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中华普通外科学文献(电子版) ›› 2023, Vol. 17 ›› Issue (01) : 28 -33. doi: 10.3877/cma.j.issn.1674-0793.2023.01.006

论著

肛周脓肿术后复发形成肛瘘的影响因素分析及预测模型建立
何燕玲1, 龚代平1,()   
  1. 1. 402360 重庆市大足区人民医院肛肠科
  • 收稿日期:2022-09-19 出版日期:2023-02-01
  • 通信作者: 龚代平

Construction and verification of risk prediction model for postoperative recurrence of perianal abscess leading to anal fistula

Yanling He1, Daiping Gong1,()   

  1. 1. Department of Anorectal Surgery, the People’s Hospital of Dazu, Chongqing 402360, China
  • Received:2022-09-19 Published:2023-02-01
  • Corresponding author: Daiping Gong
引用本文:

何燕玲, 龚代平. 肛周脓肿术后复发形成肛瘘的影响因素分析及预测模型建立[J]. 中华普通外科学文献(电子版), 2023, 17(01): 28-33.

Yanling He, Daiping Gong. Construction and verification of risk prediction model for postoperative recurrence of perianal abscess leading to anal fistula[J]. Chinese Archives of General Surgery(Electronic Edition), 2023, 17(01): 28-33.

目的

分析肛周脓肿患者术后复发形成肛瘘的影响因素,构建预测术后复发形成肛瘘的列线图模型并验证模型的预测效果。

方法

采取便利抽样法,选取2019年1月至2022年2月重庆市大足区人民医院收治的419例肛周脓肿患者,按照7∶3随机分为建模组(293例)与验证组(126例),术后随访3个月,根据是否复发形成肛瘘分为肛瘘组与非肛瘘组。采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选肛周脓肿患者术后复发形成肛瘘的独立危险因素,然后利用R 3.6.3软件建立列线图模型。以验证组对模型进行外部验证,绘制受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线证实列线图模型的预测效能。

结果

术后3个月内有140例(33.41%)患者复发形成肛瘘,其中建模组96例(32.76%),验证组44例(34.92%)。Logistic回归模型显示,糖尿病史(OR=3.101,95% CI:1.620~5.935)、肥胖(OR=3.157,95% CI:1.707~5.587)、有脓肿病史(OR=4.120,95% CI:2.201~7.713)、深部肛周脓肿(OR=3.686,95% CI:1.988~6.833)、肠道来源致病菌(OR=3.140,95% CI:1.679~5.872)和单纯切开引流术(OR=2.284,95% CI:1.548~5.152)是肛周脓肿患者术后复发形成肛瘘的危险因素(均P<0.01)。利用以上6个风险预测指标构建列线图模型,其内部验证的ROC曲线下面积为0.829(95% CI:0.781~0.877)、H-L检验χ2=7.203,P=0.515,外部验证的ROC曲线下面积为0.857(95% CI:0.787~0.927),H-L检验χ2=5.079,P=0.477,校准曲线斜率均接近1,两组验证方式均提示模型预测效果与实际发生风险有良好一致性。

结论

肥胖、糖尿病史、深部肛周脓肿、肠道来源致病菌、脓肿病史、单纯切开引流术是影响肛周脓肿患者术后复发形成肛瘘的危险因素,基于以上6个因素构建的列线图具有良好的区分度和准确性,可为肛周脓肿患者术前治疗策略制定提供参考。

Objective

To analyze the risk factors of postoperative recurrence leading to anal fistula in patients with perianal abscess, and to construct a nomogram model and verify the prediction effect of the model.

Methods

A total of 419 patients with perianal abscess admitted to the People’s Hospital of Dazu from January 2019 to February 2022 were selected by convenience sampling method, and randomly divided into modeling group (293 cases) and verification group (126 cases) according to the ratio of 7∶3. The patients were followed up for 3 months after operation, and divided into anal fistula group and non-anal fistula group according to whether anal fistula recurred. Univariate and multivariate Logistic regression analyses were used to identify the independent risk factors of postoperative recurrence leading to anal fistula in patients with perianal abscess, and then the R 3.6.3 software was used to establish a nomogram model based on independent risk factors. The validation group was used for external validation of the model. The receiver operating characteristics (ROC) curve and calibration curve were applied to verify the predictive performance of the nomogram model.

Results

140 cases (33.41%) had recurrence and formed anal fistula within 3 months after operation, including 96 cases (32.76%) of the modeling group and 44 cases (34.92%) of the validation group. Logistic regression model showed that history of diabetes mellitus (OR=3.101, 95% CI: 1.620-5.935), obesity (OR=3.157, 95% CI: 1.707-5.587), history of abscess (OR=4.120, 95% CI: 2.201-7.713), deep perianal abscess (OR=3.686, 95% CI: 1.988-6.833), intestinal flora infection (OR=3.140, 95% CI: 1.679-5.872) and simple incision and drainage (OR=2.284, 95% CI: 1.548-5.152) were independent risk factors of postoperative recurrence leading to anal fistula in patients with perianal abscess (all P<0.01). A nomogram model was constructed based on the above factors, the area under curve (AUC) of the internal validation was 0.829 (95% CI: 0.781-0.877), H-L test χ2=7.203, P=0.515, and AUC of the external validation was 0.857 (95% CI: 0.787-0.927), H-L test χ2=5.079, P=0.477. The slope of calibration curves were close to 1, indicating that the prediction effect of the model was in good agreement with the actual risk.

Conclusions

Obesity, history of diabetes mellitus, deep perianal abscess, intestinal flora infection, history of abscess, and simple incision and drainage are the risk factors for postoperative recurrence leading to anal fistula in patients with perianal abscess. The established nomogram prediction model based on the risk factors has good discrimination, accuracy, providing a reference for the formulation of preoperative treatment strategies for patients with perianal abscess.

表1 建模组与验证组基本临床资料比较[例(%)]
因素 建模组 验证组 χ2 P
例数 293 126    
年龄(岁)     0.212 0.645
  ≥50 107(36.52) 49(38.89)    
  <50 186(63.48) 77(61.11)    
性别     1.199 0.273
  175(59.73) 68(53.97)    
  118(40.27) 58(46.03)    
肥胖     0.060 0.807
  113(38.57) 47(37.30)    
  180(61.43) 79(62.70)    
糖尿病史     0.617 0.432
  83(28.33) 31(24.60)    
  210(71.67) 95(75.40)    
高血压史     3.332 0.068
  66(22.53) 39(30.95)    
  227(77.47) 87(69.05)    
嗜烟史     0.736 0.391
  72(24.57) 36(28.57)    
  221(75.43) 90(71.43)    
酗酒史        
  76(25.94) 40(31.75) 1.484 0.223
  217(74.06) 86(68.25)    
便秘史     0.589 0.443
  49(16.72) 25(19.84)    
  244(83.28) 101(80.16)    
手术方式     0.150 0.698
  单纯切开引流术 115(39.25) 52(41.27)    
  根治性切开引流术 178(60.75) 74(58.73)    
脓肿范围(象限)     0.376 0.540
  1个 130(44.37) 60(47.62)    
  ≥2个 163(55.63) 66(52.38)    
脓肿深浅     1.736 0.188
  浅部 203(69.28) 79(62.70)    
  深部 90(30.72) 47(37.30)    
致病菌来源     0.982 0.322
  肠道 152(51.88) 72(57.14)    
  非肠道 141(48.12) 54(42.86)    
术前抗生素治疗     1.348 0.246
  117(39.93) 58(46.03)    
  176(60.07) 68(53.97)    
术前发热病史     1.182 0.277
  100(34.13) 50(39.68)    
  193(65.87) 76(60.32)    
脓肿病史     0.353 0.552
  105(35.84) 49(38.89)    
  188(64.16) 77(61.11)    
发病时间(d)     0.082 0.775
  <5 170(58.02) 75(59.52)    
  ≥5 123(41.98) 51(40.48)    
脓肿点位     2.252 0.133
  后侧 68(23.21) 38(30.16)    
  两侧 225(76.79) 88(69.84)    
解剖学分类     3.314 0.191
  肛周皮下 140(47.78) 57(45.24)    
  坐骨直肠窝 111(37.88) 42(33.33)    
  括约肌间 42(14.33) 27(21.43)    
手术时间(min)     0.004 0.952
  <30 120(40.96) 52(41.27)    
  ≥30 173(59.04) 74(58.73)    
表2 肛周脓肿术后复发形成肛瘘的单因素分析[例(%)]
因素 肛瘘组 非肛瘘组 χ2 P
例数 96 197    
年龄(岁)     <0.001 0.988
  ≥50 35(36.46) 72(36.55)    
  <50 61(63.54) 125(63.45)    
性别     0.178 0.673
  59(61.46) 116(58.88)    
  37(38.54) 81(41.12)    
肥胖     14.666 <0.001
  52(54.17) 61(30.96)    
  44(45.83) 136(69.04)    
糖尿病史     12.513 <0.001
  40(41.67) 43(21.83)    
  56(58.33) 154(78.17)    
高血压史     0.234 0.628
  20(20.83) 46(23.35)    
  76(79.17) 151(76.65)    
嗜烟史     3.434 0.064
  30(31.25) 42(21.32)    
  66(68.75) 155(78.68)    
酗酒史     0.001 0.978
  25(26.04) 51(25.89)    
  71(73.96) 146(74.11)    
便秘史     1.829 0.176
  12(12.50) 37(18.78)    
  84(87.50) 160(81.22)    
手术方式     21.809 <0.001
  单纯切开引流术 56(58.33) 59(29.95)    
  根治性切开引流术 40(41.67) 138(70.05)    
脓肿范围(象限)     0.363 0.547
  1个 45(46.88) 85(43.15)    
  ≥2个 51(53.13) 112(56.85)    
脓肿深浅     27.716 <0.001
  浅部 47(48.96) 156(79.19)    
  深部 49(51.04) 41(20.81)    
致病菌来源     16.283 <0.001
  肠道 66(68.75) 86(43.65)    
  非肠道 30(31.25) 111(56.35)    
术前抗生素治疗     2.592 0.107
  32(33.33) 85(46.15)    
  64(66.67) 112(56.85)    
术前发热病史     2.290 0.130
  27(28.13) 73(37.06)    
  69(71.88) 124(62.94)    
脓肿病史     20.865 <0.001
  52(54.17) 53(26.90)    
  44(45.83) 144(73.10)    
发病时间(d)     1.176 0.278
  <5 60(62.50) 110(55.84)    
  ≥5 36(37.50) 87(44.16)    
脓肿点位     0.007 0.934
  后侧 22(22.92) 46(23.35)    
  两侧 74(77.08) 151(76.65)    
解剖学分类     3.463 0.177
  肛周皮下 43(44.79) 97(49.24)    
  坐骨直肠窝 34(35.42) 77(39.09)    
  括约肌间 19(19.79) 23(11.68)    
手术时间(min)     1.194 0.274
  <30 35(36.46) 85(43.15)    
  ≥30 61(63.54) 112(56.85)    
表3 肛周脓肿术后复发形成肛瘘的多因素Logistic回归分析
图1 预测肛周脓肿患者术后复发形成肛瘘风险的列线图模型
图2 内部验证的ROC曲线
图3 内部验证的校准曲线
图4 外部验证的ROC曲线
图5 外部验证的校准曲线
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