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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/OL]. 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/OL]. 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
[1]
Han S, Yang J, Xu J. Deep Learning-based computed tomography image features in the detection and diagnosis of perianal abscess tissue[J]. J Healthc Eng, 2021, 2021: 1-10.
[2]
刘洁, 沙巴义丁·吐尔逊, 史志涛. 肛旁置管冲洗联合负压引流对肛周脓肿疗效及肛门功能的影响[J]. 中国现代医学杂志, 2020, 30(5): 115-118.
[3]
高桂云, 宋维民, 米园园, 等. 一次性根治术与常规切开引流术治疗肛周脓肿的临床效果比较[J]. 山东医药, 2021, 61(35): 79-82.
[4]
He Z, Du J, Wu K, et al. Formation rate of secondary anal fistula after incision and drainage of perianal sepsis and analysis of risk factors[J]. BMC Surg, 2020, 20(1): 94.
[5]
卜旻淳, 曹先东, 周波. 直肠癌保肛根治术后低位前切除综合征危险因素分析及列线图预测模型构建[J]. 安徽医科大学学报, 2021, 56(10): 1632-1636.
[6]
中国医师协会肛肠医师分会指南工作委员会. 肛周脓肿临床诊治中国专家共识[J]. 中华胃肠外科杂志, 2018, 21(4): 456-457.
[7]
焦峰, 黄海进, 仲艳阳, 等. 单纯性肛周脓肿切开引流术后使用抗生素对肛瘘形成的影响[J]. 实用医学杂志, 2020, 36(17): 2395-2398.
[8]
彭俞俞. 肛周脓肿切开引流术后瘘管形成的影响因素分析[J]. 国际医药卫生导报, 2021, 27(23): 3611-3613.
[9]
Ji L, Zhang Y, Xu L, et al. Advances in the treatment of anal fistula: A mini-review of recent five-year clinical studies[J]. Front Surg, 2021, 7(1): 586891.
[10]
吴成成, 谢昌营, 罗文兵, 等. 肛门洗剂对肛瘘术后患者的临床疗效[J]. 中成药, 2021, 43(11): 3252-3254.
[11]
鲁林源, 朱赟, 孙琼, 等. 肛周脓肿引流术后复发或形成肛瘘的预后影响因素研究[J/CD]. 中华结直肠疾病电子杂志, 2021, 10(5): 487-491.
[12]
石战强, 丁峰, 王承. 肛周脓肿术后瘘管形成现状及影响因素[J]. 现代诊断与治疗, 2021, 32(10): 1615-1617.
[13]
于玮洁, 杨青霖. 放射状多切口挂浮线引流术治疗肛周脓肿术后复发的影响因素分析[J].国际医药卫生导报, 2021, 27(12): 1841-1844.
[14]
Gokce FS, Gokce AH. Can the risk of anal fistula development after perianal abscess drainage be reduced?[J]. Rev Assoc Med Bras (1992), 2020, 66(8): 1082-1086.
[15]
卢丹, 李云飞, 曹波, 等. 体质指数与糖尿病交互作用对肛周脓肿术后复发的影响[J]. 世界中医药, 2020, 16(6): 934-937.
[16]
刘振楠, 黄桂林, 侯吉学, 等. 肛周脓肿切开引流术后肛瘘发生的影响因素研究[J/CD]. 现代医学与健康研究电子杂志, 2018, 2(20): 127-128.
[17]
马鹏程. 肛周脓肿切开引流术后肛瘘发生的影响因素分析[J]. 青海医药杂志, 2021, 51(10): 8-10.
[18]
庞振海. 根治性切开引流与单纯切开引流治疗肛周脓肿临床效果比较[J]. 实用中西医结合临床, 2019, 19(9): 114-116.
[19]
贾善勇, 秦澎湃, 刘风祝, 等. 切开引流术治疗肛周脓肿术后中长期复发的影响因素分析[J]. 结直肠肛门外科, 2017, 23(3): 311-315.
[20]
Zhang L, Cui H, Chen Q, et al. A web-based dynamic nomogram for predicting instrumental activities of daily living disability in older adults: A nationally representative survey in China[J]. BMC Geriatr, 2021, 21(1): 311-322.
[1] 胡可, 鲁蓉. 基于多参数超声特征的中老年女性压力性尿失禁诊断模型研究[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2024, 21(05): 477-483.
[2] 余晓青, 高欣, 罗文培, 杨露. BI-RADS 4类结节患者的乳腺癌风险预测模型[J/OL]. 中华乳腺病杂志(电子版), 2024, 18(04): 217-223.
[3] 蒲彦婷, 吴翠先, 兰玉梅. 类风湿关节炎患者骨质疏松症风险预测列线图模型构建[J/OL]. 中华关节外科杂志(电子版), 2024, 18(05): 596-603.
[4] 庄燕, 戴林峰, 张海东, 陈秋华, 聂清芳. 脓毒症患者早期生存影响因素及Cox 风险预测模型构建[J/OL]. 中华危重症医学杂志(电子版), 2024, 17(05): 372-378.
[5] 熊企秋, 邢卉春, 李宝亮, 王杨, 贾哲, 张珂, 黄容海, 蒋力. 人类免疫缺陷病毒感染对肛瘘患者接受切开挂线术治疗预后的影响[J/OL]. 中华实验和临床感染病杂志(电子版), 2024, 18(05): 303-308.
[6] 白香妮, 孙巨军, 谢鹤, 李宏斌. 急性胰腺炎患者血清微小RNA-142-3p和磷脂酰肌醇3-激酶水平变化及对并发腹腔感染风险预测[J/OL]. 中华实验和临床感染病杂志(电子版), 2024, 18(04): 222-228.
[7] 蔡大明, 陆晓峰, 王行舟, 王萌, 刘颂, 夏雪峰, 沈晓菲, 杜峻峰, 管文贤. 三级淋巴结构在胃神经内分泌瘤中的预后价值及预后预测模型构建[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2024, 18(04): 401-405.
[8] 王淑贤, 张良灏, 王利君, 张慧, 郭源, 许传屾, 李志强, 蔡金贞, 解曼, 饶伟. 成人肝移植围手术期严重心血管事件危险因素分析及预测模型研究[J/OL]. 中华移植杂志(电子版), 2024, 18(04): 222-229.
[9] 屈勤芳, 束方莲. 盆腔器官脱垂患者盆底重建手术后压力性尿失禁发生的影响因素及列线图预测模型构建[J/OL]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2024, 18(06): 606-612.
[10] 张瑜, 姜梦妮. 基于DWI信号值构建局部进展期胰腺癌放化疗生存获益预测模型[J/OL]. 中华肝脏外科手术学电子杂志, 2024, 13(05): 657-664.
[11] 胡安丽, 黄建, 王建平, 王晓培, 陈宏亮, 陈虹羽. 分期施方熏洗对肛瘘术后患者创面肉芽组织生成的影响[J/OL]. 中华结直肠疾病电子杂志, 2024, 13(05): 402-410.
[12] 单良, 刘怡, 于涛, 徐丽. 老年股骨颈骨折术后患者心理弹性现状及影响因素分析[J/OL]. 中华老年骨科与康复电子杂志, 2024, 10(05): 294-300.
[13] 陈惠英, 邱敏珊, 邵汉权. 脓毒症诱发肠黏膜屏障功能损伤的风险因素模型构建与应用效果[J/OL]. 中华消化病与影像杂志(电子版), 2024, 14(05): 448-452.
[14] 韦巧玲, 黄妍, 赵昌, 宋庆峰, 陈祖毅, 黄莹, 蒙嫦, 黄靖. 肝癌微波消融术后中重度疼痛风险预测列线图模型构建及验证[J/OL]. 中华临床医师杂志(电子版), 2024, 18(08): 715-721.
[15] 颜世锐, 熊辉. 感染性心内膜炎合并急性肾损伤患者的危险因素探索及死亡风险预测[J/OL]. 中华临床医师杂志(电子版), 2024, 18(07): 618-624.
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