-中国妇产科医院联盟
快速导航>>
 妊娠期糖尿病患者不同治疗时机不同对母婴预后的影响
 高龄经产妇围生期临床特点与妊娠结局的临床分析
 中西医结合治疗卵巢功能减退成功妊娠1例分析
 四价HPV疫苗不会增加多发性硬化症风险
 宫颈腺癌治疗进展
 他汀类药物的使用与子宫内膜癌生存率的相关性
 联合检查是子宫颈癌筛查的最优方法:三个中国大样本
 虚弱指数可预测妇科肿瘤患者严

更多内容...

虚弱指数可预测妇科肿瘤患者严重并发症  

  摘要

  目的本研究旨在评定虚弱指数对妇科肿瘤术后30天Clavien IV级(需重症监护支持)和V级(30天死亡率)并发症的预测意义。

  方法本研究纳入2008-2011年国家外科质量改进计划(NSQIP)数据库中最终诊断为妇科恶性肿瘤的患者。参照11种变量计算修正虚弱指数(mFI),mFI分数高预示严重并发症。Logistic回归用于控制已知的并发症预测因素。

  结果6551名患者中,188例(2.9%)有Clavien IV/V级并发症、0分患者2958例(45.2%)、1分患者2405例(36.7%)、2分患者985例(15%)、3分患者162例(2.5%)、4分及以上患者41例(0.6%)。mFI评分为0、1、2、3、4分及以上的Clavien IV/V级并发症发生率分别为2%、2.7%、4.4%、7.4%、24.4%。基于Logistic回归预测Clavien IV级和V级并发症的有效变量包括:术前白蛋白< 3 g/dL(OR=6.5)、手术时间(OR=1.003每分钟增加)、非腹腔镜手术(OR=3.3)和虚弱指数(OR值:0 =参考值,1分=1.26,2分=1.9,3分=2.33,4分及以上=12.5)。白蛋白和mFI两种术前因素能更精确地评定需ICU护理高风险(>10%风险)的患者。

  结论修正虚弱指数(mFI)可预测妇科癌症术后是否需要重症监护支持以及30天死亡率。

  引言

  估计,2014年约有95000例诊断性妇科肿瘤[1],其中2/3患者的治疗方案中包含手术治疗。鉴别围手术期发病率和死亡率风险升高的患者,可使其有机会改变治疗方案以提高生存,这在新辅助化疗与卵巢癌前期外科减瘤术中尤为重要。

  “虚弱”与正常老化过程不同,是一种生理储备功能的减低,伴有多系统损伤[2]。现有两种评定虚弱的模式,即身体表型模式和积累异常模式。Fried等提出,身体表型模式表现为无意识的体重减轻、疲劳、虚弱(握力低)、步行慢和体力活动水平低[3]。积累异常模式基于合并症叠加导致整体功能水平下降的假设,进行老年综合评估。

  积累异常模式的应用更为广泛,这是由其评估的性质决定的,即通过客观的真假陈述来评估变量[4]。加拿大健康与衰老虚弱指数研究(CSHA-FI)是应用积累异常模式的最大规模研究之一,该研究通过检测70项不同变量来准确评定体弱的老年人[5,6]

  众多研究者已将虚弱视为围手术期并发症的预测因素。Obeid NM等评估了国家外科质量改进计划(NSQIP)数据库中58448例结肠切除术患者,发现修正虚弱指数(mFI)是ICU级别并发症的重要预测指标。mFI采用加拿大健康与衰老虚弱指数研究(CSHA-FI)中11项NSQIP变量,已在若干外科专业中得到证实[7-–9] (表1)。Farhat等表明,mFI升高与60岁以上急诊普外科患者的高死亡率相关。同时,与年龄增长或美国麻醉协会身体状况分级系统(ASA)评分相比,mFI是更好的预测因素[10]。Courtney-Brooks等是唯一在妇科肿瘤中阐述虚弱概念的研究者,但他们采用虚弱表型模式,如上所述,其预测性较弱。Courtney-Brooks等对37例手术患者进行小队列研究,研究结果支持量化虚弱情况可作为术后并发症发病率的潜在预测指标。

  据我们所知,妇科恶性肿瘤尚未使用累计mFI指数。本研究旨在有着评定mFI在妇科肿瘤术后重症护理和/或30天内死亡情况方面的预测价值。

  患者与方法

  患者与数据来源

  本研究分析了NSQIP数据库,该数据库由美国外科医师协会(ACS)牵头,收集风险调整后的数据,评估患者术后转归情况。经培训的临床外科审核员前瞻性地收集患者信息,录入NSQIP数据库。利用患者的病历数据可分析30天风险调整后的手术结果(包括出院后情况),近50%并发症发生于这段时期。

  本研究纳入NSQIP数据库的患者为2008年1月至2011年12月接受非急诊妇科恶性肿瘤手术者,并参照ICD(国际疾病分类)9编码(179-183)最终诊断为妇科恶性肿瘤。Wisconsin大学人类受试者委员会政策表明,公开的数据是去识别化的患者信息,由此,本研究免征伦理审查委员会审查。

  数据收集与分析

  我们从NSQIP数据库中筛选患者术前的详细信息,包括白蛋白、合并症、手术过程、术后并发症和死亡率。mFI选取CSHA-FI 中可对应至NSQIP数据库的11项变量(见表1),将每例患者的变量数目相加(n的总和),计算其mFI评分;4分及以上患者归入≥4 组,表示其虚弱程度高。手术过程的总相对价值单位(RVUs)决定手术的复杂性,目前已证实该方法可准确地反映NSQIP数据库中手术的复杂性[11]。Clavien-Dindo外科手术并发症等级系统的分级依据包括:控制并发症所需的干预程度、并发症是否导致永久性残疾或死亡(表2)[12-,13]。IV级并发症为危及生命、需重症监护支持的事件,V级并发症为死亡。我们的主要结果是术后30天内发生的Clavien IV级、V级并发症。

  统计分析

  采用平均值和中位值描述连续性数据,总数和频率描述离散变量。对于单变量分析,采用双尾t检验比较连续正态分布数据,Wilcoxon秩和检验用于非正态分布数据,χ2检验用于分类变量。单变量分析中,针对与Clavien IV-V级并发症在0.1水平上显著相关的变量,采用二元Logistic回归进行控制。比值比(OR)用于表示点估计,同时应用95%置信区间(95%CI)。

  结果

  Clavien IV级、V级并发症发生率

  选取2008年1月至2011年12月期间、行非急诊妇科恶性肿瘤手术的患者6551例,其中188例(2.9%)有Clavien IV级或V级并发症。

  修正虚弱指数(mFI)的分布频率如下:0分患者2958例(45.2%)、,1分患者2405例(36.7%)、,2分患者985例(15%)、,3分患者162例(2.5%)、,4分及以上患者41例(0.6%)。mFI评分为0、1、2、3、4分及以上的Clavien IV级和V级并发症发生率分别为2%、2.7%、4.4%、7.4%和24.4%,3分或4分及以上患者的并发症数量显著升高(p< 0.001)(图1) 。

  单因素分析

  除mFI外,表3总结了其他可预测Clavien IV级和V级并发症的单变量分析结果。年龄大、白蛋白水平低、手术时间长、非腹腔镜手术(开放手术)、播散性癌症和复杂外科手术,在统计学上都有显著意义(p值均 < 0.001)。

  多因素分析

  对单因素分析中显著影响并发症(p< 0.1)的以下变量,行 Logistic回归分析:年龄、局部与转移性恶性肿瘤、手术时间、腹腔镜手术与开放手术、白蛋白水平、手术复杂性,其中预测Clavien IV和V级并发症仍有意义的变量包括:术前白蛋白<3 g/dL(OR=6.5,CI 4.31–9.96)、增加的手术分钟数(OR=1.003, CI 1.001–1.004)、非腹腔镜手术(OR=3.3, CI 1.56– 8.33)和虚弱指数(0分 OR值=参考值)、1分 (OR = 1.26, CI 0.81–1.95)、2分 (OR = 1.91, CI 1.17–3.11, p < 0.05)、3分 (OR =2.33, CI 1.05–5.19, p < 0.05)、4分及以上(OR = 12.5, CI 4.77–32.76, p < 0.05),手术复杂性与播散性癌症在多变量分析中无显著意义(表3)。

  为建立临床实用的围手术期模型,我们以此为基础,先依据白蛋白水平将患者分为两组,再据mFI进行分类。由于围手术期临床决策时这两个变量容易获取,我们在此只用了这两个变量,其中4124例患者有白蛋白结果。

  通过这种方法,我们将术前有高发病率和死亡率风险的患者(合并Clavien IV级和V级并发症)分为“低危”和“高危”群体(图2)。“低危”组患者并发症发生率低于10%,而“高危”组患者Clavien IV级或V级并发症发生率高于10%。换言之,白蛋白<3 g/dL或mFI≥4的患者为“高危”群体。

  讨论:

  对于接受妇科恶性肿瘤手术治疗的患者,通过准确预测重要的围手术期并发症,我们能更有效地评定,能从最初非手术方法,或术前积极优化治疗获益的患者。主观临床评判不可重复,且易出现偏倚,但目前仍为确定手术候选者的主要方法。最近其他外科亚专业的研究(未包括妇科肿瘤)建议,可通过总结数据预测围手术期的发病率和死亡率[14]。我们在研究中评估修正虚弱指数和营养状况,以评定患者是否有严重手术并发症的风险。

  NSQIP 6551例患者中,mFI 3分或4分及以上与Clavien IV级和V级并发症发生率显著增加(p< 0.001)相关。其他研究者通常参考合并症评估风险,但我们的数据表明,mFI有助于预测术后并发症( 4,12,13)。作为目前规模最大的研究之一,Velanovich等人研究了心外科、妇科、神经外科等诸多外科亚专科900,000余例ACS-NSQIP手术,发现在各专业、各手术复杂性水平,死亡率(OR值范围1.33~46.33)与发病率(OR值范围1.24~3.36)随mFI增加逐步升高(所有对比p值均< 0.0001)[15]。我们的结果进一步证实,通过测定mFI反映的虚弱程度增加,与Clavien IV级或V级并发症发生率显著升高相关。

  我们前期研究证实,术前低蛋白血症(<3 g/dL)是开放性妇科癌症手术患者预后不良的独立预测因素[16]。本研究中,低血清白蛋白(<3 g/dL)可作为Clavien IV级和V级并发症独立的预测因素(p< 0.001),且在多因素分析中仍有意义(OR = 6.5 , CI 4.31-9.96)。本研究中,我们用术前血清白蛋白与mFI 评估手术风险,利用这两种术前因素能更精确地评定容易需要ICU护理(>10%风险)的患者。我们的结果与Aletti等人评定有卵巢癌术后并发症高风险的患者亚群相似[17],他们发现,ASA≥3、营养状态差(白蛋白<3.0 g/dL)、年龄 在75岁及以上,是预后不良、术后发病率高及生存获益有限的预测因素。然而,ASA分级主观性强[18-,19],应用年龄分界点可能造成潜在差异[20-21]。 mFI可能消除这些偏倚,并对个体风险评估进行客观评价。

  由于在ACS-NSQIP数据库中前瞻性收集数据,进行回顾性分析,本研究有相对的局限性。mFI 回顾性地应用现有的NSQIP术前合并症进行分类;另外,约1/3行非急诊妇科恶性肿瘤手术的患者无术前白蛋白结果,这可能高估白蛋白作为并发症预测因素的意义。尽管先前在NSQIP数据库中已证实,应用RVUs可精确反映手术的复杂性,但由于外科团队记录及计费代码的原因,由相对价值单位决定的手术复杂性可能有内在偏倚[11]。我们的样本中,手术复杂性与手术时间高度相关,采用Backward Wald回归来减低其共线性的效果。此外,我们的模式采用交互项,避免过度拟合[22]。然而,手术复杂性不影响Clavien IV级和V级并发症的结论有待进一步研究。由于在NSQIP数据库中不能获取相应数据,我们无法解释腹腔镜手术向开放手术的转化及其原因,因此不能评定其对Clavien IV级和V级并发症的影响。

  总之,修正虚弱指数(mFI)可预测妇科肿瘤术后是否需要重症监护支持以及30天死亡率。利用mFI和术前白蛋白能更有效地评定接受妇科癌症手术治疗的高风险患者,并提供准确、真实的重要沟通工具。

  参考文献

  [1]Siegel R, Ma J, Zou Z, Jemal A. Cancer statistics, 2014. CA Cancer J Clin 2014;64:9–29.

  [2]Bell J. Redefining disease. Clin Med 2010;10:584–94.

  [3]Fried LP, Tangen CM, Walston J, Newman AB, Hirsch C, Gottdiener J, et al. Cardiovas- cular health study collaborative research G. Frailty in older adults: evidence for a phenotype. J Gerontol A Biol Sci Med Sci 2001;56:M146–56.

  [4]Cesari M, Gambassi G, van Kan GA, Vellas B. The frailty phenotype and the frailty index: different instruments for different purposes. Age Ageing 2014;43:10–2.

  [5]Rockwood K, Song X, MacKnight C, Bergman H, Hogan DB, McDowell I, et al. A global clinical measure of fitness and frailty in elderly people. CMAJ 2005;173:489–95.

  [6]Clegg A, Young J, Iliffe S, Rikkert MO, Rockwood K. Frailty in elderly people. Lancet 2013;381:752–62.

  [7]Adams P, Ghanem T, Stachler R, Hall F, Velanovich V, Rubinfeld I. Frailty as a predictor of morbidity and mortality in inpatient head and neck surgery. JAMA Otolaryngol Head Neck Surg 2013;139:783–9.

  [8]Karam J, Tsiouris A, Shepard A, Velanovich V, Rubinfeld I. Simplified frailty index to predict adverse outcomes and mortality in vascular surgery patients. Ann Vasc Surg 2013;27:904–8.

  [9]Obeid NM, Azuh O, Reddy S, Webb S, Reickert C, Velanovich V, et al. Predictors of critical care-related complications in colectomy patients using the National Surgical Quality Improvement Program: exploring frailty and aggressive laparoscopic approaches. J Trauma Acute Care Surg 2012;72:878–83.

  [10]Farhat JS, Velanovich V, Falvo AJ, Horst HM, Swartz A, Patton Jr JH, et al. Are the frail

  destined to fail? Frailty index as predictor of surgical morbidity and mortality in the elderly. J Trauma Acute Care Surg 2012;72:1526–30 (discussion 1530-1).

  [11]Merkow RP, Bentrem DJ, Cohen ME, Paruch JL, Weber SM, Ko CY, et al. Effect of cancer surgery complexity on short-term outcomes, risk predictions, and hospital comparisons. J Am Coll Surg 2013;217:685–93.

  [12]Clavien PA, Sanabria JR, Strasberg SM. Proposed classification of complications of surgery with examples of utility in cholecystectomy. Surgery 1992;111:518–26.

  [13]Dindo D, Demartines N, Clavien PA. Classification of surgical complications: a new proposal with evaluation in a cohort of 6336 patients and results of a survey. Ann Surg 2004;240:205–13.

  [14]Garonzik-Wang JM, Govindan P, Grinnan JW, Liu M, Ali HM, Chakraborty A, et al.

  Frailty and delayed graft function in kidney transplant recipients. Arch Surg 2012; 147:190–3.

  [15]Velanovich V, Antoine H, Swartz A, Peters D, Rubinfeld I. Accumulating deficits model of frailty and postoperative mortality and morbidity: its application to a national database. J Surg Res 2013;183:104–10.

  [16]Uppal S, Al-Niaimi A, Rice LW, Rose SL, Kushner DM, Spencer RJ, et al. Preoperative hypoalbuminemia is an independent predictor of poor perioperative outcomes in women undergoing open surgery for gynecologic malignancies. Gynecol Oncol 2013;131:416–22.

  [17]Aletti GD, Eisenhauer EL, Santillan A, Axtell A, Aletti G, Holschneider C, et al. Identi-

  fication of patient groups at highest risk from traditional approach to ovarian cancer treatment. Gynecol Oncol 2011;120:23–8.

  [18]Aronson WL, McAuliffe MS, Miller K. Variability in the American Society of Anesthe- siologists Physical Status Classification Scale. AANA J 2003;71:265–74.

  [19]Owens WD. American Society of Anesthesiologists Physical Status Classification System in not a risk classification system. Anesthesiology 2001;94:378.

  [20]Wong J, Xu B, Yeung HN, Roeland EJ, Martinez ME, Le QT, et al. Age disparity in palliative radiation therapy among patients with advanced cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys 2014;90:224–30.

  [21]Protiere C, Viens P, Rousseau F, Moatti JP. Prescribers' attitudes toward elderly breast cancer patients. Discrimination or empathy? Crit Rev Oncol Hematol 2010;75: 138–50.

  [22]Graham MH. Confronting multicollinearity in ecological multiple regression. Ecology 2003;84:2809–15 [l11].

·上一条:宫颈癌八则
·下一条:联合检查是子宫颈癌筛查的最优方法:三个中国大样本子宫颈癌组织学诊断前HPV及细胞学检测结果研究总结

关于我们 | 活动影集 | 在线咨询 | 新闻动态 | 联系我们

Copyright 2011© 中国妇产科医院联盟 All Rights Reserved
咨询电话:电话:010-65735765  传真:010-65735695   地址:北京市朝阳区朝阳路8号朗廷大厦B座1007
Email:cpam2007@sohu.com  备案许可证 号:京ICP035号   技术支持:世瑞博网络