基于隨機(jī)森林算法的心電圖引導(dǎo)手臂輸液港靜脈導(dǎo)管頭端精準(zhǔn)定位的影響因素研究

徐湘妍玉,吉昕宇,宋昀杰,徐曉霜,徐海萍,張汝陽(yáng)

(1.南京醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系,江蘇 南京,211166;2.復(fù)旦大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院 流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系,上海,200032;3.南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院 乳腺科,江蘇 南京,210036)

手臂輸液港是惡性腫瘤患者的常用治療措施，臨床常采用X射線定位靜脈導(dǎo)管頭端。近年來(lái)，采用心電圖進(jìn)行靜脈導(dǎo)管頭端定位者逐漸增多。完全植入式靜脈輸液港(TIVAP)是完全植入人體內(nèi)的閉合輸液裝置，包括頭端位于上腔靜脈的導(dǎo)管部分和埋植于皮下的港座部分，其中靜脈導(dǎo)管部分與經(jīng)外周靜脈置入中心靜脈導(dǎo)管(PICC)相似。臨床應(yīng)用輸液港可減少許多并發(fā)癥的發(fā)生，如靜脈炎、血栓、纖維蛋白鞘等[1]。與PICC相比，輸液港增加了1個(gè)港座，保留的時(shí)間更長(zhǎng)，更適合長(zhǎng)期化療[2]。輸液港應(yīng)用過(guò)程中的關(guān)鍵問(wèn)題之一是保證導(dǎo)管頭端定位的精準(zhǔn)性，若靜脈導(dǎo)管頭端位置定位不精準(zhǔn)，可能會(huì)引發(fā)相關(guān)并發(fā)癥[3]。心電圖引導(dǎo)技術(shù)具有安全性高、精準(zhǔn)率高、無(wú)輻射等優(yōu)點(diǎn)[4-7],近年來(lái)已被廣泛應(yīng)用于臨床。LIU G等[8]的一項(xiàng)關(guān)于心電圖引導(dǎo)PICC研究的Meta分析結(jié)果顯示，成年患者置入PICC過(guò)程中采用心電圖引導(dǎo)相較于X射線法具有更高的定位精度，精準(zhǔn)度可達(dá)89.7%,且沒(méi)有重大的安全性問(wèn)題。與傳統(tǒng)的解剖標(biāo)志定位相比，心電圖引導(dǎo)方法也具有明顯的優(yōu)勢(shì)[9-10]。本研究基于隨機(jī)森林算法探討心電圖技術(shù)引導(dǎo)手臂輸液港靜脈導(dǎo)管頭端精準(zhǔn)定位的影響因素，現(xiàn)報(bào)告如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2018年9月—2019年9月南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院乳腺病科收治的338例植入輸液港的女性乳腺癌化療患者作為研究對(duì)象。應(yīng)用心電圖引導(dǎo)靜脈導(dǎo)管頭端定位，并收集患者的相關(guān)信息?；颊吣挲g、婚姻狀況、文化程度、家庭月收入、醫(yī)療費(fèi)用支付方式的資料來(lái)自問(wèn)卷調(diào)查。新輔助治療、手術(shù)方式來(lái)自患者在醫(yī)院接受治療時(shí)的資料。身高、體質(zhì)量、輸液港植入側(cè)臂圍數(shù)據(jù)于置港前由護(hù)士統(tǒng)一測(cè)量所得。導(dǎo)管置入位置、導(dǎo)管置入靜脈、導(dǎo)管置入長(zhǎng)度、穿刺點(diǎn)至胸鎖關(guān)節(jié)長(zhǎng)度數(shù)據(jù)在植入手臂港過(guò)程中獲取。

1.2 導(dǎo)管長(zhǎng)度及頭端定位精準(zhǔn)性的判斷方法

導(dǎo)管進(jìn)入上腔靜脈時(shí)，出現(xiàn)高尖P波。導(dǎo)管到達(dá)上腔靜脈與右心房的上壁交界連接點(diǎn)(CAJ)時(shí),P波達(dá)到最高峰。若導(dǎo)管進(jìn)入右心房，則會(huì)出現(xiàn)負(fù)向P波。本研究中，當(dāng)P波振幅達(dá)到QRS波高度50%時(shí)，將此時(shí)的導(dǎo)管長(zhǎng)度視為導(dǎo)管置入靜脈的長(zhǎng)度。手臂輸液港囊袋中的港座與導(dǎo)管連接帽的長(zhǎng)度為1 cm，最終記錄的導(dǎo)管長(zhǎng)度為導(dǎo)管置入靜脈的長(zhǎng)度再加上1 cm。

2016年美國(guó)靜脈輸液護(hù)理學(xué)會(huì)發(fā)布的新版《輸液治療實(shí)踐標(biāo)準(zhǔn)》[11]指出，導(dǎo)管的頭端位置位于CAJ為安全性最佳。本研究中，導(dǎo)管頭端位置在CAJ或位于CAJ上端1個(gè)椎體，均視為導(dǎo)管頭端位置精準(zhǔn)。

1.3 隨機(jī)森林法篩選重要變量

隨機(jī)森林是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，由BREIMAN L[12]于2001年提出，其基本思想是從1個(gè)樣本量為N、特征數(shù)為M的數(shù)據(jù)集中，利用Bootstrap法有放回地抽樣產(chǎn)生1個(gè)樣本量為N、特征數(shù)為m[常設(shè)為sqrt(M)]的Bootstrap數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練。理論上，原始數(shù)據(jù)中約有1/3的樣本不會(huì)被抽取，稱為袋外(OOB)數(shù)據(jù)。重復(fù)以上過(guò)程k次，可得含有k棵決策樹的隨機(jī)森林。本研究設(shè)置5 000棵決策樹。

決策樹首先選定所有樣本為根節(jié)點(diǎn)，繼而根據(jù)某變量生成2個(gè)子節(jié)點(diǎn)。根據(jù)節(jié)點(diǎn)中各結(jié)局的頻率，可計(jì)算出根節(jié)點(diǎn)與2個(gè)子節(jié)點(diǎn)之間基尼不純度的差值。建樹時(shí)，選取使基尼不純度變化最大的變量劃分根節(jié)點(diǎn)。每個(gè)子節(jié)點(diǎn)都重復(fù)上述過(guò)程進(jìn)行劃分，直至子節(jié)點(diǎn)中基尼不純度不再減小。在整個(gè)森林中，可以計(jì)算出某變量使整個(gè)森林平均減少的基尼不純度，稱為平均不純度減小(可作為變量的重要性評(píng)分)。

本研究采用滑動(dòng)窗口序貫向前選擇法(SWSFS)篩選變量[13-14]。按照重要性評(píng)分從大到小依次納入變量，每加入1個(gè)變量重新進(jìn)行隨機(jī)森林分析。選擇使得OOB錯(cuò)誤率最小時(shí)對(duì)應(yīng)變量集進(jìn)行后續(xù)分析。

1.4 基于重要變量構(gòu)建決策樹

首先，將原數(shù)據(jù)集按照2∶1比例隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集與測(cè)試集?；谟?xùn)練集，采用所篩選的變量構(gòu)建“導(dǎo)管頭端定位精準(zhǔn)”的決策樹。在測(cè)試集中，評(píng)價(jià)決策樹的靈敏度、特異度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值、陰性預(yù)測(cè)值、準(zhǔn)確率和受試者工作特征(ROC)曲線的曲線下面積(AUC)。重復(fù)上述步驟1 000次，得到各統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

2 結(jié) 果

2.1 2組患者基線資料描述性統(tǒng)計(jì)分析

6個(gè)連續(xù)變量(年齡、身高、體質(zhì)量、穿刺點(diǎn)至胸鎖關(guān)節(jié)長(zhǎng)度、導(dǎo)管置入長(zhǎng)度、輸液港植入側(cè)臂圍)的t檢驗(yàn)結(jié)果提示,2組身高、導(dǎo)管置入長(zhǎng)度比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。7個(gè)無(wú)序分類變量(導(dǎo)管置入位置、導(dǎo)管置入靜脈、婚姻狀況、文化程度、醫(yī)療費(fèi)用支付方式、新輔助治療、手術(shù)方式)的卡方檢驗(yàn)結(jié)果提示,2組上述指標(biāo)比較，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。等級(jí)變量(家庭月收入)的秩和檢驗(yàn)結(jié)果顯示,2組家庭月收入比較，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。見(jiàn)表1。

表1 精準(zhǔn)組與不精準(zhǔn)組患者的基線資料比較

2.2 隨機(jī)森林篩選重要變量

采用隨機(jī)森林法評(píng)價(jià)13個(gè)變量的重要性評(píng)分，由高至低依次為:身高17.7分，年齡17.3分，體質(zhì)量13.5分，輸液港植入側(cè)臂圍12.1分，穿刺點(diǎn)至胸鎖關(guān)節(jié)長(zhǎng)度11.9分，家庭月收入5.4分，教育程度3.8分，醫(yī)療費(fèi)用支付方式3.6分，置入位置2.8分，新輔助治療2.2分，置入靜脈2.1分，手術(shù)方式1.9分，婚姻狀況1.2分。當(dāng)進(jìn)入模型的變量數(shù)量為3時(shí)，模型錯(cuò)判率最低(見(jiàn)圖1),即前3個(gè)變量使得模型OOB數(shù)據(jù)錯(cuò)誤率最低，因此重要變量分別為身高、年齡和體質(zhì)量。

2.3 基于重要變量構(gòu)建決策樹

在訓(xùn)練集中，基于重要變量構(gòu)建決策樹。在測(cè)試集和全人群數(shù)據(jù)中，評(píng)價(jià)該決策樹的效果。結(jié)果提示，所構(gòu)建模型的準(zhǔn)確率(0.84)、靈敏度(0.98)、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值(0.85)尚可，特異度(0.19)、陰性預(yù)測(cè)值(0.54)、曲線下面積(AUC)(0.67)較低。見(jiàn)圖2、表2。

表2 決策樹模型在測(cè)試集及全人群中的各統(tǒng)計(jì)量結(jié)果

基于全人群數(shù)據(jù)集的決策樹提示，身高<155 cm、體質(zhì)量>52 kg、年齡49～63歲的患者更易發(fā)生手臂輸液港靜脈導(dǎo)管頭端定位不精準(zhǔn)的情況。見(jiàn)圖3。

3 討 論

本研究隨機(jī)森林和決策樹模型的結(jié)果提示，身高、體質(zhì)量和年齡可能是手臂輸液港靜脈導(dǎo)管頭端定位不精準(zhǔn)的影響因素。身高較低的患者，上腔靜脈一般較短，因此操作過(guò)程中導(dǎo)管的移動(dòng)空間較小，易導(dǎo)致頭端定位不精準(zhǔn)，與徐海萍等[15]Logistic回歸模型研究結(jié)論一致。除了患者本身的特征外，心電圖圖像的穩(wěn)定性也是影響導(dǎo)管頭端定位精準(zhǔn)性的重要因素。郭素萍等[16]研究表明，約5%的患者在心電圖引導(dǎo)靜脈導(dǎo)管置入術(shù)中不能獲得穩(wěn)定心電圖。此外有學(xué)者[17]指出，除了心電圖信號(hào)本身外，其他無(wú)線電信號(hào)和周圍醫(yī)療設(shè)備的干擾也可能對(duì)心電圖的圖像產(chǎn)生影響。

多項(xiàng)研究[15,18-20]結(jié)果顯示，不同體質(zhì)量、年齡對(duì)心電圖P波改變或靜脈導(dǎo)管頭端定位精準(zhǔn)性比較，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。這可能是因?yàn)榇蠖鄶?shù)研究只考慮了體質(zhì)量、年齡的主效應(yīng)，而忽視了其與其他因素間的聯(lián)合效應(yīng)或交互作用。本研究采用的決策樹模型能夠很好地識(shí)別變量之間的復(fù)雜效應(yīng)。然而，體質(zhì)量、年齡影響導(dǎo)管頭端定位精準(zhǔn)性的機(jī)制仍待進(jìn)一步研究。本研究結(jié)果提示，臨床醫(yī)師應(yīng)著重關(guān)注身高<155 cm、體質(zhì)量>52 kg、年齡49～63歲的患者，因?yàn)榇祟惢颊吒装l(fā)生靜脈導(dǎo)管頭端定位不精準(zhǔn)的情況。

本研究采用隨機(jī)森林算法評(píng)估了靜脈導(dǎo)管尖端定位精確性的影響因素，隨機(jī)森林可對(duì)變量進(jìn)行重要性排序，排序結(jié)果顯示了各變量對(duì)結(jié)局的貢獻(xiàn)大小。作為一個(gè)初步探索性研究，本研究為后續(xù)確證性研究提供了思路。本研究局限性在于僅以女性乳腺癌化療患者為研究對(duì)象，且只收集了常見(jiàn)的、易獲取的研究指標(biāo)，未來(lái)有待選取其他腫瘤患者為研究對(duì)象且擴(kuò)大樣本量、研究指標(biāo)進(jìn)行更深入的后續(xù)研究。