结直肠息肉内镜下切除后短期复发预测模型的建立.pdf
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1、第一 作 者 简 介:渠 玺,在 读 硕 士,研 究 方 向:结 直 肠 息 肉。E-mail:938680330 通讯作者:费 素 娟,硕 士,教 授,研 究 方 向:胃 肠 道 黏 膜 损 伤 与 修 复。E-mail:xyfyfeisj99 doi:10.3969/j.issn.1006-5709.2023.09.008结直肠息肉内镜下切除后短期复发预测模型的建立渠玺,张子晚,费素娟徐州医科大学附属医院消化内科,江苏 徐州 221002【摘要】目的探讨结直肠息肉短期复发的危险因素,建立对结直肠息肉患者内镜下切除后 1 年复发的预测模型。方法选取2018 年 9 月至 2021 年 8 月
2、于徐州医科大学附属医院消化内科行内镜下切除的结直肠息肉患者 323 例为研究对象,根据术后 1 年结肠镜的随访结果将患者分为复发组(n=177)和未复发组(n=146)。收集并比较两组患者的临床资料,并进行单因素及多因素Logistic 回归分析建立回归模型,绘制模型的可视化列线图并通过 ROC 曲线、校准曲线、决策曲线(decision curve analysis,DCA)进行模型的评价。结果两组患者性别、年龄、BMI、家族史、高血压史、糖尿病史、吸烟史、H.pylori 感染、高脂血症、息肉位置、息肉大小、息肉数目、腺瘤性息肉数目差异有统计学意义(P0.05)。根据 Logistic 回
3、归分析结果,将性别、年龄、家族史、吸烟史、H.pylori 感染、高脂血症、息肉数目 7 个变量纳入预测模型的构建,该模型的 ROC 曲线下面积为 0.806(95%CI:0.760 0.853),C 指数为0.789,同时 DCA 显示模型具有较好的临床净效益。结论性别、年龄、家族史、吸烟史、H.pylori 感染、高脂血症、息肉数目是预测息肉复发的良好指标。【关键词】结直肠息肉;复发;危险因素;预测模型中图分类号:R574文献标识码:A文章编号:1006-5709(2023)09-1001-05收稿日期:2022-09-15Establishment of a short-term rec
4、urrence prediction model after endoscopic resec-tion of colorectal polypsQU Xi,ZHANG Ziwan,FEI SujuanDepartment of Gastroenterology,the Affiliated Hospital of Xuzhou Medical University,Xuzhou 221002,China【Abstract】ObjectiveTo investigate the risk factors of short-term recurrence of colorectal polyps
5、,and to establish a predictive model for the recurrence of colorectal polyps 1 year after endoscopic treatment.MethodsA total of 323 pa-tients with colorectal polyps who underwent endoscopic resection in the Department of Gastroenterology,Affiliated Hospi-tal of Xuzhou Medical University from Sep.20
6、18 to Oct.2021 were enrolled as the research objects.According to the follow-up results of colonoscopy 1 year after surgery,the patients were grouped into recurrence group(n=177)and non-recurrent group(n=146).Clinical data of the two groups were collected and compared.Logistic regression analysis wa
7、s performed to establish a regression model.Nomogram of the model was drawn and evaluated by ROC curve,calibration curve and decision curve analysis(DCA).Results There were statistically significant differences in gender,age,BMI,family history,history of hypertension,history of diabetes,history of s
8、moking,H.pylori infection,hyperlipi-demia,polyp location,polyp size,number of polyps,and number of adenomatous polyps between two groups(P 5.7 mmol/L;高 甘 油 三 酯 血 脂:甘 油 三 脂 1.7 mmol/L;高低密度脂蛋白胆固醇血症:低密度脂蛋白 3.64 mmol/L;存在上述一项或多项血脂异常;(6)H.pylori 感染:13C 或14C 呼气试验阳性;既往无 H.pylori 治疗史,血清 H.pylori 亚型阳性;胃镜活检行快
9、速尿素酶试验阳性;至少存在上述一项异常;(7)家族史:一级亲属患结直肠恶性肿瘤或结直肠息肉;(8)近端结肠包括回盲部、升结肠、横结肠,远端结肠包括降结肠、乙状结肠、直肠,全结肠指多发息肉同时位于近端结肠和远端结肠;(9)根据结直肠息肉的组织病理结果将息肉分为肿瘤性息肉和非肿瘤性息肉,前者主要包括增生性息肉、炎性息肉、错构瘤性息肉等,后者主要包括腺瘤性息肉伴或不伴上皮内瘤变、无蒂锯齿状息肉/腺瘤、传统锯齿状腺瘤;(10)根据山田分型方法将内镜下息肉的形态进行分型8;(11)多发性息肉以最大息肉、最高病理形态的息肉为准。1.4统计学方法采用 SPSS 26.0 和 R 软件 4.2.0版本进行统计
10、分析。计数资料以例数(%)表示,采用2检验,必要时采用 Fisher 精确概率法。计量资料符合正态分布的以 xs 表示,组间比较采用 t 检验;不满足正态分布的以中位数及四分位数M(P25 P75)表示,组间比较采用 Mann-Whitney U 检验。组间差异有统计学意义的变量进行单因素及多因素 Logistic 回归分析,构建回归模型并绘制列线图。通过受试者工作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)评估列线图预测模型的预测能力。通过绘制校准曲线以评估列线图预测模型的校准度。通过绘制决策曲
11、线(decision curve analysis,DCA)来评估列线图的临床适用性。P0.05 为差异有统计学意义。2结果2.1两组研究对象临床资料比较两组患者年龄、性别、BMI、家 族 史、高 血 压 史、糖 尿 病 史、吸 烟 史、H.pylori 感染、高脂血症相比较,差异有统计学意义(P0.05,见表 1)。表 1两组研究对象临床资料比较Tab 1Comparison of clinical data between the two groups特征复发组(n=177)未复发组(n=146)统计值P 值年龄(xs,岁)57.359.3252.1411.76-4.3490.001男性n
12、(%)132(74.6)86(58.9)4.7530.003BMIM(P25 P75),kg/m224.38(22.6026.16)23.8(21.925.60)-3.2040.001家族史n(%)15(8.5)4(2.7)4.7530.029高血压史n(%)56(31.6)31(21.2)4.4020.036糖尿病史n(%)22(12.4)8(5.5)4.5870.0322001胃肠病学和肝病学杂志2023 年 9 月第 32 卷第 9 期Chin J Gastroenterol Hepatol,Sep 2023,Vol.32,No.9续表 1特征复发组(n=177)未复发组(n=146)统
13、计值P 值饮酒史n(%)37(20.9)25(17.1)0.7370.391吸烟史n(%)40(22.6)13(8.9)10.9400.001H.pylori 感染n(%)89(50.3)53(36.3)6.3840.012高脂血症n(%)76(42.9)44(30.1)5.6150.018合并胃息肉n(%)43(24.3)38(26.0)0.1280.7212.2两组研究对象息肉特征的比较两组患者结直肠息肉的位置、息肉数目、腺瘤数目、息肉大小相比较,差异有统计学意义(P0.05,见表 2)。表 2两组研究对象息肉特征的比较例数(%)Tab 2Comparison of polyp chara
14、cteristics between the two groups n(%)特征复发组(n=177)未复发组(n=146)统计值P 值息肉位置9.0800.011 近端结肠39(22.0)41(28.1)远端结肠69(39.0)71(48.6)全结肠69(39.0)34(23.3)息肉数目25.9140.001 12 枚91(51.4)115(78.8)3 枚86(48.6)31(21.2)腺瘤数目9.3080.020 2 枚89(50.3)98(67.1)2 枚88(49.7)48(32.9)息肉大小7.7280.005 1 cm154(87.0)140(95.9)1 cm23(13.0)6
15、(4.1)病理学分类0.0110.915 非肿瘤性47(26.6)38(26.0)肿瘤性130(73.4)108(74.0)镜下分型7.1270.068 山田型88(49.7)79(54.1)山田型57(32.2)52(35.6)山田型24(13.6)7(4.8)山田型8(4.5)8(5.5)2.3建立模型及绘制列线图将上述差异有统计学意义的指标进行单因素 Logistic 回归分析,结果显示,年龄、性别、BMI、家族史、高血压史、糖尿病史、吸烟史、H.pylori 感染、高脂血症、息肉位置、息肉数目、腺瘤数目、息肉大小均与结直肠息肉的复发有关(P 0.05);再进行多因素 Logistic
16、回归分析,结果显示,年龄、家族史、H.pylori 感染、高脂血症、息肉数目为结直肠息肉复发的独立危险因素(P0.05,见表 3)。结合既往相关研究9-10及对其他指标 B 值的影响,将性别及吸烟史(P0.1)也纳入模型中;根据多因素回归结果,利用年龄、性别、家族史、吸烟史、H.pylori 感染、高脂血症、息肉数目 7 个变量构建预测模型,利用 R 软件绘制可视化列线图(见图 1)。2.4模型的评价2.4.1模型的区分度:预测模型的 AUC 为 0.806(95%CI:0.760 0.853),表明该模型预测能力良好(见图 2)。2.4.2模型的校准度:采用 Bootstrap 法分析模型的
17、校准度,结果显示校准曲线贴近理想标准曲线,表明本研究的模型有较好的校准能力(见图 3)。校准后的 C指数为 0.789,提示模型预测概率和实际概率之间具有良好的一致性。同时 Hosmer-Lemeshow 检验的结果也证实 了模型有 良 好 的 拟 合 优 度(2=2.113,P=0.348)。表 3单因素和多因素 Logistic 回归分析结直肠息肉复发的危险因素Tab 3Univariate and multivariate Logistic regression analysis of colorectal polyps recurrence risk factors特征单因素分析OR
18、值95%CIP 值多因素分析B 值OR 值95%CIP 值年龄1.0481.0261.0720.0010.0541.0571.0301.0850.001性别2.0471.2763.2820.030.5061.6340.9242.8920.097BMI1.1021.0241.1860.009家族史3.2871.06610.1320.0381.4584.6411.25817.1270.034高血压史1.7171.0332.8520.037糖尿病史2.2241.0565.6770.037吸烟史2.9871.5295.8360.0010.7052.2441.0284.8990.089H.pylori
19、感染1.7751.1342.7770.0120.7582.3061.3633.9020.006高脂血症1.7441.0992.7690.0181.6605.2612.66110.9980.001息肉位置(全结肠)2.1051.2913.4300.003息肉数目(3 枚)3.5062.1395.7470.1时,使用该预测模型(model)作出临床决策可以获得比“全部随访(All)”或“全部不随访(None)”方案更大的净收益,提示预测模型存在潜在临床益处(见图 4)。图 4预测模型的 DCA 曲线 Fig 4DCA curve of the prediction model3讨论近年来我国结直肠
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