老年肺癌患者全麻胸腔镜手术后急性疼痛的列线图预测模型构建

摘要

目的:构建老年肺癌患者全身麻醉胸腔镜手术后发生急性疼痛的列线图预测模型。方法:选取2019年1月至2022年7月行全身麻醉胸腔镜手术的280例老年肺癌患者，分为急性疼痛组（n=109）与非急性疼痛组（n=171）。采用LASSO回归筛选急性疼痛的潜在影响因素，二元Logistic回归确定急性疼痛的影响因素，通过R语言4.3.3构建列线图预测模型，绘制受试者工作特征曲线并进行Hosmer-Lemeshow检验，绘制校准及决策曲线。另收集病例进行外部验证。结果:急性疼痛组糖尿病患者比例（51.38%vs. 30.99%）、手术时间≥120 min的患者比例（52.29%vs. 32.16%）、汉密尔顿焦虑量表评分[（14.68±2.62）分vs.（11.00±1.93）分]、汉密尔顿抑郁量表评分[（14.54±2.61）分vs.（11.08±1.93）分]高于非急性疼痛组（P<0.05）,上述四项指标是急性疼痛的影响因素。内部验证结果表明，受试者工作特征曲线下面积为0.951,95%CI=0.928～0.974,灵敏度89.91%,特异度87.13%。Hosmer-Lemeshow检验结果表明，风险预测值与实际观测值差异无统计学意义（χ²=5.186,P=0.737）。模型实际曲线、校准曲线相近且斜率接近1,校准度高。决策曲线表明，当模型预测术后发生急性疼痛的阈值概率超过0.10时临床净收益更好。外部验证表明，曲线下面积为0.989,95%CI=0.975～1.000,灵敏度98.04%,特异度94.20%,Hosmer-Lemeshow检验显示，χ²=10.196,P=0.252。结论:本研究构建的列线图预测模型为急性疼痛的风险评估提供了新方法，可帮助医生在术前识别疼痛高危患者，优化疼痛管理策略，提高治疗效果。

关键词

肺肿瘤 / 麻醉,全身 / 胸腔镜检查 / 急性疼痛 / 列线图 / 预测 / 模型,统计学