摘要
目的 :分析经皮椎体后凸成形术(percutaneous kyphoplasty,PKP)后继发椎体压缩性骨折(subsequent vertebral compression fracture,SVCF)的危险因素,建立预测模型并进行验证。方法:回顾性分析在徐州医科大学附属医院骨科行PKP治疗的415例患者的临床资料,其中有24例(5.8%)患者在术后出现SVCF,所有患者术后随访时间16~30个月,根据术后是否出现SVCF,将患者分为SVCF组与非SVCF组。对两组患者的性别、年龄、体重指数(body mass index,BMI)、骨密度(bone mineral density,BMD)、临床合并症史(高血压病史、糖尿病史)、骨水泥注射量、骨水泥渗漏情况、初始手术节段数及手术前后的Cobb角和椎体前缘高度(anterior vertebral height,AVH)进行单因素分析。根据套索(LASSO)回归,选择与PKP术后SVCF显著相关的危险因素;随后将筛选出来的危险因素纳入多因素Logistic回归分析,最终依据多因素Logistic回归分析结果建立预测模型,并通过绘制列线图对模型进行可视化,以此来预测PKP术后发生SVCF的风险概率。使用增强自举法(Bootstrap)进行模型内部验证,绘制校正曲线和受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线来评估模型性能。使用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)曲线和临床影响曲线(clinical impact curve,CIC)评估该模型的临床效用。结果:SVCF组的年龄、BMI、BMD、骨水泥注射量及骨水泥渗漏情况与非SVCF组比较,差异有统计学意义(P<0.05)。LASSO回归筛选出与PKP术后SVCF密切相关的危险因素为年龄、BMI、BMD、骨水泥注射量及骨水泥渗漏。多因素Logistic回归分析显示,年龄、BMI、BMD、骨水泥渗漏情况和骨水泥注射量是PKP术后SVCF的独立危险因素。可视化的预测模型(列线图)中的预测因子包括年龄、BMI、BMD、骨水泥注射量和骨水泥渗漏情况。建立的预测模型内部验证结果显示,模型的偏差校正曲线与表观曲线拟合良好,ROC曲线下面积为0.945,95%置信区间为0.897~0.993。DCA曲线显示,在0.1~0.9的阈值区间具有最大效益。CIC表明,预测模型可以在阈值概率范围内有效区分出SVCF的高危患者。结论:年龄、BMD、BMI、骨水泥注射量和骨水泥渗漏情况是SVCF的独立危险因素,基于这5个危险因素所建立的预测模型,可以准确地预测PKP术后发生SVCF的风险概率,以便在术后早期识别SVCF的高危人群并予以提前干预措施。
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