Timing of laparoscopic cholecystectomy for acute calculous cholecystitis complicated with mild pancreatitis based on prospective prediction model
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摘要:目的
采用前瞻性研究设计探讨急性结石性胆囊炎合并轻症胰腺炎行腹腔镜胆囊切除术的最佳手术时机，并构建手术时机预测模型。
方法选取2020年5月—2022年11月收治的100例急性结石性胆囊炎合并轻症胰腺炎行腹腔镜胆囊切除术的患者为研究对象，其中入院72 h内实施腹腔镜胆囊切除术的20例患者设为早期手术组，入院72 h后实施手术的80例患者设为晚期手术组。记录2组患者的基本临床资料，比较手术相关指标、总住院时间。以组别为因变量，采用单因素分析协同多因素Logistic回归分析筛选出可能对手术时机决策产生影响的因素，并确定对手术时机产生影响的独立危险因素。绘制受试者工作特征(ROC)曲线，建立手术时机预测模型，计算模型的判别切点。
结果早期手术组手术中位数时间为住院第3天，晚期手术组为第7天，差异有统计学意义(P < 0.05)。早期手术组中位数住院时间为7 d, 晚期手术组为11 d, 差异有统计学意义(P < 0.05)。2组总胆红素、天门冬氨酸转氨酶(AST)、谷氨酸-丙酮酸转氨酶(ALT)、血淀粉酶比较，差异有统计学意义(P < 0.05)。多因素Logistic回归分析显示，总胆红素(OR=0.24, 95%CI: 0.068~0.988, P=0.048)、AST(OR=0.19, 95%CI: 0.042~0.882, P=0.034)、血淀粉酶(OR=0.26, 95%CI: 0.068~0.988, P=0.048)为急性结石性胆囊炎合并轻症胰腺炎行腹腔镜胆囊切除术的手术时机选择的判断因素; 经共线性诊断排除三者共线性关系[方差膨胀因子(VIF) < 2]。构建预测模型并绘制ROC曲线。经Kappa一致性检验显示模型具有较好的区分度[曲线下面积(AUC)=0.80]以及较好的一致性(Kappa值=0.40), 提示预测模型可较好地判断急性结石性胆囊炎合并轻症胰腺炎患者行腹腔镜胆囊切除术的手术时机。
结论建议急性结石性胆囊炎合并轻型胰腺炎患者不应单纯追求早期手术，应在术前排除轻型胰腺炎重症化的潜在因素。术前明确患者是否为胆源性胰腺炎、高脂血症性胰腺炎以及不少于入院后48 h的BISAP评分等对轻型胰腺炎潜在重症化风险的评估是有意义的。血清淀粉酶、总胆红素、AST可作为轻症胰腺炎患者早期行腹腔镜胆囊切除术治疗的保护性因素。
Abstract:ObjectivesTo explore the optimal surgical timing of laparoscopic cholecystectomy for patients with acute calculous cholecystitis complicated with mild pancreatitis based on a design of the prospective study, and to establish a predictive model for surgical timing.
MethodsA total of 100 patients with laparoscopic cholecystectomy for acute calculous cholecystitis complicated with mild pancreatitis from May 2020 to November 2022 were selected as the research objects. Among them, 20 cases underwent laparoscopic cholecystectomy within 72 hours after hospital admission were assigned to early surgery group, and 80 cases underwent surgery at 72 hours after hospital admission were assigned to late surgery group. The basic clinical materials of patients in both groups were recorded, and the surgery related indicators and total hospital stay were compared. Taking the group as the dependent variable, single factor analysis and multi-factor Logistic regression analysis were used to screen out factors that may have impacts on surgical timing decision, and independent risk factors that may have impacts on surgical timing were identified. A receiver operating characteristic (ROC) curve was drawn, a surgical timing prediction model was established, and the discriminant cut-off points of the model were calculated.
ResultsThe median time for surgery in the early surgery group was on the third day of hospitalization, while it was on the seventh day in the late surgery group, and there was a significant difference between two groups (P < 0.05). The median hospital stay in the early surgery group was 7 days, while it was 11 days in the late surgery group, and there was a significant difference between two groups (P < 0.05). There were significant differences in total bilirubin, aspartate aminotransferase (AST), glutamate pyruvate aminotransferase (ALT) and blood amylase between the two groups (P < 0.05). Multivariate Logistic regression analysis showed that total bilirubin (OR=0.24, 95%CI, 0.068 to 0.988, P=0.048), AST (OR=0.19, 95%CI, 0.042 to 0.882, P=0.034) and blood amylase (OR=0.26, 95%CI, 0.068 to 0.988, P=0.048) were the determining factors for the timing of laparoscopic cholecystectomy for acute calculous cholecystitis complicated with mild pancreatitis; after collinearity diagnosis, the collinearity relationships between the three indexes were excluded[variance inflation factor (VIF) < 2]. A predictive model was established and the ROC curve was drawn. Kappa consistency test showed that the model had good discrimination[area under the curve (AUC)=0.80] and good consistency (Kappa value=0.40), indicating that the predictive model can better determine the timing of laparoscopic cholecystectomy for patients with acute calculous cholecystitis complicated with mild pancreatitis.
ConclusionIt is recommended that patients with acute calculous cholecystitis complicated with mild pancreatitis should not simply pursue early surgery, but exclude the potential factors for severe exacerbation of mild pancreatitis before surgery. It is meaningful to determine whether the patients have biliary pancreatitis, hyperlipidemic pancreatitis, and a BISAP score of no less than 48 hours after admission before surgery to assess the potential risk of severe exacerbation of mild pancreatitis. Serum amylase, total bilirubin and AST can be used as protective factors for early laparoscopic cholecystectomy in patients with mild acute pancreatitis.
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乳腺癌侵袭性强、转移率较高、预后较差, 一般方法难以治疗。常用的治疗方法包括手术、化疗、放射治疗、内分泌治疗和分子靶向治疗等，所以寻找抗肿瘤药物的靶点和生物标志物仍然至关重要[1]。α1, 6-岩藻糖基转移酶由岩藻糖基转移酶8(FUT8)基因编码, FUT8可以将岩藻糖基转移到N-糖链上天冬酰胺连接的N-乙酰氨基葡萄糖残基的第6位，参与糖蛋白中N-连接的低聚糖的生物合成[2]。FUT8也与疾病密切相关, FUT8与乳腺癌的不良预后密切关联，具体原因仍有待探究[3]。
1. 材料与方法
1.1 TIMER平台和Oncomine平台分析FUT8在各类肿瘤中的表达情况
肿瘤免疫分析数据库(TIMER, https://cistrome.shinyapps.io/timer; TIMER2.0, http://timer.comp-genomics.org和Oncomine( https://www.oncomine.org
1.2 Kaplan-Meier Plotter平台分析生存情况
Kaplan-Meier Plotter( http://kmplot. com/analysis/
1.3 TIMER平台分析免疫细胞浸润情况
依托TIMER的Gene模块分析FUT8与乳腺癌各个分型中B细胞、CD4+T细胞、CD8+T细胞、巨噬细胞和DC细胞浸润的关系，并根据Cor值评价其相关性; 依托TIMER2.0平台的Immune Gene模块分析FUT8与Treg细胞和NK细胞浸润的关系，并根据Rho值来评价相关性。Cor或Rho值的绝对值> 0且P < 0.05被视为有相关性且差异有统计学意义。
1.4 FUT8与其他因子的相关性分析
利用TIMER2.0和bc-GenExMiner( http://bcgenex.ico.unicancer.fr/
1.5 免疫组织化学验证
取内蒙古医科大学附属医院2018—2020年就诊的经病理确诊的乳腺癌和腺病(良性对照)石蜡切片共40例进行FUT8的免疫组织化学染色，FUT8兔单克隆抗体购于英国Abcam公司(货号ab191571, 工作浓度1∶500); EDTA修复液(货号MVS-0099)、动物非免疫血清(货号SP KIT-B3)、即用型免疫组化试剂盒(货号KIT-9921)、DAB显色试剂盒(货号DAB-0031)均购于福建迈新公司。实验步骤按照各试剂说明书操作，并以扁桃体组织染色作为阳性对照, PBS替代一抗作为阴性对照。癌细胞和乳腺细胞胞质棕黄色染色且染色细胞数 > 10%被判定为阳性。
2. 结果
2.1 FUT8在乳腺癌以及其他癌症中的表达情况
FUT8的免疫组织化学染色结果显示, FUT8大多数定位于胞质, FUT8在20例乳腺癌组织中17例为阳性，表达率为85%, 在20例腺病组织中均为阳性，表达率为100%, 见图 1。
TIMER平台和Oncomine平台显示，与正常组织相比，FUT8在乳腺癌以及多种类型癌组织在转录组水平上均有上调，差异有统计学意义(P < 0.01), 说明FUT8可能在乳腺癌中发挥一定的作用，有望成为乳腺癌的标志物之一，见图 2。
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图 2 FUT8在乳腺癌以及各类肿瘤组织的表达情况A: Oncomine平台中FUT8在各类肿瘤组织的表达; B: TIMER平台中FUT8在各类肿瘤组织的表达。**P < 0.01, ***P < 0.001。另外，在Oncomine平台以“Breast Cancer”和“Triple Negative Status”为关键词进行筛选，探讨三阴乳腺癌和非三阴乳腺癌中的FUT8表达。Farmer数据库中FUT8表达的分组依据Basal样和Luminal样乳腺癌, TCGA数据库中的表达的分组依据为是否为ERBB2/ER/PR阴性状态。FUT8的表达在三阴和非三阴乳腺癌间的差异有统计学意义(P < 0.05), 见图 3。
2.2 FUT8对于生存预后的影响
在乳腺癌的研究中，通常将总生存时间(OS)和无复发生存时间(RFS)作为评价治疗效果的指标。本研究在Kaplan-Meier Plotter平台中发现, FUT8水平的变化与乳腺癌的预后效果存在相关性，乳腺癌患者中, FUT8呈低表达的患者OS和RFS较差，说明乳腺癌患者中FUT8的低表达可能对患者的生存以及肿瘤转移有不利影响，见图 4。
同时，本研究对乳腺癌的各类临床特征进行分组并进行OS和RFS的分析，分别统计分期、淋巴结转移、TP53突变情况、ER状态、PR状态、HER2状态以及乳腺癌内在亚型中不同条件下FUT8水平的变化对于生存和预后的影响。结果显示, FUT8的高表达会根据分期、淋巴结转移、TP53状态、ER水平、HER2水平改善乳腺癌患者的生存和预后(HR < 1)。同时, TP53突变型和PR阳性患者中, FUT8的高表达是患者生存和预后的危险因素(HR > 1)。在luminal A亚型以及HER2亚型的患者中, FUT8水平对于预测预后具有较高的价值，见表 1。
表 1 FUT8在乳腺癌不同临床特征中的生存预后情况临床特征 总生存时间 无复发生存时间 n HR P n HR P 分期 1期 175 0.61(0.24~1.58) 0.300 397 1.33(0.80~2.20) 0.270 2期 443 0.65(0.42~0.99) 0.043 1 177 0.57(0.45~0.72) < 0.001 3期 586 0.71(0.53~0.96) 0.026 1 300 0.86(0.70~1.06) 0.150 淋巴结转移 阳性 452 0.56(0.40~0.80) 0.001 1 656 0.72(0.60~0.87) < 0.001 阴性 726 0.60(0.42~0.84) 0.003 2 368 0.81(0.69~0.95) 0.011 TP53突变 野生型 197 0.49(0.26~0.93) 0.026 273 0.75(0.49~1.170 0.210 突变型 130 0.57(0.27~1.21) 0.140 188 1.72(1.07~2.76) 0.024 ER状态 阳性 754 0.75(0.54~1.05) 0.098 2 633 1.15(0.98~1.34) 0.080 阴性 520 0.62(0.44~0.88) 0.007 1 190 0.78(0.32~0.98) 0.029 PR状态 阳性 156 2.15(1.02~4.53) 0.039 926 1.30(0.98~1.73) 0.072 阴性 148 0.75(0.46~1.22) 0.240 925 0.74(0.57~0.96) 0.022 HER2状态 阳性 420 0.67(0.46~0.97) 0.032 882 0.88(0.69~1.11) 0.270 阴性 1459 0.56(0.45~0.69) < 0.001 4 047 0.67(0.59~0.75) < 0.001 内在亚型 Basal亚型 404 0.69(0.45~1.06) 0.090 846 1.13(0.90~1.42) 0.290 luminal A亚型 794 0.58(0.42~0.81) 0.001 2 277 0.80(0.67~0.96) 0.014 luminal B亚型 177 1.16(0.80~1.67) 0.440 1 491 0.86(0.71~1.03) 0.100 HER2+亚型 111 0.50(0.27~0.91) 0.021 315 1.35(0.94~1.93) 0.110 2.3 FUT8与乳腺癌的免疫细胞浸润水平相关性
采用TIMER和TIMER2.0平台的免疫细胞浸润分析模块，在乳腺癌的3个内在亚型(basal亚型、HER2+亚型和luminal亚型)分别探讨了FUT8表达与各类免疫细胞(B细胞、CD4+T细胞、CD8+T细胞、巨噬细胞、DC细胞、Treg细胞、NK细胞)浸润水平的关系，见图 5。在basal亚型中, FUT8的水平与CD8+T细胞、Treg细胞、NK细胞和巨噬细胞的浸润呈正相关; 在HER2+亚型中, FUT8的水平与CD4+T细胞和Treg细胞的浸润呈正相关; 在luminal亚型中，除Treg细胞外, FUT8表达水平与各类免疫细胞浸润无显著相关性(P > 0.05)。
由于巨噬细胞在肿瘤进展过程中的特殊作用，本研究额外在TIMER2.0平台上分析了不同亚型乳腺癌中FUT8与各个分型巨噬细胞浸润之间的相关性，见图 6。在basal、HER2、luminal A 3个亚型中, FUT8的表达水平与M2型巨噬细胞的浸润呈正相关。
2.4 FUT8与免疫检查点以及免疫细胞标志物的相关性
本研究通过TIMER2.0和bc-GenExMiner平台分析了FUT8与一些常见的免疫检查点以及免疫细胞(B细胞、Treg细胞、DC细胞、MDSC细胞、巨噬细胞)相关标志物之间的相关性，见图 7。在乳腺癌basal亚型和HER2亚型中, FUT8的表达与大多数标志物的表达呈正相关(P < 0.05), 在luminal亚型中呈负相关(P < 0.05)或无显著相关性(P > 0.05)。
3. 讨论
乳腺癌是女性最常见肿瘤，发病率高，治疗棘手，且预后不理想。手术、化疗、放射治疗、内分泌治疗等均为乳腺癌的主要治疗方法，但是对于缺少ER、PR和HER2表达的三阴乳腺癌患者，现有治疗方法不能减缓肿瘤进展，而且也不利于提高患者生活质量。乳腺癌的诊断和治疗策略逐渐成为近年来的研究热点，肿瘤分子标志物检测以及基于标志物的免疫疗法逐渐兴起，对于乳腺癌的诊断和治疗至关重要。
N-连接糖基化是内质网和高尔基体中的对新合成蛋白的修饰过程。N-连接的糖基化过程是由寡糖转移酶在内质网中启动的，在进入内质网腔的新合成的新生蛋白中，寡糖转移酶将多糖醇中的一个14糖核心多糖转移到N-X-T/S基序的天冬酰胺残基(其中N是天冬酰胺, X是除脯氨酸之外的任何氨基酸, S是丝氨酸，T是苏氨酸)。然后，在糖基化蛋白被转移到细胞膜前，其在内质网和高尔基体中修剪并进一步处理核心多糖[6]。一旦糖基化失调，蛋白质就被转运到胞浆，并迅速被降解。例如，在恶性肝病的发生和发展过程中, FUT8的活性显著升高，从而导致某些血清糖蛋白的α-1, 6-岩藻糖含量升高[7]。本研究通过生物信息学工具发现，乳腺癌和正常组织中，FUT8的表达差异有统计学意义(P < 0.05), 表明FUT8具有作为乳腺癌发生和发展的诊断基因的潜力。
研究[3]发现, FUT8可以在TGF-β诱导的上皮间质转化(EMT)过程中上调，从而增强肿瘤的侵袭和迁移能力。肿瘤的侵袭能力在一定程度上可以预示患者的预后情况，而本研究通过生物信息学工具却发现, FUT8水平的上调在大多数临床癌症类型中都有利于患者生存和预后，只对TP53的突变和PR阳性的患者不利，由于TP53与肿瘤细胞的增殖有着密切关系，推测FUT8和TP53的突变存在某种联系，有待于实验进一步验证。
肿瘤细胞和肿瘤免疫微环境(TME)之间的双向交流对正常组织稳态和肿瘤生长都是至关重要的，与肿瘤发生、进展和患者预后密切相关[8]。免疫细胞是肿瘤免疫微环境的组分之一，其中肿瘤相关巨噬细胞(TAMs)是肿瘤发生和进展的重要调节因素。大量研究[9]表明, TAMs在肿瘤进展的多个方面发挥着重要作用。本研究探讨了在乳腺癌中FUT8的水平与免疫细胞的浸润关系，结果发现M2型巨噬细胞的浸润与FUT8表达水平相关，同时M2型巨噬细胞的标志物CD163的表达也与FUT8呈正相关，说明FUT8在乳腺癌中可能参与了由M2型巨噬细胞主导的免疫抑制过程。同时，本研究也发现，在乳腺癌Treg细胞的浸润也与FUT8的表达水平相关。Treg细胞对不同环境刺激的反应具有复杂调节作用，研究[10-11]表明，不同类型的肿瘤中Treg细胞的增加对患者总生存率的影响也是不同的，与上文中FUT8对于生存和预后的影响结果也有一定的吻合，具体机制有待于进一步研究。
本研究还发现，在basal亚型中，各类免疫检查点的表达水平和FUT8呈正相关，但是TIGIT的配体PVR(又称CD155)水平与FUT8呈负相关, PVR在肿瘤组织中过度表达，与肿瘤的侵袭和迁移有密切联系[12]。NK细胞是先天免疫反应的淋巴细胞，其特征是在破坏肿瘤细胞中发挥作用，其激活受到多种因素调控[13]。研究[14]表明, PVR和NK细胞表面的TIGIT结合后会抑制NK细胞的功能。basal亚型中FUT8与NK细胞浸润和NK细胞标志物水平的正相关关系也验证了这一点。
本研究通过生物信息学工具研究了FUT8在乳腺癌以及其他肿瘤中的表达情况，以及其与乳腺癌免疫细胞浸润的关系和在不同临床特征下患者的预后情况，最后利用免疫组织化学实验进行初步验证。可见乳腺癌中有FUT8的表达; 乳腺癌中FUT8水平的升高和降低可能预示着更好的预后以及更长的生存时间，而且与患者不同的临床状态有密切关系; 与T细胞、Treg细胞、巨噬细胞、NK细胞等免疫细胞的浸润有一定相关性，说明FUT8可能是一个评价预后和免疫细胞浸润水平的标志物。
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表 1 2组患者临床资料比较(x±s)[M(P25, P75)][n(%)]
临床资料 分类 早期手术组(n=20) 晚期手术组(n=80) Z/t/χ2 P 性别 男 9(45.00) 38(47.50) 0.04 0.84 女 11(55.00) 42(52.50) 年龄/岁 50.80±15.74 52.75±13.77 0.55 0.58 白细胞/(×109/L) 9.73±3.12 9.09(7.71, 11.31) 779.00 0.86 中性粒细胞比例/% 80.95(76.18, 87.08) 80.18±9.60 796.50 0.98 中性粒细胞/(×109/L) 7.92±2.94 7.32(5.90, 9.70) 762.50 0.75 NLR 7.87±4.32 6.71(4.30, 12.37) 768.00 0.78 系统免疫炎症指数 1 550.85±1 052.62 1 882.40(763.95, 2 363.15) 774.00 0.82 血淀粉酶/(U/L) 478.50(155.50, 631.00) 1 186.00(271.50，1 873.00) 556.00 0.04 总胆红素/(μmol/L) 16.43±9.66 26.5(15.18, 53.33) 404.50 < 0.01 AST/(IU/L) 41.50(28.25, 119.00) 169(52.00, 374.00) 431.00 < 0.01 ALT/(IU/L) 80.00(35.00, 216.00) 209(74.00, 404.50) 536.50 0.02 谷胺酰转肽酶/(IU/L) 256.20±254.71 312.00(103.00, 612.50) 590.00 0.07 预后营养指数 48.25±4.37 48.16±4.25 793.00 0.96 甘油三酯/(mmol/L) 1.23(0.78, 1.54) 1.37(0.94, 1.86) 657.00 0.31 总胆固醇/(mmol/L) 4.46±1.03 4.36±0.90 0.43 0.67 淋巴细胞计数/(×109/L) 1.05(0.75, 1.44) 1.10±0.52 712.00 0.45 血小板/(×109/L) 189.50(167.50, 216.50) 186.08±61.50 722.00 0.50 血红蛋白/(g/L) 139.55±14.13 137.55±16.95 0.49 0.63 白蛋白/(g/L) 42.30±3.46 42.70±3.67 -0.46 0.65 体温/℃ 36.50(36.33, 36.75) 36.50(36.30, 36.60) 796.50 0.98 脉搏/(次/min) 83.20±15.09 81.51±13.93 0.48 0.64 血尿素/(mmol/L) 4.46±1.32 4.52±1.61 -0.15 0.89 BISAP评分 0分 0 1(1.25) 0.28 0.87 1分 11(55.00) 45(56.25) 2分 9(45.00) 34(42.50) 胰腺炎CT评分 A级 3(15.00) 8(10.00) 0.55 0.76 B级 4(20.00) 14(17.50) C级 13(65.00) 58(72.50) 全身炎症反应综合征 无 18(90.00) 75(93.75) 0.01 0.92 有 2(10.00) 5(6.25) 胸膜渗出 无 20(100.00) 72(90.00) 1.03 0.31 有 0 8(10.00) 高血压 无 12(60.00) 65(81.25) 2.97 0.09 有 8(40.00) 15(18.75) 糖尿病 无 17(85.00) 63(78.75) 0.39 0.53 有 3(15.00) 17(21.25) 腹部手术史 无 16(80.00) 65(81.25) 0.02 0.90 有 4(20.00) 15(18.75) 饮酒史 无 18(90.00) 72(90.00) 0 1.00 有 2(10.00) 8(10.00) 吸烟史 无 18(90.00) 70(87.50) 0.01 0.76 有 2(10.00) 10(12.50) NLR: 中性粒细胞与淋巴细胞计数比值; ALT: 谷氨酸-丙酮酸转氨酶; AST: 天门冬氨酸转氨酶。 
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表 2 2组患者术中术后治疗指标比较(x±s)[M(P25, P75)]
临床资料 早期手术组(n=20) 晚期手术组(n=80) 手术时机/d 3.00(2.25, 3.00) 7.00(6.00, 9.75)** 手术时间/min 64.60±27.58 60.00(47.50, 48.75) 术中出血量/mL 15.00(5.00, 20.00) 20.00(5.00, 20.00) 住院时间/d 7.00(7.00, 8.00) 11.00(9.00, 14.00)** 与早期手术组比较, **P < 0.01。
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表 3 相关指标赋值及分级
相关因素 赋值分级 相关因素 赋值分级 年龄 0= < 52岁, 1=≥52岁 总胆红素 0= < 22 μmol/L, 1=≥22 μmol/L 性别 0=男, 1=女 白蛋白 0= < 42.59 g/L, 1=≥42.59 g/L 白细胞 0= < 9.16×109/L, 1=≥9.16×109/L 血淀粉酶 0= < 700.6 U/L, 1=≥700.6 U/L 中性粒细胞 0= < 7.37×109/L, 1=≥7.37×109/L AST 0= < 128.5 IU/L, 1=≥128.5 IU/L 血小板 0= < 185×109/L, 1=≥185×109/L ALT 0= < 190.0 IU/L, 1=≥190.0 IU/L NLR 0= < 6.45, 1=≥6.45 胸膜渗出 0=无, 1=有 血红蛋白 0= < 138 g/L, 1=≥138 g/L SIRS反应 0=无, 1=有 系统免疫炎症指数 0= < 1 238.88, 1=≥1 238.88 饮酒史 0=无, 1=有 预后营养指数 0= < 48.18, 1=≥48.18 上腹部手术史 0=无, 1=有 BISAP评分 0=1分, 1=2分 糖尿病 0=无, 1=有 谷胺酰转肽酶 0= < 282.5 IU/L, 1=≥282.5 IU/L 高血压 0=无, 1=有 NLR: 中性粒细胞与淋巴细胞计数比值; AST: 天门冬氨酸转氨酶; ALT: 谷氨酸-丙酮酸转氨酶; SIRS: 全身炎症反应综合征。
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表 4 判别手术时机的单因素Logistic回归分析
变量 β 标准误 瓦尔德 自由度 显著性 Exp(β) Exp(β)的95%CI 下限 上限 年龄 0.05 0.50 0.01 1 0.92 1.05 0.39 2.82 性别 0.10 0.50 0.04 1 0.84 1.11 0.41 2.96 白细胞 0.25 0.50 0.25 1 0.61 1.29 0.48 3.44 中性粒细胞 -0.47 0.52 0.81 1 0.36 0.63 0.23 1.73 中性粒细胞与淋巴细胞计数比值(6.45) -0.05 0.50 0.01 1 0.92 0.95 0.36 2.54 血小板 0.10 0.51 0.04 1 0.84 1.11 0.41 3.01 血红蛋白 -0.20 0.50 0.16 1 0.69 0.82 0.31 2.19 系统免疫炎症指数 0.20 0.50 0.16 1 0.69 1.22 0.46 3.27 血淀粉酶 -1.69 0.60 7.84 1 0.01 0.19 0.06 0.60 天门冬氨酸转氨酶(128.5 IU/L) -1.88 0.55 11.68 1 < 0.01 0.15 0.05 0.45 谷氨酸-丙酮酸转氨酶(190.0 IU/L) -0.88 0.51 2.97 1 0.09 0.42 0.15 1.13 谷胺酰转肽酶(282.5 IU/L) -0.92 0.51 3.21 1 0.07 0.40 0.15 1.09 总胆红素 -1.69 0.60 7.84 1 0.01 0.19 0.06 0.60 直接胆红素 -1.35 0.56 5.74 1 0.02 0.26 0.09 0.78 白蛋白 -0.55 0.50 1.21 1 0.27 0.57 0.21 1.54 预后营养指数 0.30 0.50 0.36 1 0.55 1.35 0.51 3.61 全身炎症反应综合征 -0.51 0.88 0.34 1 0.56 0.60 0.11 3.35 BISAP评分 0.08 0.50 0.03 1 0.87 1.08 0.40 2.91 胸膜渗出 -19.92 14 210.37 0 1 >0.99 0 0 — 腹部手术史 0.08 0.63 0.02 1 0.90 1.08 0.32 3.71 糖尿病 0.61 0.74 0.68 1 0.41 1.84 0.43 7.86 高血压 -0.73 0.80 0.84 1 0.36 0.48 0.10 2.30
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表 5 相关因素的共线性诊断
因素 未标准化系数 标准化系数 t 显著性 共线性统计 VIF β 标准错误 Beta 容差 (常量) 0.53 0.07 — 7.21 < 0.01 — — 血淀粉酶 0.15 0.08 0.19 1.90 0.06 0.82 1.22 天门冬氨酸转氨酶 0.24 0.10 0.29 2.43 0.02 0.59 1.68 谷氨酸-丙酮酸转氨酶 -0.11 0.09 -0.13 -1.11 0.27 0.64 1.56 谷胺酰转肽酶 0.03 0.09 0.04 0.34 0.74 0.74 1.35 总胆红素 0.16 0.08 0.20 1.97 0.05 0.78 1.28
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表 6 判别手术时机的多因素Logistic回归
因素 P Exp(β) Exp(β)的95%CI 下限 上限 血淀粉酶 0.048 0.258 0.068 0.988 AST 0.034 0.192 0.042 0.882 ALT 0.230 2.495 0.560 11.109 GGT 0.647 0.749 0.217 2.583 总胆红素 0.041 0.241 0.062 0.944 AST: 天门冬氨酸转氨酶; ALT: 谷氨酸-丙酮酸转氨酶; GGT: 谷胺酰转肽酶。
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表 7 预测模型的ROC曲线分析
检验结果变量 AUC 敏感度 特异度 渐近95%CI 渐近显著性 P 下限 上限 血淀粉酶 0.69 0.58 0.80 0.56 0.81 0.01 0.50 天门冬氨酸转氨酶 0.72 0.74 0.70 0.59 0.85 < 0.01 0.50 总胆红素 0.69 0.58 0.80 0.56 0.81 0.01 0.50 预测模型 0.80 0.65 0.90 0.70 0.91 < 0.01 0.31
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表 8 预测模型一致性检验
实测 预测 合计 Kappa值 P 早期手术组 晚期手术组 早期手术组 10 10 20 0.40 < 0.01 晚期手术组 9 71 80 合计 19 81 100
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