Logistic 回歸模型與決策樹模型在早期肝癌切除術(shù)后感染危險因素分析中的效果比較

胡鵬蘊 趙宏峰 史保賓 楊小偉

（1. 新鄉(xiāng)市中心醫(yī)院腫瘤外科（普瘤三）腫瘤特需科，河南 新鄉(xiāng) 453000；2. 新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院第四臨床學(xué)院，河南 新鄉(xiāng) 453000）

肝癌是發(fā)生于肝臟或肝內(nèi)膽管的惡性腫瘤，發(fā)病率居惡性腫瘤第三位[1]。肝癌發(fā)病隱匿，進展快，多數(shù)確診時已為晚期，預(yù)后差[2]。感染為肝癌術(shù)后常見并發(fā)癥，包括肺部、腹腔、手術(shù)切口及泌尿系統(tǒng)等感染，尤其是肺部感染，其發(fā)病率處于高水平[3]。

我國擁有最大肝臟疾病人口及最多肝切除病例，肝癌切除術(shù)后患者5 y、3 y 生存率在70%、30%，改善其肝切除術(shù)后預(yù)后為臨床研究重點。肝癌切除術(shù)后感染導(dǎo)致患者術(shù)后創(chuàng)口愈合不良，增加患者痛苦，不利于病情康復(fù)，嚴重者并發(fā)呼吸衰竭癥狀，增加患者死亡與預(yù)后不良風(fēng)險[3]。故確定肝癌術(shù)后感染危險因素并早期干預(yù)對提高預(yù)后具有重要意義。

目前臨床多用Logistic 模型分析感染因素，能有效占線因變量與自變量間數(shù)量依存關(guān)系，但無法處理一些非線性、高度交互作用與大量缺失值資料[4]。決策樹法是數(shù)據(jù)挖掘的重要方式，廣泛用于醫(yī)藥生物方面，極大程度彌補傳統(tǒng)Logistic 回歸模型的不足與劣勢[5]。本研究通過比較決策樹與Logistic 回歸模型分析肝癌術(shù)后感染危險因素效果，旨在降低術(shù)后感染發(fā)生率。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2018 年10 月-2020 年12 月于我院行肝癌切除術(shù)的76 例早期肝癌患者作為研究對象。納入標(biāo)準(zhǔn)：符合《原發(fā)性肝癌診療規(guī)范(2019 年版)》標(biāo)準(zhǔn)[6]；肝功能分級為A、B 級；患者知情同意。排除標(biāo)準(zhǔn)：凝血障礙患者；臨床數(shù)據(jù)缺失患者；術(shù)前存在感染患者。所有患者均簽署知情同意書，并經(jīng)倫理委員會論證通過。

1.2 方法

1.2.1 資料收集

記錄患者基本資料（性別、年齡、吸煙飲酒史），病史（糖尿病、高血壓、腹部手術(shù)），生化指標(biāo)（白蛋白水平），手術(shù)指標(biāo)術(shù)中出血量、ASA 分級、肝切除范圍），術(shù)后指標(biāo)（引流管留置時間、有無輸血與肝漏）信息。

1.2.2 決策樹模型

CHAID 算法分析發(fā)生感染患者感染危險因素，分離規(guī)則：生長“枝條”分割檢驗α=0.05；防止過度擬合，決策樹生長層設(shè)為3 層，停止規(guī)則為α=0.05，母節(jié)點樣本量為50，子節(jié)點最小為10。

1.2.3 Logistic 回歸模型

逐步向前篩選法分析術(shù)后發(fā)生感染的影響因素。

1.2.4 術(shù)后感染的診斷

感染的診斷標(biāo)準(zhǔn)[7]。肺部感染：咳嗽咳痰，聽診有濕啰音，呼吸音減弱，痰細菌培養(yǎng)呈陽性，胸片與CT 顯示肺部炎癥；切口感染：切口出現(xiàn)明顯紅腫、發(fā)熱癥狀，滲出的分泌物伴膿性，細菌培養(yǎng)呈陽性；腹腔感染：明顯腹痛，B 超見腹腔膿腫，穿刺或引流滲出膿性分泌物，細菌培養(yǎng)呈陽性；泌尿道感染：出現(xiàn)尿頻尿急等癥，細菌培養(yǎng)呈陽性。

1.3 觀察指標(biāo)

（1）肝癌切除術(shù)后的感染情況；（2）Logistic回歸模型的單因素分析；（3）術(shù)后感染危險因素的多因素分析；（4）決策樹模型分析術(shù)后感染因素。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

2 結(jié)果

2.1 肝癌切除術(shù)后感染發(fā)生情況

肝癌切除術(shù)后13 例患者發(fā)生感染，發(fā)生率為17.11%，肺部、切口、腹腔、泌尿道感染分別為5 例、3 例、2 例、3 例。

2.2 Logistic 回歸模型的單因素分析結(jié)果

感染與未感染患者在性別、吸煙飲酒史、高血壓史、手術(shù)方式、ASA 分級方面，差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05）；兩組的年齡、糖尿病史、肝功能分級、白蛋白水平、出血量、肝切除范圍、引流管留置時間、輸血、膽漏，具有統(tǒng)計學(xué)差異（P＜0.05）。見表1。

2.3 術(shù)后感染的多因素分析

經(jīng)Logistic 分析顯示，糖尿病史、白蛋白水平、出血量、引流管留置時間、膽漏為術(shù)后感染危險因素（P＜0.05）。見表2。

2.4 術(shù)后感染影響因素的決策樹模型分析結(jié)果

決策樹圖顯示，糖尿病史、術(shù)中出血量、白蛋白水平、膽漏為影響患者術(shù)后感染的因素，其中糖尿病史的影響最顯著。見圖1。模型估計風(fēng)險為0.465，標(biāo)準(zhǔn)誤為0.008。

表1 單因素分析

表2 多因素分析

圖1 CHAID 法對肝癌術(shù)后感染發(fā)生影響因素的決策樹圖

3 討論

我國擁有最大肝臟疾病人口及最多肝切除病例，改善其肝切除術(shù)后預(yù)后為臨床研究重點。肝臟部位具有豐富的血供，手術(shù)的創(chuàng)傷較大、風(fēng)險較高，術(shù)后并發(fā)癥尤其是感染不僅增加治療難度，也是影響術(shù)后恢復(fù)的重要因素[1-2]。研究顯示，肝癌術(shù)后感染率在5～21%，感染表現(xiàn)多樣，不同感染部位有不同感染表現(xiàn)[2-3]。本研究中76 例患者術(shù)后13 例感染，感染率為17.11%。

通過Logistic 回歸模型與決策樹模型篩選出術(shù)后感染的危險因素，包括年齡、糖尿病史、肝功能分級、白蛋白水平、出血量、肝切除范圍、引流管留置時間、輸血、膽漏，與既往研究基本類似。Logistic 回歸分析中的引流管留置時間為術(shù)后感染的影響因素，而決策樹中被剔除，與既往研究結(jié)果不同。決策樹模型的優(yōu)勢不受共線性影響，各因素相互獨立，可提高模型準(zhǔn)確度。

Logistic 回歸分析顯示，糖尿病史、白蛋白水平、出血量、引流管留置時間及術(shù)后膽漏為感染危險因素；而決策樹圖顯示，糖尿病史、術(shù)中出血量、白蛋白水平、膽漏為決影響患者術(shù)后感染的因素，其中糖尿病史的影響最顯著。本研究結(jié)果的糖尿病史、白蛋白水平的因素與劉清[8]研究結(jié)果一致，膽漏因素與其不同。該結(jié)果原因為肝癌患者術(shù)后應(yīng)激而激活肝糖原，引起胰島素抵抗，高血糖狀態(tài)促進細菌增殖而感染。白蛋白水平能反映機體肝功能與營養(yǎng)狀態(tài)，肝功能B 級患者有更高的感染率，肝功能與營養(yǎng)狀態(tài)相互影響，白蛋白下降更易感染。術(shù)中大量出血可導(dǎo)致機體缺血，對肝功能有損傷，降低患者免疫功能，術(shù)后短時間輸血增加循環(huán)負荷發(fā)生免疫應(yīng)激，增加感染風(fēng)險[9]。肝切除范圍也影響術(shù)后感染，但肝切除范圍較大且操作過程更復(fù)雜，肝切斷面大，術(shù)中失血量更大，且肝IV 段與VIII 段切除術(shù)中暴露較多Glisson 鞘，增加術(shù)后膽漏風(fēng)險，滋養(yǎng)細菌以發(fā)生腹腔感染。術(shù)后留置引流管能排出體內(nèi)壞死組織，但留置時間越長，細菌經(jīng)其進入體內(nèi)的風(fēng)險也逐漸增加[8]。決策樹在統(tǒng)計學(xué)方面屬于非參數(shù)統(tǒng)計，該方法不同于統(tǒng)線性處理，彌補了變量間共線性，避免評估復(fù)雜參數(shù)以分析變量間關(guān)系。Logistic 回歸模型能將肝癌術(shù)后感染危險因素與自變量關(guān)系表達出來，變量變化信息相對于決策樹更充分。但該模型未針對影響變量重要性不直觀，對變量交互效應(yīng)差。決策樹可表現(xiàn)變量間相互作用，無法反應(yīng)變量主效應(yīng)與疊加效應(yīng)[9]。相對于Logistic 模型，決策樹圖形有更直觀的輸出結(jié)構(gòu)，具有良好的可視化效果，能展現(xiàn)出感染因素與占比。

綜上所述，早期肝癌患者肝癌切除術(shù)后感染的影響因素較多，決策樹與Logistic 回歸模型能相互補充，從多方面描述感染發(fā)生影響因素，為制定防治術(shù)后感染的措施提供依據(jù)。