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        腎腫瘤解剖評(píng)分聯(lián)合腎周脂肪粘連評(píng)分對(duì)囊性腎腫物患者圍手術(shù)期結(jié)果的預(yù)測(cè)價(jià)值分析

        2025-02-14 00:00:00王寶陳博宏黃昊翔馮聰曾津陳煒吳大鵬
        機(jī)器人外科學(xué) 2025年1期

        摘要 目的:評(píng)估腎腫瘤解剖評(píng)分聯(lián)合腎周脂肪粘連評(píng)分對(duì)接受機(jī)器人輔助腎部分切除術(shù)的囊性腎腫物(cRM)患者圍手術(shù)期結(jié)果的預(yù)測(cè)價(jià)值。方法:回顧性分析兩家三甲醫(yī)院于2016年3月—2020年12月接受機(jī)器人輔助腎部分切除術(shù)的50例cRM患者的圍手術(shù)期資料。評(píng)估患者RENAL、術(shù)前解剖特征分類(PADUA)、梅奧粘連概率(MAP)、腎周脂肪粘連(APF)評(píng)分,以切緣陰性、熱缺血時(shí)間lt;20 min、無嚴(yán)重術(shù)中或術(shù)后并發(fā)癥的MIC“三連勝”視為達(dá)到最佳手術(shù)結(jié)果。統(tǒng)計(jì)患者達(dá)成MIC情況,通過受試者操作特征曲線(ROC)曲線分析評(píng)估各評(píng)分系統(tǒng)及組合評(píng)分模型對(duì)MIC達(dá)成的預(yù)測(cè)價(jià)值,選取最優(yōu)模型進(jìn)行列線圖分析,通過校準(zhǔn)曲線、臨床決策曲線以及Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)來評(píng)估列線圖的預(yù)測(cè)性能。結(jié)果:腎腫瘤解剖評(píng)分中PADUA評(píng)分系統(tǒng)略優(yōu)于RENAL評(píng)分系統(tǒng)(AUC:0.782 Vs 0.720),腎周脂肪粘連評(píng)分中MAP評(píng)分系統(tǒng)略優(yōu)于APF評(píng)分系統(tǒng)(AUC:0.629 Vs 0.525),但差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Pgt;0.05)。PADUA評(píng)分與MAP評(píng)分的組合評(píng)分模型(AUC=0.822)預(yù)測(cè)能力優(yōu)于任何一種單一評(píng)分模型或組合評(píng)分模型,通過校準(zhǔn)和決策曲線分析證實(shí)臨床應(yīng)用價(jià)值顯著。結(jié)論:PADUA評(píng)分與MAP評(píng)分的組合評(píng)分模型在cRM患者術(shù)后MIC達(dá)成中表現(xiàn)出卓越的預(yù)測(cè)能力,可為此類患者接受機(jī)器人輔助手術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和術(shù)前決策提供有力支持。

        關(guān)鍵詞 囊性腎腫物;機(jī)器人輔助腎部分切除術(shù);腎腫瘤解剖評(píng)分;腎周脂肪粘連評(píng)分

        中圖分類號(hào) R737.11 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-7721(2025)01-0107-07

        Value of renal tumor anatomy score combined with perirenal fatty adhesions score in predicting perioperative outcomes of patients with cystic renal masses

        WANG Bao, CHEN Bohong, HUANG Haoxiang, FENG Cong, ZENG Jin, CHEN Wei, WU Dapeng

        (Department of Urology, the First Affiliated Hospital of Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710061, China)

        Abstract Objective: To assess the value of renal tumor anatomy score combined with perirenal fatty adhesions score in predicting the perioperative period outcomes of cystic renal mass (cRM) patients who underwent robot-assisted partial nephrectomy. Methods: 50 patients with cRM who underwent robot-assisted partial nephrectomy from March 2016 to December 2020 in two tertiary hospitals were selected, and their perioperative data were analyzed retrospectively. Patients’ RENAL, preoperative aspects and dimensions used for an anatomical (PADUA), Mayo adhesive probability (MAP), and adherent perinephric fat (APF) scores, and wether the MIC “trifecta” was achieved (negative margins, thermal ischemia time lt;20 min, and no serious intraoperative or postoperative complications) were assessed. ROC curves were used to evaluate the predictive value of each scoring system and combined scoring model for MIC trifecta. The best model was selected for nomogram analysis, and the Hosmer-Lemeshow test, calibration curves, and clinical decision curves were used to evaluate the predictive performance of nomogram. Results: In the renal tumor anatomy scoring, the PADUA scoring system outperformed the RENAL scoring system by a small margin (AUC: 0.782 Vs 0.720), and in the perirenal fatty adhesions scoring, the MAP scoring system outperformed the APF scoring system by a small margin (AUC: 0.629 Vs 0.525). But none of the differences was statistically significant (Pgt;0.05). The predictive ability of the combined scoring model of the PADUA score and MAP score (AUC=0.822) was superior to any single scoring model or the combined scoring model, and the significant value of clinical application was confirmed by calibration and decision curve analysis. Conclusion: The combined scoring model of the PADUA score and MAP score showed excellent predictive ability in predicting postoperative MIC in patients with cRM, which can provide powerful support for risk assessment and preoperative decision-making for patients who will undergo robot-assisted surgery.

        Key words Cystic Renal Mass; Robot-assisted Partial Nephrectomy; Renal Tumor Anatomy Score; Perirenal Fatty Adhesion Score

        囊性腎腫物(Cystic Renal Mass,cRM)約占腎腫物病例的15%。Bosniak分級(jí)根據(jù)CT影像學(xué)表現(xiàn)對(duì)cRM進(jìn)行分類和風(fēng)險(xiǎn)分層評(píng)估[1]。部分復(fù)雜性cRM(≥Bosniak ⅡF)被診斷為惡性,約4%~10%的腎癌表現(xiàn)為囊性改變,需要進(jìn)行手術(shù)治療[2]。盡管cRM相較于實(shí)性腎腫物(Solid Renal Mass,sRM)的病理分期和核分級(jí)較低,但對(duì)于體積較大或復(fù)雜度較高的復(fù)雜cRM,仍建議選擇保留腎單位手術(shù)作為優(yōu)先治療方式。與sRM不同,切除cRM需格外小心謹(jǐn)慎,以避免囊腫破裂和內(nèi)容物溢出[3]。憑借精準(zhǔn)、微創(chuàng)等多重優(yōu)勢(shì),機(jī)器人輔助技術(shù)在處理具有挑戰(zhàn)性的cRM保腎手術(shù)中應(yīng)用日益廣泛[4]。

        目前已有數(shù)十種評(píng)分系統(tǒng)用于評(píng)估腎部分切除術(shù)的復(fù)雜程度[5]。RENAL評(píng)分和術(shù)前解剖特征分類(Preoperative Aspects and Dimensions Used for An Anatomical,PADUA)評(píng)分由于計(jì)算簡便、重現(xiàn)性高而被廣泛采納。近年來,梅奧粘連概率(Mayo Adhesive Probability,MAP)評(píng)分和腎周脂肪粘連(Adherent Perinephric Fat,APF)評(píng)分等評(píng)分系統(tǒng)也日益受到重視。上述評(píng)分均已被證實(shí)與sRM不良圍手術(shù)期結(jié)果相關(guān)[6-9],但鮮有研究評(píng)估這些評(píng)分組合對(duì)cRM患者圍手術(shù)期結(jié)果的預(yù)測(cè)效能?;诖?,本研究詳細(xì)探討了單一評(píng)分與組合評(píng)分對(duì)cRM圍手術(shù)期結(jié)果的預(yù)測(cè)價(jià)值,現(xiàn)報(bào)道如下。

        1 資料與方法

        1.1一般資料 本研究回顧性分析西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院于2017年1月—2020年10月以及南昌大學(xué)第一附屬醫(yī)院于2016年3月—2020年

        12月接受機(jī)器人輔助腎部分切除術(shù)患者的臨床資料。納入標(biāo)準(zhǔn)為單個(gè)腎腫瘤且具備完整影像學(xué)和臨床資料的cRM患者。排除標(biāo)準(zhǔn):①存在淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移;②存在血管受累或腔靜脈癌栓形成;③存在遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移;④存在腎功能障礙或腎功能衰竭;⑤年齡lt;18歲或年齡gt;80歲。最終共納入50例cRM患者,所有手術(shù)均由經(jīng)驗(yàn)豐富的機(jī)器人輔助手術(shù)醫(yī)生主刀。

        1.2數(shù)據(jù)收集 兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的泌尿科醫(yī)生根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)算法[7,10-12],依據(jù)患者術(shù)前腹部CT或MRI影像數(shù)據(jù),評(píng)估RENAL、PADUA、MAP、APF評(píng)分,對(duì)于存在分歧的評(píng)分,由高年資醫(yī)生重新計(jì)算以評(píng)估最終分?jǐn)?shù)。臨床使用ClassIntra系統(tǒng)[13]進(jìn)行術(shù)中并發(fā)癥分類,Clavien-Dindo分級(jí)系統(tǒng)[14]評(píng)估患者術(shù)后3個(gè)月的并發(fā)癥情況。在本研究中,達(dá)成MIC(Margin,Ischemia and Complications)“三連勝”被視為達(dá)到最佳手術(shù)結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn),即同時(shí)滿足切緣陰性或無囊腫破裂,熱缺血時(shí)間lt;20 min,無嚴(yán)重術(shù)中或術(shù)后并發(fā)癥(ClassIntra評(píng)分gt;Ⅱ級(jí)或Clavien評(píng)分Ⅲ~Ⅳ級(jí))。

        1.3評(píng)分標(biāo)準(zhǔn) 選取RENAL評(píng)分系統(tǒng)和PADUA評(píng)分系統(tǒng)進(jìn)行腎腫瘤解剖評(píng)分,選取MAP評(píng)分系統(tǒng)APF評(píng)分系統(tǒng)進(jìn)行腎周脂肪粘連評(píng)分。

        RENAL評(píng)分系統(tǒng)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)如下:①腫瘤最大徑≤4 cm為1分,4~7 cm為2分,≥7 cm為3分;②腫瘤外凸率≥50%為1分,lt;50%外凸為2分,完全內(nèi)生型為3分;③腫瘤與腎集合系統(tǒng)的距離≥7 mm為1分,4~7 mm為2分,≤4 mm為3分;④腫瘤與腎臟上下極的位置,完全在上下極為1分,大部在上下極為2分,gt;50%不在上下極為3分。將上述指標(biāo)評(píng)分相加,可以將手術(shù)復(fù)雜性劃分為低級(jí)(4~6分)、中級(jí)(7~9分)、高級(jí)(10~12分)。

        PADUA評(píng)分系統(tǒng)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)如下:①腫瘤最大徑≤4 cm為1分,4~7 cm為2分,gt;7 cm為3分;②腫瘤與腎臟上下極的垂直位置,位于上下極為1分,位于中部為2分;③腫瘤與腎臟內(nèi)外側(cè)的水平位置,外側(cè)為1分,內(nèi)側(cè)為2分;④腫瘤與腎集合系統(tǒng)的關(guān)系,無關(guān)為

        1分,有關(guān)為2分;⑤腫瘤與腎竇的關(guān)系,無關(guān)為1分,有關(guān)為2分;⑥腫瘤外凸率≥50%為1分,lt;50%外凸為2分,完全內(nèi)生型為3分。將上述指標(biāo)評(píng)分相加,可將手術(shù)復(fù)雜性劃分為低級(jí)

        (6~7分)、中級(jí)(8~9分)、高級(jí)(10~14分)。

        MAP評(píng)分系統(tǒng)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)如下:①后側(cè)腎周脂肪厚度lt;1 cm為 0分,1~2 cm為1分,≥2 cm

        為2分;②腎周脂肪無條索狀改變?yōu)?分,存在輕/中度條索(1型)為2分,存在嚴(yán)重條索(2型)為3分。MAP評(píng)分系統(tǒng)旨在預(yù)測(cè)術(shù)中遇到腎周脂肪粘連的可能性,將上述指標(biāo)評(píng)分相加,評(píng)分總分為0~5分,分?jǐn)?shù)越高表示遇到腎周脂肪粘連的概率越大。

        APF評(píng)分系統(tǒng)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)如下:①后腎周脂肪厚度lt;2 cm為0分,≥2 cm為1分;②腎周脂肪無明顯條索為0分,存在輕/中度條索(1型)為1分,存在嚴(yán)重條索(2型)為2分;③未合并糖尿病為0分,合并糖尿病為1分。將上述指標(biāo)評(píng)分相加,評(píng)分總分為0~4分,分?jǐn)?shù)越高表示在腎部分切除術(shù)中遇到腎周脂肪粘連的概率越大。

        1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 在基線資料中,連續(xù)變量采用中位數(shù)(四分位數(shù))[M(P25,P75)]表示,分類變量則使用例數(shù)(百分比)[n(%)]表示。采用受試者操作特征曲線(Receiver Operator Characteristic Curve,ROC)及曲線下面積(Area Under the Curve,AUC)評(píng)估預(yù)測(cè)性能,AUC代表模型在分類任務(wù)中的整體性能,范圍為0~1,AUC值lt;0.5表示模型預(yù)測(cè)效果較差,0.5≤AUC值lt;0.7表示模型性能一般,0.7≤AUC值lt;0.9表示模型性能良好,AUC值≥0.9表明模型性能非常優(yōu)秀。利用Logistic回歸分析對(duì)腎腫瘤解剖評(píng)分和腎周脂肪粘連評(píng)分進(jìn)行組合,并使用列線圖進(jìn)行直觀可視化展示,通過校準(zhǔn)曲線、臨床決策曲線以及Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)來評(píng)估列線圖的預(yù)測(cè)性能。所有統(tǒng)計(jì)學(xué)分析及可視化工作均使用R-4.2.2軟件完成,Plt;0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

        2 結(jié)果

        2.1患者基線信息 50例患者中有33例來自西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院,17例來自南昌大學(xué)第一附屬醫(yī)院。患者年齡為[47(39,54)]歲,

        其中男性52%,女性48%,BMI為[24.2(21.7,26.8)] kg/m2,行左側(cè)手術(shù)和右側(cè)手術(shù)的患者各占50%。根據(jù)美國麻醉醫(yī)師協(xié)會(huì)(ASA)評(píng)分,10%的患者為ASA Ⅰ級(jí),52%為ASA Ⅱ級(jí),38%為ASA Ⅲ級(jí)。根據(jù)Bosniak分級(jí)顯示,22%的患者為Bosniak ⅡF級(jí),44%為Bosniak Ⅲ級(jí),34%為Bosniak Ⅳ級(jí)。術(shù)中失血量為[100(50,200)] mL,熱缺血時(shí)間為[24(18,28)] min,

        16%的患者出現(xiàn)并發(fā)癥?;颊咴u(píng)分方面,RENAL評(píng)分為[8(7,9)]分,PADUA評(píng)分為[9(8,11)]分,MAP評(píng)分為[2(1,3)]分,APF評(píng)分為[1(1,3)]分,其中13例(26%)達(dá)到MIC標(biāo)準(zhǔn)。

        2.2各評(píng)分模型的ROC曲線分析 各評(píng)分模型對(duì)MIC達(dá)成結(jié)果的ROC曲線如圖1,在評(píng)估腎腫瘤解剖評(píng)分對(duì)于MIC達(dá)成的預(yù)測(cè)方面,PADUA評(píng)分與RENAL評(píng)分在預(yù)測(cè)能力方面雖略有差異,但差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Delong檢驗(yàn):P=0.4475gt;0.05);MAP評(píng)分在預(yù)測(cè)MIC方面的能力略優(yōu)于APF評(píng)分,但二者差異也無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Delong檢驗(yàn):P=0.2323gt;0.05)。

        2.3組合評(píng)分模型的ROC曲線分析 各組合評(píng)分模型對(duì)MIC達(dá)成結(jié)果的ROC曲線如圖2,所有組合AUC值均超過0.7,表明各組合評(píng)分模型在預(yù)測(cè)MIC達(dá)成方面具有較高的準(zhǔn)確性,其中PADUA和MAP聯(lián)合模型的AUC值最高(AUC=0.822),顯示出最優(yōu)的區(qū)分能力。

        2.4組合評(píng)分模型與單一評(píng)分模型的對(duì)比分析

        由上文可知,就預(yù)測(cè)cRM患者達(dá)成MIC而言,PADUA(AUC=0.782)和MAP(AUC=0.629)分別是腎腫瘤解剖評(píng)分和腎周脂肪粘連評(píng)分中較為可靠的評(píng)分模型,將這兩個(gè)評(píng)分模型結(jié)合后,AUC值提高至0.822。與單一評(píng)分相比,組合評(píng)分模型優(yōu)于單一的腎周脂肪粘連評(píng)分,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Plt;0.05),也優(yōu)于單一的腎腫瘤解剖評(píng)分,但差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Pgt;0.05),如圖3。

        2.5模型可視化及模型效果評(píng)價(jià) 為了使模型更加實(shí)用和通用,本研究對(duì)模型進(jìn)行了直觀化展示。圖4A呈現(xiàn)了組合評(píng)分模型的列線圖,其中PADUA和MAP的具體評(píng)分分別映射到評(píng)分軸上,將這些評(píng)分相加后,得到的總分再投射到帶有發(fā)生概率刻度的概率軸上,從而計(jì)算得到最終的MIC發(fā)生概率。圖4B的校準(zhǔn)曲線顯示,校正后的概率曲線與理想曲線擬合度較高,能夠有效預(yù)測(cè)cRM患者的MIC結(jié)果。臨床決策曲線分析如圖4C,結(jié)果表明組合評(píng)分模型的凈受益率高于任一單獨(dú)評(píng)分模型。另外,Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)結(jié)果顯示該模型具有良好的預(yù)測(cè)能力(χ2=11.721,P=0.1641gt;0.05)。

        2.6組合評(píng)分模型對(duì)其他圍手術(shù)期結(jié)果的預(yù)測(cè)能力 手術(shù)時(shí)間和術(shù)中出血量是cRM患者圍手術(shù)期結(jié)局中除MIC之外的另外兩項(xiàng)重要指標(biāo)。本研究使用組合評(píng)分模型對(duì)手術(shù)時(shí)間是否超過

        150 min及術(shù)中出血量是否超過200 mL進(jìn)行ROC曲線分析(如圖5)。結(jié)果顯示,組合評(píng)分模型對(duì)于預(yù)測(cè)手術(shù)時(shí)間是否超過150 min具有較好的預(yù)測(cè)能力(AUC=0.769),但對(duì)于術(shù)中出血量是否超過200 mL的預(yù)測(cè)效果較差(AUC=0.592)。

        圖5 組合評(píng)分模型預(yù)測(cè)手術(shù)時(shí)間及術(shù)中出血量的ROC曲線

        Figure 5 ROC curves of the combined scoring model for predicting operative time and intraoperative haemorrhage

        注:A. 手術(shù)時(shí)間;B.術(shù)中出血量

        3 討論

        腎囊性病變是一種以腎臟出現(xiàn)“囊性改變”為特征的常見腎臟疾病。流行病學(xué)研究顯示,60歲以上人群中至少有三分之一患有某種形式的腎囊性病變[15]。復(fù)雜性cRM是一種組織形態(tài)學(xué)上具有明顯異質(zhì)性的腎臟病變,這種異質(zhì)性體現(xiàn)在Bosniak分類系統(tǒng)中對(duì)于復(fù)雜性cRM的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)上[16-17]。Bosniak分類將腎囊性病變劃分為Ⅰ~Ⅳ四個(gè)等級(jí),其中惡性腫瘤的可能性隨著分級(jí)的升高而顯著增加。在Bosniak Ⅳ級(jí)別的病變中超過90%為惡性腫瘤[18],但傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為,囊性腎細(xì)胞癌相較于實(shí)性腎細(xì)胞癌,通常具有較為溫和的生物學(xué)行為和低轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn),因此認(rèn)為主動(dòng)監(jiān)測(cè)與消融治療是外科手術(shù)的替代方案。然而,既往研究發(fā)現(xiàn)富馬酸加氫酶缺陷型腎細(xì)胞癌雖具有較強(qiáng)的侵襲性和轉(zhuǎn)移潛能,但也可表現(xiàn)出囊性結(jié)構(gòu)改變[19],因此機(jī)器人輔助腎部分切除術(shù)仍被推薦為復(fù)雜性cRM的首選治療手段。

        目前所有復(fù)雜的腎腫瘤解剖評(píng)分系統(tǒng),如PADUA和RENAL,都是基于實(shí)性腎細(xì)胞癌的主要解剖學(xué)特征設(shè)計(jì)的,旨在指導(dǎo)術(shù)前手術(shù)規(guī)劃和咨詢[3,10,20]。然而,這些評(píng)分系統(tǒng)并未將腫瘤的囊性狀態(tài)納入考慮因素。盡管如此,手術(shù)醫(yī)生在實(shí)際操作單純性cRM和復(fù)雜性cRM時(shí),主觀經(jīng)歷存在明顯差異[3,21]。先前有研究發(fā)現(xiàn),在Bosniak Ⅲ級(jí)的患者中,RENAL評(píng)分中的E(外突程度)和N(與腎竇或集合系統(tǒng)的距離)兩個(gè)因素得分高,以及主刀醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)水平較低,都是導(dǎo)致囊腫破裂的重要預(yù)測(cè)因

        素[22]。腎周脂肪粘連是指由于炎癥反應(yīng)而黏附于腎實(shí)質(zhì)表面的脂肪組織,會(huì)增加腎腫瘤的游離分離難度,從而加大行腎部分切除術(shù)的手術(shù)操作難度,被認(rèn)為是影響腎部分切除術(shù)手術(shù)不良結(jié)局的一個(gè)關(guān)鍵非腫瘤相關(guān)因素[23-24]。既往已有腎腫瘤解剖評(píng)分與腎周脂肪粘連評(píng)分聯(lián)合預(yù)測(cè)腎腫瘤圍手術(shù)期結(jié)局的相關(guān)報(bào)道[25-26],但對(duì)于預(yù)測(cè)cRM圍手術(shù)期結(jié)局的作用知之甚少。JIN D C等人[27]通過Logistic回歸分析將RENAL和MAP兩個(gè)評(píng)分系統(tǒng)結(jié)合,發(fā)現(xiàn)組合評(píng)分優(yōu)于單一評(píng)分系統(tǒng),AUC值提高到0.847,能更好地預(yù)測(cè)術(shù)中并發(fā)癥,與本研究結(jié)果一致。YANG B等人[28]在一項(xiàng)納入159例接受腹腔鏡腎部分切除術(shù)患者的回顧性研究中,評(píng)估RENAL和MAP兩種評(píng)分系統(tǒng),然而該研究主要是為評(píng)估接受腹腔鏡腎部分切除術(shù)的患者設(shè)計(jì)的,而非接受機(jī)器人輔助手術(shù)的cRM患者。TAN X J等人[29]也使用RENAL和MAP評(píng)分建立腎部分切除術(shù)患者術(shù)中并發(fā)癥預(yù)測(cè)列線圖,但同樣未針對(duì)cRM患者。

        本研究首先對(duì)兩種主流的腎腫瘤解剖評(píng)分和兩種腎腫瘤粘連脂肪評(píng)分進(jìn)行cRM患者達(dá)成MIC的ROC曲線分析,結(jié)果顯示PADUA評(píng)分模型和MAP評(píng)分模型在各自的評(píng)分系統(tǒng)中表現(xiàn)更佳,這與既往一項(xiàng)探究腹膜后入路機(jī)器人輔助腎部分切除術(shù)的研究結(jié)論相似[30]。本研究對(duì)PADUA評(píng)分模型和MAP評(píng)分模型的組合評(píng)分模型組合建立列線圖,結(jié)果顯示該組合評(píng)分模型對(duì)MIC達(dá)成的預(yù)測(cè)效能顯著優(yōu)于其他單一評(píng)分模型或組合評(píng)分模型,對(duì)未來接受機(jī)器人手術(shù)的囊性腎癌患者在術(shù)前進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有重要意義。

        本研究雖然為探討圍手術(shù)期因素與術(shù)后并發(fā)癥之間的關(guān)系提供了有價(jià)值的見解,但仍存在一些需要改進(jìn)之處。首先,由于本研究采用回顧性研究設(shè)計(jì),且樣本量相對(duì)有限,可能會(huì)導(dǎo)致選擇性偏差和證據(jù)力度不足。其次,研究對(duì)象來自兩家不同的醫(yī)療機(jī)構(gòu),手術(shù)操作技術(shù)的異質(zhì)性可能會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生一定影響。此外,該組合評(píng)分模型在預(yù)測(cè)除MIC之外的其他圍手術(shù)期結(jié)局(如術(shù)中出血量)方面,預(yù)測(cè)價(jià)值相對(duì)較低。未來應(yīng)開展前瞻性、多中心研究,拓展樣本量,減少選擇偏倚,并探討其他可能的預(yù)測(cè)因素,從而進(jìn)一步評(píng)估和改善該組合模型的臨床適用性。

        綜上所述,本研究分析了cRM患者的基線信息和各評(píng)分系統(tǒng)對(duì)MIC達(dá)成的預(yù)測(cè)效能,結(jié)果顯示PADUA評(píng)分與MAP評(píng)分的組合評(píng)分模型在預(yù)測(cè)MIC方面表現(xiàn)最佳,顯著優(yōu)于單一評(píng)分系統(tǒng),該組合評(píng)分模型在術(shù)前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中具有較高的實(shí)用性和準(zhǔn)確性,有助于更好地預(yù)測(cè)和管理接受腎部分切除術(shù)的cRM患者的圍手術(shù)期風(fēng)險(xiǎn)。

        利益沖突聲明:本文不存在任何利益沖突。

        作者貢獻(xiàn)聲明:吳大鵬、陳煒、曾津負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)論文框架,起草論文;王寶、陳博宏、黃昊翔、馮聰負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集,統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,繪制圖片;王寶負(fù)責(zé)撰寫文章,論文修改并最后定稿。

        參考文獻(xiàn)

        [1] Graumann O, Osther S S, Karstoft J, et al. Bosniak classification system: inter-observer and intra-observer agreement among experienced uroradiologists[J]. Acta Radiol, 2015, 56(3): 374-383.

        [2] Akca O, Zargar H, Autorino R, et al. Robotic partial nephrectomy for cystic renal masses: a comparative analysis of a matched-paired cohort[J]. Urology, 2014, 84(1): 93-98.

        [3] Spaliviero M, Herts B R, Magi-Galluzzi C, et al. Laparoscopic partial nephrectomy for cystic masses[J]. J Urol, 2005, 174(2): 614-619.

        [4] Abdel Raheem A, Alatawi A, Soto I, et al. Robot-assisted partial nephrectomy confers excellent long-term outcomes for the treatment of complex cystic renal tumors: median follow up of 58 months[J]. Int J Urol, 2016, 23(12): 976-982.

        [5] Veccia A, Antonelli A, Uzzo R G, et al. Predictive value of nephrometry scores in nephron-sparing surgery: a systematic review and meta-analysis[J]. Eur Urol Focus, 2020, 6(3): 490-504.

        [6] Dahlkamp L, Haeuser L, Winnekendonk G, et al. Interdisciplinary comparison of PADUA and R.E.N.A.L. scoring systems for prediction of conversion to nephrectomy in patients with renal mass scheduled for nephron sparing surgery[J]. J Urol, 2019, 202(5): 890-898.

        [7] Kobayashi K, Saito T, Kitamura Y, et al. The RENAL nephrometry score and the PADUA classification for the prediction of perioperative outcomes in patients receiving nephron-sparing surgery: feasible tools to predict intraoperative conversion to nephrectomy[J]. Urol Int, 2013, 91(3): 261-268.

        [8] Bier S, Aufderklamm S, Todenh?fer T, et al. Prediction of postoperative risks in laparoscopic partial nephrectomy using RENAL, Mayo adhesive probability and renal pelvic score[J]. Anticancer Res, 2017, 37(3): 1369-1373.

        [9] Davidiuk A J, Parker A S, Thomas C S, et al. Prospective evaluation of the association of adherent perinephric fat with perioperative outcomes of robotic-assisted partial nephrectomy[J]. Urology, 2015, 85(4): 836-842.

        [10] Ficarra V, Novara G, Secco S, et al. Preoperative aspects and dimensions used for an anatomical (PADUA) classification of renal tumours in patients who are candidates for nephron-sparing surgery[J]. Eur Urol, 2009, 56(5): 786-793.

        [11] Davidiuk A J, Parker A S, Thomas C S, et al. Mayo adhesive probability score: an accurate image-based scoring system to predict adherent perinephric fat in partial nephrectomy[J]. Eur Urol, 2014, 66(6): 1165-1171.

        [12] Borregales L D, Adibi M, Thomas A Z, et al. Predicting adherent perinephric fat using preoperative clinical and radiological factors in patients undergoing partial nephrectomy[J]. Eur Urol Focus, 2021, 7(2): 397-403.

        [13] Dell-Kuster S, Gomes N V, Gawria L, et al. Prospective validation of classification of intraoperative adverse events (ClassIntra): international, multicentre cohort study[J]. Bmj, 2020, 370: m2917.

        [14] Mitropoulos D, Artibani W, Biyani C S, et al. Validation of the Clavien-Dindo grading system in urology by the European Association of Urology Guidelines Ad Hoc Panel [J]. Eur Urol Focus, 2018, 4(4): 608-613.

        [15] Wahal S P, Mardi K. Multilocular cystic renal cell carcinoma: a rare entity with review of literature [J]. J Lab Physicians, 2014, 6(1): 50-52.

        [16] Schoots I G, Zaccai K, Hunink M G, et al. Bosniak classification for complex renal cysts reevaluated: a systematic review[J]. J Urol, 2017, 198(1): 12-21.

        [17] Silverman S G, Pedrosa I, Ellis J H, et al. Bosniak classification of cystic renal masses, version 2019: an update proposal and needs assessment[J]. Radiology, 2019, 292(2): 475-488.

        [18] Pruthi D K, Liu Q Q, Kirkpatrick I D C, et al. Long-term surveillance of complex cystic renal masses and heterogeneity of bosniak 3 lesions[J]. J Urol, 2019. DOI: 10.1097/JU.0000000000000144.

        [19] PAN X Y, ZHANG M N, YAO J, et al. Fumaratehydratase-deficient renal cell carcinoma: a clinicopathological and molecular study of 13 cases[J]. J Clin Pathol, 2019, 72(11): 748-754.

        [20] Daza J, Okhawere K E, Ige O, et al. The role of RENAL score in predicting complications after robotic partial nephrectomy[J]. Minerva Urol Nephrol, 2022, 74(1): 57-62.

        [21] Yagisawa T, Takagi T, Yoshida K, et al. Surgical outcomes of robot-assisted laparoscopic partial nephrectomy for cystic renal cell carcinoma[J]. J Robot Surg, 2022, 16(3): 649-654.

        [22] CHEN S Z, WU Y P, CHEN S H, et al. Risk factors for intraoperative cyst rupture in partial nephrectomy for cystic renal masses[J]. Asian J Surg, 2021, 44(1): 80-86.

        [23] Khene Z E, Peyronnet B, Mathieu R, et al. Analysis of the impact of adherent perirenal fat on peri-operative outcomes of robotic partial nephrectomy[J]. World J Urol, 2015, 33(11): 1801-1806.

        [24] Khene Z E, Dosin G, Peyronnet B, et al. Adherent perinephric fat affects perioperative outcomes after partial nephrectomy: a systematic review and meta-analysis[J]. Int J Clin Oncol, 2021, 26(4): 636-646.

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        [25] Abdallah N, Wood A, Benidir T, et al. AI-generated R.E.N.A.L.+ score surpasses human-generated score in predicting renal oncologic outcomes[J]. Urology, 2023. DOI: 10.1016/j.urology.2023.07.017.

        [26] 鄭亮, 陳博宏, 黃昊翔, 等.通過優(yōu)化RENAL和MAP評(píng)分構(gòu)建預(yù)測(cè)機(jī)器人輔助腎部分切除術(shù)圍手術(shù)期結(jié)局的RP評(píng)分系統(tǒng)[J/OL].現(xiàn)代泌尿外科雜志, 1-6[2024-12-16]. http: //kns.cnki.net/kcms/detail/61.1374.R.20240829.1013.002.html.

        [27] JIN D C, ZHANG J Y, ZHANG Y F, et al. A combination of the mayo adhesive probability score and the RENAL score to predict intraoperative complications in small renal masses[J]. Urol Int, 2020, 104(1-2): 142-147.

        [28] YANG B, MA L L, QIU M, et al. A novel nephrometry scoring system for predicting peri-operative outcomes of retroperitoneal laparoscopic partial nephrectomy[J]. Chin Med J (Engl), 2020, 133(5): 577-582.

        [29] TAN X J, JIN D C, HU J, et al. Development of a simple nomogram to estimate risk for intraoperative complications before partial nephrectomy based on the mayo adhesive probability score combined with the RENAL nephrometry score[J]. Investig Clin Urol, 2021, 62(4): 455-461.

        [30] Crockett M G, Giona S, Whiting D, et al. Nephrometry scores: a validation of three systems for peri-operative outcomes in retroperitoneal robot-assisted partial nephrectomy[J]. BJU Int, 2021, 128(1): 36-45.

        收稿日期:2024-08-14

        編輯:張笑嫣

        基金項(xiàng)目:陜西省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2018SF-158)

        Foundation Item: Key Ramp;D Plan Project of Shaanxi Province (2018SF-158)

        通訊作者:吳大鵬,Email:wudapeng@xjtufh.edu.cn

        Corresponding Author: WU Dapeng, Email: wudapeng@xjtufh.edu.cn

        引用格式:王寶,陳博宏,黃昊翔,等.腎腫瘤解剖評(píng)分聯(lián)合腎周脂肪粘連評(píng)分對(duì)囊性腎腫物患者圍手術(shù)期結(jié)果的預(yù)測(cè)價(jià)值分析[J].機(jī)器人外科學(xué)雜志(中英文),2025,6(1):107-112,117.

        Citation: WANG B, CHEN B H, HUANG H X, et al. Value of renal tumor anatomy score combined with perirenal fatty adhesions score in predicting perioperative outcomes of patients with cystic renal masses[J]. Chinese Journal of Robotic Surgery, 2025, 6(1): 107-112, 117.

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