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Logistic 回歸模型與決策樹模型在早期肝癌切除術(shù)后感染危險因素分析中的效果比較

2022-10-10 13:24:42胡鵬蘊趙宏峰史保賓楊小偉
四川生理科學(xué)雜志 2022年9期
關(guān)鍵詞:肝癌因素糖尿病

胡鵬蘊 趙宏峰 史保賓 楊小偉

(1. 新鄉(xiāng)市中心醫(yī)院腫瘤外科(普瘤三)腫瘤特需科,河南 新鄉(xiāng) 453000;2. 新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院第四臨床學(xué)院,河南 新鄉(xiāng) 453000)

肝癌是發(fā)生于肝臟或肝內(nèi)膽管的惡性腫瘤,發(fā)病率居惡性腫瘤第三位[1]。肝癌發(fā)病隱匿,進展快,多數(shù)確診時已為晚期,預(yù)后差[2]。感染為肝癌術(shù)后常見并發(fā)癥,包括肺部、腹腔、手術(shù)切口及泌尿系統(tǒng)等感染,尤其是肺部感染,其發(fā)病率處于高水平[3]。

我國擁有最大肝臟疾病人口及最多肝切除病例,肝癌切除術(shù)后患者5 y、3 y 生存率在70%、30%,改善其肝切除術(shù)后預(yù)后為臨床研究重點。肝癌切除術(shù)后感染導(dǎo)致患者術(shù)后創(chuàng)口愈合不良,增加患者痛苦,不利于病情康復(fù),嚴重者并發(fā)呼吸衰竭癥狀,增加患者死亡與預(yù)后不良風(fēng)險[3]。故確定肝癌術(shù)后感染危險因素并早期干預(yù)對提高預(yù)后具有重要意義。

目前臨床多用Logistic 模型分析感染因素,能有效占線因變量與自變量間數(shù)量依存關(guān)系,但無法處理一些非線性、高度交互作用與大量缺失值資料[4]。決策樹法是數(shù)據(jù)挖掘的重要方式,廣泛用于醫(yī)藥生物方面,極大程度彌補傳統(tǒng)Logistic 回歸模型的不足與劣勢[5]。本研究通過比較決策樹與Logistic 回歸模型分析肝癌術(shù)后感染危險因素效果,旨在降低術(shù)后感染發(fā)生率。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2018 年10 月-2020 年12 月于我院行肝癌切除術(shù)的76 例早期肝癌患者作為研究對象。納入標準:符合《原發(fā)性肝癌診療規(guī)范(2019 年版)》標準[6];肝功能分級為A、B 級;患者知情同意。排除標準:凝血障礙患者;臨床數(shù)據(jù)缺失患者;術(shù)前存在感染患者。所有患者均簽署知情同意書,并經(jīng)倫理委員會論證通過。

1.2 方法

1.2.1 資料收集

記錄患者基本資料(性別、年齡、吸煙飲酒史),病史(糖尿病、高血壓、腹部手術(shù)),生化指標(白蛋白水平),手術(shù)指標術(shù)中出血量、ASA 分級、肝切除范圍),術(shù)后指標(引流管留置時間、有無輸血與肝漏)信息。

1.2.2 決策樹模型

CHAID 算法分析發(fā)生感染患者感染危險因素,分離規(guī)則:生長“枝條”分割檢驗α=0.05;防止過度擬合,決策樹生長層設(shè)為3 層,停止規(guī)則為α=0.05,母節(jié)點樣本量為50,子節(jié)點最小為10。

1.2.3 Logistic 回歸模型

逐步向前篩選法分析術(shù)后發(fā)生感染的影響因素。

1.2.4 術(shù)后感染的診斷

感染的診斷標準[7]。肺部感染:咳嗽咳痰,聽診有濕啰音,呼吸音減弱,痰細菌培養(yǎng)呈陽性,胸片與CT 顯示肺部炎癥;切口感染:切口出現(xiàn)明顯紅腫、發(fā)熱癥狀,滲出的分泌物伴膿性,細菌培養(yǎng)呈陽性;腹腔感染:明顯腹痛,B 超見腹腔膿腫,穿刺或引流滲出膿性分泌物,細菌培養(yǎng)呈陽性;泌尿道感染:出現(xiàn)尿頻尿急等癥,細菌培養(yǎng)呈陽性。

1.3 觀察指標

(1)肝癌切除術(shù)后的感染情況;(2)Logistic回歸模型的單因素分析;(3)術(shù)后感染危險因素的多因素分析;(4)決策樹模型分析術(shù)后感染因素。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法

2 結(jié)果

2.1 肝癌切除術(shù)后感染發(fā)生情況

肝癌切除術(shù)后13 例患者發(fā)生感染,發(fā)生率為17.11%,肺部、切口、腹腔、泌尿道感染分別為5 例、3 例、2 例、3 例。

2.2 Logistic 回歸模型的單因素分析結(jié)果

感染與未感染患者在性別、吸煙飲酒史、高血壓史、手術(shù)方式、ASA 分級方面,差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05);兩組的年齡、糖尿病史、肝功能分級、白蛋白水平、出血量、肝切除范圍、引流管留置時間、輸血、膽漏,具有統(tǒng)計學(xué)差異(P<0.05)。見表1。

2.3 術(shù)后感染的多因素分析

經(jīng)Logistic 分析顯示,糖尿病史、白蛋白水平、出血量、引流管留置時間、膽漏為術(shù)后感染危險因素(P<0.05)。見表2。

2.4 術(shù)后感染影響因素的決策樹模型分析結(jié)果

決策樹圖顯示,糖尿病史、術(shù)中出血量、白蛋白水平、膽漏為影響患者術(shù)后感染的因素,其中糖尿病史的影響最顯著。見圖1。模型估計風(fēng)險為0.465,標準誤為0.008。

表1 單因素分析

表2 多因素分析

圖1 CHAID 法對肝癌術(shù)后感染發(fā)生影響因素的決策樹圖

3 討論

我國擁有最大肝臟疾病人口及最多肝切除病例,改善其肝切除術(shù)后預(yù)后為臨床研究重點。肝臟部位具有豐富的血供,手術(shù)的創(chuàng)傷較大、風(fēng)險較高,術(shù)后并發(fā)癥尤其是感染不僅增加治療難度,也是影響術(shù)后恢復(fù)的重要因素[1-2]。研究顯示,肝癌術(shù)后感染率在5~21%,感染表現(xiàn)多樣,不同感染部位有不同感染表現(xiàn)[2-3]。本研究中76 例患者術(shù)后13 例感染,感染率為17.11%。

通過Logistic 回歸模型與決策樹模型篩選出術(shù)后感染的危險因素,包括年齡、糖尿病史、肝功能分級、白蛋白水平、出血量、肝切除范圍、引流管留置時間、輸血、膽漏,與既往研究基本類似。Logistic 回歸分析中的引流管留置時間為術(shù)后感染的影響因素,而決策樹中被剔除,與既往研究結(jié)果不同。決策樹模型的優(yōu)勢不受共線性影響,各因素相互獨立,可提高模型準確度。

Logistic 回歸分析顯示,糖尿病史、白蛋白水平、出血量、引流管留置時間及術(shù)后膽漏為感染危險因素;而決策樹圖顯示,糖尿病史、術(shù)中出血量、白蛋白水平、膽漏為決影響患者術(shù)后感染的因素,其中糖尿病史的影響最顯著。本研究結(jié)果的糖尿病史、白蛋白水平的因素與劉清[8]研究結(jié)果一致,膽漏因素與其不同。該結(jié)果原因為肝癌患者術(shù)后應(yīng)激而激活肝糖原,引起胰島素抵抗,高血糖狀態(tài)促進細菌增殖而感染。白蛋白水平能反映機體肝功能與營養(yǎng)狀態(tài),肝功能B 級患者有更高的感染率,肝功能與營養(yǎng)狀態(tài)相互影響,白蛋白下降更易感染。術(shù)中大量出血可導(dǎo)致機體缺血,對肝功能有損傷,降低患者免疫功能,術(shù)后短時間輸血增加循環(huán)負荷發(fā)生免疫應(yīng)激,增加感染風(fēng)險[9]。肝切除范圍也影響術(shù)后感染,但肝切除范圍較大且操作過程更復(fù)雜,肝切斷面大,術(shù)中失血量更大,且肝IV 段與VIII 段切除術(shù)中暴露較多Glisson 鞘,增加術(shù)后膽漏風(fēng)險,滋養(yǎng)細菌以發(fā)生腹腔感染。術(shù)后留置引流管能排出體內(nèi)壞死組織,但留置時間越長,細菌經(jīng)其進入體內(nèi)的風(fēng)險也逐漸增加[8]。決策樹在統(tǒng)計學(xué)方面屬于非參數(shù)統(tǒng)計,該方法不同于統(tǒng)線性處理,彌補了變量間共線性,避免評估復(fù)雜參數(shù)以分析變量間關(guān)系。Logistic 回歸模型能將肝癌術(shù)后感染危險因素與自變量關(guān)系表達出來,變量變化信息相對于決策樹更充分。但該模型未針對影響變量重要性不直觀,對變量交互效應(yīng)差。決策樹可表現(xiàn)變量間相互作用,無法反應(yīng)變量主效應(yīng)與疊加效應(yīng)[9]。相對于Logistic 模型,決策樹圖形有更直觀的輸出結(jié)構(gòu),具有良好的可視化效果,能展現(xiàn)出感染因素與占比。

綜上所述,早期肝癌患者肝癌切除術(shù)后感染的影響因素較多,決策樹與Logistic 回歸模型能相互補充,從多方面描述感染發(fā)生影響因素,為制定防治術(shù)后感染的措施提供依據(jù)。

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