Effect of enhanced recovery after surgery model for on prognosis of elderly patients with femoral neck fracture during perioperative period
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摘要:目的 分析围术期加速康复外科（ERAS）模式对超高龄患者应用人工股骨头置换术治疗股骨颈骨折预后的效果。方法 选取行人工股骨头置换术治疗股骨颈骨折的超高龄患者118例为研究对象，随机分为对照组（n=59）和试验组（n=59）。对照组进行常规手术评估及术前准备，试验组围术期以ERAS模式干预。比较2组围术期相关指标及术后并发症发生情况。采用视觉模拟评分法（VAS）、Harris髋关节功能评分及欧洲五维健康量表（EQ-5D）评估患者疼痛程度和术后1、3个月髋关节功能及生活质量。结果 试验组患者48 h内手术率高于对照组，输血率、住院费用低于对照组，术后进食时间、离床活动时间、住院时间短于对照组，差异有统计学意义（P < 0.05）。术后3 d，试验组VAS评分低于对照组，差异有统计学意义（P < 0.05）；术后1个月，试验组Harris评分高于对照组，差异有统计学意义（P < 0.05）。试验组并发症总发生率低于对照组，差异有统计学意义（P < 0.05）。结论 ERAS模式应用于超高龄患者股骨颈骨折人工股骨头置换术效果较好，可降低术后并发症发生率，有效促进患者术后恢复。Abstract:Objective To analyze the effect of enhanced recovery after surgery (ERAS) model on prognosis of elderly patients with femoral neck fracture undergoing artificial femoral head replacement during perioperative period.Methods A total of 118 elderly patients who underwent artificial femoral head replacement for femoral neck fracture were selected as research objects. They were randomly divided into control group (n=59) and experimental group (n=59). Routine surgical evaluation and preoperative preparation were performed in the control group, while ERAS mode intervention was performed in the experimental group during perioperative period. Perioperative indicators and postoperative complications were compared between the two groups. Visual Analogue Scale (VAS), Harris Hip Function Scale and European Five-dimension Health Scale (EQ-5D) were used to evaluate the pain degree, hip function at 1 month and 3 months after operation as well as quality of life.Results The operation rate within 48 h in the experimental group was significantly higher, the blood transfusion rate and hospitalization cost were significantly lower, and the postoperative feeding time, bed-free activity time and hospitalization time were significantly shorter than those in the control group (P < 0.05). Three days after surgery, VAS score of the experimental group was significantly lower than that of the control group (P < 0.05). One month after surgery, Harris score of the experimental group was significantly higher than that of the control group (P < 0.05). The total incidence of complications in the experimental group was significantly lower than that in the control group (P < 0.05).Conclusion ERAS model has a good effect in artificial femoral head replacement for elderly patients with femoral neck fracture, which can reduce the incidence of postoperative complications and effectively promote postoperative recovery of patients.
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下肢深静脉血栓(DVT)是一种血液循环障碍性疾病，下肢栓子脱落会进一步引起肺栓塞，导致严重的呼吸循环障碍[1]。欧美国家普通外科患者无预防措施下，术后DVT发生率为10%~40%, 术后肺栓塞(PE)发生率为0.2%~0.9%[2]。DVT的形成和发展不仅可加重病情，甚至可能危及患者的生命[3]。目前，临床上缺少操作简单、灵敏度高和特异度高的血栓评估方法[4]。本研究回顾性分析蚌埠医学院附属泰兴医院普通外科手术患者的临床资料，筛选出术后DVT预测的相关指标，并建立了DVT预测模型，现报告如下。
1. 资料与方法
1.1 一般资料
选取2018年1月—2021年1月普通外科手术患者272例为研究对象，根据术后多普勒超声结果分为DVT组249例与非DVT组23例。纳入标准: ①术前所有检查结果明确有手术指征者; ②在本院接受手术治疗者; ③ 20岁以上者; ④术前DVT阴性者; ⑤病例资料齐全者。排除标准: ①有急性脑梗死、心肌梗死等疾病者; ②既往有血液制品输注史或凝血功能障碍、易栓症家族病史者; ③孕妇或长期服用口服避孕药和性激素类药物，停药时间少于90 d者; ④术前下肢彩色多普勒超声检查显示DVT者。本研究已获得蚌埠医学院附属泰兴医院伦理委员会批准，所有患者及其家属均签署知情同意书。
1.2 方法
所有入院患者均按照普通外科疾病诊疗规范进行医治，详细制订患者的手术方案，由同一批外科医师进行手术，根据常规操作程序及临床经验，对患者进行预防性抗凝治疗。入院第2天早晨，取患者空腹静脉血5 mL, 采用日本Sysmex公司生产的CA-7000全自动血凝检测仪，检测凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血酶原时间(APTT)、凝血酶时间(TT)、纤维蛋白原(Fib)、D-二聚体等常规凝血指标。使用血栓弹力图(TEG)分析仪5000 (美国, Braintree, Massachusetts)对所有患者进行全血测试，记录TEG的凝血反应时间(R)、凝固角(α角)、血栓最大振幅(MA)和血液凝固时间(K)。术后行彩色多普勒超声诊断，对患者下肢静脉进行检测，并将其分为DVT组和非DVT组。
1.3 统计学分析
采用SPSS 24.0软件分析数据。符合正态分布的计量资料采用(x±s)表示，方差齐行t检验，方差不齐采用近似t检验; 计数资料采用[n(%)]表示，行卡方检验。将单因素分析中具有统计学意义的指标纳入Logistic回归，建立血栓的预测模型: P预测概率=$=\frac{exp ({Logit}\;P)}{1+exp ({Logit}\;P)}$。根据每位手术患者得到的P预测概率与血栓事件的关系建立受试者工作特征(ROC)曲线，运用R version 4.1.0绘制受试者ROC曲线，运用MedCalc 20.0软件计算曲线下面积(AUC)、最佳阈值(约登指数最大时所对应的分界点为最佳阈值)、灵敏度、特异度和约登指数。AUC>0.9提示预测价值较高, AUC>0.7~0.9提示预测价值中等, AUC>0.5~0.7提示预测价值较低。P < 0.05为差异有统计学意义。
2. 结果
2.1 2组患者基线资料比较
2组患者性别、体质量指数(BMI)及高血压、糖尿病、饮酒、吸烟情况比较，差异无统计学意义(P>0.05)。DVT组患者年龄大于非DVT组，差异有统计学意义(P < 0.05); DVT组手术时间长于非DVT组，差异有统计学意义(P < 0.05), 见表 1。
表 1 2组患者治疗前基线资料比较(x±s)[n(%)]指标 非DVT组(n=249) DVT组(n=23) χ2/t P 年龄/岁 62.86±13.93 71.74±12.12 2.952 0.003 男性 139(55.82) 11(47.83) 0.544 0.461 体质量指数/(kg/m2) 23.76±3.10 24.01±2.46 0.380 0.705 手术时间 < 1 h 145(58.23) 5(21.74) 12.182 0.002 1~2 h 50(20.08) 7(30.43) >2 h 54(21.69) 11(47.83) 高血压 61(24.50) 7(30.43) 0.396 0.529 糖尿病 23(9.24) 2(8.70) 0.007 0.931 吸烟 99(39.76) 7(30.43) 0.770 0.380 饮酒 74(29.72) 5(21.74) 0.651 0.420 2.2 术前传统凝血功能试验(CCTs)参数比较
DVT组术前D-二聚体水平高于非DVT组，差异有统计学意义(P < 0.05); DVT组术前PT、APTT、TT短于非DVT组，差异有统计学意义(P < 0.05)。2组Fib比较，差异无统计学意义(P>0.05)。见表 2。
表 2 2组患者术前CCTs参数比较(x±s)参数 非DVT组(n=249) DVT组(n=23) χ2/t P PT/s 12.55±1.29 11.26±0.74 7.382 < 0.001 Fib/(g/L) 3.54±1.10 3.69±0.54 1.081 0.286 APTT/s 35.50±1.82 33.95±2.40 3.016 0.006 TT/s 15.80±1.46 15.00±1.78 2.458 0.015 D-二聚体/(μg/L) 475.98±436.59 974.61±529.97 5.142 < 0.001 PT: 凝血酶原时间; Fib: 纤维蛋白原; APTT: 活化部分凝血活酶原时间; TT: 凝血酶时间。 2.3 术前TEG指标比较
DVT组术前K、α角、MA长于或大于非DVT组，差异有统计学意义(P < 0.05); DVT组术前R短于非DVT组，差异有统计学意义(P < 0.05)。见表 3。
表 3 2组患者术前TEG指标比较(x±s)指标 非DVT组(n=249) DVT组(n=23) χ2/t P R/min 4.90±1.28 4.17±1.60 2.135 0.043 K/min 3.25±0.55 3.96±0.50 5.987 < 0.001 α角/° 66.00±6.25 75.10±4.89 6.793 < 0.001 MA/mm 63.78±6.97 72.78±6.81 5.936 < 0.001 R: 凝血反应时间; K: 血液凝固时间; α角: 凝固角; MA: 最大振幅。 2.4 术前TEG和CCTs指标对术后血栓发生的预测价值
以患者术后是否发生下肢血栓作为诊断金标准，以术前TEG以及CCTs各项指标绘制ROC曲线，结果显示，术前K、α角、MA、PT以及D-二聚体对术后发生DVT具有中等预测价值(AUC为0.7~0.9), R、APTT、TT以及Fib对术后发生DVT的预测价值均较低(AUC < 0.7), 见图 1、图 2和表 4。
表 4 患者术前各指标对术后发生DVT的预测结果指标 AUC 最佳阈值 灵敏度/% 特异度/% 约登指数 R 0.692 3.6 65.22 93.57 0.587 9 K 0.857 3.5 91.30 79.12 0.704 2 α角 0.889 68.9 95.60 75.10 0.707 5 MA 0.833 68.8 91.30 78.71 0.700 2 PT 0.874 11.5 82.61 80.72 0.633 3 Fib 0.602 3.2 86.96 47.39 0.343 5 APTT 0.695 34.7 73.91 75.50 0.494 2 TT 0.672 14.5 60.87 81.93 0.428 0 D-二聚体 0.849 561.0 95.65 71.89 0.675 4 R: 凝血反应时间; K: 血液凝固时间; α角: 凝固角; MA: 最大振幅;
PT: 凝血酶原时间; Fib: 纤维蛋白原;
APTT: 活化部分凝血活酶原时间; TT: 凝血酶时间。2.5 基线资料、术前TEG、CCTs指标联合预测价值
将年龄、手术时间、PT、APTT、TT、D-二聚体、R、α角(K因与α角含义类似而未纳入)、MA共9个术前变量纳入二元Logistic回归分析，获得手术后血栓的预测模型: P预测概率=$\frac{exp ( { Logit }\; P)}{1+exp ( { Logit } \;P)}$[Logit P=0.085×年龄+1.297×手术时间(B)+1.886×手术时间(C)-2.431×PT-0.093×APTT+0.332×TT +0.002×D-二聚体+0.06×R+0.138×α+0.113×MA-1.571], 根据每位手术患者(n=272)得到的P预测概率与血栓事件的关系建立ROC曲线(图 3), AUC为0.964(95%CI: 0.934~0.983, P < 0.05)。当约登指数最大时，其所对应的最佳分界值(cut-off值)为0.174, 灵敏度为91.30%, 特异度为95.18%。
3. 讨论
DVT在普通外科患者中并不少见，手术对患者来说是一种创伤性操作，再加上麻醉会使血管扩张，下肢肌肉会变得麻木，血管内血液流动缓慢, DVT的发生率随之增高。此外，大部分患者术后需卧床休息，甚至需要长期卧床，下肢运动量减少，血液循环缓慢，进而增大DVT的发病风险[5-6]。故临床需寻找早期DVT风险识别指标，并建立预测模型筛选出血栓高危患者，对其进行预防、治疗，以降低患者术后DVT发生率。
传统凝血试验只能检测凝血过程中的某一阶段，不能评估血凝块形成到纤维溶解的整个过程，也不能评估血小板在凝血过程中的作用[7]。新型的凝血检测技术TEG通过对凝血、抗凝、纤溶等动态过程进行物理方法模拟，从而得到更好的反映凝血状态的参数，并根据相应的参数绘制出曲线图，更加直观地反映出凝血的动态演变、凝血的速度、血凝块的硬度及纤溶系统的活力等[8]。
本研究发现普通外科患者术后DVT的发生率为8.46%, 大部分患者没有临床症状或者症状较轻。DVT组患者年龄大于非DVT组，提示老年患者可能更容易在术后发生DVT，因此临床工作中对此类患者实施抗凝治疗时应更加谨慎。研究[9-11]表明，长时间手术可造成患者血液瘀滞、血液高凝状态、血管内皮损伤，促使血栓发生，与本研究结果一致。本研究结果显示, DVT组术前K、α角、MA、D-二聚体显著长于或大于或高于非DVT组; 术前R、APTT、TT、PT显著短于非DVT组患者; K、α角、MA、D-二聚体和PT对术后DVT具有中等预测价值，其他指标预测价值较低。本研究利用Logistic回归分析建立血栓预测模型，并通过ROC曲线发现该模型AUC、灵敏度、特异度均大于90%, 说明其可用于筛选DVT高危患者。
综上所述，血栓预测模型的建立可帮助临床早期筛选识别DVT高危患者，并尽早干预。
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表 1 2组患者一般资料比较(x±s)[n(%)]
基线资料 试验组(n=59) 对照组(n=59) 年龄/岁 86.3±7.8 86.1±6.9 性别 男 15(25.4) 12(20.3) 女 44(74.6) 47(79.7) 体质量指数/(kg/m2) 21.1±3.4 20.8±3.0 伤前Harris评分/分 87.3±8.2 88.1±6.9 伤前EQ-5D指数 0.89±0.10 0.90±0.11 白细胞/(×1012/L) 4.9±1.3 5.0±1.5 血尿素氮/(×1012/L) 6.8±2.2 7.0±2.1 格拉斯哥昏迷指数评分法 13.5±4.6 13.8±5.1 手术部位 左 26(44.1) 29(49.2) 右 33(55.9) 30(50.8) 术前血红蛋白/(g/L) 120.4±12.9 122.4±13.3 Garden分型 Ⅱ型 35(59.3) 37(62.7) Ⅲ型 24(40.7) 22(37.3) EQ-5D: 欧洲五维健康量表。 
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表 2 2组围术期相关指标比较(x±s)[n(%)]
组别 48 h内手术 输血 术后进食时间/h 离床活动时间/h 住院时间/d 住院费用/元人民币 试验组(n=59) 28(47.5)* 24(40.7)* 22.7±5.2* 20.2±4.4* 7.9±1.6* 55 108±9 870* 对照组(n=59) 11(18.6) 35(59.3) 33.9±7.1 33.7±6.9 11.3±2.4 69 821±12 320 与对照组比较, *P < 0.05。
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表 3 2组临床疗效比较(x±s)[n(%)]
指标 时点 试验组(n=59) 对照组(n=59) VAS评分/分 术前1 d 5.3±1.7 5.1±1.8 术后3 d 2.0±1.3* 2.8±1.4 Harris评分/分 术后1个月 63.8±7.2* 55.5±7.1 术后3个月 72.3±6.9 70.2±7.4 EQ-5D指数 术后1个月 0.61±0.09 0.59±0.08 术后3个月 0.68±0.10 0.66±0.09 独立行走 - 18(30.5) 12(20.3) VAS: 视觉模拟评分法; EQ-5D: 欧洲五维健康量表。
与对照组比较, *P < 0.05。
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表 4 2组术后并发症发生情况比较[n(%)]
组别 肺部感染 深静脉血栓 切口感染 压疮 谵妄或烦躁 脑梗死 腹胀和(或)便秘 合计 试验组(n=59) 3(5.1) 2(3.4) 0 0 0 2(3.4) 2(3.4) 9(15.3)* 对照组(n=59) 4(6.8) 4(6.8) 1(1.7) 1(1.7) 2(3.4) 5(8.5) 4(6.8) 21(35.6) 与对照组比较, *P < 0.05。
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