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四肢骨折矫形术后慢性疼痛风险预警模型的构建与验证

2024-12-20 18 上传者：管理员

摘要：目的探讨接受四肢骨折矫形术患者发生术后慢性疼痛（CPSP）的影响因素，构建并验证风险预警模型。方法回顾性选取2019年3月至2022年3月在南昌市洪都中医院接受四肢骨折矫形术的212例患者作为研究对象，根据术后是否发生CPSP将其分为CPSP组（n=52）和非CPSP组（n=160）。通过logistic回归分析接受四肢骨折矫形术患者术后发生CPSP的影响因素，采用R语言绘制列线图模型，采用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线检验模型预测效能，并采用Hosmer-Lemeshow验证模型拟合度。结果 logistic回归分析显示，术前1 d疼痛程度、是否二次手术、麻醉方式、术后是否镇痛、骨折部位和手术时间均是接受四肢骨折矫形术患者术后发生CPSP的独立影响因素（P<0.05）。基于以上6个影响因素构建风险预警模型Logit（P）=-4.625+2.876×X术前1 d疼痛程度+（-2.395）×X二次手术+0.014×X手术时间+1.313×X麻醉方式+1.176×X术后镇痛+1.107×X骨折部位，模型ROC曲线下面积为0.843（95%CI为0.777～0.909），该模型的最佳临界值为0.599，灵敏度为0.712，特异度为0.887。结论接受四肢骨折矫形术患者术后发生CP-SP的影响因素较多，本研究构建的风险预警模型预测性能良好，可为接受四肢骨折矫形术患者预防术后发生CPSP提供数据支持。

关键词：
列线图表
危险因素
四肢骨折矫形术
术后慢性疼痛
治疗方式
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四肢骨折在骨科疾病中比较常见，其治疗方式主要以外科手术为主，手术主要通过对骨折部位的复位，并采用内外固定的方式对断骨部位进行固定处理，加快断骨部位的愈合，从而达到治疗效果[1]。四肢骨折矫形术属于创伤性手术，患者容易出现术后慢性疼痛（chronic post-surgical pain,CPSP），即在排除非器质性病变后，疼痛持续时间超过2个月，其疼痛发生机制复杂，痛感多样[2]。据统计，骨科患者发生CPSP的概率约为2.3%～37.0%[3]。CPSP的出现给患者的日常生活带来了极大的不便，严重降低了其生活质量。尽管当前已有研究探索了与CPSP相关的几个潜在因素，包括手术前的疼痛状况、患者间的个体差异以及手术后的恢复情况等，但这些因素如何相互作用以及其导致CPSP的具体机制，目前仍存在一定的不确定性[4]。鉴于此，本研究通过深入探究导致四肢骨折矫形术后患者发生CPSP的风险因素，利用列线图构建CPSP风险预警模型，旨在为临床医护人员提供评估工具，以便为接受四肢骨折矫形术的患者制订个性化的术后护理方案，从而降低其发生CPSP的风险提供参考。

1、对象与方法

1.1对象

回顾性选取2019年3月至2022年3月在南昌市洪都中医院接受四肢骨折矫形术的患者作为研究对象。纳入标准：①符合《外科学》[5]中四肢骨折诊断标准并进行了手术；②术前经评估符合美国麻醉医师学会分级Ⅰ-Ⅱ级[6]；③能清楚表达自身疼痛状况；④临床资料齐全。排除标准：①因骨科肿瘤导致的四肢骨折；②合并风湿性关节炎；③合并凝血功能障碍；④合并其他慢性疼痛；⑤合并精神疾病。根据logistic回归的样本量粗略估算方法[7]事件变量至少有10个，根据既往四肢骨折矫形术后慢性疼痛的研究[8]，最终纳入6个预测变量（术前1 d疼痛程度、是否二次手术、麻醉方式、术后是否镇痛、骨折部位和手术时间）作为假设的自变量，结合文献资料，骨科手术后发生CPSP的概率约为2.3%～37.0%[3]，同时考虑20%的样本脱落率，则本研究所需最小样本量为202例，最终纳入212例患者。

1.2方法

1.2.1调查工具

由研究者自行编制，包括收集一般资料和手术相关资料。其中，一般资料包括年龄、性别、BMI、骨折部位；手术相关资料包括是否二次手术、患者术前及术后疼痛情况、麻醉方式、术后是否镇痛、术后是否引流及手术时间。

1.2.2资料收集方法

由研究者根据医院电子病例系统及患者住院护理文书收集资料。责任护士在病房或通过电话于术前1 d，术后第1天、术后7 d、术后3个月[9]，根据视觉模拟评分（Visual Analog Scale,VAS)[10]对患者的疼痛程度进行评估，VAS疼痛评分总分为10分。0分表示无痛、1～3分表示轻度疼痛、4～6分表示中度疼痛、7～10分表示重度疼痛。本研究根据患者术后第1天、术后7 d、术后3个月的VAS疼痛评分情况，将其分为CPSP组（VAS评分均>3分）和非CPSP组（VAS评分均≤3分）[11]。

1.2.3统计学方法

采用SPSS 21.0和RStudio软件进行统计分析。符合正态分布的计量资料采用均数±标准差描述，组间比较采用独立样本t检验；计数资料采用例数、构成比描述，组间比较采用卡方检验；采用lo⁃gistic回归分析接受四肢骨折矫形术患者术后发生CP⁃SP的影响因素，采用R语言绘制列线图模型，采用患者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线、校准曲线检验预警模型效能，并采用Hosmer-Leme⁃show验证模型拟合度，P值越大（P>0.05）表明拟合度越优。以P<0.05表示差异有统计学意义。

2、结果

2.1接受四肢骨折矫形术患者发生CPSP的单因素分析

纳入的212例患者年龄19～82岁，平均年龄（45.24±19.97）岁，其他一般资料见表1。根据是否发生CPSP将其分为CPSP组（n=52）和非CPSP组（n=160）。单因素分析显示，两组患者在不同性别、年龄、BMI及术后是否引流的构成比比较，差异均无统计学意义（P>0.05）；在不同术前1 d疼痛程度、骨折部位、手术时间、麻醉方式和是否二次手术、术后是否镇痛的构成比比较，差异均有统计学意义（P<0.05）。

2.2接受四肢骨折矫形术患者发生CPSP的多因素分析

以是否发生CPSP作为因变量，以表1中有意义变量作为自变量进行logistic回归分析。结果显示，术前1 d疼痛程度、是否二次手术、麻醉方式、术后是否镇痛、骨折部位和手术时间均为接受四肢骨折矫形术患者发生CPSP的独立影响因素（P<0.05）。

2.3接受四肢骨折矫形术患者发生CPSP的风险列线图模型构建与验证

基于logistic回归分析算法构建风险预警模型回归方程Logit(P)=-4.625+2.876×X术前1 d疼痛程度+（-2.395）×X二次手术+0.014×X手术时间+1.313×X麻醉方式+1.176×X术后镇痛+1.107×X骨折部位，采用R语言绘制列线图，见图1。建模集ROC曲线下面积（ar⁃ea under curve,AUC）为0.843(95%CI为0.777～0.909），区分度良好，最佳临界值0.599对应的灵敏度、特异度分别为0.712、0.887。具体见图2。校准曲线的理论值和实际值有较好的一致性，平均绝对误差为0.05。具体见图3。对列线图风险预警模型进行Hos⁃mer-Lemeshow检验拟合效果，χ2=5.557,P=0.697，说明模型的拟合效果较优（P>0.05）。

表1接受四肢骨折矫形术患者发生术后慢性疼痛（CPSP）的单因素分析

表2变量赋值情况

表3接受四肢骨折矫形术患者发生术后慢性疼痛影响因素的logistic回归分析

图1接受四肢骨折矫形术患者术后发生术后慢性疼痛的风险列线图

图2接受四肢骨折矫形术患者发生术后慢性疼痛风险建模集ROC曲线

图3接受四肢骨折矫形术患者发生术后慢性疼痛风险建模集校准曲线

3、讨论

3.1接受四肢骨折矫形术患者CPSP发生现状

CP⁃SP是四肢骨折矫形术的常见并发症之一，部分四肢骨折患者在接受手术后会出现CPSP，其疼痛部位在骨折部位的软组织处，痛感多样[12]。CPSP易对四肢骨折患者造成严重的心理影响，使患者产生诸如烦躁、食欲减退、睡眠质量下降等负面影响，降低了患者的生活质量[13]。在本研究纳入的212例接受四肢骨折矫形术的患者中，CPSP的发生率为24.53%(52/212），提示四肢骨折患者术后发生CPSP的风险较高，需通过制订有效的护理策略，降低接受四肢骨折矫形术患者术后发生CPSP的概率，进而提高其生活质量。

3.2接受四肢骨折矫形术患者发生CPSP的影响因素

3.2.1术前1 d疼痛程度

表3显示，术前1 d疼痛程度是接受四肢骨折矫形术患者发生CPSP的独立危险因素（P<0.05），即患者术前1 d疼痛程度为重度的患者发生CPSP的风险高于术前1 d疼痛程度为轻度的患者。谢红艳等[14]的研究结果表明，术前重度疼痛通常能够反映患者四肢骨折的严重程度，预示着手术过程中可能需要采取更为复杂精细的操作，并且手术造成的创伤区域也相对较大。因此，可根据患者术前1 d疼痛程度予以术后镇痛改善术后疼痛状况，从而降低CPSP发生的风险。

3.2.2是否二次手术

由表3可知，非二次手术的是接受四肢骨折矫形术患者发生CPSP的保护因素（P<0.05），即未进行过二次手术的患者发生CPSP的风险低于接受过二次手术的患者。Li等[15]的研究发现在进行二次手术时，会再次损伤已经愈合的部位，同样也能使中枢神经和外周神经敏感化，导致CPSP发生风险增高。因此，在患者进行第1次手术后可以通过对术后患者的认知状态进行干预，帮助患者更好地了解四肢骨折术、增强自理能力，进而改善患者预后，减少二次手术的发生。

3.2.3麻醉方式

表3显示，麻醉方式为全麻是接受四肢骨折矫形术患者发生CPSP的独立危险因素，即麻醉方式为全麻的患者发生CPSP的风险较麻醉方式为非全麻的患者高。既往研究发现[16-17]，在四肢骨折矫形术中，采用非全身麻醉方式能有效降低伤害性刺激沿脊髓胶状质向上传递的强度；而采用臂丛麻醉则能缓解手术受损部位及其邻近组织的炎症反应，从而抑制初级传入神经纤维中神经元的过度兴奋。这些生理机制共同作用，可能会增加患者罹患CPSP的风险。因此，在制订麻醉计划时，应优先考虑减少全身麻醉的应用，以此降低患者发生CPSP的风险。

3.2.4术后是否镇痛

由表3可知，术后未镇痛是接受四肢骨折矫形术患者发生CPSP的独立危险因素，即术后未镇痛的患者发生CPSP的风险高于术后进行镇痛的患者。术后镇痛能够减轻伤害性刺激导致的外周痛觉感受器高敏感性，从而降低患者术后发生CPSP的风险[18]。因此，应及时评估患者术后疼痛状况，及时为其进行镇痛干预治疗，以减少其CPSP的发生风险。

3.2.5骨折部位

表3显示，下肢骨折是接受四肢骨折矫形术患者发生CPSP的独立危险因素，下肢骨折的患者发生CPSP的风险较上肢骨折的患者高。研究表明，当骨折发生在下肢时，患者面临更高的CPSP发生风险。这可能和下肢部位神经组织丰富，骨折所引发的神经损伤会促进P物质的释放，进而导致外周神经的敏化，增加CPSP的发生概率有关[19]。因此，对于下肢骨折患者，除对患侧的下肢关节进行积极锻炼之外，还可以通过对下肢的肌肉和关节进行锻炼，帮助患者保持和恢复下肢的功能，以降低CPSP的发生风险[20]。

3.2.6手术时间

由表3可知，手术时间长是接受四肢骨折矫形术患者发生CPSP的独立危险因素，手术过程中，手术时间长的患者发生的CPSP风险较手术时间短的患者高。研究显示，手术时间的延长可能反映了骨折部位的伤势较为复杂，这样的复杂性在手术过程中增加了周围组织受损的风险，进而可能导致骨折部位出现应激性疼痛[17]。因此，应尽量做好术前准备，评估手术时间，尽量减少手术时长，从而降低CPSP的发生风险。

3.3接受四肢骨折矫形术患者CPSP发生风险预警模型效果较好

由图2可知，本研究构建的接受四肢骨折矫形术患者CPSP发生风险预测模型的AUC为0.843(95%CI为0.777～0.909），表明模型具有较高的预测准确性，区分度良好。其最佳临界值0.599，对应的灵敏度、特异度分别为0.712、0.887。这说明该模型在区分接受四肢骨折矫形术患者CPSP发生风险方面具有良好的能力。列线图风险预警模型进行Hosmer-Leme⁃show检验拟合效果，χ2=5.557,P=0.697，说明模型的拟合较优。换言之，该列线图风险预警模型在预测四肢骨折矫形术后患者CPSP风险方面，不仅具有较高的预测精度，而且其预测结果与实际观测结果之间的一致性也较好，能为临床决策提供有力的支持。

4、小结

接受四肢骨折矫形术患者发生CPSP的危险因素较多。本研究构建的CPSP风险预警模型能够有效预测四肢骨折患者发生CPSP的风险，具有一定的临床价值。本研究的局限性在于其为回顾性研究，对于预测因素尚需前瞻性研究进行验证。

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