楊霖沄，梁 挺，杜永浩，郭晨光，尚 進，SAUGAT Pokhare，l牛 剛

（西安交通大學第一附屬醫(yī)院醫(yī)學影像科，陜西西安 71006l）

CT引導下同軸切割肺穿刺活檢是肺部病灶取材的常用方法，該方法使用的器材包括同軸套管針以及半自動切割活檢槍。套管針包括針芯和針套，活檢時將套管針插入目標病灶后，拔出針芯，留下針套，此時活檢槍可以插入針套內(nèi)，直達病灶進行取材。在針套的保護下，活檢槍可以反復進出胸腔取材，而不需要多次突破胸膜，也不會對肺組織造成破壞。使用同軸切割技術(shù)有利于重復取材，減少創(chuàng)傷，而且減短了手術(shù)時間[1]。而肺出血是同軸切割肺活檢的主要并發(fā)癥之一，以往研究報道同軸切割活檢出血的發(fā)生率為6.9%~62.1%[2-3]。肺出血輕者僅有少量咯血或痰中帶血，重者表現(xiàn)為大咯血或失血性休克，甚至危及生命。為了減少出血的發(fā)生，以往研究廣泛探索了出血的危險因素。目前較公認的危險因素是病灶大小和深度[4]，而其他潛在的危險因素，包括患者性別、吸煙、凝血功能和穿刺角度等，不同的研究結(jié)果各不相同[5-6]，需要進一步驗證。預測模型目前已經(jīng)廣泛運用于疾病診斷和腫瘤分期[7-8]，但在同軸切割肺活檢領(lǐng)域，并沒有相關(guān)的出血預測模型。本研究旨在全面探索CT引導下同軸切割肺活檢后出血的危險因素，并建立預測模型，以期應用于臨床，提高預警，保證患者安全。

1 材料與方法

1.1 研究對象選取2017年2月至2018年9月本院進行的CT引導下同軸切割肺穿刺活檢519例。納入標準：患者于CT檢查中發(fā)現(xiàn)單發(fā)或者多發(fā)的結(jié)節(jié)或腫塊，根據(jù)影像及實驗室檢查無法鑒別病灶性質(zhì)，且無法通過支氣管鏡取材或超聲引導下穿刺活檢取材。排除標準：①患者肺穿刺的CT圖像不全，或者通過病歷無法獲得需要的變量信息；②如果患者不同時間進行多次活檢，僅納入第一次活檢的變量信息，再次活檢均排除；③患者穿刺前已經(jīng)存在氣胸或肺出血狀態(tài)。本研究最終排除30例，納入489例肺穿刺活檢患者（圖1）。

1.2 肺活檢方法使用東芝64排CT機（Toshiba Aquilion,Nasu,Japan）引導穿刺活檢，圖像層厚5 mm，層間距5 mm，管電壓120 kV，管電流350 mA。使用的穿刺針為17G同軸套管針(直徑1.5 mm，長度11 cm，GALLINI?S.r.l.via Frattini,Mantova,Italy)搭配18G半自動切割活檢針(直徑1.2 mm,長度16 cm，GALLINI?S.r.l.via Frattini,Mantova,Italy)。

圖1病例納排流程圖Fig.1 Flow chart of the inclusion and exclusion of patients

首先，穿刺者根據(jù)病變位置選擇穿刺體位（仰臥位/俯臥位），并通過CT掃描確定進針點以及穿刺路徑（避開骨骼、肺大皰、葉間裂、可見的支氣管及大血管）。用碘伏消毒穿刺區(qū)域皮膚，放置無菌手術(shù)單，從皮膚向胸膜注射20 g/L鹽酸利多卡因5 mL進行局麻。然后，在CT平掃圖像引導下，使用同軸套管針逐步進針到達病變，拔出套管針的針芯，留下針套，沿著針套插入半自動切割活檢槍，根據(jù)現(xiàn)場情況進行單次或多次取材，以滿足病理診斷需要。取材后將標本保存在100 mL/L甲醛中送檢。活檢完成后拔出活檢槍，將同軸針芯放回套管內(nèi)，并拔出套管針，皮下壓迫止血。

穿刺結(jié)束后立即對患者行全肺CT掃描，以判斷是否發(fā)生肺出血等并發(fā)癥，并記錄。

1.3 患者一般臨床資料的收集患者臨床信息及實驗室檢查結(jié)果均通過電子病歷系統(tǒng)收集。包括年齡、性別、體質(zhì)指數(shù)(body mass index,BMI)、高血壓分級、吸煙指數(shù)，實驗室檢查包括紅細胞計數(shù)(red blood cell,RBC)、白 細 胞 計數(shù)(white blood cell,WBC)、血小板計數(shù)(platelets,PLT)、凝血酶原時間(prothrom?bin time,PT)、活化部分凝血活酶時間(activated par?tial thromboplastin time,APTT)、凝血酶時間(throm?bin time,TT)、纖維蛋白原(fibrinogen,FIB)、纖維蛋白原降解產(chǎn)物(fibrinogen degradation product,FDP)和D二聚 體(D dimer,D-D)。

1.4 肺部影像學基礎(chǔ)病變及靶病灶影像學特征2名具有5年胸部CT診斷經(jīng)驗的醫(yī)師閱讀患者穿刺過程中的CT掃描圖像，以收集圖像信息。肺部影像學基礎(chǔ)病變確定以僅當肺氣腫、肺大皰、肺間質(zhì)纖維化、胸腔積液和胸膜增厚位于穿刺針道肺葉時記為“有”；不存在以上病灶，或者病灶遠離穿刺針道時，均記為“無”。

靶病灶影像學特征：記錄病灶位置（左肺上葉、左肺下葉、右肺上葉、右肺中葉、右肺下葉）、病灶大?。–T圖像肺窗軸位上的最大徑，圖2）及毛刺征、分葉征、胸膜凹陷征、血管集束征、空泡征、病灶內(nèi)鈣化、病灶周圍炎癥以及病理結(jié)果。

1.5穿刺操作相關(guān)變量的確定記錄患者體位（仰臥或俯臥）、取材次數(shù)、穿刺角度及深度（穿刺角度是對胸膜穿刺點做切線，再對該切線作垂線，穿刺針與該垂線的夾角；穿刺深度是穿刺針突破胸膜后在肺組織內(nèi)走行的長度，圖2）。

圖2病灶最大徑和穿刺深度、角度的測量方法Fig.2 Measurement of the maximum diameter and punc?ture depth and angle

1.6 統(tǒng)計學分析通過SPSS 13.0軟件及R軟件3.5.1進 行，使 用 的R語 言 軟 件 包 為Hmisc、Latice、survival、Formula、ggplot2、Hmisc、SparseM、for?eign、regplot、dca.R、pROC。

患者以7∶3的比例隨機分為建模組與驗證組。連續(xù)性變量檢驗正態(tài)性，若符合正態(tài)分布，以“均數(shù)±標準差”表示；若不符合正態(tài)分布，則以“中位數(shù)（四分位間距）”的形式表示。分類變量以“計數(shù)（百分比）”的形式表示。關(guān)于建模組與驗證組的組間比較，對于連續(xù)性變量，若符合正態(tài)分布則采用不配對的獨立t檢驗，否則進行秩和檢驗。對于分類變量及等級變量，符合條件的采用Pearson卡方檢驗，否則采用Fisher確切概率檢驗。

采用單因素和多因素logistic回歸分析確定出血的危險因素。將單因素分析中P＜0.05的變量納入多因素logistic回歸分析，采用正向逐步法選擇最終納入模型的預測因素。使用建模組數(shù)據(jù)和驗證組數(shù)據(jù)評價模型的區(qū)分度(discrimination)、校準度(calibration)和臨床有效性(clinical usefulness)。區(qū)分度由接收者工作特征曲線(receiver operating characteristic,ROC)曲線下面積(area under the curve,AUC)來評估，并計算約登指數(shù)最大時ROC曲線的臨界值（cut-off值），以及相應的敏感度與特異度。校準度由校準曲線(calibra?tion curve)進行評估，行不可靠性測試(unreliability test)，校準曲線中模型的預測曲線與理想曲線越重疊，模型的校準度越好，不可靠性測試P＞0.1表示模型可靠。臨床有效性采用決策曲線分析(decision curve analysis,DCA)進行評估，DCA曲線越遠離x軸和y軸，患者的獲益越多，模型的臨床有效性越好[9]。

2 結(jié) 果

2.1 數(shù)據(jù)描述共納入了489例肺活檢患者，其中建模組331例，驗證組158例。建模組術(shù)后出血141例，占比42.60%，驗證組術(shù)后出血66例，占比41.77%，均無嚴重出血及血胸（出血圖像見圖3）。各變量在建模組和驗證組的差異無統(tǒng)計學意義（表1~表3）。

表3 建模組與驗證組穿刺相關(guān)變量描述Tab.3 Description of puncture related variables in the development group and the validation group

圖3肺活檢出血在CT圖像上的表現(xiàn)Fig.3 CT image of hemorrhage after lung biopsy

表1建模組與驗證組一般臨床指標變量描述Tab.1 Description of clinical indicator variables in the development group and the validation group

2.2 建模組活檢后出血的單因素logistic分析結(jié)果顯示，病灶最大徑、穿刺深度、血漿纖維蛋白原含量、肺間質(zhì)纖維化、肺實變、胸膜增厚、血小板計數(shù)、血漿凝血酶原時間和病理結(jié)果的單因素分析P值均小于0.05，提示這些變量可能與穿刺術(shù)后出血相關(guān)聯(lián)（表4）。

表4 建模組活檢后出血的單因素logistic分析Tab.4 Univariate logistic analysis of hemorrhage after biopsy in the development group

2.3 建模組活檢后出血的多因素logistic分析將上述變量納入多因素logistic回歸分析，最終篩選出4個變量與穿刺后出血獨立相關(guān)：穿刺深度是出血的獨立危險因素，病灶最大徑、血漿纖維蛋白原含量、肺間質(zhì)纖維化是出血的獨立保護因素（表5）。

表5 建模組活檢后出血的多因素logistic分析Tab.5 Multivariate logistic analysis of hemorrhage after biop?sy in the development group

2.4 建立預測模型列線圖基于上述4個預測因素的回歸系數(shù)建立預測模型列線圖（圖4），通過在圖中找到每一項預測因素對應的分數(shù)，將4項分數(shù)相加得到總分，從而得到總分對應的預測概率，即是該患者穿刺活檢后的出血風險。關(guān)于肺間質(zhì)纖維化，圖中“0”代表無肺間質(zhì)纖維化，“1”代表有肺間質(zhì)纖維化。

圖4 活檢后出血預測模型列線圖Fig.4 Nomogram of post-biopsy hemorrhage predictive model

2.5 預測模型的區(qū)分度建模組ROC的AUC=0.837，95%CI：0.794~0.880，P＜0.000 1,cut-off值為0.419，敏感度為0.749，特異度為0.747；驗證組ROC的AUC=0.777，95%CI：0.705~0.849，P＜0.000 1，cut-off值為0.440，敏感度為0.636，特異度為0.783（圖5）。ROC曲線顯示預測模型區(qū)分性能良好。

圖5 建模組與驗證組的ROC曲線Fig.5 ROC curves of the development and the validation group

2.6 預測模型的校準度校準圖反映了預測出血風險與實際發(fā)生出血風險的一致程度，橫軸代表活檢后患者的預測出血風險，縱軸代表出血的實際風險；參考線代表理想模型，擬合曲線代表本研究模型；建模組中擬合曲線與參考線幾乎完全吻合，不可靠性測試P=0.849；驗證組中二者趨勢基本一致，不可靠性測試P=0.127（圖6）。校準曲線顯示預測模型的校準度較好。

圖6 建模組及驗證組校準曲線Fig.6 Calibration curve of the development and the validation group

表2 建模組與驗證組肺部病變影像學特征變量描述Tab.2 Description of imaging characteristic variables of pulmonary lesions in the development group and the validation group

2.7 預測模型的臨床有效性驗證組的DCA曲線的橫軸代表域概率，縱軸代表凈獲益，陰性參考線代表不論出血風險是多少，對所有活檢的患者均不采取預防措施，患者的凈獲益對應0；陽性參考線代表對所有進行活檢的患者均采取出血高風險患者的應對措施；驗證組DCA曲線顯示當域概率小于73%時，模型曲線總是在陰性參考線和陽性參考線的上方（圖7），表示使用所建立的模型為患者提供決策，可增加患者的凈獲益。

圖7 驗證組的DCA曲線Fig.7 DCA curve of the validation group

3 討 論

本研究建模組肺出血的發(fā)生率為42.60%，驗證組為41.77%，與以往報道的發(fā)生率相符。研究納入了患者一般臨床指標、肺部基礎(chǔ)病變、靶病灶影像學特征、活檢操作相關(guān)因素四類變量，篩選出4項出血的獨立預測因素：穿刺深度、病灶最大徑、血漿纖維蛋白原含量、病灶周圍肺間質(zhì)纖維化，建立了活檢后出血的預測模型，評價顯示模型的區(qū)分度、校準度、臨床有效性均較好。

在患者一般臨床指標分類中，血漿纖維蛋白原含量與活檢后出血獨立相關(guān)，表現(xiàn)為正常值范圍內(nèi)，纖維蛋白原高值者，出血風險更?。∣R=0.801）。纖維蛋白原（fibrinogen）是參與凝血和止血過程的重要蛋白[10]。血漿纖維蛋白原與出血的關(guān)系密切，之前有學者研究表明纖維蛋白原對急性腦梗死患者的腦微出血有預測價值[11]。在同軸肺活檢中，穿刺針不可避免地刺破微血管，推測纖維蛋白正常值高的患者可以更快更有效地啟動凝血機制。

在肺部基礎(chǔ)病變分類中，肺間質(zhì)纖維化是出血的獨立保護因素，目標病灶周圍有肺間質(zhì)纖維化的患者出血的風險更低（OR=0.450）。肺間質(zhì)纖維化是由多種疾病引起的肺間質(zhì)性病變，或為肺實質(zhì)被破壞后的機體修復過程[12-13]，晚期肺纖維化患者肺泡間隔顯著增寬，細胞成分明顯減少，膠原纖維大片沉積，平滑肌增生，肺泡和毛細血管明顯減少。結(jié)合病理推測：肺間質(zhì)纖維化的患者由于毛細血管減少，故出血風險減少。

靶病灶的影像學特征以及活檢操作相關(guān)的因素中，穿刺深度（OR=1.075）與病灶最大徑（OR=0.963）是出血的預測因素。穿刺深度越深、病灶越小，出血風險越大，這與以往的研究是一致的[4,14-15]：穿刺越深，對肺組織的破壞越嚴重，破壞微血管的風險越大；病灶越小，穿刺難度越大，術(shù)者對穿刺針的調(diào)整越多，對周圍肺組織的破壞越多。還有學者提出小而深的病變更容易被小血管包圍，故穿刺小病灶時更容易傷及周圍血管[14]。

為了評價模型的區(qū)分度，本研究作出了建模組和驗證組的ROC曲線，建模組ROC的AUC=0.837，cut-off值為0.419，敏感度為0.749，特異度為0.747；驗證組ROC的AUC=0.777，cut-off值為0.440，敏感度為0.636，特異度為0.783，提示該模型能有效區(qū)分出血高風險患者與低風險患者。為了評價模型的校準度，本研究作出了建模組與驗證組的校準曲線，曲線表明模型預測的患者出血風險與實際的出血風險基本吻合；為了評價模型的臨床有效性，本研究繪制了驗證組的DCA曲線，曲線提示當域概率小于73%時，使用本研究的預測模型可以增加患者的凈獲益。

本研究尚存不足：活檢只使用17G同軸套管針和配套的18G半自動切割槍，故沒有研究不同針徑對出血的影響（既往有研究提示穿刺針越粗，活檢后出血發(fā)生率越高[16]）；本研究未探討活檢耗時以及術(shù)者經(jīng)驗對出血的影響（未記錄活檢耗時，2名術(shù)者從事穿刺活檢年限只差1年）；應用內(nèi)驗證的方法評估了模型的效能，雖然結(jié)果較好，但是有待于使用外驗證法對模型進行進一步的檢驗。

綜上所述，基于logistic回歸構(gòu)建的CT引導下同軸切割肺穿刺活檢后出血的預測模型，有較強的臨床實踐價值。