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入院检查指标与骨质疏松椎体压缩性骨折患者术后死亡率的分析

2024-04-25 44 上传者：管理员

摘要：目的:探讨入院实验室检查各指标与骨质疏松椎体压缩性骨折(OVCF)患者行经皮球囊扩张椎体后凸成形术(PKP)治疗后死亡率的相关性。方法:选取2018年6月至2022年6月在包头市第三医院经同一手术小组诊断为OVCF并行PKP手术治疗的患者，收集患者入院时血常规、血生化指标及基本信息，随访患者术后生存情况及Oswestry功能障碍指数问卷(ODI)。根据随访期间患者是否存活将患者分为生存组及死亡组两组。对两组患者入院时相关检查指标进行比较，分析患者死亡结局的影响因素。结果:176例OVCF的患者术后一年死亡率为6.81%(12/176),随访观察期间患者总死亡率为18.75%(33/176)。骨密度(BMD)预测患者死亡的AUC为0.797(95%CI:0.699-0.895,P<0.05),当敏感性为66.7%、特异性为85.3%时诊断指数最大为0.520,诊断截点为-3.430。白蛋白(ALB)预测患者死亡的AUC为0.676(95%CI:0.572-0.780,P<0.05),当敏感性为63.6%、特异性为70.6%时诊断指数最大为0.342,诊断截点为39.450 g/L。中性粒细胞与淋巴细胞比率(NLR)预测患者死亡的AUC为0.786(95%CI:0.693-0.879,P<0.05),当敏感性为81.8%、特异性为65.0%时诊断指数最大为0.468,诊断截点为3.120。BMD、ALB、NLR三个指标联合后预测患者死亡的AUC为0.871(95%CI:0.798-0.945,P<0.05),当敏感性为75.8%、特异性为86.7%时诊断指数最大为0.625,诊断截点为4.945,高于NLR、BMD及ALB单个指标的曲线下面积。结论:BMD、ALB、NLR三个指标联合后(联合指标Y=0.528×NLR-3.526×BMD-0.227×ALB)可以更好预测患者死亡率。

关键词：
中性粒细胞与淋巴细胞比率
死亡率
白蛋白
经皮椎体后凸成形术
骨密度
骨质疏松椎体压缩性骨折
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随着我国社会人口结构的变化，老龄化人口逐渐增多，老年疾病就诊率提高，对医疗系统提出了重大考验。最常见的老年相关性疾病就是骨质疏松症(Osteoporosis, OP)。OP是一种以骨量减少、骨微结构损伤为特征的代谢性疾病[1]。OP患者常由于自身肌肉收缩或轻微外力引起骨折。最新的流行病学数据显示，我国50岁以上女性中椎体骨折的患病率约为15%,80岁以上女性为36.6%[2],骨质疏松椎体压缩性骨折(Osteoporotic Vertebral Compression Fracture, OVCF)已成为最常见的骨质疏松脆性骨折。由于椎骨的特殊性，其骨折可造成椎体稳定性不佳，影响患者预后。虽然经皮球囊扩张椎体后凸成形术(Percutaneous Kyphoplasty, PKP)手术治疗OVCF患者被认为是安全且有效的，但是其并发症有术后疼痛、骨水泥渗漏、再骨折等，会严重影响患者的生存质量甚至导致患者死亡，有研究报导OVCF患者术后8年的病死率为22%,高于正常人群。既往研究发现中性粒细胞与淋巴细胞比率(Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio, NLR)可用于预测肿瘤、心血管疾病、骨质疏松症及创伤性骨折的预后和严重程度[3,4,5,6,7],同时大量研究发现，损伤及其他病理状态可加剧体内免疫反应，造成中性粒细胞增加和淋巴细胞计数减少[8,9]。已有研究证明NRL可以预测老年髋部骨折术后的死亡率，而NRL等实验室指标能否预测椎体骨折术后的死亡率引起我们的思考。本研究目的是探讨患者入院实验室检查指标能否预测OVCF患者PKP术后死亡率。

1、对象与方法

1.1 对象

选取2018年6月至2022年6月在包头市第三医院进行PKP手术的患者。所有入选的患者均经放射学及骨密度检查诊断为OVCF,由同一手术小组完成PKP手术。根据患者在随访期内有无出现死亡，将患者分死亡组及生存组两组。存活组中男性患者24例，女性患者119例，平均年龄(72.850±8.580)岁；死亡组中男性患者7例，女性患者26例，平均年龄(76.152±7.434)岁。

1.2 纳入标准及排除标准

纳入标准：经影像学检查、骨密度检查以及临床表现诊断为OVCF;能配合完成相关量表的患者。排除标准：肿瘤、系统性免疫疾病、严重的心肺疾病等；感染性骨折、外伤性骨折等影响患者预后的疾病。

1.3 方法

取OVCF患者受伤至入院48 h以内的血液标本，分析患者血液常规及血液生化，收集患者入院的身高、体重、骨密度(Bone Mineral Density, BMD)、有无基础疾病(心脏病、高血压、糖尿病等)、受伤机制等项目。所有患者均经同一手术小组行PKP治疗，术后常规口服钙尔奇碳酸钙D3 片600 mg/d、阿法骨化醇胶囊0.5 μg/d。自患者出院后每3个月电话随访患者康复情况，一年后每隔6个月电话随访，进行Oswestry功能障碍指数问卷(Oswestry Disability Index, ODI)评分，取随访终止时间或患者死亡前最近一次ODI值纳入分析。生存时间为自患者入院至随访结束(或患者死亡)。

1.4 统计学方法

使用SPSS 26软件进行数据分析。计量资料之间采用独立样本t检验分析，不符合条件用Mann-Whitney U检验分析。计数资料组间比较采用卡方检验。采用多因素二元Logistic回归模型分析相关性，得出各独立危险因素的β回归系数，建立回归方程并创建联合指标。用受试者工作曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)下面积(area under the curve, AUC)获取连续性变量类的截点值，并得到灵敏度、特异度等诊断评价结果。根据联合指标分组后进行生存曲线分析，并行Log-rank检验。

2、结果

2.1 两组患者相关指标比较

截至2022年12月，时间为4～54个月，平均随访时间为27个月。无患者在围手术期死亡，术后一年死亡12例患者(6.81%),在随访期间患者总死亡率为18.75%(33/176)。患者死亡原因为心血管事件10例、呼吸功能衰竭10例、慢性疾病引起的多器官功能衰竭4例、脑血管疾病4例、原因不明5例。患者入院检查与死亡结局的单因素分析发现年龄、伴有其他疾病、BMD、NLR及白蛋白(ALB)差异均有统计学意义。两组间其余指标比较，差异均无统计学意义(P>0.05)。见表1。

表1 两组患者相关指标比较[n(%)/M(P25,P75)]

2.2 二元Logistic回归分析

对单因素分析中有意义的数据纳入二元Logistic分析，研究患者年龄、是否伴有其他疾病、BMD、NLR及ALB与死亡结局的相关性。结果显示，BMD、NLR、ALB共3个指标与预后之间存在显著相关关系(P<0.05),而且BMD、ALB是影响患者死亡的独立保护因素(OR<1),NLR是影响患者死亡的独立危险因素(OR>1)。而年龄、是否伴随其他疾病均不是影响患者死亡的独立影响因素(P>0.05)。见表2。

表2 年龄、伴有其他疾病、BMD、NRL及ABL二元Logistic分析

2.3 ROC曲线分析

为了进一步得到BMD、NLR、ALB共3个指标对于患者死亡的预测价值，进行ROC曲线分析。结果显示，BMD的预测患者死亡情况的AUC为0.797(95%CI: 0.699-0.895, P<0.05),当敏感性为66.7%、特异性为85.3%时诊断指数最大为0.520,诊断截点为-3.430。ALB预测患者死亡情况的AUC为0.676(95%CI:0.572-0.780,P<0.05),当敏感性为63.6%、特异性为70.6%时诊断指数最大为0.342,诊断截点为39.450 g/L。NLR预测患者死亡情况的AUC为0.786(95%CI:0.693-0.879,P<0.05),当敏感性为81.8%、特异性为65.0%时诊断指数最大为0.468,诊断截点为3.120。将患者是否死亡作为因变量，BMD、NLR、白蛋白这3个指标为自变量，进行Logistic回归分析，得到3个指标的联合指标，构建联合指标的ROC曲线。联合指标计算方程：联合指标Y=-3.526×BMD+0.528×NLR-0.227×ALB。ROC结果显示，联合指标预测患者死亡情况的AUC为0.871(95%:0.798-0.945,P<0.05),当敏感性为75.8%、特异性为86.7%时诊断指数最大为0.625,诊断截点为4.945,其诊断效果优于BMD、ALB及NLR。见图1,表3。

2.4 联合指标与ODI评分的相关关系

使用Spearman相关性分析了解联合指标与ODI评分的相关关系，结果显示两者呈正相关关系，差异具有统计学意义(P<0.05),说明联合指标评分越高，患者术后功能恢复越差，直接影响患者的死亡率。见图3。

图1 BMD、NLR、ALB及联合指标诊断价值的ROC曲线分析

表3 ROC曲线分析结果

图2 ODI评分与联合指标的相关性

2.5 联合指标高低与患者生存率分析

根据联合指标最佳诊断截点作为分组依据，将患者分为高值组(n=132)和低值组(n=44)。联合指标高值组ODI评分显著高于低值组，差异有统计学意义(P<0.05)。患者随访中位数为24个月(4～54个月),其中一年死亡12例，两年死亡22例，三年死亡25例。与低值组相比，高值组不同随访时间死亡率较高，差异具有统计学意义(P<0.05)。Kaplan-Meier生存曲线显示低值组累积生存率较高，而高值组累积生存率较低，两组数据差异具有统计学意义(χ2 =39.97,P<0.01)。见表4,表5,图4。

表4 联合指标高低两组ODI数据对比

表5 联合指标高低两组患者生存率比较[n(%)]

图3 联合指标高低两组生存曲线分析

3、讨论

微创手术已成为治疗OVCF患者的常用方法，其可快速缓解患者疼痛、减少长期卧床的不良并发症，降低患者的死亡率。目前关于OVCF的研究中，多数学者关注手术术式、骨水泥粘稠度，以期提高患者的预后，但是目前关于术前实验室指标预测术后不良预后的研究较少。近年来研究学者发现NLR、BMD、ALB可作为OVCF患者的预后指标，但是少有联合指标预测患者术后死亡率的研究。本研究旨在探索NLR、BMD及ALB的联合指标对患者死亡率的影响。

本研究发现OVCF患者行PKP治疗术后一年死亡率为6.81%,在随访期间(随访时间4～54个月，平均随访时间27个月)患者总死亡率为18.75%。联合指标(Y=-3.526×BMD+0.528×NLR-0.227×ALB)可作为预测患者死亡的工具，根据联合指标分组发现，两组间ODI值差异具有统计学意义(P<0.05),且高值组ODI值大于低值组；同时生存分析发现，高值组累计生存率低于低值组，差异具有统计学意义(P<0.05)。

本次研究还发现NLR是影响患者死亡的独立危险因素(OR>1)。大量研究表明，NLR升高与疾病严重程度和预后密切相关。炎症是OP发展中最重要的反应，而随后的骨折可加重机体炎症反应。本次研究认为，NLR≥3.120是骨折患者预后不良的截断值，Alexander Fisher研究认为入院时NLR≥5.1是术后结局不佳的预测因子；Ersozlu等人则认为术后NLR≥4.7是骨折患者预后不佳的截断值[10]。此次研究结果的差异可能与患者标本采集时间及人种差异相关：有些研究认为NLR采集的时间不同也会影响其预测效应[11],因此在患者筛选时我们排除了损伤后48 h以上进行实验室检查的患者。

在本次研究中BMD及ALB是患者死亡的保护因素(OR<1),与既往研究相似。当患者BMD较低时，OVCF的愈合过程易出现骨形成能力下降、椎体高度下降严重和大量坏死骨的情况，患者PKP术后骨愈合缓慢，易引起患者椎体继发性骨折[12,13],与患者预后不佳联系紧密。反映机体营养状态的指标如：预后营养指数(PNI)及老年风险营养指数(geriatric nutritional risk index, GNRI)被研究发现与OVCF患者预后生活质量相关[14,15],其可反映人体营养状况，术前的营养不良状态会影响蛋白质的正常合成，如胰岛素生长因子、骨钙素等，延缓骨骼的生长及骨正常代谢。理想的骨密度及营养状况是OVCF患者行PKP治疗后快速恢复必不可少的条件。

本研究也存在一些局限性。首先在本次分析中，并未严格控制影响NLR的因素，如心血管疾病中动脉粥样硬化会影响NLR[16]。其次，这项研究的样本量较小，仍然需要具有大样本量的前瞻性多中心随机对照试验，以更好地分析OVCF患者行PKP手术治疗后生存情况的预测指标。

参考文献:

[14]钱三祥,薛刚,路友群,等.预后营养指数对老年骨质疏松性椎体压缩骨折术后近期预后的影响[J].颈腰痛杂志,2022,43(2):229-232.

文章来源:邵培宁,刘国亭,孙宏武,等.入院检查指标与骨质疏松椎体压缩性骨折患者术后死亡率的相关性分析[J].包头医学院学报,2024,40(04):53-58.