一种预测胃肠道肿瘤患者术后并发症发生概率的列线图模型及构建方法

技术领域

本发明涉及一种预测胃肠道肿瘤患者术后并发症发生概率的列线图模型及构建方法，属于生物医药技术领域。

背景技术

胃肠道肿瘤在中国发病率较高，而其术后并发症是目前一项严峻的医疗挑战。术后并发症一旦发生，会严重影响患者的生存质量，并增加我们的医疗成本与病人的经济负担。那么，提早预警并发症并对其进行及早的干预，能够有效缩短病人的住院时间并节约医疗资源。

胃肠道手术的常见术后并发症主要为肠梗阻、出血、吻合口瘘、切口感染等手术相关并发症，也包括肺炎、败血症等继发并发症，然后这些并发症多无明显早期症状，且一旦发生会严重围手术期治疗及患者恢复，那么早期识别并发症的发生就显得尤为重要，这也为术后并发症的提早诊断提出挑战。

既往有研究表明，术后并发症的发生与应激状况存在相关关系。手术患者在术后多合并高代谢阶段的应激状态，此过程中，主要修复细胞-白细胞的活性明显增加，数量增多。同时，在胰岛素、胰高血糖素、皮质醇等的作用下，储存糖原大量分解和肌肉组织的糖异生，使机体处于“高血糖”状态，满足组织修复需要的“浓度梯度”。机体在高代谢过程中也表现出体温升高、高血糖、白细胞升高、水肿(毛细血管渗漏)等，大量液体因尿液的浓缩储存于第三间隙中，而随着代谢状态的改变，多余的液体被重吸收并通过尿液的方式排出。然而，部分患者对于应激反应存在偏差，表现出长时间的高代谢反应且不改善，免疫功能失代偿(过度亢进或减弱)，蛋白质过度消耗，毛细血管持续高渗透性等，这类人群多伴有高龄、免疫功能障碍、严重慢性病或内分泌疾病等，病理生理上表现为全身炎症反应综合征和单个或多个器官功能障碍，临床上则表现为潜在并发症的发生。而在临床工作中，针对胃肠道手术患者术后监测生命体征及实验室检查，并统计围手术期患者的液体出入量，如异常的高热、白细胞计数或中性粒细胞百分比升高等，这些数据为临床医生推测术后并发症的发生提供一定的诊断依据，但目前针对这些临床数据并未进行有效拟合。

因此，有效拟合可靠的临床数据，并构建预测模型以方便临床做出早期诊断是十分必要的。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术存在的不足之处，从理学框架出发，结合围手术期常用检测指标的挖掘，提供一种胃肠道肿瘤患者术后并发症的列线图预测模型及其构建方法，该模型及方法能够准确预测胃肠道肿瘤患者术后7天内、30天内术后并发症的发生。

本发明提供一种预测胃肠道肿瘤患者术后并发症发生概率的模型构建方法，其特殊之处在于包括以下步骤：

S1、收集胃肠道肿瘤患者围手术期的临床特征数据；

S2、根据患者的临床特征数据，利用SPSS 26.0软件，通过单因素和多因素的logistics回归分析得到与术后并发症相关的临床特征；

S3、将步骤S2中筛选的临床特征构建胃肠道肿瘤患者术后并发症的预测列线图模型。

所述步骤S2中筛选得到的胃肠道肿瘤患者术后并发症相关的临床特征包括体重指数BMI、术后第4天体温T.POD4、术后第7天体温T.POD7、术后第4天中性粒细胞百分比N.POD4、术后第7天中性粒细胞百分比N.POD7、术后第4天空腹血糖FBG.POD4、术后第7天空腹血糖FBG.POD7、术后第4天是否出现液体逆差Fluid.deficit、液体逆差出现时间。

上述列线图模型，包括用于预测术后7天内并发症发生概率的列线图A、预测术后30天内并发症发生概率的列线图B；

所述列线图A中：

第一行为分值标尺，分值范围为0～100；

第二行为体重指数BMI，取值范围为16～42；

第三行为术后第4天体温T.POD4，取值范围为35～38.5；

第四行为术后第4天中性粒细胞百分比N.POD4，取值范围为50～95；

第五行为术后第4天空腹血糖FBG.POD4，取值范围为3～17；

第六行为术后前4天是否出现液体逆差Fluid.deficit，若未出现则为No，若出现则为Yes；

第七行为总分值Total points，取值范围为0～260；

第八行为术后7天内出现并发症的概率Risk of POD7 complications，取值范围为0.001～0.95；

所述列线图B中：

第一行为分值标尺，分值范围为0～100；

第二行为体重指数BMI，取值范围为16～42；

第三行为术后第7天体温T.POD7，取值范围为35～38.5；

第四行为N.POD7，指术后第7天的中性粒细胞百分比，取值范围为50～100；

第五行为FBG.MAX，指术后第4天与第7天的空腹血糖中较高者，取值范围为4～17；

第六行为术后出现液体逆差的时间Fluid.deficit.time，取值范围为1～8；

第七行为总分值Total points，取值范围为0～350；

第八行为术后30天内出现并发症的概率Risk of POD30complications，取值范围为0.001～0.999。

本发明提供了一种能够预测胃肠道肿瘤患者术后并发症发生概率的列线图模型及构建方法，通过本发明整合常规临床检测数据以进行综合评估，有效排除主观因素影响。本发明的模型构成简单、直观，且应用数据属于临床常规检测指标，易于推广，能够有效让临床医生针对不同的患者对术后并发症的发生进行个性化评估，已做出提早的预警和判断，最终改善患者的术后恢复和生存治疗并节省医疗资源，具有重要的临床价值。

附图说明

图1为本发明构建的预测术后7天内并发症发生概率的列线图(列线图A)；

图2为本发明构建的预测术后30天内并发症发生概率的列线图(列线图B)；

图3为个体案例在列线图A中的应用；

图4为个体案例在列线图B中的应用；

图5为本发明构建的列线图的ROC曲线；

图6为本发明构建的列线图的校准曲线。

具体实施方式

下面结合具体实施例，对本发明作进一步详细的阐述，下述实施例不用于限制本发明，仅用于说明本发明。

本发明所用原料和设备均为已知产品。

本发明实施例采用的患者数据为335例行胃肠道肿瘤切除手术的患者(自2020年10月至2021年06月，于青岛大学附属烟台毓璜顶医院就诊，治疗方案为手术切除)。所有患者均行规范化临床治疗，记录临床数据及术后并发症的发生情况。

收集335例患者的生理基线特征(包括性别、年龄、BMI、吸烟史饮酒史、心血管疾病史、糖尿病史等)、实验室检查数据(术前、术后第1、4、7天的白细胞计数、中性粒细胞百分比、空腹血糖、谷丙转氨酶、谷草转氨酶等)、临床数据(包括术前和术后的体温、输液量、引流量等)。

进一步，计算每位患者的每日的液体出入量(液体出入量为负值时表示液体逆差，计算公式：液体出入量＝当日输液量-当日尿量-当日引流量-当日隐性失水量，其中隐性失水量根据体温状况估算，隐性失水量以900ml为基础，日体温在37.3℃～37.7℃之间失水增加200ml，日体温在37.8℃～38.3℃失水增加500ml，高于38.3℃失水增加800ml)，再评估每位患者的术后前4天是否出现液体逆差(前4天内指连续两天液体差值出现负值，则为0，即未出现液体逆差；反之为1，即出现液体逆差)以及液体逆差时间(从第一天开始，首次出现连续两天液体量差值为负值，其第一天估算为液体逆差时间；若7天内未出现连续负值时，第7天为负值时，液体逆差时间估算为第7天；第7天仍为正值时，液体逆差时间估算为第8天)。

将335例患者数据随机分为两组：一组223例，作为模型训练集；另一组112例，作为模型验证集。

实施例1

本发明基于常规临床数据构建预测胃肠道肿瘤患者术后7天内并发症发生概率的列线图模型。

利用SPSS 26.0软件对训练集223例患者前4天内的数据进行单因素和多因素logistics回归分析，确定与术后7天内并发症发生的独立影响因素，包括：体重指数(BMI)、术后第4天体温(T.POD4)、术后第4天中性粒细胞百分比(N.POD4)、术后第4天空腹血糖(FBG.POD4)、术后第4天是否出现液体逆差(Fluid.deficit)。

进一步，利用Hiplot软件完成列线图可视化，得到图1的列线图A。

该列线图有八个标尺：

第一行标尺为分值标尺，表示第二至六行标尺上刻度对应的分值的标尺，分值范围为0～100，标尺的刻度为等分，0在最左端，100在最右端；

第二行标尺为患者的BMI，取值范围为16～42，42在最左端，16在最右端，42对应第一行标尺的0分，16对应第一行标尺的53分；

第三行标尺为患者的T.POD4，取值范围为35～38.5，35在最左端，38.5在最右端，35对应第一行标尺的0分，38.5对应第一行标尺的100分；

第四行标尺为患者的N.POD4，取值范围为50～95，50在最左端，95在最右端，50对应第一行标尺的0分，95对应第一行标尺的73分；

第五行标尺为患者的FBG.POD4，取值范围为3～17，3在最左端，17在最右端，3对应第一行标尺的0分，17对应第一行标尺的95分；

第六行标尺为患者术后前4天是否出现液体逆差(Fluid deficit)，若未出现则为No，若出现则为Yes，No在最右端，Yes在最左端，No对应第一行标尺的31分，Yes对应第一行标尺的0分；

第七行标尺为总风险分值(Totalpoints)，即第二至六行标尺上刻度对应的分值的总和，取值范围为0～280，0在最左端，280在最右端；

第八行标尺为患者术后7天内出现并发症的预测概率(Risk of POD7complications)，等于第七行标尺上的分值在第八行标尺上对应的数值，取值范围为0.001～0.95，0.001在最左端，0.95在最右端。

实施例2

本发明基于常规临床数据构建预测胃肠道肿瘤患者术后30天内并发症发生概率的列线图模型。

利用SPSS 26.0软件对训练集223例患者的数据进行单因素和多因素logistics回归分析，确定与术后30天内并发症相关危险因素，包括体重指数(BMI)、术后第7天体温(T.POD7)、术后第7天中性粒细胞百分比(N.POD7)、术后第4天空腹血糖(FBG.POD4)、术后第7天空腹血糖(FBG.POD7)、液体逆差时间(Fluid.deficit.time)；为避免数据冗杂重复，选择术后第4天与术后第7天的空腹血糖中最高者构建FBG.MAX。

进一步，利用Hiplot软件完成列线图可视化，得到图2的列线图B。

该列线图有八个标尺：

第一行标尺为分值标尺，表示第二至六行标尺上刻度对应的分值的标尺，分值范围为0～100，标尺的刻度为等分，0在最左端，100在最右端；

第二行标尺为患者的BMI，取值范围为16～42，42在最左端，16在最右端，42对应第一行标尺的0分，16对应第一行标尺的63分；

第三行标尺为患者的T.POD7，取值范围为35～38.5，35在最左端，38.5在最右端，35对应第一行标尺的0分，38.5对应第一行标尺的77分；

第四行标尺为患者的N.POD7，取值范围为50～100，50在最左端，100在最右端，55对应第一行标尺的0分，100对应第一行标尺的60分；

第五行标尺为患者的FBG.MAX，取值范围为4～17，4在最左端，17在最右端，4对应第一行标尺的0分，17对应第一行标尺的100分；

第六行标尺为患者出现液体逆差的时间(Fluid.deficit.time)，取值范围为1～8，1在最左端，8在最右端，1对应第一行标尺的0分，8对应第一行标尺的97分；

第七行标尺为总风险分值(Totalpoints)，即第二至六行标尺上刻度对应的分值的总和，取值范围为0～350，0在最左端，350在最右端；

第八行标尺为患者术后30天内出现并发症的预测概率(Risk of POD30complications)，等于第七行标尺上的分值在第八行标尺上对应的数值，取值范围为0.001～0.999，0.001在最左端，0.999在最右端。

实施例3

本发明还通过个体案例证明本发明的应用。

拟，一名男性患者入院时BMI为27kg/m

该患者在列线图A中的总分值＝37+66+54+55+31＝257。患者术后7天内出现并发症概率的预测值＝第七行的总分值在第八行对应的数值＞0.95。(于图3中用虚线标注)

该患者在列线图B中的总分值＝38+42+34+76+97＝287。该患者术后30天内出现并发症概率的预测值＝第七行的总分值在第八行对应的数值＞0.99。(于图4中用虚线标注)

综上，该患者在术后7天内出现并发症的概率预测大于95％，在术后30天内出现并发症的概率预测大于99％。实际该患者在术后7天内即出现并发症。

以下通过实例证明本发明预测模型的有益效果及进行效能验证。

验证方法：

通过训练集的内部验证与验证集的外部验证，观察或比较实例的校准曲线、AUC值等指标。根据区分度(区分发生和未发生事件的患者)与校准能力(列线图预测概率的准确性)来评估列线图表现。通过ROC曲线下面积(AUC)量化，计算每个曲线的AUC和95％可信区间，一般认为AUC在0.5～0.7时有较低准确性，AUC在0.7～0.9时有一定准确性，AUC在0.9以上是有较高准确性。

利用R语言的pROC包构建ROC曲线，利用Hiplot软件完成回归模型校准曲线。

表1为各预测模型预测能力的比较

表1显示了本发明构建的列线图A和B对应的ROC曲线下面积以及分别在测试集与验证集中的灵敏度和特异度。AUC值分别为0.867、0.920，证明两预测模型有较好的预测效能。

图6为校准曲线验证结果，显而易见两模型训练集与验证集的理想曲线均贴近实际曲线，证明模型具有良好的预测效能。

综上，本发明了提供了一种能够预测胃肠肿瘤患者术后7天内、30天内并发症发生概率的模型及构建方法。利用该预测模型能够准确预测患者术后并发症发生的概率，提早做出预警判断。本发明提供的预测胃肠道肿瘤术后并发症发生的模型构建方法简单，预测准确度和区分度高，对临床上辅助胃肠道肿瘤患者的术后并发症发生情况早期判断具有重要意义，有助于临床患者的个体精准化治疗。