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    高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的相關(guān)因素Logistic回歸分析及風(fēng)險模型構(gòu)建

    2024-01-08 02:34:42黃曉寒唐少華
    眼科新進(jìn)展 2024年1期
    關(guān)鍵詞:眼軸屈光度脈絡(luò)膜

    黃曉寒 唐少華

    高度近視發(fā)病率占近視人群的27%~33%,隨著近視度數(shù)增加,可引起多種并發(fā)癥,包括脈絡(luò)膜萎縮、脈絡(luò)膜新生血管病灶[1-2]。脈絡(luò)膜與視網(wǎng)膜疾病密切相關(guān),可破壞眼部結(jié)構(gòu)影響視功能,而脈絡(luò)膜萎縮、脈絡(luò)膜新生血管可引起多種眼底疾病[3-4]。因而探究高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的危險因素有助于臨床制定干預(yù)措施。多因素Logistic回歸分析、森林圖廣泛應(yīng)用于預(yù)測疾病發(fā)生風(fēng)險[5]。Nomogram模型可整合不同相關(guān)變量,生成臨床事件單個數(shù)值概率,以符合生物、臨床整合模型需求,并可推動個體化醫(yī)療,以協(xié)助臨床決策[6]。目前高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的預(yù)測模型尚未統(tǒng)一,本研究通過多因素Logistic回歸分析高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的影響因素,并構(gòu)建準(zhǔn)確預(yù)測脈絡(luò)膜病變的Nomogram風(fēng)險模型,以期對脈絡(luò)膜病變的風(fēng)險因素進(jìn)行早期干預(yù)。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料與分組

    選取2021年1月至2023年1月北京積水潭醫(yī)院收治的340例(680眼)高度近視患者為研究對象,隨機(jī)分為A組(170例340眼)、B組(170例340眼),兩組患者一般資料差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(均為P>0.05)(表1),具有可比性。本研究經(jīng)本院倫理委員會批準(zhǔn)(批準(zhǔn)號:20210103589),且所有患者均簽署知情同意書。

    1.2 納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

    納入標(biāo)準(zhǔn):高度近視定義為眼軸長度≥26 mm且屈光度≥-6.00 D[7];脈絡(luò)膜萎縮、脈絡(luò)膜新生血管病灶符合相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)[8];病灶繼發(fā)于黃斑中心凹下或旁中心凹;OCT檢查顯示脈絡(luò)膜毛細(xì)血管斷裂。排除標(biāo)準(zhǔn):無法檢查眼底者;合并其他視網(wǎng)膜血管疾病或眼前節(jié)其他病變者;嚴(yán)重心肺功能不全者;既往接受過眼部手術(shù)者;既往有青光眼病史者;合并嚴(yán)重全身系統(tǒng)性疾病者。

    1.3 方法

    1.3.1 樣本量估算

    本研究共20個危險因素,根據(jù)建模樣本量計算公式的要求,每個自變量需要患者5~10例,高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變率為36%[9],加上樣本流失10%~20%,因此,本研究所需樣本量最少為334例[20×5×(1+0.2)÷0.36=333.3]。根據(jù)納入、排除標(biāo)準(zhǔn)本研究共選取368例患者,共有340例高度近視患者完成調(diào)查分析。

    1.3.2 問卷調(diào)查

    調(diào)查并記錄患者基本資料,包括性別、年齡、民族、體重指數(shù)、心率、呼吸頻率、收縮壓、舒張壓、受教育程度、吸煙、飲酒、高血壓、糖尿病、高脂血癥,其中糖尿病符合2型糖尿病診斷標(biāo)準(zhǔn)[10]。

    1.3.3 檢測患者眼部參數(shù)

    所有患者均采用NCT-200非接觸眼壓計測量眼壓,使用CR-8800電腦驗光儀檢測屈光度。由驗光師采用國際標(biāo)準(zhǔn)視力表檢查最佳矯正視力(BCVA)并換算為logMAR視力。采用OSE-1800 OCT掃描儀檢查黃斑中心凹下脈絡(luò)膜厚度,中心凹下定義為黃斑中心凹起直徑500~1 500 μm。IOLMaster 500光學(xué)生物測量儀檢測眼軸長度。比較兩組患者脈絡(luò)膜病變(脈絡(luò)膜萎縮、脈絡(luò)膜新生血管病灶)發(fā)生率[9]。在A組、B組中,根據(jù)是否發(fā)生脈絡(luò)膜病變分為a組(發(fā)生脈絡(luò)膜病變)、b組(未發(fā)生脈絡(luò)膜病變)兩個亞組,比較兩亞組患者基本資料差異。

    1.3.4 檢測患者血清轉(zhuǎn)化生長因子-β1水平

    所有患者采集空腹外周靜脈血5 mL,經(jīng)3 500 r·min-1離心10 min分離血清,采用ELISA法檢測血清轉(zhuǎn)化生長因子-β1(TGF-β1)水平。

    1.4 統(tǒng)計學(xué)分析

    2 結(jié)果

    2.1 兩組患者脈絡(luò)膜病變發(fā)生率比較

    A組和B組患者脈絡(luò)膜病變發(fā)生率比較,差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)(表2)。

    表2 兩組患者脈絡(luò)膜病變發(fā)生率比較 [n(%)]

    2.2 發(fā)生與未發(fā)生脈絡(luò)膜病變患者臨床資料比較

    A組患者中,a組59例,b組111例。B組患者中,a組62例,b組108例。在A組、B組中,a組患者年齡、糖尿病占比、眼軸長度、血清TGF-β1水平均高于b組,屈光度均低于b組(均為P<0.05),其他指標(biāo)a組與b組患者相比差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(均為P>0.05)(表3)。

    表3 發(fā)生與未發(fā)生脈絡(luò)膜病變患者臨床資料比較

    2.3 高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的影響因素

    在A組中,以高度近視患者是否繼發(fā)脈絡(luò)膜病變?yōu)橐蜃兞?否=0,是=1),將年齡(連續(xù)變量,原值代入)、糖尿病(無=0,有=1)、屈光度(連續(xù)變量,原值代入)、眼軸長度(連續(xù)變量,原值代入)、血清TGF-β1水平(連續(xù)變量,原值代入)作為自變量,通過Logistic回歸分析顯示,年齡、糖尿病、眼軸長度、血清TGF-β1水平為高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的獨(dú)立危險因素,屈光度為其保護(hù)因素(均為P<0.05)(表4)。

    表4 高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的影響因素

    2.4 繪制森林圖

    在A組中,根據(jù)2.3的結(jié)果繪制高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的影響因素森林圖,結(jié)果顯示,年齡、糖尿病、屈光度、眼軸長度、血清TGF-β1水平均與無效線不相交(均為P<0.05),其中年齡、糖尿病、眼軸長度、血清TGF-β1水平均為高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變正相關(guān)危險因素,屈光度為其負(fù)相關(guān)危險因素(均為P<0.05)(圖1)。

    圖1 高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的影響因素森林圖

    2.5 Nomogram風(fēng)險預(yù)測模型

    在A組中,以年齡、糖尿病、屈光度、眼軸長度、血清TGF-β1水平為預(yù)測因素,以高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變?yōu)槟繕?biāo)事件,繪制Nomogram風(fēng)險預(yù)測模型,見圖2。

    圖2 高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的Nomogram風(fēng)險預(yù)測模型

    2.6 Nomogram風(fēng)險預(yù)測模型外部驗證

    在B組中,繪制Nomogram風(fēng)險預(yù)測模型預(yù)測高度近視患者繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的校準(zhǔn)度曲線(圖3),該模型校正曲線趨近于理想曲線,即模型預(yù)測結(jié)果與實際觀測結(jié)果有較好的一致性,提示其預(yù)測脈絡(luò)膜病變的校準(zhǔn)度良好。繪制Nomogram風(fēng)險預(yù)測模型預(yù)測高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的ROC曲線(圖4),由圖可知,AUC為0.818,具有良好預(yù)測效能。

    圖3 Nomogram風(fēng)險預(yù)測模型的校準(zhǔn)度曲線。圖4 No-mogram風(fēng)險預(yù)測模型的ROC曲線

    3 討論

    3.1 高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的發(fā)病機(jī)制

    高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的發(fā)病機(jī)制可能與脈絡(luò)膜血管減少、黃斑部視網(wǎng)膜缺血缺氧、血管生成因子分泌增加有關(guān),視網(wǎng)膜下新生血管形成可促使視網(wǎng)膜色素上皮脫離,損傷視網(wǎng)膜組織,基底膜增厚可破壞毛細(xì)血管完整性,直接損傷血-視網(wǎng)膜屏障,改變脈絡(luò)膜血管,致使視網(wǎng)膜缺血,最終導(dǎo)致脈絡(luò)膜病變發(fā)生[11-13]。

    3.2 Logistic回歸分析與森林圖分析

    本研究在高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變中首次應(yīng)用Logistic回歸分析、森林圖分析,結(jié)果顯示,年齡、糖尿病、眼軸長度、血清TGF-β1水平為高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的獨(dú)立危險因素,而屈光度為其保護(hù)因素。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),年齡、糖尿病、眼軸長度、血清TGF-β1水平為高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變正相關(guān)危險因素,而屈光度為其負(fù)相關(guān)危險因素,提示臨床上應(yīng)重視上述影響因素,并制定個體化治療方案,以降低脈絡(luò)膜病變發(fā)生風(fēng)險。

    3.3 年齡與脈絡(luò)膜病變的關(guān)系

    高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變者眼內(nèi)炎癥因子、血管生成因子水平異常,隨著年齡增長,脈絡(luò)膜萎縮面積擴(kuò)大,漆裂紋不斷加寬,逐步融合為彌漫性萎縮,且黃斑部脈絡(luò)膜萎縮可進(jìn)一步發(fā)展為新生血管病灶[14-16]。本研究結(jié)果顯示,發(fā)生脈絡(luò)膜病變者年齡高于未發(fā)生脈絡(luò)膜病變者,與其他研究結(jié)果相似[17],其原因可能為隨著年齡增長,鞏膜膠原纖維變性、堅韌性下降、鞏膜過度擴(kuò)張,可加重后鞏膜腫脹程度,促使鞏膜、脈絡(luò)膜變薄,導(dǎo)致視網(wǎng)膜變性、萎縮,進(jìn)而引起脈絡(luò)膜新生血管等眼底病變。

    3.4 糖尿病與脈絡(luò)膜病變的關(guān)系

    伴有糖尿病者可引起視網(wǎng)膜代謝失調(diào),血糖變化可影響脈絡(luò)膜血流、毛細(xì)血管功能及視網(wǎng)膜光感受器,誘發(fā)微血管內(nèi)皮損傷,并可促使毛細(xì)血管基底膜增厚,增加周細(xì)胞凋亡數(shù)量[18-19]。本研究結(jié)果顯示,發(fā)生脈絡(luò)膜病變者糖尿病占比高于未發(fā)生脈絡(luò)膜病變者,分析其原因可能為糖尿病患者視網(wǎng)膜血管白細(xì)胞瘀滯、血流緩慢,導(dǎo)致慢性缺氧,引起膠質(zhì)細(xì)胞、神經(jīng)血管損傷,并可能破壞毛細(xì)血管,引起脈絡(luò)膜病變。

    3.5 眼軸長度與脈絡(luò)膜病變的關(guān)系

    眼軸長度與脈絡(luò)膜視網(wǎng)膜伸展或退化有關(guān),可引起脈絡(luò)膜視網(wǎng)膜微循環(huán)障礙,眼軸長度每增加 1 mm,脈絡(luò)膜萎縮患病率增加13.3%[20]。本研究結(jié)果顯示,發(fā)生脈絡(luò)膜病變者眼軸長度長于未發(fā)生脈絡(luò)膜病變者,與相關(guān)研究結(jié)果相似[21],其原因可能為眼軸長度延長可促使視網(wǎng)膜變薄,降低其需氧量,促進(jìn)脈絡(luò)膜新生血管形成。

    3.6 血清TGF-β1水平與脈絡(luò)膜病變的關(guān)系

    脈絡(luò)膜病變與炎癥反應(yīng)、血管生成、局灶性感染有關(guān),TGF-β1可調(diào)控細(xì)胞增殖、分化,且與脈絡(luò)膜新生血管形成有關(guān)[22-23]。TGF-β1可誘導(dǎo)血管生成、細(xì)胞免疫反應(yīng),促使細(xì)胞外基質(zhì)積累,引起重要臟器纖維化,還可通過信號轉(zhuǎn)導(dǎo)維持脈絡(luò)膜血管循環(huán)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性[24]。本研究結(jié)果顯示,發(fā)生脈絡(luò)膜病變者血清TGF-β1水平高于未發(fā)生脈絡(luò)膜病變者,提示TGF-β1水平升高可能促進(jìn)脈絡(luò)膜病變發(fā)生。

    3.7 屈光度變化與脈絡(luò)膜病變的關(guān)系

    屈光度與多種眼部損傷風(fēng)險有關(guān),高度近視者黃斑區(qū)脈絡(luò)膜、視網(wǎng)膜發(fā)生病變,隨著屈光度降低,脈絡(luò)膜各層血管厚度逐漸變薄[25-26]。發(fā)生脈絡(luò)膜病變者屈光度低于未發(fā)生脈絡(luò)膜病變者,這可能與脈絡(luò)膜自身厚度調(diào)節(jié)有關(guān),屈光度降低可能會引起脈絡(luò)膜-玻璃膜-視網(wǎng)膜色素上皮復(fù)合體撕裂,促使脈絡(luò)膜缺血缺氧,刺激脈絡(luò)膜病變發(fā)生。臨床上應(yīng)高度重視高度近視人群屈光度,若在早期控制屈光度,可正確觀察分析高度近視是否繼發(fā)脈絡(luò)膜病變,并采取相應(yīng)治療手段,有效阻止視功能損害。同時臨床上應(yīng)對高度近視人群密切觀察隨訪,建立視力檔案并進(jìn)行長期隨訪,以此防止嚴(yán)重眼底病變發(fā)生發(fā)展。

    本研究試圖在Logistic回歸-森林圖分析基礎(chǔ)上構(gòu)建Nomogram風(fēng)險預(yù)測模型,結(jié)果顯示,該預(yù)測模型預(yù)測脈絡(luò)膜病變的AUC為0.818,提示該預(yù)測模型具有良好預(yù)測效能。為保證該模型校準(zhǔn)度,避免數(shù)據(jù)過度擬合,本研究對模型進(jìn)行外部驗證,結(jié)果顯示,該模型校正曲線趨近于理想曲線,即該模型預(yù)測結(jié)果與實際觀測結(jié)果具有良好一致性,提示Nomogram風(fēng)險預(yù)測模型具有良好預(yù)測校準(zhǔn)度。

    4 結(jié)論

    年齡、糖尿病、眼軸長度、血清TGF-β1水平為高度近視繼發(fā)脈絡(luò)膜病變的獨(dú)立危險因素,而屈光度為其保護(hù)因素,基于上述相關(guān)因素構(gòu)建Nomogram風(fēng)險預(yù)測模型,該模型可有效預(yù)測脈絡(luò)膜病變發(fā)生風(fēng)險,有利于臨床上篩查高風(fēng)險人群,可為臨床防治提供新思路。臨床上應(yīng)高度重視高齡、糖尿病、眼軸長度較長、血清TGF-β1水平較高、屈光度較低者,警惕其發(fā)生脈絡(luò)膜病變。

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