摘" " 要" " 目的" " 分析超聲引導下經皮腎穿刺活檢（PRB）術后出血的影響因素，構建風險預測模型并探討其臨床價值。方法" " 選取于南京醫(yī)科大學附屬南京醫(yī)院和滁州市來安家寧醫(yī)院接受PRB術的72例患者作為建模組，并根據(jù)是否發(fā)生術后出血分為出血組（32例）和未出血組（40例），收集患者基線資料、實驗室檢查和超聲檢查資料，采用多因素Logistic回歸分析篩選預測PRB術后出血的影響因素，構建風險預測模型。另選符合納入標準的64例患者作為驗證組，繪制受試者工作特征曲線分析該模型的預測效能；Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗評估該模型的擬合程度。結果" " 出血組與未出血組腎皮髓質分界、血肌酐、腎小球濾過率、血紅蛋白（Hb）、血小板計數(shù)（PLT）、IgA腎?。↖gA N）及高血壓腎?。℉TN）占比比較，差異均有統(tǒng)計學意義（均Plt;0.05）。多因素Logistic回歸分析顯示，腎皮髓質分界、Hb、PLT、IgA N及HTN均為預測PRB術后出血的獨立危險因素（均Plt;0.05）。由此構建的風險預測模型在建模組的曲線下面積、靈敏度、特異度分別為0.881、81.25%、92.50%，在驗證組的曲線下面積、靈敏度、特異度分別為0.837、71.87%、90.00%；Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗顯示，該模型在建模組、驗證組的預測概率與實際概率擬合均較好（χ2=4.3015、7.1549，P=0.6359、0.2094）。結論" " 本研究構建的風險預測模型對PRB術后出血具有較好的預測效能，可為臨床高風險人群的篩選和防治提供有價值的參考依據(jù)。

關鍵詞" " 超聲引導；經皮腎穿刺活檢；出血；預測模型

［中圖法分類號］R445.1；R699.2" " " ［文獻標識碼］A

Clinical value of postoperative bleeding risk predictive model under ultrasound-guided percutaneous renal biopsy

HE Ran，HAO Xiangyu，LU Xiaoli

Department of Ultrasound Medicine，Lai’an Jia Ning Hospital of Chuzhou，Anhui 239200，China

ABSTRACT" " Objective" " To analyze the influencing factors of postoperative bleeding under ultrasound-guided percutaneous renal biopsy（PRB），and to construct a risk prediction model and explore its clinical value.Methods" " Seventy-two patients who underwent PRB at Nanjing Hospital Affiliated to Nanjing Medical University and Lai’an Jia Ning Hospital of Chuzhou were selected as the modeling group.They were divided into a bleeding group（32 cases） and a non-bleeding group（40 cases） according to whether they had bleeding.Baseline data，laboratory tests and ultrasound examination data were collected from patients，and multiple Logistic regression analysis was used to screen the influencing factors of postoperative bleeding after PRB，and a risk prediction model was constructed.Another 64 patients who met the inclusion criteria were selected as the validation group，and the receiver operating characteristic curve was drawn to analyze the predictive efficacy of the model.Hosmer-Lemeshow goodness of fit test was used to evaluate the degree of fit of the model.Results" " There were statistically significant differences in the demarcation of renal cortex and medulla，serum creatinine，glomerular filtration rate，hemoglobin（Hb），platelet count （PLT），IgA nephropathy （IgA N），and the proportion of hypertensive nephropathy（HTN） between the bleeding group and the non-bleeding group（all Plt;0.05）.Multivariate Logistic regression analysis indicated that the demarcation of renal cortex and medulla，Hb，PLT，IgA N，and HTN were independent risk factors for predicting postoperative bleeding after PRB（all Plt;0.05）.The area under the curve，sensitivity，and specificity of the established risk prediction model in the modeling group were 0.881，81.25%，and 92.50%，respectively，and those in the validation group were 0.837，71.87%，and 90.00%，respectively.The Hosmer-Lemeshow goodnessoffit test showed that the predicted probabilities and actual probabilities of the model fitted well in both the modeling group and the validation group（χ2=4.3015，7.1549，P=0.6359，0.2094）.Conclusion" " The risk prediction" model constructed in this study has good predictive performance for postoperative bleeding after PRB，and can provide valuable reference for screening and prevention of high-risk populations in clinical practice.

KEY WORDS" " Ultrasound-guided；Percutaneous renal biopsy；Bleeding；Prediction model

腎臟疾病種類繁多且發(fā)病機制復雜，其臨床表現(xiàn)與組織病理學改變常不一致，導致臨床腎臟疾病的診療面臨極大挑戰(zhàn)［1］。病理檢查是腎臟疾病診斷的金標準，而超聲引導下經皮腎穿刺活檢（percutaneous renal biopsy，PRB）在腎臟疾病的病因明確、早期診斷、治療指導及預后評估等方面均有較高的應用價值［2］。PRB作為一種具有潛在風險的侵入性手術，易導致出血、疼痛、動靜脈內瘺及感染等各種并發(fā)癥，以出血最常見，嚴重時可危及患者生命［3］。PRB術后出血應以預防為主，明確出血的影響因素，對高?；颊卟扇♂槍π愿深A措施［4］。由于PRB術后出血的影響因素較多，目前尚未形成專家共識，故本研究分析了PRB術后出血的高危因素并構建風險預測模型，探討其預測PRB術后出血的臨床價值，旨在為臨床篩選高危風險人群及防治指導提供依據(jù)。

資料與方法

一、研究對象

選取2020年1月至2021年12月于我院和南京醫(yī)科大學附屬南京醫(yī)院接受PRB的72例患者作為建模組，并根據(jù)是否發(fā)生術后出血分為出血組和未出血組。其中出血組32例，男19例，女13例，年齡25～58歲，平均（48.3±8.12）歲；未出血組40例，男27例，女13例，年齡26～59歲，平均（49.8±9.21）歲。另選2022年1月至2023年9月于南京醫(yī)科大學附屬南京醫(yī)院和滁州市來安家寧醫(yī)院接受PRB的64例患者作為驗證組，其中男34例，女30例，年齡28～59歲，平均（48.7±8.64）歲。納入標準：①符合腎穿刺活檢標準；②術前未使用抗凝血藥物；③無穿刺禁忌證；④臨床資料及隨訪資料完整。排除標準：①行透析治療；②有腎移植或手術史；③有嚴重凝血功能障礙；④有嚴重精神疾病及認知功能障礙。本研究經我院和南京醫(yī)科大學附屬南京醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會批準，所有患者均簽署知情同意書。

二、儀器與方法

1.PRB操作過程及術后出血診斷標準：術前向患者說明PRB操作及可能出現(xiàn)的并發(fā)癥，完善肝、腎及凝血功能檢查，嚴格依據(jù)腎穿刺活檢標準操作。超聲引導使用佳能Aplio i700彩色多普勒超聲診斷儀，PVT-375BT探頭，頻率3.5 MHz。應用16 G穿刺針（直徑1.6 mm，日本TSK Laboratory公司）于實時超聲引導下行PRB。常規(guī)穿刺點選擇右腎下極，依據(jù)腎小球數(shù)目、血腫大小、皮髓質分界情況決定穿刺次數(shù)，取腎小球10個以上，髓質組織占比約1/3，術畢應用超聲評估出血情況。PRB術后出血診斷標準［5］：①輕度出血，超聲顯示腎周包膜下小血腫，直徑lt;5 cm；②中度出血，有肉眼血尿或超聲顯示腎周包膜下血腫直徑≥5 cm；③重度出血，術后低血壓、血紅蛋白（Hb）較術前下降≥20%。

2.臨床資料收集：①收集入組患者基線資料，包括年齡、性別、體質量指數(shù)、糖尿病史、IgA腎?。↖gA N）史、高血壓腎?。℉TN）史等；②收集PRB術前實驗室檢查結果，包括Hb、血小板計數(shù)（PLT）、血肌酐（Scr）、尿素氮（BUN）、腎小球濾過率（eGFR）、活化部分凝血活酶時間（APTT）、凝血酶原時間（PT）。

三、統(tǒng)計學處理

應用SPSS 18.0統(tǒng)計軟件和R語言（4.1.1）對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析處理。符合正態(tài)分布的計量資料以x±s表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗；不符合正態(tài)分布的計量資料以M（Q1，Q3）表示，組間比較采用Mann-Whitney U檢驗。計數(shù)資料以例或率表示，組間比較采用χ2檢驗。采用多因素Logistic回歸分析篩選預測PRB術后出血的影響因素，并構建風險預測模型。繪制受試者工作特征（ROC）曲線分析該模型的預測效能；Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗評估該模型的擬合程度；建模組內部評價采用10折交叉驗證法，同時對驗證組進行時段外部驗證。Plt;0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

結" 果

一、預測PRB術后出血影響因素的單因素分析

出血組與未出血組IgA N及HTN占比、腎皮髓質分界、Scr、eGFR、Hb、PLT比較差異均有統(tǒng)計學意義（均Plt;0.05）；年齡、性別、體質量指數(shù)、糖尿病占比、BUN、APTT、PT比較差異均無統(tǒng)計學意義。見表1和圖1，2。

二、預測PRB術后出血影響因素的多因素Logistic回歸分析

以是否發(fā)生PRB術后出血為因變量，單因素分析中差異有統(tǒng)計學意義的變量為自變量，進行多因素Logistic回歸分析（自變量滿足：①容許值gt;0.1；②無多重共線性；③方差膨脹因子lt;5）。具體賦值見表2。結果顯示，腎皮髓質分界、Hb、PLT、IgA N及HTN均為預測PRB術后出血的獨立危險因素（均Plt;0.05）。見表3。以此構建PRB術后出血的風險預測模型：Logit（P）=-0.182+1.099×腎皮髓質分界+1.173×Hb+2.351×PLT+2.004×IgA N+2.436×HTN。

三、PRB術后出血風險預測模型的效能驗證

ROC曲線分析顯示，該模型在建模組的曲線下面積、靈敏度、特異度分別為0.881（95%可信區(qū)間：0.783～0.946，Plt;0.001）、81.25%、92.50%，在驗證組的曲線下面積、靈敏度、特異度分別為0.837（95%可信區(qū)間：0.731～0.913，Plt;0.001）、71.87%、90.00%。見圖3。Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗顯示，該模型在建模組、驗證組的預測概率與實際概率擬合均較好（χ2=4.3015、7.1549，P=0.6359、0.2094），提示該模型對PRB術后出血風險預測效果較好。

討" 論

PRB的應用在腎臟病理學發(fā)展中發(fā)揮了重要作用，目前已廣泛用于腎臟疾病的臨床診療中，為腎臟疾病的病因明確、治療指導及預后評估提供了重要依據(jù)［6-7］。實時超聲引導下PRB在確保穿刺針準確進入腎臟位置、穩(wěn)定穿刺方向、避免腎實質和腎包膜大面積損傷等方面具有顯著優(yōu)勢［8-9］，但其作為一種有創(chuàng)檢查手段仍存在一定風險，患者術后可發(fā)生出血、疼痛、感染等并發(fā)癥［10-12］。本研究結果顯示，建模組PRB術后出血發(fā)生率高達44.44%（32/72），遠高于文獻［13］報道的7.7%～30.3%，可能與該研究術后影像學復查不及時導致部分患者漏診有關。本研究通過分析預測PRB術后出血的影響因素，構建風險預測模型并探討其臨床價值，旨在早期識別PRB術后出血的高風險人群，從而及時采取科學有效的干預措施，降低PRB術后出血發(fā)生率，提高PRB臨床應用的安全性及有效性。

本研究單因素及多因素Logistic回歸分析顯示，腎皮髓質分界、Hb、PLT、IgA N及HTN均預測為PRB術后出血發(fā)生的獨立危險因素（均Plt;0.05）。本研究建模組32例發(fā)生PRB術后出血患者中，68.75%（22/32）的患者超聲表現(xiàn)為腎皮髓分界不清晰，提示腎皮髓分界是預測PRB術后出血的高危因素。Pombas等［14］研究顯示，腎皮髓質分界不清晰為超聲引導下PRB術后嚴重出血的預測因素，本研究結果與其一致。由于超聲檢查時腎皮髓分界不清晰干擾了臨床醫(yī)師的操作，導致PRB術后出血風險增加。此外，本研究結果顯示，出血組Hb為（105.56±12.65）g/L，明顯低于未出血組［（116.60±9.78）g/L］，差異有統(tǒng)計學意義（Plt;0.001）；且Hb為預測PRB術后出血的獨立危險因素（P=0.028）。分析原因為PRB術后細胞膜通透性發(fā)生改變，Hb作為凝血相關指標顯著降低，導致凝血功能出現(xiàn)異常，PRB術后出血概率增加［15］。因此，對于貧血的PRB患者，應及時糾正貧血狀態(tài)以改善預后。張宇等［16］研究表明腎功能不全患者蛋白質代謝發(fā)生紊亂，PLT降低且發(fā)生凝血功能障礙，導致調節(jié)血栓形成和止凝血機制異常，導致PRB術后穿刺點血腫的發(fā)生率增加，患者出血風險明顯增加［17-18］。本研究出血組PLT明顯低于未出血組［（200.31±48.32）×109/L vs. （226.93±52.67）×109/L，P=0.030］；且多因素Logistic回歸分析顯示PLT為預測PRB術后出血的獨立危險因素（Plt;0.001），與上述研究結果一致。由此可見，術前完善PLT及凝血功能相關檢查，針對PLTlt;100×109/L患者進行及時干預，可減少PRB術后出血的發(fā)生風險。鄭紅光等［19］研究發(fā)現(xiàn)腎臟疾病的病理類型可影響PRB術后并發(fā)癥的發(fā)生率，硬化性腎炎、膜增生性腎炎、IgA腎病、局灶節(jié)段性腎小球硬化患者PRB術后的出血發(fā)生率顯著高于其他病理類型（均Plt;0.05），分析可能與腎臟纖維化、局部血供差以及凝血機制異常密切相關。本研究結果與其一致，出血組中31.25%（10/32）的患者診斷為IgA N，9.37%（3/32）的患者診斷為HTN；未出血組中僅10.00%（4/40）的患者診斷為IgA N，無HTN患者；且多因素Logistic回歸分析顯示IgA N和HTN均為預測PRB術后出血的獨立危險因素（均Plt;0.05）。分析其潛在機制可能為長期高血壓導致腎小動脈玻璃樣變化和肌內膜增厚，腎動脈硬化致使供應腎臟的血流減少，腎小球和腎小管出現(xiàn)缺血性損害，從而導致腎活檢后出血發(fā)生率增加。

為了更準確地評估各影響因素對PRB術后出血發(fā)生風險的預測價值，本研究進一步建立了聯(lián)合多因素的風險預測模型，并驗證其效能。ROC曲線分析顯示，該模型在建模組的曲線下面積、靈敏度、特異度分別為0.881（95%可信區(qū)間：0.783～0.946，Plt;0.001）、81.25%、92.50%，在驗證組的曲線下面積、靈敏度、特異度分別為0.837（95%可信區(qū)間：0.731～0.913，Plt;0.001）、71.87%、90.00%；Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗顯示，該模型在建模組、驗證組的預測概率與實際概率擬合均較好（χ2=4.3015、7.1549，P=0.6359、0.2094），提示該模型能有效預測PRB術后出血的發(fā)生風險。因此，建議在臨床工作中將Logistic回歸模型的影響因素形成一套科學規(guī)范化的PRB術后出血預測體系，及時明確PRB術后出血發(fā)生風險，進行有針對性的干預策略，對降低PRB術后出血發(fā)生率及提高臨床療效具有重要的意義。

本研究的局限性：由于病例組成、統(tǒng)計學方法、樣本量、地域、醫(yī)療條件、儀器設備及操作流程的差異性，上述諸多PRB術后出血的風險因素是協(xié)同作用還是疊加作用，能否用一個簡單的數(shù)據(jù)模型計算出血概率，能否挖掘出關鍵核心因素來預測PRB出血風險，均需進一步闡述，使該模型具有更好的臨床應用前景。

綜上所述，本研究構建的風險預測模型對PRB術后出血發(fā)生具有較好的預測效能，可為臨床高風險人群的篩選和防治提供有價值的參考和評估依據(jù)。

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（收稿日期：2024-05-08）