骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛的影响因素分析及其预测模型构建.pdf

实用医学杂志 2023年第39卷第18期 The Journal of Practical Medicine 2023 Vol.39 No.18骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛的影响因素分析及其预测模型构建裘小康 季萍 杨艳玲 祁修权南京医科大学第一附属医院（江苏省人民医院）（南京 210000）【摘要】目的探讨骨质疏松性胸腰椎骨折患者经皮椎体成形术（percutaneous vertebroplasty，PVP）后疼痛的影响因素并构建列线图预测模型。方法选取我院2019年7月至2022年6月收治的136例骨质疏松性胸腰椎骨折患者为研究对象并分为疼痛组（n=58）和对照组（n=78）。对患者临床资料进行单因素分析；MedCalc软件行ROC曲线分析；logistic回归分析影响术后疼痛的危险因素；R语言软件4.0“rms”包构建骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛的列线图预测模型，校正及决策曲线行内部验证及临床预测效能评估。结果两组患者在年龄、文化程度、心理疾病、吸烟、既往骨折病史、BMD、ASA分级、手术时间、骨水泥注入量和骨水泥渗漏方面的差异有统计学意义。年龄、手术时间、骨水泥注入量的AUC为0.785、0.815、0.846，最佳截断值为64岁、47 min、4.7 mL。年龄、文化程度、心理疾病、吸烟、BMD、ASA分级、骨水泥注入量、骨水泥渗漏是影响术后疼痛的危险因素。列线图预测模型的C-index 为0.826（95%CI：0.714 0.902），拟合度高；列线图预测模型的阈值 0.19，可提供临床净收益。结论年龄、文化程度、心理疾病、吸烟、BMD、ASA分级、骨水泥注入量和骨水泥渗漏是影响骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛的危险因素，以此构建列线图预测模型有助于临床采取干预措施，改善预后。【关键词】骨质疏松；胸腰椎骨折；经皮椎体成形术；疼痛；列线图预测模型【中图分类号】R683.1Analysis of the influencing factors for postoperative pain in patients with osteoporotic thoracolumbar fracture and construction of its predictive model QIU Xiaokang，JI Ping，YANG Yanling，QI Xiuquan.The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University（Jiangsu Provincial Peoples Hospital），Nanjing 210000，China 【Abstract】Objective To investigate the influencing factors for postoperative pain after percutaneous vertebroplasty（PVP）in patients with osteoporotic thoracolumbar fracture，and to build a nomogram prediction model.Methods A total of 136 patients with osteoporotic thoracolumbar spine fracture admitted to our hospital from July 2019 to June 2022 were selected and divided into pain group（n=58）and control group（n=78）.The patients clinical data were analyzed by oneway analysis；MedCalc software was used to analyze the ROC curve；logistic regression was used to analyze the risk factors affecting postoperative pain；R language software 4.0“rms”package was used to construct the columnar graphical prediction model of postoperative pain in osteoporotic thoracolumbar spine fracture patients，and the calibration and decision curves were used to analyze the postoperative pain.Calibration and decision curves were used for internal validation and evaluation of clinical predictive efficacy.Results Differences between the two groups were statistically significant in terms of age，literacy，psychological disorders，smoking，history of previous fracture，BMD，ASA grading，operative time，volume of cement injected，and cement leakage.The AUCs for age，operative time，and bone cement injection volume were 0.785，0.815，and 0.846，and the optimal cutoff values were 64 years，47 min，and 4.7 mL.age，literacy，mental illness，smoking，BMD，ASA classification，bone cement injection volume，and bone cement leakage were risk factors for postoperative pain.The Cindex of the columnline graph prediction model was 0.826（95%CI：0.714 0.902），which was a good fit；the threshold of the columnline graph prediction model was 0.19，which provided a net clinical benefit.Conclusion Age，education，mental illness，smoking，BMD，ASA classification，cement injection volume，and cement leakage were risk factors for postoperative pain in patients with osteoporotic thoracolumbar spine fracture，and the construction of a columnar graphical prediction model for this purpose could help to improve the prognosis of clinical interventions.【Key words】osteoporosis；thoracolumbar fracture；percutaneous vertebroplasty；pain；nomogram prediction model专 题 报 道：腰 椎 疾 病doi：10.3969/j.issn.1006-5725.2023.18.0052312实用医学杂志 2023年第39卷第18期 The Journal of Practical Medicine 2023 Vol.39 No.18骨质疏松是一种以骨量减少、骨微结构退化、骨脆性增加为特征的疾病1-2，多见于绝经后女性及老年男性，患者胸腰椎的锥体强度降低，易受外力影响发生骨质疏松性胸腰椎骨折，是老年患者致残和致死的重要原因3-4。目前，经皮椎体成形术（percutaneous vertebroplasty，PVP）是治疗骨质疏松性胸腰椎骨折的主要方法，具有疼痛小、创伤小、恢复速度快、卧床时间短等优点，疗效显著5-8，但仍有部分患者伴有较严重的术后疼痛，影响伤口愈合及后期恢复，因此探索骨质疏松性胸腰椎骨折患者PVP术后疼痛的影响因素具有重要意义9-10。现阶段，临床已有骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛的相关因素研究，但这并未在临床中得以广泛运用，列线图预测模型是临床新兴的一种评估工具，其以回归分析为基础，将多个独立危险因素进行整合，通过线段标注分值，按照一定比例展示在同一平面上，直观又清晰，各个预测因子的赋分也一一展示，便于临床应用，具有较高的使用价值11，目前临床鲜少有相关列线图预测模型研究，本研究旨在通过回顾分析确定骨质疏松性胸腰椎骨折患者PVP术后疼痛的独立危险因素并以此构建列线图预测模型，以期对患者进行早期干预，缓解患者病痛，促进恢复。1资料与方法1.1研究对象选取2019年7月至2022年6月在我院进行PVP治疗的136例骨质疏松性胸腰椎骨折患者为研究对象。纳入标准：（1）符合原发性骨质疏松的诊断标准10；（2）符合胸腰椎骨折的诊断标准12；（3）均采取PVP治疗；（4）临床资料完整。排除标准：（1）并发其他部位骨折；（2）凝血功能异常；（3）无法耐受手术；（4）伴有其他脊柱疾病；（5）伴有严重的基础疾病；（6）癌症患者。本研究经我院医学伦理委员会审核并批准。1.2方法1.2.1分组术后根据视觉模拟评分法（visual analogue scales，VAS）将骨质疏松性胸腰椎骨折患者中 3分的58例患者纳入疼痛组，3分的78例患者纳入对照组。1.2.2PVP 术患者取俯卧位，调整手术床使骨折椎垂直于地面，C 型壁 X 线透视机下定位损伤椎体位置，局部麻醉，定位点切一个3 mm的小口，将椎体穿刺针穿过皮质和椎弓根进入椎体，透视下针尖达椎体后1/3处拔出针芯，穿入导针，建立好工作通道后拔出导针，调配骨水泥凝固至中度黏稠后加压注射，透视确认骨水泥充填后的形态及有无骨水泥渗漏，骨水泥注射完成后拔出针鞘，按压切口3 5 min，术后切口覆盖无菌敷料。1.2.3VAS 评分13该评分用于观测、记录患者疼痛级别，将疼痛进行视觉模拟，在纸上将一条横线从左到右依次标注刻度为 0 10 分，0 分为无痛，10分为剧烈疼痛，由患者自己指出。具体评分标准：0分为无痛感，1 3分为轻微疼痛，4 6分为疼痛并影响睡眠但可忍受，7 10 分为疼痛感逐渐强烈影响睡眠及食欲，难以忍受。1.2.4临床资料性别、年龄、体质量指数（body mass index，BMI）、文化程度、心理疾病（抑郁症、焦虑症等）、吸烟、饮酒、既往骨折病史、骨密度（bone mineral density，BMD）、美国麻醉医师协会（American Society of Anesthesiolo-gists，ASA）分级、手术时间、骨水泥注入量、骨水泥渗漏。1.3统计学方法数据的统计分析经SPSS 21.0软件进行，正态分布且方差齐的计量资料用（x s）表示，组间比较采用独立样本t检验，计数资料用例（%）表示，组间比较采用 2检验；MedCalc 软件对差异有统计学意义的计量指标进行 ROC 曲线分析；logistic 回归分析影响骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛的独立危险因素；R 语言软件4.0“rms”包构建骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛的列线图预测模型，校正及决策曲线对列线图预测模型进行内部验证及临床预测效能评估，P 0.05为差异有统计学意义。2结果2.1骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛的单因素分析两组患者在年龄、文化程度、心理疾病、吸烟、既往骨折病史、BMD、ASA分级、手术时间、骨水泥注入量、骨水泥渗漏方面的差异有统计学意义（P 0.19，2313实用医学杂志 2023年第39卷第18期 The Journal of Practical Medicine 2023 Vol.39 No.18可提供临床净收益，且临床净收益均高于独立预测因子，见图4。3讨论列线图预测模型是一种应用于疾病诊断、预测疾病发病或病情进展的可视化图形，在恶性肿瘤的研究中广泛应用14，本研究通过logistic 回归分析确定预测因子构建列线图预测模型，以期根据列线图预测模型对患者进行个性化干预，减轻骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛，改善预后。年龄、文化程度、心理疾病、吸烟、既往骨折病史、BMD、ASA分级、手术时间、骨水泥注入量、骨水泥渗漏与术后疼痛密切相关，经logistic 回归分析发现，年龄、文化程度、心理疾病、吸烟、BMD、ASA分级、骨水泥注入量、骨水泥渗漏是术后疼痛的独立危险因素。黄健华等15研究指出，高龄患者术后疼痛感加重，这可能是因为老年患者韧带、肌肉等软组织结构强度相对降低，骨质疏松性胸腰椎骨折后锥体周围软组织发生病变，神经受损导致术后疼痛感增加，此外，老年患者更易受心理作用影响，自觉疼痛感重。文化程度高的患者对术后疼痛的认知更为充分，更易主诉疼痛，这一点也在王志强等16研究中有提到。荣元等17的研究提到，心理疾病也与术后疼痛感相关，心理疾病对患者术后疼痛的影响呈现多元化趋势，患有焦虑、抑郁等疾病的患者更易感受、关注疼痛。吸烟的患者对疼痛的敏感及忍耐程度均要高于不吸烟表1骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛的单因素分析Tab.1Univariate analysis of postoperative pain in patients with osteoporotic thoracolumbar fracturesx s指标性别 例（%）男 女年龄（岁）BMI（kg/m2）文化程度 例（%）高中及以下 专科及以上心理疾病 例（%）有 无吸烟 例（%）是 否饮酒 例（%）是 否既往骨折病史 例（%）有 无BMD 例（%）-3.50 g/m3 -3.50 g/m3ASA分级 例（%）-级-级手术时间（min）骨水泥注入量（mL）骨水泥渗漏 例（%）有 无疼痛组（n=58）26（44.83）32（55.17）66.17 2.5622.25 1.3623（39.66）35（60.34）25（43.10）33（56.90）20（34.48）38（65.52）28（48.28）30（51.72）22（37.93）36（62.07）39（67.24）19（32.76）31（53.45）27（46.55）50.38 2.884.62 0.1910（17.24）48（82.76）对照组（n=78）36（46.15）42（53.85）63.85 1.7122.19 1.3746（58.97）32（41.03）18（23.08）60（76.92）46（58.97）32（41.03）44（56.41）34（43.59）12（15.38）66（84.62）35（44.87）43（55.13）63（80.77）15（19.23）47.12 2.104.88 0.163（3.85）75（96.15）2/t值0.0245.9960.2494.9676.1717.9880.8839.0196.71011.6337.3018.5396.904P值0.878 0.0010.8040.0260.0130.0050.3470.0030.0100.001 0.001 64 47 4.7灵敏度（%）75.8684.4872.41特异度（%）69.2361.5479.49年龄手术时间骨水泥注入量1-特异度（%）020406080100100806040200敏感度（%）图1ROC曲线图Fig.1ROC graph2314实用医学杂志 2023年第39卷第18期 The Journal of Practical Medicine 2023 Vol.39 No.18者，一方面，烟草中的尼古丁具有强烈的刺激性，能够影响患者的中枢神经系统，激活烟碱型乙酰胆碱受体产生镇痛作用；另一方面，吸烟的患者在心理上的疼痛阈值比较低18。本研究指出，BMD 64岁专科及以上有否 4.7 mL级-3.50 g/m3是无高中及以下 64岁分值（分）年龄文化程度心理疾病吸烟BMDASA分级骨水泥注入量骨水泥渗漏总分（分）发生风险09018027036045054063000.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0图2骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛的列线图预测模型Fig.2Columnar graphical prediction model of postoperative pain in patients with osteoporotic thoracolumbar fractures原始曲线理想曲线校正曲线0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛的预测发生率1.00.80.60.40.20.0骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛的实际发生率图3列线图预测模型校正曲线Fig.3Calibration curves of the prediction model for the column-line diagrams年龄BMD吸烟心理疾病骨水泥渗漏骨水泥注入量ASA分级文化程度列线图预测模型NoneAll1.00.80.60.40.20.0标准化净收益列线图预测模型0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0风险阈值1 100收益比1 42 33 24 1100 1图4列线图预测模型决策曲线Fig.4Decision curves for the column-line graph prediction model2315实用医学杂志 2023年第39卷第18期 The Journal of Practical Medicine 2023 Vol.39 No.18素质等因素，同时也关注教育、环境等客观因素，了解患者对疼痛的态度及感受，给予针对性干预措施，在动态发展中有效处理疼痛，以免延误病情。基于logistic回归分析的独立危险因素构建的列线图预测模型有助于医生对患者的情况进行监测评估，也便于患者及其家属直观理解术后疼痛的风险，并且列线图预测模型的评估效能较高，具有临床应用价值。但本研究也存在局限性，本研究纳入的病例数量较少且来源单一，不具备广泛性；另一方面，临床影响骨质疏松性胸腰椎骨折患者PVP术后疼痛的潜在危险因素较多，本研究可能错过其他重要危险变量，可在后续的研究中预设外部数据集，增加纳入因素，进行深入探讨。综上所述，本研究以影响骨质疏松性胸腰椎骨折患者术后疼痛的独立危险因素年龄、文化程度、心理疾病、吸烟、BMD、ASA分级、骨水泥注入量、骨水泥渗漏为预测因子构建了列线图预测模型，未来或可通过验证应用于临床，通过积极地干预措施减轻患者术后疼痛，改善预后。【Author contributions】QIU Xiaokang was involved in selecting the topic of the paper，designing the experiment，implementing the research process and writing the paper.JI Ping was involved in the research process，collecting data，and analyzing the data.YANG Yanling was involved in the collection of the data and the statistical analysis.QI Xiuguan guided the research and the overall revision of the paper.参考文献1 WATTS N B，CAMACHO P M，LEWIECKI E M，et al.American Association of Clinical Endocrinologists/American College of Endocrinology Clinical Practice Guidelines for the Diagnosis and Treatment of Postmenopausal Osteoporosis-2020 UpdateJ.Endocr Pract，2021，27（4）：379-380.2 ARCEO-MENDOZA R M，CAMACHO P M.Postmenopausal Osteoporosis：Latest GuidelinesJ.Endocrinol Metab Clin North Am，2021，50（2）：167-178.3 YONG E L，LOGAN S.Menopausal osteoporosis：screening，prevention and treatmentJ.Singapore Med J，2021，62（4）：159-166.4 BROWN J P.Long-Term Treatment of Postmenopausal Osteoporosis J.Endocrinol Metab（Seoul），2021，36（3）：544-552.5 BUCHBINDER R，JOHNSTON R V，RISCHIN K J，et al.Percutaneous vertebroplasty for osteoporotic vertebral compression fracture J.Cochrane Database Syst Rev，2018，4（4）：CD006349.6 WANG B，ZHAO C P，SONG L X，et al.Balloon kyphoplasty versus percutaneous vertebroplasty for osteoporotic vertebral compression fracture：a meta-analysis and systematic review J.J Orthop Surg 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