全麻患者术后并发症发生相关因素及预测模型构建

作者：张莲^*; 姬荣凡

来源：社区医学杂志, 2022, 20(16): 923-928.

DOI：10.19790/j.cnki.JCM.2022.16.08

• 全麻
• 术后并发症
• 因素
• 预测模型

目的 分析全麻患者术后并发症发生的相关因素，并根据相关因素构建预测模型，以期根据此模型降低全麻患者术后并发症的发生率。方法 选取2021-02-01-2022-02-28方城县人民医院行全麻手术的患者228例为研究对象，分析其术后并发症发生的相关因素，以全麻患者术后并发症发生为因变量，一般资料作为自变量。对228例全麻患者术后是否发生并发症进行描述，根据是否发生并发症分为发生组(54例)和未发生组(174例),对比2组一般资料，将所有因素采用χ2检验先进行单因素分析，筛选出有意义的变量，进行二分类logistic回归分析找出全麻患者术后并发症发生的独立危险因素，并根据所分析的因素构建预测模型。结果 228例全麻患者中54例患者出现术后并发症，并发症发生率为23.68%。单因素分析结果显示，年龄(χ2=8.816,P=0.003)、吸烟史(χ2=32.559,P<0.001)、饮酒史(χ2=20.920,P=0.003)、药物滥用史(χ2=44.258,P<0.001)、美国麻醉医师协会(ASA)分级(χ2=38.740,P<0.001)、术前是否存在焦虑(χ2=41.213,P<0.001)、术前睡眠是否充足(χ2=37.776,P<0.001)、手术时间(χ2=31.505,P<0.001)、术中是否出现低体温(χ2=33.758,P<0.001)、术中失血量(χ2=41.392,P=0.003)、白细胞计数(χ2=34.968,P<0.001)、肺功能(χ2=14.618,P<0.001)术后并发症发生差异有统计学意义。logistic回归分析结果显示，年龄(OR=8.976,95%CI为5.772～15.432)、吸烟史(OR=10.029,95%CI为8.766～18.962)、饮酒史(OR=5.828,95%CI为3.998～9.001)、药物滥用史(OR=5.631,95%CI为3.424～8.935)、手术时间(OR=6.887,95%CI为4.298～11.392)、术中是否出现低体温(OR=8.334,95%CI为5.098～14.987)、白细胞计数(OR=8.765,95%CI为5.767～15.423)、肺功能(OR=9.097,95%CI为6.631～15.445)为全麻患者术后并发症发生的独立因素。按照多因素结果建立模型，绘制ROC曲线发现，预测模型得到的预测值用于预测全麻患者术后并发症发生风险的AUC为0.811(>0.7),有一定预测价值，Cut-off值取1.932时可获得最佳预测效能，对应的95%CI、标准误、P值、特异度、灵敏度、约登指数分别为0.700～0.915、0.032、<0.001、0.830、0.812、0.674。结论 全麻患者术后并发症的发生受多种因素的共同影响，包括年龄、吸烟史、饮酒史、药物滥用史、手术时间、术中是否出现低体温、白细胞计数、肺功能等，所制定预测模型可早期预测术后并发症的发生。

• 单位
  方城县人民医院