颌骨囊性病变开窗减压时间预测列线图的建立.pdf

中国医疗美容第14卷 第3期（总第127期）2024年3月中国医疗美容第14卷 第3期（总第127期）2024年3月中国医疗美容中国医疗美容第14卷 第3期（总第127期）2024第14卷 第3期（总第127期）2024年3月年3月China Medical Cosmetology China Medical Cosmetology Vol.14 No.3(Total No.127Vol.14 No.3(Total No.127)MarMar.20242024China Medical Cosmetology China Medical Cosmetology Vol.14 No.3(Total No.127Vol.14 No.3(Total No.127)MarMar.20242024第一作者：第一作者：赵璐（1996-）女，硕士在读赵璐（1996-）女，硕士在读通信作者：通信作者：陈志方，E-mail：czf- 陈志方，E-mail：czf-口腔美容颌骨囊性病变开窗减压时间预测列线图的建立颌骨囊性病变开窗减压时间预测列线图的建立赵 璐赵 璐1,21,2，张翠乐，张翠乐1,21,2，陈志方，陈志方1,2,31,2,3（1.1.安徽医科大学合肥口腔临床学院，安徽安徽医科大学合肥口腔临床学院，安徽 合肥，合肥，230001230001；2.2.安徽医科大学第五临床医学院，安徽安徽医科大学第五临床医学院，安徽 合肥，合肥，230032230032；3.3.合肥市合肥市口腔医院西区口腔外科，安徽口腔医院西区口腔外科，安徽 合肥，合肥，230601230601）【摘【摘 要】要】目的目的 探讨影响开窗减压治疗时间的因素，构建开窗减压治疗时间预测列线图，为临床治疗提供参考依据。探讨影响开窗减压治疗时间的因素，构建开窗减压治疗时间预测列线图，为临床治疗提供参考依据。方法方法 回回顾性分析合肥市口腔医院顾性分析合肥市口腔医院 20182018 年年 1 1 月月 1 1 日日-2022-2022 年年 1212 月月 3131 日日 8080 例行颌骨开窗减压治疗患者的临床资料，分析性别、年龄、例行颌骨开窗减压治疗患者的临床资料，分析性别、年龄、病变部位、病理诊断对开窗减压治疗时间的影响，通过病变部位、病理诊断对开窗减压治疗时间的影响，通过 CoxCox 回归模型分析影响开窗减压时间的因素并建立预测列线图模型。回归模型分析影响开窗减压时间的因素并建立预测列线图模型。结果结果 Cox Cox 回归分析发现年龄（回归分析发现年龄（P P 0.050.05）、病理类型（）、病理类型（P P 0.050.05）与开窗减压时间显著相关，均是独立影响因素，基于这些）与开窗减压时间显著相关，均是独立影响因素，基于这些因素建立开窗减压时间列线图预测模型，因素建立开窗减压时间列线图预测模型，ROCROC 曲线、曲线、DCADCA 曲线、校准曲线显示模型灵敏度、区分度良好，内部交叉验证曲线、校准曲线显示模型灵敏度、区分度良好，内部交叉验证 R2R2为为 0.660.66，说明本模型具有良好的预测效果。，说明本模型具有良好的预测效果。结论结论 本研究构建的颌骨囊性病变开窗减压时间列线图预测模型具有良好的预测效本研究构建的颌骨囊性病变开窗减压时间列线图预测模型具有良好的预测效果，有助于个体化地预测患者开窗减压时间，为临床工作提供参考。果，有助于个体化地预测患者开窗减压时间，为临床工作提供参考。【关键词】【关键词】囊性病变；开窗减压；列线图；预后；囊性病变；开窗减压；列线图；预后；CoxCox 回归模型回归模型DOI:DOI:10.19593/j.issn.2095-0721.2024.03.01510.19593/j.issn.2095-0721.2024.03.015Nomogram prediction of duration to decompression in cystic lesions of the jawNomogram prediction of duration to decompression in cystic lesions of the jawZHAO LuZHAO Lu1,21,2,ZHANG Cui-le,ZHANG Cui-le1,21,2,CHEN Zhi-fang,CHEN Zhi-fang1,2,31,2,3(1.Hefei Clinical School of Stomatology,Anhui Medical University,Anhui Province,230001,China(1.Hefei Clinical School of Stomatology,Anhui Medical University,Anhui Province,230001,China;2.The Fifth Clinical Medical 2.The Fifth Clinical Medical College,Anhui Medical University,Anhui Province,230032,China;3.Western Stomatological Surgery Department of Hefei College,Anhui Medical University,Anhui Province,230032,China;3.Western Stomatological Surgery Department of Hefei Stomatological Hospital,Anhui Province,230601,ChinaStomatological Hospital,Anhui Province,230601,China）ABSTRACT ABSTRACT ObjectiveObjective To explore the factors affecting the duration of decompression treatment and construct a predictive To explore the factors affecting the duration of decompression treatment and construct a predictive nomogram.nomogram.MethodsMethods Retrospective analysis from January 1,2018-December 31,2022 in Hefei Stomatological Hospital was done Retrospective analysis from January 1,2018-December 31,2022 in Hefei Stomatological Hospital was done which including 80 Clinical data of patients treated by jaw decompression as research subjects.The effects of gender,age,position,and which including 80 Clinical data of patients treated by jaw decompression as research subjects.The effects of gender,age,position,and pathological diagnosis on the duration of decompression treatment were analyzed.Cox regression analysis was performed to identify pathological diagnosis on the duration of decompression treatment were analyzed.Cox regression analysis was performed to identify the factors influencing the duration of decompression,and a predictive nomogram model was constructed.the factors influencing the duration of decompression,and a predictive nomogram model was constructed.ResultsResults Cox regression Cox regression analysis revealed that age(analysis revealed that age(P P0.05)and pathological type(0.05)and pathological type(P P0.05)were significantly correlated with the duration of decompression 0.05)were significantly correlated with the duration of decompression and were identified as independent factors.Based on these findings,a nomogram prediction model was developed.ROC curve,DCA and were identified as independent factors.Based on these findings,a nomogram prediction model was developed.ROC curve,DCA curve,calibration curve show the sensitivity and good discrimination of the model,and the internal cross-validation R2 was 0.66,it curve,calibration curve show the sensitivity and good discrimination of the model,and the internal cross-validation R2 was 0.66,it indicates that this model has good prediction effect.indicates that this model has good prediction effect.ConclusionConclusion The nomogram prediction model of duration to decompression in cystic The nomogram prediction model of duration to decompression in cystic lesions of the jaw constructed in this study had good predictive effect.It is helpful to predict individualized duration of decompression lesions of the jaw constructed in this study had good predictive effect.It is helpful to predict individualized duration of decompression and provide reference for clinicians.and provide reference for clinicians.KEY WORDS KEY WORDS cysticlesions;decompression;nomogram;prognosis;Cox-model cysticlesions;decompression;nomogram;prognosis;Cox-model研究,2021,37(3):5.DOI:10.13701/ki.kqyxyj.2021.03.016.10 胡开进 微创拔牙手术图谱 M 2 版，北 京，人民卫生出版社，2017:45-4811 Natlia Barcellos de Freitas Coutinho DDS,MSc,Dds F C N,Dds J B G I,et al.Success,Survival Rate,and Soft Tissue Esthetic of Tooth AutotransplantationJ.Journal of Endodontics,2021,47(3):391-396.DOI:10.1016/j.joen.2020.11.013.12 刘国良，李云逸，古丽吾肉孜，等基于 CBCT 的 3D 打印技术联合计算机辅助设计用于自体牙移植的临床疗效分析 J 临 床 口 腔 医学杂志，2019，35(11):667-67113 Lee S J,Jung I Y,Lee C Y,et al.Clinical application of computeraided rapid prototyping for tooth transplantationJ.Dental Traumatology,2001,17(3):114-119.14 Keightley A J,Cross D L,Mckerlie R A,et al.Autotransplantation of an immature premolar,with the aid of cone beam CT and computer-aided prototyping:a case reportJ.Dental Traumatology,2010,26(2):195-199.15 Shahbazian M,Jacobs R,Wyatt 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Medical Cosmetology Vol.14 No.3(Total No.127Vol.14 No.3(Total No.127)MarMar.20242024China Medical Cosmetology China Medical Cosmetology Vol.14 No.3(Total No.127Vol.14 No.3(Total No.127)MarMar.20242024颌骨囊性病变是口腔颌面部常见的疾病之一，既颌骨囊性病变是口腔颌面部常见的疾病之一，既往治疗通常以手术切除为主，但对于病变范围较大的往治疗通常以手术切除为主，但对于病变范围较大的病例，单纯手术治疗极易损伤重要解剖结构，并造成病例，单纯手术治疗极易损伤重要解剖结构，并造成颌面部畸形。随着功能外科的发展，开窗减压术被应颌面部畸形。随着功能外科的发展，开窗减压术被应用于大型颌骨囊性病变的治疗中。研究用于大型颌骨囊性病变的治疗中。研究1,21,2发现在开发现在开窗减压治疗过程中囊腔体积的缩小是随着时间的变化窗减压治疗过程中囊腔体积的缩小是随着时间的变化呈衰减趋势，因此临床一般联合二期刮治手术治疗大呈衰减趋势，因此临床一般联合二期刮治手术治疗大型颌骨囊性病变。但开窗减压时间跨度较大，型颌骨囊性病变。但开窗减压时间跨度较大，L.M.L.M.BerrettaBerretta等等33人的人的MetaMeta分析报道开窗减压时间最少分析报道开窗减压时间最少2.7 2.7 月，最长月，最长23.5 23.5 月，另有专家共识月，另有专家共识44建议开窗减压时间建议开窗减压时间不超过不超过2 2 年，但对于何时结束开窗减压，目前尚未有年，但对于何时结束开窗减压，目前尚未有明确定论，因此综合分析影响开窗减压时间的因素并明确定论，因此综合分析影响开窗减压时间的因素并预测开窗减压结束时间具有重要意义，本研究回顾性预测开窗减压结束时间具有重要意义，本研究回顾性分析分析8080例临床开窗减压的病例资料，探索构建颌骨囊例临床开窗减压的病例资料，探索构建颌骨囊性病变开窗减压时间的个体化预后预测列线图。性病变开窗减压时间的个体化预后预测列线图。1 1 资料与方法资料与方法1.11.1 实验设计与研究人群实验设计与研究人群回顾性分析回顾性分析2018 2018 年年1 1 月月1 1 日日-2022-2022 年年12 12 月月31 31 日就日就诊于合肥市口腔医院行开窗减压治疗的患者临床资诊于合肥市口腔医院行开窗减压治疗的患者临床资料。纳入标准：可查阅到患者个人病史、辅助影像料。纳入标准：可查阅到患者个人病史、辅助影像等资料。临床诊断为颌骨囊性病损且病理诊断明等资料。临床诊断为颌骨囊性病损且病理诊断明确。排除标准：有放射治疗或者化学治疗史。复确。排除标准：有放射治疗或者化学治疗史。复发的颌骨囊肿，颌骨囊肿继发感染者或急性炎症者。发的颌骨囊肿，颌骨囊肿继发感染者或急性炎症者。严重系统性疾病患者。严重系统性疾病患者。1.21.2 数据收集数据收集收集患者信息：性别、年龄、病变部位、病理诊断、收集患者信息：性别、年龄、病变部位、病理诊断、开窗减压手术日期、随访终止时间，随访终止状态等。开窗减压手术日期、随访终止时间，随访终止状态等。1.31.3 统计学分析统计学分析采用采用SPSS25.0SPSS25.0软件对数据进行整理和分析。计软件对数据进行整理和分析。计量资料采用量资料采用“平均数平均数 标准差（标准差（MeanSDMeanSD）”描述，计描述，计数资料以例数（构成比）描述。首先，采用数资料以例数（构成比）描述。首先，采用Kaplan-Kaplan-MeierMeier曲线、曲线、Log-rankLog-rank检验评估统计差异，将有意义的检验评估统计差异，将有意义的影响因素并入到影响因素并入到CoxCox风险比例逐步回归模型分析；然风险比例逐步回归模型分析；然后，采用后，采用R R统计软件制作预测列线图，最后采用统计软件制作预测列线图，最后采用ROCROC曲线下面积和一致性系数曲线下面积和一致性系数C-indexC-index评价模型的灵敏度和评价模型的灵敏度和精确度，校准曲线评价模型区分度，精确度，校准曲线评价模型区分度，DCADCA曲线评价模曲线评价模型临床获益，并使用交叉验证法对模型进行验证。检型临床获益，并使用交叉验证法对模型进行验证。检验水准验水准=0.05=0.05。2 2 结结 果果2.12.1 一般资料一般资料本研究共纳入患者本研究共纳入患者80 80 例，男性例，男性46 46 例，女性例，女性34 34 例，例，平均年龄（平均年龄（30.72.130.72.1）岁，随访时间岁，随访时间80 80 天天-974-974 天，平均天，平均随访时间（随访时间（430.520.8430.520.8）天，颌骨囊肿天，颌骨囊肿70 70 例，成釉细胞例，成釉细胞瘤瘤1010例。例。2.2 COX2.2 COX 回归分析回归分析以颌骨囊性病变开窗减压时间和终止状态为因变以颌骨囊性病变开窗减压时间和终止状态为因变量，以年龄、性别、病变部位、病理类型为自变量，量，以年龄、性别、病变部位、病理类型为自变量，进行进行Kaplan-MeierKaplan-Meier法及法及Log-rankLog-rank检验并进行单因素分检验并进行单因素分析，结果如表析，结果如表1 1所示，性别（所示，性别（p p0.050.05）、病变部位（）、病变部位（p p0.050.05）与开窗减压时间无相关性，年龄（）与开窗减压时间无相关性，年龄（p p0.050.05）、）、病理类型（病理类型（p p0.050.05）与囊性病变开窗减压时间显著相）与囊性病变开窗减压时间显著相关，是颌骨囊性病变开窗减压时间的独立相关影响因关，是颌骨囊性病变开窗减压时间的独立相关影响因素。病理类型素。病理类型Kaplan-MeierKaplan-Meier生存曲线如图生存曲线如图1 1所示。所示。2.32.3 预测列线图预测列线图图 1 80 例患者的 Kaplan-Meier 分析图 1 80 例患者的 Kaplan-Meier 分析图 2 开窗减压时间预测列线图图 2 开窗减压时间预测列线图中国医疗美容第14卷 第3期（总第127期）2024年3月中国医疗美容第14卷 第3期（总第127期）2024年3月中国医疗美容中国医疗美容第14卷 第3期（总第127期）2024第14卷 第3期（总第127期）2024年3月年3月China Medical Cosmetology China Medical Cosmetology Vol.14 No.3(Total No.127Vol.14 No.3(Total No.127)MarMar.20242024China Medical Cosmetology China Medical Cosmetology Vol.14 No.3(Total No.127Vol.14 No.3(Total No.127)MarMar.20242024表 1 开窗减压患者的单因素及多因素分析表 1 开窗减压患者的单因素及多因素分析临床参数临床参数分类分类单因素分析HR(95%CI)单因素分析HR(95%CI)P P多因素分析HR(95%CI)多因素分析HR(95%CI)P P随访时间（天）随访时间（天）80-974（430.520.8）80-974（430.520.8）是否结束开窗是否结束开窗是是57（71.3）57（71.3）否否23（28.7）23（28.7）年龄年龄5-68（30.72.1）5-68（30.72.1）0.968（0.952-0.984）0.968（0.952-0.984）0.0010.0010.963（0.945-0.981）0.963（0.945-0.981）0.0010.001性别性别男男46（57.5）46（57.5）0.797（0.464-1.370）0.797（0.464-1.370）0.4120.4121.009（0.577-1.763）1.009（0.577-1.763）0.9750.975女女34（42.5）34（42.5）病理类型病理类型颌骨囊肿颌骨囊肿70（87.5）70（87.5）0.376（0.167-0.845）0.376（0.167-0.845）0.0180.0180.288（0.119-0.697）0.288（0.119-0.697）0.0060.006成釉细胞瘤成釉细胞瘤10（12.5）10（12.5）部位部位上颌骨上颌骨25（31.3）25（31.3）0.802（0.447-1.439）0.802（0.447-1.439）0.4590.4590.890（0.845-1.632）0.890（0.845-1.632）0.7060.706下颌骨下颌骨55（68.8）55（68.8）图 3 模型效果评价图 3 模型效果评价以囊性病变开窗时间为因变量，以年龄、病理类以囊性病变开窗时间为因变量，以年龄、病理类型为自变量建立囊性病变开窗减压时间列线图预测型为自变量建立囊性病变开窗减压时间列线图预测模型图模型图2 2所示。该列线图通过评估囊性病变患者年龄所示。该列线图通过评估囊性病变患者年龄及病理类型对开窗时间进行预估，例如患者及病理类型对开窗时间进行预估，例如患者10 10 岁，岁，病理诊断为囊肿，则其得分为病理诊断为囊肿，则其得分为92+50=14292+50=142，则患者半，则患者半年后仍在治疗中的概率为年后仍在治疗中的概率为88%88%，开窗结束的概率为，开窗结束的概率为12%12%，一年后仍在治疗中的概率为，一年后仍在治疗中的概率为55%55%，开窗结束的，开窗结束的概率为概率为45%45%，两年后仍在治疗中的概率不存在即患者，两年后仍在治疗中的概率不存在即患者两年内治疗结束。两年内治疗结束。2.42.4 预测模型效果评价及验证预测模型效果评价及验证2.4.12.4.1 模型效果评价模型效果评价图图3 3 所示本研究建立的囊性病变开窗减压治疗时所示本研究建立的囊性病变开窗减压治疗时间预测模型在半年、间预测模型在半年、1 1 年、年、2 2 年开窗减压仍在治疗中年开窗减压仍在治疗中的的ROCROC曲线下面积为分别为曲线下面积为分别为0.9010.901、0.7620.762、0.8450.845，模，模型一致性系数型一致性系数C-indexC-index为为0.7360.736，校准曲线显示模型的，校准曲线显示模型的预测概率和参考概率拟合度良好，预测概率和参考概率拟合度良好，DCADCA曲线显示一年曲线显示一年时取得的临床获益最大。时取得的临床获益最大。2.4.22.4.2 模型效果验证模型效果验证采用内验证采用内验证K K倍交叉验证法验证模型倍交叉验证法验证模型R2R2为为0.660.66，说明本模型具有良好的预测效果。说明本模型具有良好的预测效果。3 3 讨讨 论论开窗减压术是指在囊性病变表面人为开窗，使囊开窗减压术是指在囊性病变表面人为开窗，使囊腔与口腔相通，通过释放囊腔内压力，减小囊性病变腔与口腔相通，通过释放囊腔内压力，减小囊性病变的大小，以达到缩小甚至消除病变的目的。临床研究的大小，以达到缩小甚至消除病变的目的。临床研究已经证明囊性病变在开窗减压后囊腔缩小的速率随时已经证明囊性病变在开窗减压后囊腔缩小的速率随时间的增长逐渐减缓间的增长逐渐减缓2,52,5，因此何时结束开窗减压是治，因此何时结束开窗减压是治疗关键所在。现阶段，临床医师多以连续两次复诊后疗关键所在。现阶段，临床医师多以连续两次复诊后患者囊性病变体积无明显变化的时间点作为开窗减压患者囊性病变体积无明显变化的时间点作为开窗减压治疗的终点，对治疗缺乏准确判断及预测。本研究尝治疗的终点，对治疗缺乏准确判断及预测。本研究尝试建立一个基于患者临床基础资料的个体化预后列线试建立一个基于患者临床基础资料的个体化预后列线图预测模型，个性化的预测囊性病变患者开窗减压图预测模型，个性化的预测囊性病变患者开窗减压治疗的预后情况。列线图多用于肿瘤学预后分析中治疗的预后情况。列线图多用于肿瘤学预后分析中6,6,77，但用来预测囊性病变预后目前较少。列线图对不，但用来预测囊性病变预后目前较少。列线图对不同的影响因素进行赋值，通过计算列线图中不同项目同的影响因素进行赋值，通过计算列线图中不同项目的得分的总值推测治疗效果，为制定临床决策提供重的得分的总值推测治疗效果，为制定临床决策提供重要参考。要参考。本研究结合既往学者的研究，纳入年本研究结合既往学者的研究，纳入年龄、性别、病理类型、病变部位分析讨论，龄、性别、病理类型、病变部位分析讨论，结果显示年龄是影响开窗减压治疗时间的强结果显示年龄是影响开窗减压治疗时间的强相关影响因素，年龄与开窗治疗时间呈正相相关影响因素，年龄与开窗治疗时间呈正相中国医疗美容第14卷 第3期（总第127期）2024年3月中国医疗美容第14卷 第3期（总第127期）2024年3月中国医疗美容中国医疗美容第14卷 第3期（总第127期）2024第14卷 第3期（总第127期）2024年3月年3月China Medical Cosmetology China Medical Cosmetology Vol.14 No.3(Total No.127Vol.14 No.3(Total No.127)MarMar.20242024China Medical Cosmetology China Medical Cosmetology Vol.14 No.3(Total No.127Vol.14 No.3(Total No.127)MarMar.20242024model for postoperative cyst shrinkageJ.Clin Oral Investig,2021,25(11):6093-6099.DOI:10.1007/s00784-021-03907-7.3 Berretta L M,Melo G,Mello F W,et al.Effectiveness of marsupialisation and decompression on the reduction of cystic jaw lesions:a systematic reviewJ.Br J Oral Maxillofac Surg,2021,59(10):E17-E42.DOI:10.1016/j.bjoms.2021.03.004.4 陶谦,何悦,刘冰,等.开窗治疗颌骨囊性病变的专家共识 J.口 腔 疾 病 防 治,2020,28(02):69-72.DOI:10.12016/j.issn.20961456.2020.02.001 5 杜悦,彭笑,韩瑞,等.颌骨囊肿开窗治疗临床特征动态研究 J.上 海 口 腔 医 学,2021,30(06):658-662.DOI:10.19439/j.sjos.2021.06.019 6 吴小茜,江燕辉,刘美伶,等.恶性乳腺非肿块型病变超声特征分析及列线图预测模型构建 J.实用医学杂志,2023,39(01):119-123.DOI:10.3969/j.issn.10065725.2023.01.021 7 田甜,景慧,付佳.恶性肿瘤患者谵妄发生风险的预测模型研究 J.实用医学杂志,2021,37(20):2641-2646.DOI:10.3969/j.issn.10065725.2021.20.014 8 Anavi Y,Gal G,Miron H,et al.Decompression of odontogenic cystic lesions:clinical long-term study 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