3）納入獨立危險因素構建老年髖部骨折POD風險的列線圖預測模型。繪制預測POD風險的受試者工作特征（ROC）曲線，計算曲線下面積（AUC）。檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1 2組患者一般資料、臨床資料、圍手術期資料比較 205例行髖部骨折手術患者中73例（35.61%）發(fā)生POD。2組性別、文化程度、BMI、術后電解質類紊亂、合并慢性阻塞性疾病、手術方式方面比較差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05）。與非POD組相比，POD組患者年齡偏大，手術時間較長，術前白蛋白偏低，術后CRP升高，合并營養(yǎng)障礙和心腦血管疾病比例、衰弱比例、全麻比例及ASA分級Ⅲ～Ⅳ級比例均出現(xiàn)升高，術中輸血比例偏低（P＜0.05），見表1。

2.2 影響老年髖部術后POD的多因素分析 多因素Logistic回歸分析結果顯示年齡、手術時長、合并心腦血管疾病、麻醉方式、衰弱程度、ASA分級是POD發(fā)生的獨立影響因素，見表2。

2.3 構建老年患者髖部POD風險的預測模型 基于多因素回歸分析結果，采用R軟件構建得到預測老年髖部POD的列線圖模型，見圖1。ROC曲線結果顯示，該模型預測POD的ROC曲線下面積為0.915（95%CI：0.869～0.950），敏感度78.49%，特異度85.97%，見圖2。進一步繪制列線圖模型的校準曲線并進行Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗，評估列線圖模型準確度，校準曲線為斜率接近于1的直線（χ2＝9.021，P＝0.112），見圖3。表明該模型預測老年髖部POD風險與實際POD風險一致性較好。

2.4 老年患者髖部POD風險預測模型的外部驗證 根據(jù)預測模型的公式，80例患者中24例患者發(fā)生POD，實際結果為21例發(fā)生POD。預測結果與實際結果相比，本預測模型敏感度為90.48%，特異度為91.53%，準確度為91.25%。

Tab.1 Comparison of perioperative characteristics between the two groups of patients表1 2組患者圍手術期臨床資料比較

Tab.2 Multivariate Logistic regression analysis of POD after hip fracture in elderly patients表2 影響老年髖部骨折術后POD的多因素Logistic回歸分析

Fig.1 The nomogram of hip POD risk assessment in the elderly patients圖1 老年髖部POD風險評估列線圖

Fig.2 ROC curve of hip POD risk prediction model in elderly patients圖2 老年患者髖部POD風險預測模型的ROC曲線

Fig.3 Validation of nomogram model in predicting POD risk in elderly patients圖3 列線圖模型預測老年髖部POD風險的驗證

3 討論

POD是骨科手術的常見并發(fā)癥，多發(fā)生于老年患者。本研究中POD發(fā)生率達35.61%。與既往研究［13-14］報道相似。POD不僅嚴重削弱患者的自理能力，更顯著增加了術后近、遠期病死率［15-16］。POD會導致患者住院時間延長而耗費治療和護理資源，在預防“關卡前移”的理念下，明確POD的危險因素，進行快速、有效的預測，增加對于POD患病前的預防措施非常必要。本研究通過回顧性分析發(fā)現(xiàn)年齡、手術時長、合并心腦血管疾病、麻醉方式、衰弱程度、ASA分級是老年人髖部術后POD的獨立影響因素。初步應用顯示該預測模型具有一定的臨床實用價值。

3.1 老年患者髖部骨折術后POD的危險因素 老年患者髖部骨折術后POD受多種因素的影響。本研究中，高齡是POD發(fā)生的獨立危險因素，此結果與國內外類似研究［17-18］的結果相一致。隨著年齡增長，大腦供血不足、腦梗死、癡呆等發(fā)病風險加大；同時，腦血管慢性炎癥改變也更容易發(fā)生腦功能障礙，大腦自身調節(jié)功能下降，膽堿能、多巴胺、5-羥色胺等神經(jīng)遞質出現(xiàn)代謝紊亂，進而誘發(fā)POD［19］。手術時間越長往往提示手術難度更大，患者術中應激反應更為強烈，長時間的手術也會增加麻醉藥物的用量，進而增加術后POD的發(fā)生風險。此外，合并腦血管疾病是也是POD發(fā)生的獨立危險因素。Kennedy等［20-21］發(fā)現(xiàn)短暫性腦缺血發(fā)作、缺血性腦卒中、急性腦出血是POD的危險因素。腦梗死、蛛網(wǎng)膜下腔出血、硬膜下血腫等腦血管病變會直接導致大腦出現(xiàn)結構性改變，從而繼發(fā)POD。近年越來越多的研究關注衰弱對POD的影響，有研究表明術前衰弱程度越高，POD風險越高［22］。目前FRAIL量表已廣泛用于評估術前衰弱程度，為保證和其他研究的可比性，本研究也選取該量表進行評價，發(fā)現(xiàn)衰弱前期會明顯增加POD風險。本研究發(fā)現(xiàn)ASA分級升高也是POD的獨立危險因素，ASAⅢ級及以上的患者常伴有多種慢性疾病，也容易增大術后POD的發(fā)生風險。

3.2 老年患者髖部POD預測模型的有效性 本模型ROC曲線下面積為0.915，敏感度為78.49%，特異度為85.97%，表明此預測模型能夠有效地鑒別POD的高風險人群，具有較好的鑒別效果。本研究中的小樣本初步驗證中，預測模型的敏感度為90.48%，特異度91.53%，實際預測能力良好，在臨床上具有推廣和應用的價值。

綜上，本研究針對老年骨科髖部手術患者開發(fā)了POD風險預測模型，具有良好的預測效果。圍手術期利用此模型評估患者術后風險，有利于及時識別高風險人群并開展個體化的干預措施，預防POD的發(fā)生。與現(xiàn)有研究相比，本研究在構建了風險預測模型后，通過小樣本隊列進行驗證，證實了該模型的有效性，而且此預測模型納入的因素所需數(shù)據(jù)獲取較為便捷、客觀，有助于臨床準確、快速評估。