基于临床及CT特征的列线图模型评估急性复杂性阑尾炎风险.pdf

影像诊断与介入放射学 圆园24 年第 33 卷第 2 期窑窑窑腹部影像学窑基于临床及 CT 特征的列线图模型评估急性复杂性阑尾炎风险徐志宾陈大翠王英宇陈武标揖摘要铱目的探索基于临床及 CT 特征的风险列线图模型对急性复杂性阑尾炎（ACA）的诊断准确率。方法回顾性收集从 2020 年 12 月2022 年 12 月经我院术后病理证实为急性阑尾炎（AA）的 478 例患者信息，构建预测模型，结合术后病理结果及临床治疗方案，将 AA 患者分为 ACA（包括急性坏疽性阑尾炎、急性穿孔性阑尾炎及阑尾脓肿，需要手术治疗）与急性非复杂性阑尾炎（AUA）（包括急性单纯性阑尾炎与急性化脓性阑尾炎，可选择保守治疗）；收集临床特征、实验室检查及术前 CT 征象（含阑尾管径增粗、阑尾壁增厚、阑尾粪石、腔外积气、阑尾周围渗液）；采用单因素分析比较各项参数在 ACA 组和 AUA 组之间的差异，使用多因素 Logistic 回归分析筛选出高危因素，并构建相应列线图模型。另外收集从 2023 年 1 月2023 年 8 月经我院术后病理证实为 AA 的 146 例患者信息用于构建验证模型，采用受试者工作特征（ROC）曲线与决策曲线分析（DCA）对模型结果进行内部验证，并与传统的 Alvarado 评分与阑尾炎炎性反应（AIR）评分法进行比较。结果全部患者中有 84 例诊断为 ACA，占 13.5%（84/624）。患者年龄、阑尾炎发病症状持续时间、体温、中性粒细胞百分比以及术前 CT 特征是 ACA 的高风险因素。ROC 曲线显示基于此构建的列线图模型曲线下面积（AUC）为0.831（95%CI：0.783耀0.876），敏感度 0.820，特异度 0.722，准确度 0.771；Alvarado 评分法 AUC 为 0.640（95%CI：0.585耀0.696），敏感度 0.734，特异度 0.462，准确度 0.598；AIR 评分法 AUC 为 0.738（95%CI：0.585耀0.890），敏感度 0.668，特异度 0.727，准确度 0.698。相比于 Alvarado、AIR 评分法，列线图模型呈现出更好的临床获益效果。结论基于临床及 CT 特征的风险列线图模型在诊断 ACA 中具有较高的准确性和可靠性。揖关键词铱急性复杂性阑尾炎；急性非复杂性阑尾炎；列线图；体层摄影术，X 线计算机揖中图分类号铱R574.61；R814.42揖文献标识码铱A揖文章编号铱1005-8001(2024)02-0096-06Nomogram model of clinical and CT features for evaluating the risk of acute complicated appendicitisXU Zhibin,CHENDacui,WANG Yingyu,CHEN Wubiao.Guangdong Medical University,The First Clinical Medical College,Guangdong 524023,China;Imaging Diagnostic Center,Yangxi General Hospital People s Hospital,Guangdong 529800,ChinaCorresponding author:CHEN Wubiao,Email:揖粤遭泽贼则葬糟贼铱韵遭躁藻糟贼蚤增藻To explore the diagnostic accuracy of risk nomogram model based on clinical and CT features foracute complicated appendicitis(ACA).Methods478 patients with pathologically confirmed acute appendicitis(AA)fromDecember 2020 to December 2022 were retrospectively classified as ACA(acute gangrenous appendicitis,acute perforated appendicitis,appendiceal abscess requiring surgery)and acute uncomplicated appendicitis(AUA:acute simple appendicitis,acute suppurativeappendicitis).The clinical features,laboratory findings,and preoperative CT appearance between ACA and AUA groups werecompared using single factor analysis.The high-risk factors were screened by multivariate logistic regression analysis and thecorresponding nomogram model was constructed.Data from a separate group of 146 patients with AA from January 2023 to August2023 were used to construct the validation model.Receiver operating characteristic(ROC)curve and decision curve analysis wereused for internal validation of model results and compared with traditional Alvarado and the appendicitis inflammatory response(AIR)scoring methods.ResultsOf the 624 patients,13.5%(84/624)had ACA.Regression analysis showed that age,duration ofappendicitis symptoms,body temperature,percentage of neutrophil,and preoperative CT features were high risk factors for ACA.The阅韵陨院员园援猿怨远怨 辕 躁援蚤泽泽灶援员园园缘原愿园园员援圆园24援02援园03基金项目院广东省医学科研基金立项项目渊A2023309冤作者单位院524023 广东湛江袁广东医科大学第一临床医学院渊徐志宾尧陈武标冤曰529800 广东阳江袁阳西总医院人民医院影像诊断中心渊徐志宾尧陈大翠尧王英宇冤通信作者院陈武标袁Email:96影像诊断与介入放射学 圆园24 年第 33 卷第 2 期窑窑急性阑尾炎渊acute appendicitis袁AA冤是十分常见的急腹症袁每年 10 万人中就有将近 100 人发生AA咱1暂遥 根据治疗方案的不同袁AA 可划分为急性复杂性阑尾炎渊acute complicated appendicitis袁ACA冤与急性非复杂性阑尾炎渊acuteuncomplicatedappendicitis袁AUA冤袁前者包括急性坏疽性阑尾炎尧急性穿孔性阑尾炎及阑尾脓肿袁后者包括急性单纯性阑尾炎尧急性化脓性阑尾炎咱1-3暂遥 截至目前袁手术切除仍是临床中阑尾炎治疗最有效的手段曰 抗生素保守治疗对于非复杂性阑尾炎治疗有较好的效果袁 可供患者选择遥 但抗生素治疗对于 ACA 患者无显著疗效袁手术治疗仍是 ACA 患者唯一治疗方案咱1,4暂遥 明确患者的阑尾炎是否为 ACA 型具有临床意义遥CT平扫已被广泛用于 AA 早期诊断咱5,6暂遥 根据疾病发病高风险因素构建的列线图模型不仅能够为疾病类型判断提供有力依据袁 同时还可提高疾病分型的准确率咱7,8暂遥 本研究旨在搭建基于临床及 CT 平扫的影像特征的风险列线图模型袁 用于提高 ACA诊断的准确率遥1资料与方法1.1一般资料回顾性收集从 2020 年 12 月要2022 年 12 月经我院术后病理证实为 AA 的 478 例患者信息构建预测模型袁男 257 人袁女 221 人袁年龄 18耀62 岁袁平均渊37.29依2.71冤岁遥 另外收集从 2023 年 1 月要2023 年 8 月经我院术后病理证实为 AA 的 146 例患者信息用于构建验证模型袁男 84 人袁女 62 人袁年龄 20耀63 岁袁平均渊40.26依1.87冤岁遥 两组患者基线信息无统计学差异渊P跃0.05冤遥研究对象的纳入标准为院1)于我院手术治疗且术后病理证实为 AA 的患者曰2)有完整的临床资料曰3)术前于我院行腹部 CT 平扫曰4)手术时间与末次腹部 CT 扫描时间间隔小于 24 h曰5)年龄超过18 岁遥 排除标准院1)CT 平扫图像质量不合格袁有严重伪影影响阑尾观察者曰2)不能确定明确的病理类型或合并其他病变者遥收集入组患者的各项相关临床信息袁 包括手术病理类型尧临床症状渊是否呕吐尧厌食袁是否转移性下腹部疼痛及反跳痛情况冤尧 症状持续时间尧体温尧血白细胞计数尧中性粒细胞百分比以及 C 反应蛋白等实验室检查数据遥 采用 Alvarado 评分和阑尾炎炎性反应渊appendicitis inflammatory response袁AIR冤评分信息进行评估遥 Alvarado 评分标准院参与评分指标包括症状 3 分渊转移性右下腹痛 1 分袁纳差 1 分袁恶心呕吐 1 分冤袁体征 4 分渊右下腹压痛 2分袁反跳痛 1 分袁发热逸37.3益1 分冤袁以及实验室检查结果 3 分渊白细胞计数升高且大于 10伊109/L2 分袁 中性粒细胞百分比升高为 1 分冤遥 共计 10分袁0耀4 分袁阑尾炎的可能性极低曰5耀6 分袁有阑尾炎的可能曰逸7 分袁 阑尾炎的可能性极大遥 AIR 评分标准院参与评分指标包括呕吐 1 分袁右髂窝痛1分袁反跳痛或肌紧张 3 分渊轻度 1 分袁中度 2 分袁重度 3 分冤袁体温逸38.5益1 分袁白细胞计数升高 2 分咱渊10耀14.9冤伊109/L 为 1 分袁逸15伊109/L 为 2 分暂袁中性粒细胞百分比升高 2 分渊70%耀84%为 1 分袁逸85%为 2 分冤袁C 反应蛋白升高 2 分渊10耀49 mg/L为 1 分袁逸50 mg/L 为 2 分冤遥 共计 12 分袁0耀4 分表示为低危袁患者可以出院袁但需要后续随访曰5耀8 分表示为中危袁疾病程度尚不明确袁需继续留院观察曰9耀12 分表示为高危袁认为患者需进行手术治疗遥1.2CT 扫描参数及特征分析CT 扫描采用 Siemens 64 排 128 层螺旋 CT袁根据临床需求行下腹部或全腹部 CT 平扫袁下腹部扫描范围自第 3 腰椎水平至耻骨联合袁 全腹部扫描范围自膈顶水平至耻骨联合袁 管电压 120 kV袁管电流 200 mA遥 扫描结束后行层厚 2 mm尧 间隔1.25 mm 的薄层重组袁 将所得到的图像传至配套的工作站上袁随后进行多方位重组袁并获得图像遥CT 平扫主要特征分析包括院 阑尾管径增粗尧nomogram model based on these factors had better diagnostic performance with area under the ROC curve(AUC)of 0.831(95%CI:0.783-0.876),82.0%sensitivity,72.2%specificity,and 77.1%accuracy compared to the Alvarado scoring method(AUC:0.640,95%CI:0.585-0.696;sensitivity:73.4%;specificity:46.2%;accuracy:59.8%)and AIR scoring method(AUC:0.738,95%CI:0.585-0.890;sensitivity:66.8%;specificity:72.7%;accuracy:69.8%).ConclusionRisk nomogram model based on clinical and CTfeatures has high accuracy and reliability in diagnosing ACA.揖运藻赠 憎燥则凿泽铱 Acute complicated appendicitis;Acute uncomplicated appendicitis;Nomogram;Tomography,X-ray computed97影像诊断与介入放射学 圆园24 年第 33 卷第 2 期窑窑阑尾壁增厚尧阑尾粪石尧腔外积气尧阑尾周围渗液等袁具体表现见图 1耀3遥1.3列线图模型建立根据术后病理分型及治疗方案选择的不同袁将患者分为 ACA 与 AUA 组遥 对上述收集两组的临床及 CT 特征等 各项数 据采用 多因素 二元Logistic 回归分析方法进行 ACA 的独立预测因子识别袁筛选出高危因素袁以此作为列线图模型构建的数据依据袁 并使用受试者工作特征渊receiveroperating characteristic袁ROC冤曲线尧决策曲线分析渊decision curve analysis袁DCA冤方法对模型进行验证袁 并与传统的 Alvarado 评分与 AIR 评分法进行比较袁对列线图实际临床应用进行效果的判定遥1.4统计学方法采用 SPSS 25.0 进行统计分析袁计量资料采用均数依标准差（曾 依 泽冤表示袁其中患者年龄尧症状持续时间尧体温尧中性粒细胞百分比采用两独立样本Z 检验袁白细胞计数采用两独立样本 t 检验遥 计数资料采用例数描述袁 其中性别尧 转移性下腹部疼痛尧反跳痛尧厌食呕吐尧术前 CT 图像特征的比较采用 Pearson 卡方检验遥 采用 Logistic 回归进行多因素分析袁 分析复杂性急性阑尾炎的影响因素遥P约0.05 为差异有统计学意义遥 所有检验均为双侧检验遥2结果2.1ACA 风险单因素分析ACA 风险单因素分析结果见表 1袁 两组患者年龄尧症状持续时间尧患者体温尧中性粒细胞百分比及术前 CT 图像特征具有统计学差异渊P约0.05冤遥2.2ACA CT 特征变量的权重分配ACA 的 CT 特征变量的权重包括 5 个因素遥阑尾直径增粗渊0.25冤尧阑尾粪石渊0.20冤和阑尾腔外积气渊0.20冤是三个最重要的 CT 特征变量袁分析这三者和阑尾壁增厚尧 阑尾周围渗液所分别占据的权重遥 阑尾壁增厚和阑尾周围渗液的权重均为0.10遥2.3列线图模型构建与验证根据多因素回归分析结果渊表 1耀2冤袁从有统计意义的 5 项变量渊年龄尧症状持续时间尧体温尧中性粒细胞百分比及 CT 关键征象冤中选取 4 项变量进行赋分袁各变量总分相加分值为 400 分袁各项变量指标的最高分均为 100 分遥 当模型中显示分数为 165 时袁ACA发病率达 50%袁 且随着分值升高ACA图 1急性坏疽性阑尾炎穿孔及阑尾周围炎，男，33 岁，转移性右下腹痛 4 d。CT 平扫斜冠状位重组示阑尾增粗，壁增厚，阑尾根部腔内可见粪石（箭），阑尾腔内充满积液，周围脂肪间隙模糊。图 2急性坏疽性阑尾炎穿孔及阑尾周围化脓性炎，女，41 岁，转移性右下腹痛 2 d。CT 平扫横轴位，阑尾增粗（*），周围脂肪间隙可见片絮状稍高密度影（箭），边界模糊。图 3阑尾周围脓肿，男，57 岁。CT 增强横轴位示阑尾周围脓肿形成（*）。图 4急性化脓性阑尾炎并阑尾周围炎，女，49 岁，转移性右下腹痛近 2 d，CT 平扫横轴位。a)阑尾增粗，壁增厚（箭），边缘模糊，周围渗出；b)阑尾周围炎症并多发反应性淋巴结（箭）。图 5急性坏疽性阑尾炎穿孔及阑尾周围炎，女，55岁，突发转移性右下腹痛半天。a)阑尾粪石梗阻（箭）；b)阑尾远段梗阻扩张、积液，壁增厚，边缘模糊，周围炎症（*），并腔外积气（箭）。2134b4a5b5a98影像诊断与介入放射学 圆园24 年第 33 卷第 2 期窑窑图 6预测 ACA 风险因素的列线图。在患者年龄、症状持续时间、患者体温、中性粒细胞百分比及 CT 特征等 5 项变量中随机选取的 4 项变量进行赋分，各项变量指标的最高分均为 100 分，总分为 400 分，随着总分值升高 ACA 发病概率会随之进一步升高。图 7列线图预测 ACA 风险因素在训练集中的 ROC 曲线。列线图模型预测 ACA 发生的 C 指数为 0.831，ROC 曲线所分析预测结果的 AUC 为 0.831，敏感度高达 0.820，特异度达到0.722。CT 特征患者年龄症状持续时间/h患者体温/益中性粒细胞百分比总分ACA 风险度0102030405060708090100渊%冤10 20 30 40 50 60 70 80 9002040801001201401601806035.53636.53838.53939.540.537.5403740 4560 65 70 758555805090 95 10002080 100 1201401806016040200220240260 2800.010.10.3 0.50.80.90.9967发病率会进一步升高渊图 4冤遥ROC 曲线渊图 5冤所分析预测结果的 AUC 为 0.831袁敏感度 0.820袁 特异度 0.722袁最佳临界值为 132 分遥而后再通过 Bootstrap 方法对模型预测结果进行内部验证与校准袁训练集的校正曲线与标准曲线十分吻合袁说明研究中构建的列线图模型对 ACA 疾病预测结果与实际结果高度一致渊图 6冤遥 随后使用DCA 对列线图的临床获益进行评估袁结果显示该模型临床获益为正获益渊图 7冤遥 列线图与各项验证结果具体见图 8尧9遥 列线图与 Alvarado、AIR 评分比较见表 3遥3讨论本研究对基于临床及CT 特征的 ACA 风险列线图模型进行开发袁并评估其临床价值遥发现该模型能对ACA 的发生有较准确的预测能力渊AUC 达 0.831冤袁明表 1ACA 风险单因素分析结果年龄/岁性别男女症状持续时间/h体温/益转移性下腹部疼痛是否反跳痛是否厌食是否呕吐是否白细胞计数/渊伊103/L冤中性粒细胞百分比渊%冤CT 示阑尾坏疽与穿孔CT 示阑尾脓肿急性非复杂性阑尾炎31.50依8.9324114824渊12袁43.6冤36.7渊36.4袁37.1冤37120382625813310228512.75依4.0282.01渊75.44袁87.41冤1417急性复杂性阑尾炎47.49依10.17583148渊24袁52.4冤37.2渊36.8袁38.4冤8259006324226913.95依3.3786.62渊82.21袁88.96冤7675Z/字2/tZ=4.616字2=0.105字2=6.294Z=6.457字2=0.505字2=0.453字2=1.122字2=0.314t=2.918Z=4.237字2=10.369字2=10.106P0.0010.7480.0010.0010.4790.5980.2910.5770.0030.0010.0010.001表 2ACA 风险多因素 Logistic 回归分析结果年龄/岁症状持续时间/h体温/益中性粒细胞百分比渊%冤CT 关键征像b 值0.0320.0260.9530.0670.083b 值标准误差0.0070.0040.1700.0190.027Wald 值18.40827.30231.26111.70311.953OR渊95%CI冤1.033渊1.017耀1.048冤1.026渊1.016耀1.037冤2.596渊1.858耀3.628冤1.069渊1.028耀1.112冤1.083渊1.034耀1.121冤P0.0010.0010.0010.0010.001列线图Alvarado 评分AIR 评分敏感度0.8200.7340.668特异度0.7220.4620.727准确度0.7710.5980.698AUC0.831（95%CI：0.783耀0.876）0.640（95%CI：0.585耀0.696）0.738（95%CI：0.585耀0.890）表 3列线图与 Alvarado、AIR 评分比较结果99影像诊断与介入放射学 圆园24 年第 33 卷第 2 期窑窑8图 8预测 ACA 风险因素训练集校正图。训练集的校正曲线与标准曲线吻合。图 9训练集的 DCA 曲线相比于 Alvarado、AIR 评分法，列线图模型呈现出更好的临床获益效果。显优于传统的 Alvarado 评分法渊AUC 为 0.640冤与AIR 评分法渊AUC 为0.738冤遥在 ACA 发病风险因素的研究中袁很多学者在研究中指出袁老年患者的病死率要远高于年轻患者袁相较于年轻患者袁老年患者容易出现阑尾组织穿孔与坏疽症状袁一般是由 AUA 发展成为 ACA咱9,10暂袁与本文研究结果中发生 ACA 的患者平均年龄渊47.49岁冤高于 AUA渊31.50 岁冤相吻合遥 部分研究咱10-12暂发现袁患者发病 48 h 之后接受手术袁无论是手术位置感染还是 30 d 后的并发症发生概率都要远高于发病 48 h 内接受手术的患者袁平均就诊时间延长后袁ACA 的发病率有显著升高遥 本研究中 ACA组平均症状持续时间渊48 h冤明显较 AUA 组渊24 h冤延长袁也证实这一点遥而在有关于体温影响的研究中袁一些学者指出咱10,13暂袁阑尾炎疾病会导致人体体温的上升袁 而患者发病时的体温越高袁ACA 概率就越大袁 本研究中 ACA 组平均体温渊37.2益冤高于 AUA 组渊36.7益冤亦支持这一观点遥 部分学者将ACA 疾病发病影响因素的研究视角拓展到血液指标检测方面袁并在相关的研究咱13,14暂中提到袁患者体内的中性粒细胞百分比每增加 1 个百分点袁患ACA 的概率就提升 0.07 倍袁患者体内中性粒细胞百分比与 ACA 发病概率呈正相关遥 综合来看袁在 ACA 发病高风险因素的判定上袁本研究结果与之前研究高度一致遥CT 图像特征有助于鉴别ACA 与 AUA遥 ACA的 CT 图上显示阑尾扩张袁壁管变厚且毛躁袁管腔中可看到小粪石袁 而阑尾周边存在片状低密度渗出或游离气体曰AUA 则表现为阑尾扩张袁 且边缘粗糙袁脂肪层模糊遥 CT 检查已广泛用于阑尾炎诊断中咱6,15-17暂袁可观察到阑尾壁增厚尧充血以及周边炎症尧积气情况袁具备较高的空间分辨率袁成像质量较高袁还可以作多种后处理重组袁有助于提升诊断结果的准确性遥 CT 图像仍存在误诊漏诊的情况袁可能与以下因素有关袁如院1)阑尾位置变异度大曰2)早期或脂肪层较薄的患者袁其阑尾体积较小袁 经 CT 图像检查时无法对其炎性反应进行检查曰3)CT 图像上极易将异常堆积的液体误诊成肠袢袁或将正常结构认为是阑尾肿大袁进而引起假阳性曰4)检查期间将阑尾浆膜面变化及脂肪间隙作为判断依据袁从而增多漏诊情遥目前袁 列线图在其他疾病的临床诊断中已经得到了比较广泛的应用袁并取得了不错的效果袁而也因此笔者对列线图在 ACA 疾病临床预测中的应用进行研究遥而关于效果验证的部分袁本次研究中选择了目前最为通用的 Alvarado 评分与 AIR 评分方法作为对照遥 其中袁Alvarado 评分系统在西方国家的阑尾炎临床中得到了十分广泛的应用遥 但是在亚洲国家的阑尾炎临床中袁 这一评分系统的应用却十分有限遥 相关的研究中提到袁Alvarado 评分系统在亚洲各国患者阑尾炎预测中的敏感度与特异度波动极大袁尤其是特异度袁最低甚至达到了7%遥 这说明 Alvarado 评分系统在我国阑尾炎临床中的应用需要更多考虑其稳定性的问题遥 而 AIR9100影像诊断与介入放射学 圆园24 年第 33 卷第 2 期窑窑评分系统相对更适合于亚洲国家的阑尾炎临床应用遥 从本次研究结果中能够看到袁AIR 评分系统在特异度与准确度方面有着较 Alvarado 评分系统更突出的表现袁但敏感度欠佳袁同样存在着预测结果正确率不稳定的问题遥 本研究中构建的列线图模型 ACA 预测中袁无论是敏感度尧特异度尧准确度都要显著优于这两个评分系统遥而且袁本研究中通过Bootstrap 方法对模型预测结果进行内部验证与校准袁显示模型预测结果也与实际情况高度吻合遥综上所述袁本研究所使用的模型是在应对 AA的发病进行风险评估的前提需求下袁 以大量临床数据为依据进行回顾分析袁再结合术前的 CT 特征进行综合判断袁其准确度高袁可靠性稳定袁从而能对患者风险进行较为综合的评估袁 以指导临床治疗与决策遥4参考文献MORISD,PAULSONEK,PAPPASTN.Diagnosisandmanagement of acute appendicitis in adults:a review 咱J暂.JAMA,2021,326(22):2299-2311.BOLMERSMDM,BOMWJ,SCHEIJMANSJCG,etal.Accuracyofimagingindiscriminatingcomplicatedfromuncomplicated appendicitis in daily clinical practice咱J暂.Int JColorectal Dis,2022,37(6):1385-1391.付亮,锁涛,张钰,等.保守治疗对比手术治疗急性非复杂性阑尾炎的临床疗效的 Meta 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