[摘要]目的：分析女性遲發(fā)性痤瘡（Female delayed acne vulgaris，F(xiàn)DAV）的危險(xiǎn)因素，構(gòu)建FDAV的列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)模型。方法：選取2020年5月-2022年5月就診于唐山市中醫(yī)醫(yī)院皮膚科門(mén)診的FDAV患者200例與200例健康志愿者，參考文獻(xiàn)自制問(wèn)卷調(diào)查表實(shí)施問(wèn)卷調(diào)查，并用Logistic回歸分析篩選影響FDAV發(fā)生的危險(xiǎn)因素；采用R軟件構(gòu)建預(yù)測(cè)FDAV風(fēng)險(xiǎn)的列線(xiàn)圖模型，采用Bootstrap法進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證，采用驗(yàn)證集進(jìn)行外部驗(yàn)證，采用ROC曲線(xiàn)、校準(zhǔn)曲線(xiàn)評(píng)價(jià)列線(xiàn)圖模型的預(yù)測(cè)效能。結(jié)果：Logistic回歸分析結(jié)果顯示，睡眠時(shí)間＜8 h[95%CI（2.701～8.034），P＜0.001]、使用電腦時(shí)間≥3 h/d[95%CI（2.836～8.733），P＜0.001]、飲酒[95%CI（1.354～5.602），P=0.005]、有家族史[95%CI（1.534～5.443），P=0.001]是FDAV的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。ROC曲線(xiàn)下面積0.785，95%CI（0.702～0.868）。校準(zhǔn)曲線(xiàn)斜率接近1，且H-L擬合優(yōu)度檢驗(yàn)χ2=6.141，P=0.189。外部驗(yàn)證結(jié)果顯示：校準(zhǔn)曲線(xiàn)斜率接近1，ROC曲線(xiàn)下面積為0.872，95%CI（0.817～0.927）。結(jié)論：FDAV與睡眠時(shí)間＜8 h、使用電腦時(shí)間≥3 h/d、飲酒、有家族史有關(guān)，基于以上4項(xiàng)獨(dú)立危險(xiǎn)因素構(gòu)建的列線(xiàn)圖模型在預(yù)測(cè)FDAV發(fā)生方面預(yù)測(cè)效能尚可。

[關(guān)鍵詞]女性遲發(fā)性痤瘡；危險(xiǎn)因素；列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)模型

[中圖分類(lèi)號(hào)]R751" " [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A" "[文章編號(hào)]1008-6455（2023）07-0001-06

Analysis of Risk Factors of Female Delayed Acne Vulgaris and Establishment of A Nomogram Prediction Model

CAO Yang1，LI Jing2

[ 1.Acupuncture-moxibustion and Tuina Ward （ Third Rehabilitation Department ）， 2.Department of Dermatology， Tangshan Traditional Chinese Medicine Hospital， Tangshan 063000， Hebei， China ]

Abstract： Objective" To analyze the risk factors of female delayed acne vulgaris （FDAV）， and to construct a nomogram prediction model of FDAV. Methods" From May 2020 to May 2022， 200 FDAV patients and 200 healthy volunteers who visited the dermatology clinic of Tangshan Traditional Chinese Medicine Hospital were selected， surveys were implemented through self-made questionnaires according to the reference literature， Logistic regression analysis was applied to screen the risk factors affecting the occurrence of FDAV; R software was used to build a nomogram model for predicting the risk of FDAV， and Bootstrap method was used for internal verification， verification set was used for external verification， ROC curve and calibration curve were carried out to evaluate the prediction efficiency of nomogram model. Results" Logistic regression analysis showed that sleep time of ＜8 h [95%CI （2.701-8.034）， P＜0.001]， computer time of ≥3 h/d [95%CI （2.836-8.733）， P＜0.001]， alcohol consumption [95%CI （1.354-5.602）， P=0.005] and family history [95%CI （1.534-5.443）， P=0.001] were independent risk factors for FDAV. The area under the ROC curve was 0.785 [95%CI （0.702-0.868）]. The slope of the calibration curve was close to 1， and the H-L goodness of fit test showed χ2=6.141， P=0.189. The external verification results showed that the slope of the calibration curve was close to 1， and the area under the ROC curve was 0.872 [95% CI （0.817- 0.927）]. Conclusion" FDAV is related to sleep time of ＜8 h， computer use time of ≥3 h/d， alcohol consumption， and family history. The nomogram prediction model constructed based on the above four independent risk factors has good predictive performance in predicting the occurrence of FDAV.

Key words： female delayed acne vulgaris; risk factors; nomogram prediction model

痤瘡是皮膚科常見(jiàn)疾病，好發(fā)于青春期[1]。女性遲發(fā)性痤瘡（FDAV）指25歲以后發(fā)病，數(shù)據(jù)顯示近幾年FDAV的發(fā)病率呈增高趨勢(shì)[2]。FDAV的確切病因不清，可能與遺傳因素、精神狀態(tài)、飲食習(xí)慣等有關(guān)[3-4]。查閱國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DAV為多因素疾病，僅依靠某一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)室指標(biāo)難以預(yù)測(cè)FDAV發(fā)生。因此，建議綜合多變量判別FDAV發(fā)生。如何早期篩查FDAV發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，再給予針對(duì)性的預(yù)防管理是現(xiàn)階段皮膚科領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。目前已經(jīng)就FDAV發(fā)生展開(kāi)了相關(guān)研究，但是現(xiàn)有研究側(cè)重于FDAV治療方面[5-6]，F(xiàn)DAV發(fā)生的獨(dú)立危險(xiǎn)因素仍處于探索階段，未有定論，且目前尚缺乏篩 查FDAV發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)工具。列線(xiàn)圖模型是常用的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，為可視化模型，可聯(lián)合多項(xiàng)預(yù)測(cè)變量，以統(tǒng)計(jì)學(xué)方法為基礎(chǔ)納至同一個(gè)多變量模型，以實(shí)現(xiàn)個(gè)體化預(yù)測(cè)臨床某事件發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)[7-8]。本研究擬分析FDAV的危險(xiǎn)因素，試構(gòu)建預(yù)測(cè)FDAV發(fā)生的列線(xiàn)圖模型，旨在為篩查FDAV高風(fēng)險(xiǎn)人群與制定早期臨床干預(yù)方案提供有效參考。

1" 資料和方法

1.1 一般資料：遵循應(yīng)變量事件數(shù)（Event per variable，EPV）（應(yīng)變量發(fā)生的事件數(shù)需不少于模型中納入的自變量個(gè)數(shù)乘以的倍數(shù)）原則估計(jì)樣本量，Logistic回歸的經(jīng)驗(yàn)準(zhǔn)則“EPV最低標(biāo)準(zhǔn)為10”，本研究共納入18個(gè)影響因素，至少需要180例（18×10=180）FDAV患者，本研究最終選擇收集FDAV患者200例，滿(mǎn)足最小樣本含量要求。

選取2020年5月-2022年5月就診于筆者醫(yī)院皮膚科門(mén)診的FDAV患者200例（病例1組）與200例健康志愿者（對(duì)照1組），為訓(xùn)練集。另選取2022年6月-2022年12月就診于筆者醫(yī)院皮膚科門(mén)診的FDAV患者78例（病例2組）與78例健康志愿者（對(duì)照2組）作為驗(yàn)證集對(duì)列線(xiàn)圖模型進(jìn)行外部驗(yàn)證，其中病例2組年齡（32.74±4.06）歲；文化程度小學(xué)及以下7例、初中16例、高中/中專(zhuān)20例、大專(zhuān)/本科23例、研究生以上12例。對(duì)照2組年齡（32.38±4.12）歲；文化程度小學(xué)及以下9例、初中14例、高中/中專(zhuān)22例、大專(zhuān)/本科20例、研究生以上13例。兩組年齡、文化程度比較差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。本研究已通過(guò)醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)審核批準(zhǔn)，患者對(duì)本研究知情，且自愿簽署知情同意書(shū)。

1.2 納入和排除標(biāo)準(zhǔn)

1.2.1 病例組納入標(biāo)準(zhǔn)：①符合FDAV診斷標(biāo)準(zhǔn)[9-10]；②年齡＞25歲；③女性。

1.2.2 對(duì)照組納入標(biāo)準(zhǔn)：①健康志愿者，均未并發(fā)FDAV；②年齡＞25歲；③女性。

1.2.3 排除標(biāo)準(zhǔn)：①處于妊娠期、哺乳期；②精神疾??；③惡性腫瘤；④心、肝、腎、內(nèi)分泌系統(tǒng)疾病；⑤溝通障礙；⑥并發(fā)其他皮膚疾??；⑦青春期發(fā)生痤瘡。

1.3 研究方法

1.3.1 FDAV嚴(yán)重程度分級(jí)：評(píng)價(jià)患者的FDAV嚴(yán)重程度分級(jí)[11]，Ⅰ級(jí)（粉刺，少量皮疹、膿皰，病灶數(shù)＜30個(gè)）、Ⅱ級(jí)（粉刺，有中等數(shù)量的丘疹、膿皰，總病灶數(shù)在31～50個(gè)）、Ⅲ級(jí)（大量丘疹、膿皰，偶見(jiàn)炎癥皮損，分布廣泛，總病灶數(shù)在51～100個(gè)，結(jié)節(jié)＜3個(gè)）。

1.3.2 收集資料：年齡、體質(zhì)指數(shù)（體質(zhì)指數(shù)=體重/身高2，體重單位為kg，身高單位為m，體質(zhì)指數(shù)單位為kg/m2）、文化程度、婚姻狀況、皮膚類(lèi)型、性激素、是否清淡飲食、日曬時(shí)間、睡眠時(shí)間、使用電腦、飲酒（飲酒判斷標(biāo)準(zhǔn)：每周喝酒＞2次，烈酒＞50毫升/次或啤酒＞500毫升/次）、家族史、入睡時(shí)間、洗臉頻次、洗臉?biāo)疁?、是否使用美白?lèi)護(hù)膚品、是否使用清潔類(lèi)護(hù)膚品、是否使用控油類(lèi)護(hù)膚品、是否使用防曬類(lèi)護(hù)膚品、是否使用彩妝類(lèi)護(hù)膚品、是否使用保濕類(lèi)護(hù)膚品、有無(wú)生活壓力。

1.3.3 性激素：檢測(cè)睪酮、雌二醇、卵泡刺激素、孕酮、黃體生成素、催乳素共6項(xiàng)，均于月經(jīng)期第3～5天晨起空腹采血，分離血清，保存待測(cè)。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析：用SPSS 25.0統(tǒng)計(jì)軟件處理數(shù)據(jù)，P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。服從正態(tài)分布且方差齊性的計(jì)量資料采用均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差（xˉ±s）描述，兩組組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料采用頻數(shù)（%）描述，兩組組間比較采用卡方檢驗(yàn)；等級(jí)資料采用頻數(shù)（%）描述，兩組組間比較采用秩和檢驗(yàn)。將年齡、體質(zhì)指數(shù)、文化程度等數(shù)個(gè)因素列為自變量，建立Logistic回歸模型，進(jìn)行單因素分析與多因素分析（enter法），以明確FDAV的危險(xiǎn)因素。將影響FDAV發(fā)生的危險(xiǎn)因素引入R3.6.3軟件及rms程序包，構(gòu)建預(yù)測(cè)FDAV的列線(xiàn)圖模型。采用Bootstrap法重復(fù)抽樣100次，對(duì)列線(xiàn)圖進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證，用驗(yàn)證集對(duì)列線(xiàn)圖模型進(jìn)行外部驗(yàn)證。通過(guò)繪制ROC曲線(xiàn)與校準(zhǔn)曲線(xiàn)評(píng)估列線(xiàn)圖模型預(yù)測(cè)FDAV發(fā)生的區(qū)分度、一致性。檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

2" 結(jié)果

2.1 病例組FDAV情況：病例1組FDAV情況見(jiàn)表1。

2.2 基于訓(xùn)練集的一般資料分析：對(duì)照1組與病例1組在年齡、文化程度、婚姻狀況、卵泡刺激素、孕酮、催乳素、洗臉頻次、是否使用美白類(lèi)護(hù)膚品、是否使用清潔類(lèi)護(hù)膚品方面比較，差異不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），在體質(zhì)指數(shù)、皮膚類(lèi)型、睪酮、雌二醇、黃體生成素、是否清淡飲食、日曬時(shí)間、睡眠時(shí)間、使用電腦、飲酒、家族史、入睡時(shí)間、洗臉?biāo)疁亍⑹欠袷褂每赜皖?lèi)護(hù)膚品、是否使用防曬類(lèi)護(hù)膚品、是否使用彩妝類(lèi)護(hù)膚品、是否使用保濕類(lèi)護(hù)膚品、有無(wú)生活壓力方面比較，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。見(jiàn)表2。

2.3 基于訓(xùn)練集的FDAV的多因素Logistic回歸分析：將FDAV可能的影響因素作為自變量（賦值情況見(jiàn)表3），包括體質(zhì)指數(shù)、皮膚類(lèi)型、睪酮、雌二醇、黃體生成素、是否清淡飲食、日曬時(shí)間、睡眠時(shí)間、使用電腦、飲酒、家族史、入睡時(shí)間、洗臉?biāo)疁?、是否使用控油?lèi)護(hù)膚品、是否使用防曬類(lèi)護(hù)膚品、是否使用彩妝類(lèi)護(hù)膚品、是否使用保濕類(lèi)護(hù)膚品、有無(wú)生活壓力，以有無(wú)FDAV作為因變量，經(jīng)過(guò)SPSS驗(yàn)證，各自變量之間不具有多重共線(xiàn)性，采用多因素Logistic回歸分析。結(jié)果顯示，睡眠時(shí)間＜8 h[95%CI（2.701～8.034），P＜0.001]、使用電腦時(shí)間≥3 h/d[95%CI（2.836～8.733），P＜0.001]、飲酒[95%CI（1.354～5.602），P=0.005）、有家族史[95%CI（1.534～5.443），P=0.001]是FDAV的獨(dú)立危險(xiǎn)因素（P＜0.05）。見(jiàn)表4。

2.4 預(yù)測(cè)FDAV的列線(xiàn)圖模型建立：將表4篩選的危險(xiǎn)因素（4項(xiàng)：睡眠時(shí)間、使用電腦時(shí)間、飲酒情況、家族史）引入R軟件，構(gòu)建預(yù)測(cè)FDAV的列線(xiàn)圖模型。結(jié)果顯示，睡眠時(shí)間＜8 h得96.3分，使用電腦時(shí)間≥3 h/d得100分，飲酒得62.7分，有家族史得65.3分。見(jiàn)圖1。

2.5 預(yù)測(cè)FDAV的列線(xiàn)圖模型的驗(yàn)證：ROC曲線(xiàn)下面積0.785，95%CI（0.702～0.868），見(jiàn)圖2。校準(zhǔn)曲線(xiàn)斜率接近1，見(jiàn)圖3，且H-L擬合優(yōu)度檢驗(yàn)χ2=6.141，P=0.189。

2.6 列線(xiàn)圖模型的外部驗(yàn)證：驗(yàn)證集中對(duì)照組與病例組在睡眠時(shí)間、使用電腦、飲酒、家族史方面比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），見(jiàn)表5。以表5數(shù)據(jù)對(duì)圖1列線(xiàn)圖模型予以外部驗(yàn)證，結(jié)果顯示，ROC曲線(xiàn)下面積為0.872，95%CI（0.817～0.927），見(jiàn)圖4。校準(zhǔn)曲線(xiàn)斜率接近1，見(jiàn)圖5。

3" 討論

痤瘡的病因復(fù)雜，非單一因素作用結(jié)果，很多因素均參與其發(fā)生、病情加重過(guò)程[12-13]。隨著社會(huì)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人們生活節(jié)奏變快、環(huán)境改變等，近幾年，皮膚科門(mén)診25歲以后發(fā)生痤瘡的就診患者數(shù)量較既往明顯增多，尤其是FDAV，開(kāi)始受到關(guān)注。FDAV病程持久，頑固難治，嚴(yán)重影響患者容貌，對(duì)患者身心健康均產(chǎn)生不利影響[14-15]。然而，目前現(xiàn)代醫(yī)學(xué)尚未研制出理想藥物[16-17]。Logistic回歸分析結(jié)果顯示，睡眠時(shí)間＜8 h、使用電腦時(shí)間≥3 h/d、飲酒、有家族史是FDAV的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。為實(shí)現(xiàn)個(gè)體化預(yù)測(cè)FDAV發(fā)生，本研究試整合以上4項(xiàng)獨(dú)立危險(xiǎn)因素，構(gòu)建能預(yù)測(cè)FDAV發(fā)生的列線(xiàn)圖模型。

本研究基于Logistic回歸分析篩選出的4項(xiàng)獨(dú)立危險(xiǎn)因素構(gòu)建的預(yù)測(cè)FDAV發(fā)生的列線(xiàn)圖模型，據(jù)圖可知：①睡眠時(shí)間＜8 h增加列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)模型評(píng)分96.3分，F(xiàn)DAV發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)增加。生物鐘驅(qū)動(dòng)機(jī)體的各項(xiàng)生理過(guò)程（例如新陳代謝），新陳代謝差自然影響睡眠，睡眠不足將增加痤瘡發(fā)生可能性。皮膚是機(jī)體的首道防線(xiàn)，是人體的最大器官，必須得到規(guī)律休整。充足的睡眠是維持皮膚穩(wěn)態(tài)的重要條件，而成年女性因?qū)W業(yè)、工作等處于亞健康狀態(tài)，部分甚至存在睡眠障礙，進(jìn)而難以維持皮膚穩(wěn)態(tài)，增加痤瘡發(fā)生的可能性。②使用電腦時(shí)間≥3 h/d增加列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)模型評(píng)分100分，F(xiàn)DAV發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)增加。電腦在現(xiàn)階段大眾生活與工作中應(yīng)用尤為普遍，暴露于電磁輻射的可能性較高。電磁輻射可穿透人體，對(duì)機(jī)體產(chǎn)生生物作用，吸收的能量越多自然電磁危害越明顯[18]。專(zhuān)家研究發(fā)現(xiàn)，凡是用電的日常家用設(shè)備均具有電磁輻射。考慮到電磁輻射呈“細(xì)微性”“累積性”等特征，大眾尚未能樹(shù)立對(duì)電磁輻射的正確認(rèn)識(shí)，部分人群不知曉電磁輻射能損害皮膚屏障。電腦顯示屏表面有靜電，受聚集的灰塵影響，將直接輻射至使用者的皮膚裸露處（特別是面部），長(zhǎng)期如此，很可能發(fā)生斑疹等，甚至皮膚病變[19]。根據(jù)該項(xiàng)結(jié)論建議，在日常生活或工作中，勿長(zhǎng)時(shí)間操作電腦，合理控制電腦操作時(shí)間，調(diào)整適宜的屏幕亮度（屏幕亮度與電磁輻射呈正相關(guān)），正確擺放電腦位置，同時(shí)注意皮膚清潔。③飲酒增加列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)模型評(píng)分62.7分，F(xiàn)DAV發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)增加。分析原因可能是，酒精可造成機(jī)體免疫紊亂，如長(zhǎng)期飲酒、過(guò)量飲酒，必然增加皮膚感染概率[20]。不僅如此，細(xì)菌等微生物通常具備乙醇脫氫酶活性，長(zhǎng)期飲酒、過(guò)量飲酒情況下將使細(xì)菌等微生物產(chǎn)生乙醛[21]。④有家族史增加列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)模型評(píng)分65.3分，F(xiàn)DAV發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)增加。譚競(jìng)宜等[22]認(rèn)為，家族史是FDAV發(fā)生的獨(dú)立危險(xiǎn)因素之一。支持本研究結(jié)論。FDAV發(fā)生與遺傳因素有關(guān)，特別是雄激素相關(guān)基因。有FDAV家族史的人群不僅FDAV發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)高，且痤瘡程度普遍較嚴(yán)重。提示，要高度關(guān)注有FDAV家族史的人群，制定綜合防治方案。基于上述分析可以得知，F(xiàn)DAV是多因素疾病，其發(fā)生往往是多種因素相互作用的結(jié)果，不僅僅局限于本研究利用Logistic回歸分析出的4項(xiàng)獨(dú)立危險(xiǎn)因素，各因素相互影響、促進(jìn)，最終誘發(fā)FDAV發(fā)生、持續(xù)加重。當(dāng)今社會(huì)，男性與女性的社會(huì)地位趨于平等，特別是女性人群，其擁有多重角色，職業(yè)女性數(shù)量持續(xù)增多，暴露于睡眠時(shí)間＜8 h、使用電腦時(shí)間≥3 h/d、飲酒等FDAV獨(dú)立危險(xiǎn)因素的可能性極大增加，因此，在防治FDAV方面，除了給予針對(duì)性治療策略外，還要加大健康宣教力度，告誡成年女性要培養(yǎng)健康生活習(xí)慣，盡可能避免FDAV獨(dú)立危險(xiǎn)因素，有FDAV家族史的人群更要提高警惕，科學(xué)、正確護(hù)膚，保持良好生活習(xí)慣與精神狀態(tài)。

本研究采用ROC曲線(xiàn)、校準(zhǔn)曲線(xiàn)、H-L擬合優(yōu)度檢驗(yàn)對(duì)構(gòu)建的列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)模型予內(nèi)部驗(yàn)證，結(jié)果顯示基于Logistic回歸分析篩選出的4項(xiàng)獨(dú)立危險(xiǎn)因素構(gòu)建的列線(xiàn)圖模型在預(yù)測(cè)FDAV發(fā)生方面預(yù)測(cè)效能尚可。另外，本研究選取2022年6月-2022年12月就診于筆者醫(yī)院皮膚科門(mén)診的FDAV患者78例（病例2組）與78例健康志愿者（對(duì)照2組）作為驗(yàn)證集對(duì)列線(xiàn)圖模型進(jìn)行外部驗(yàn)證，同樣說(shuō)明，該模型區(qū)分度、校準(zhǔn)度較好。

綜上，F(xiàn)DAV與睡眠時(shí)間＜8 h、使用電腦時(shí)間≥3 h/d、飲酒、有家族史有關(guān)，基于以上4項(xiàng)獨(dú)立危險(xiǎn)因素構(gòu)建的列線(xiàn)圖模型在預(yù)測(cè)FDAV發(fā)生方面預(yù)測(cè)效能尚可。

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[收稿日期]2023-04-23

本文引用格式：曹洋，李婧.女性遲發(fā)性痤瘡的危險(xiǎn)因素分析及列線(xiàn)圖預(yù)測(cè)模型的建立[J].中國(guó)美容醫(yī)學(xué)，2024，33（7）：1-6