老年腹部大手术患者30天主要并发症预测列线图模型的开发与验证

　　本刊推荐：为应对老年腹部大手术患者高并发症风险，研究人员开发了整合性别、ASA分级、CFS、CCI、SPPB及术中最低MAP等指标的列线图预测模型。该模型训练集与验证集AUC分别达0.884和0.855，能为临床提供个体化风险评估工具，显著提升围术期管理精准度。

　　

随着全球老龄化进程加速，65岁以上老年患者已占普外科住院患者的相当大比例，在某些环境中甚至高达60%。与年轻患者相比，老年人常表现出多系统生理功能储备下降，包括神经、循环、呼吸、消化和泌尿系统。这种功能储备的降低削弱了他们应对手术应激的能力，使其更容易发生心肌梗死、低血压和心律失常等重大围术期并发症。此外，与年龄相关的功能状态恶化与术后发病率和死亡率的增加密切相关。因此，术前功能评估已成为该人群手术结局的关键预测指标。

为了更好表征老年手术患者的脆弱性，Mitnitski等人于2001年提出了“衰弱”(Frailty)的概念。衰弱是一种多维综合征，不仅与不良健康结局相关，而且是术后并发症和死亡率升高的独立预测因子。值得注意的是，接受腹部大手术的老年患者发生严重术后并发症的风险特别高，包括低蛋白血症、肺部感染和手术部位感染。这些并发症常常导致住院时间延长、致残率增加、死亡率升高以及医疗费用上涨。

为应对这一临床挑战，本研究旨在开发一个综合风险预测模型，纳入衰弱状态、合并症、术前功能状态和关键术中因素。该模型旨在提高老年腹部手术患者严重30天术后并发症的预测准确性。通过为临床医生提供量身定制的风险评估工具，本研究寻求优化围术期管理策略，最终提高患者生存率和术后生活质量。此外，该模型可能为这一脆弱人群术后并发症的预防和管理提供更循证的方法。

本研究主要关键技术方法包括：回顾性收集2023年4月至11月期间新疆医科大学附属肿瘤医院380例≥65岁择期行腹部大手术患者的临床数据；使用Lasso回归和多元逻辑回归筛选预测因子；基于显著预测因子构建列线图模型；并通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)、校准曲线和决策曲线分析(DCA)在训练集(n=259)和验证集(n=111)中严格评估模型的区分度、校准度和临床实用性。

患者基线特征

最终分析纳入370例患者，中位年龄70.5岁，男性占56.5%。104例(28.1%)发生主要并发症。训练集与验证集除ASA分级外基线特征均衡。

训练队列中的Lasso回归分析

通过Lasso回归和10折交叉验证确定最优λ值(λ_min=0.015)，筛选出12个变量：性别、年龄、ASA分级、血清肌酐、临床衰弱量表(CFS)、短期身体性能电池测试(SPPB)、Charlson合并症指数(CCI)、手术方式、手术时长、麻醉时长、术中平均动脉压(MAP)最大值和最小值。

训练队列中严重并发症的单因素和多因素逻辑回归评分

单因素分析显示12个变量与主要并发症显著相关(P<0.05)。多因素分析最终确定6个独立预测因子：男性(OR 3.98, 95%CI 1.66-9.92, P=0.002)、ASA分级≥III(OR 6.01, 95%CI 2.34-15.39, P<0.001)、较高CFS评分(OR 4.49, 95%CI 1.49-13.55, P=0.008)、较低SPPB评分(OR 0.66, 95%CI 0.53-0.83, P<0.001)、较高CCI评分(OR 1.44, 95%CI 1.23-1.68, P<0.001)以及较低术中最低MAP(OR 0.95, 95%CI 0.92-0.99, P=0.014)。

列线图风险预测模型的构建

基于多因素逻辑回归结果，开发了包含上述6个预测因子的列线图模型，用于个体化评估患者发生30天内主要并发症的风险。

列线图风险预测模型的验证

模型表现出优异的预测性能：训练队列AUC为0.884(95%CI: 0.840-0.929)，验证队列AUC为0.855(95%CI: 0.784-0.927)。校准曲线显示预测概率与实际观察概率在两组队列中均具有良好一致性。决策曲线分析表明，该模型在广泛的阈值概率范围内均能提供积极的临床净收益。

本研究通过系统分析发现，男性患者、较高ASA分级(≥III)、较差的衰弱状态(CFS评分较高)、较低的身体功能性能(SPPB评分较低)、较多的合并症负担(CCI评分较高)以及术中低血压(最低MAP较低)是老年腹部大手术患者术后发生严重并发症的独立危险因素。据此构建的列线图模型具有出色的预测准确性、校准度和临床实用性。该模型为临床医生提供了一个直观、实用的工具，可用于术前精准风险评估和围术期管理策略的制定。通过识别高风险患者， clinicians can implement targeted interventions such as prehabilitation, nutritional optimization, and enhanced hemodynamic monitoring. By identifying high-risk patients early, clinicians can implement individualized management strategies to potentially reduce serious postoperative complications and improve outcomes in this vulnerable population.

该研究的优势在于综合考量了患者的基础状况、功能状态和术中管理等多维度因素，但其作为单中心回顾性研究存在一定的局限性，未来需要通过多中心前瞻性研究进行外部验证以进一步推广适用。总体而言，该模型为改善老年腹部大手术患者的预后提供了有价值的决策支持工具，对推进老年围术期精准医学发展具有重要意义。研究成果发表于《BMC Surgery》期刊，为该领域的临床实践和科学研究提供了重要参考。