引用本文： 王再莉, 李雪霏, 玉紅, 孫琪榮, 余海. 全身免疫炎癥指數對腹部手術患者術后肺部并發癥的影響：回顧性觀察性研究. 中國普外基礎與臨床雜志, 2021, 28(5): 625-630. doi: 10.7507/1007-9424.202101061 復制
術后肺部并發癥（postoperative pulmonary complications，PPCs）是腹部手術患者術后主要并發癥之一，其發生率為 11%～59%[1-3]。PPCs 可延長術后住院時間、增加病死率及醫療費用[1, 2, 4]。早期識別高危人群對防治腹部手術 PPCs 至關重要。炎癥反應是 PPCs 發生的重要機制之一[5]。全身免疫炎癥指數（systemic immune-inflammatory index，SII）是一種新型炎癥指標[6]，已有證據表明其對惡性腫瘤患者 5 年生存率具有較高的預測價值，且優于血小板與淋巴細胞比率（platelet-to-lymphocyte ratio，PLR）、中性粒細胞與淋巴細胞比率（neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR）以及單核細胞與淋巴細胞比率（monocyte-to-lymphocyte ratio，MLR） [6-8]。但目前尚無關于術前 SII 對 PPCs 預測作用的研究報道。因此，本研究旨在探索術前 SII 與腹部手術患者 PPCs 發生的關系。
1 資料與方法
1.1 研究設計
本研究為單中心、回顧性、觀察性研究，結果報告遵循 STROBE 聲明[9]。獲得了四川大學華西醫院倫理委員會審批，批文編號：2020 年審（1160）號，且同意豁免患者知情同意，并進行了臨床研究注冊（注冊號：ChiCTR2100041889）。
1.2 臨床資料與分組
篩選 2018 年 1 月至 2019 年 12 月期間在四川大學華西醫院行擇期全麻腹部手術的患者。患者的納入標準如下：① 年齡≥18 歲；② ASA 分級為Ⅰ～ Ⅲ級；③ 手術時長≥2 h；④ PPCs 中-高危人群 ［加泰羅尼亞外科患者呼吸風險評估（The Assess Respiratory Risk in Surgical Patients in Catalonia，ARISCAT）評分≥26 分］[10-11]。排除標準為：通過病歷資料無法獲取術中及術后主要指標的患者。最終，共 433 例患者被納入本研究。
1.3 數據收集
通過四川大學華西醫院手術麻醉系統與醫院信息系統（hospital information systems，HIS）獲取數據，包括 ① 術前資料：血常規、既往史（合并呼吸系統疾病、高血壓、糖尿病、冠心病、慢性肝腎病史、吸煙史）、性別、年齡、體質量指數（BMI）、ARISCAT 評分和 ASA 分級；② 術中資料：手術時間、手術方式（開腹或腔鏡）、麻醉維持方式、肌松拮抗劑使用情況、輸血情況和液體出入量；③ 術后資料：術后 7 d 內 PPCs 及分級、術后住院時間、住院費用、術后 30 d 病死情況等。研究病例篩選流程見圖1。SII、PLR、NLR 及 MLR 采用以下公式計算：SII=（P×N）/L，PLR=P/L，NLR=N/L，MLR=M/L，其中 P、N、L 和 M 分別表示外周血血小板、中性粒細胞、淋巴細胞和單核細胞計數[6-7]。
圖1
示研究病例篩選流程
1.4 結局指標
1.4.1 主要結局指標
術后 7 d 內 PPCs 發生率（診斷參考 2015 版 EPCO 診斷標準） [3]。
1.4.2 次要結局指標
① 術后 7 d 的 PPCs 分級，其衡量指標采取改良版 PPCs 評分，根據評分分為 0～5 級：0 級為沒有并發癥；1～4 級表示逐級增加或惡化的并發癥，5 級表示出院前死亡[1, 3, 12]；② 術后 30 d 內病死率；③ 術后住院時間和住院費用。
1.5 統計學方法
使用 SPSS 版本 22.0 以及 Medcalc 軟件進行統計分析。根據是否發生 PPCs 將研究對象分為 2 組，采用單因素分析所有臨床特征資料與 PPCs 的關系。計量資料正態性檢驗采用 Q-Q 圖/P-P 圖，符合正態分布的計量資料用均數±標準差表示（
），2 組變量比較采用獨立樣本t檢驗；非正態分布的計量資料用中位數（四分位數）表示，2 組變量比較采用 Mann-Whitney U 檢驗；計數資料用例數（百分比）表示，采用成組 χ2 檢驗或者 Fisher 確切概率法進行分析。將單因素分析中 P<0.2 及有臨床意義的變量納入多因素 logistic 回歸模型，用以分析確定上述變量是否為 PPCs 的獨立危險因素，結果用OR（95%CI）表示。最后繪制受試者工作特征（ROC）曲線并計算 ROC 曲線下面積（AUC），進一步檢驗 SII、PLR、NLR 和 MLR 這 4 項炎癥指標的預測能力。AUC>0.75，模型預測能力較好；AUC 為 0.60～0.75，模型具有一定的預測能力；AUC<0.60，模型預測能力較差。所有P值均基于雙側檢驗，檢驗水準 α=0.05。
2 結果
2.1 一般資料
本研究納入分析的 433 例患者中男 264 例（61.0%），女 169 例（39.0%）；年齡 18～85 歲、（55±13）歲；ARISCAT 高風險（ARISCAT 評分>44 分）49 例（11.3%）；其中上腹部手術 365 例（84.3%），為主要手術類型，包括胰腺、肝臟、脾臟、胃、十二指腸等手術；開腹手術 338 例（78.1%）；術前中位 SII 為 472.91，BMI 為（22.8±3.2）kg/m2；術后 7 d 內出現 PPCs 的患者共 134 例（30.9%），術后中位住院時間為 7 d，中位住院總費用為 5.05 萬元，術后 30 d 死亡 4 例。PPCs 組和非 PPCs 組患者的臨床資料比較見表1。
表1
PPCs 組和非 PPCs 組患者的臨床資料比較
2.2 PPCs 影響因素的單因素和多因素分析結果
單因素分析結果顯示，與 PPCs 發生相關的影響因素包括性別、術前合并呼吸系統疾病、術前慢性肝病史、麻醉維持方式、手術時間、術中膠體輸入量和 NLR（P<0.05），見表1。將單因素分析中 P<0.2 的變量以及專業認為有臨床意義的變量納入 logistic 多因素回歸模型，其結果顯示：術前合并呼吸系統疾病 ［OR=2.441，95%CI為（1.221，4.879），P=0.012］、術前慢性肝病史 ［OR=2.223，95%CI為（1.158，4.266），P=0.016］、單純靜脈或吸入麻醉維持 ［OR=2.556，95%CI為（1.418，4.608），P=0.002］、術中輸入更多膠體 ［OR=1.281，95%CI為（1.029，1.594），P=0.026］ 是腹部手術患者 PPCs 發生的獨立預測因子，而 SII、PLR、NLR 和 MLR 則不是預測因子（分別P=0.089、P=0.312、P=0.108、P=0.667）。見表2。
表2
腹部手術患者 PPCs 發生的多因素 logistic 回歸分析結果
2.3 術前 SII 預測價值的相關性分析結果
繪制 ROC 曲線進一步檢驗 SII 對 PPCs 的預測價值，其結果顯示，術前 SII 水平對腹部手術后 PPCs 的發生不具有預測能力（AUC<0.60，P>0.05，圖2a），對≥3 級的 PPCs 同樣不具有預測作用（AUC<0.60，P>0.05，圖2b）。且 PLR、NLR 和 MLR 對 PPCs 的發生及嚴重程度均沒有預測價值，4 個指標之間的差異沒有統計學意義（均P>0.05）。
圖2
示各炎癥指標預測腹部手術后 PPCs 的 ROC 曲線
a：各炎癥指標預測 PPCs 的效能；b：各炎癥指標預測≥3 級 PPCs 的效能
3 討論
本研究共回顧性分析了 433 例擇期腹部手術患者的臨床資料，術后 7 d 內 PPCs 發生率為 30.9%，根據 ROC 曲線及危險因素分析，結果顯示術前 SII 水平對中高危患者腹部手術后 PPCs 的發生及≥3 級 PPCs 均不具有預測作用（AUC<0.60，P>0.05）。另外，其他炎癥指標如 PLR、NLR 和 MLR 對 PPCs 的發生及嚴重程度同樣沒有預測價值，4 個指標之間差異沒有統計學意義（P>0.05）。
PPCs 是腹部手術患者術后主要并發癥之一，既往報道[1-3]其發生率為 11%～59%。PPCs 沒有標準定義，但通常包括呼吸系統感染、呼吸功能衰竭、胸腔積液、肺不張、氣胸、支氣管痙攣、吸入性肺炎等[1, 3, 12-16]。PPCs 是導致患者術后住院時間延長的主要原因之一，并顯著增加患者病死率[13, 17]。因此減少 PPCs 有利于提高醫療質量，節約醫療資源。
影響 PPCs 發生的因素很多，其中炎癥反應是 PPCs 發生的一項重要機制。局部或全身炎癥反應可影響氣體交換，導致肺順應性下降、肺容量減少、肺不張形成，從而損害術后肺功能，增加了 PPCs 的發生[5]。控制炎癥反應有益于肺保護，并降低 PPCs 的發生風險，故炎癥相關預后模型對于預測 PPCs 具有重要意義。
SII 是一種新型炎癥指標，計算為血小板計數×中性粒細胞計數/淋巴細胞計數，因其結合了更多外周血炎癥細胞特點，能綜合反映宿主全身免疫和炎癥平衡狀態。既往有研究[6-8]表明，SII 對預后的預測作用優于其他炎癥指標。迄今為止，研究已發現 SII 可預測腫瘤患者術后轉歸及腫瘤的進展，被認為是多種惡性腫瘤的有效預后因子[18-24]，且其預測作用優于 PLR、NLR 和 MLR[6, 8]。另外，SII 對于冠心病[25]、急性/亞急性腦靜脈竇血栓形成[26]、風濕免疫病[27]等疾病預后也有較好的預測作用，早期高 SII 能獨立預測幕上自發性腦出血患者出院時的不良預后[8]。以上證據均表明 SII 對患者預后具有重要預測作用，故推測 SII 可能與 PPCs 的發生同樣存在聯系，但目前尚無研究證明 SII 與 PPCs 的相關性。
本研究發現 SII 對于 PPCs 的發生及其嚴重程度均不具有預測價值。可能原因為 SII、PLR、NLR 及 MLR 僅反映免疫炎癥的一部分作用，而影響 PPCs 發生的危險因素較多，且肺損傷同樣存在非炎癥機制，上述炎癥指標水平的影響作用單一且有限，可能需與其他因素結合起來綜合判定 PPCs 的發生。但是，本研究發現術前存在呼吸系統疾病、慢性肝病史，術中單純靜脈或吸入麻醉維持和輸入更多的膠體是腹部手術患者 PPCs 發生的獨立預測因素，改善上述可控因素對于預防和減少 PPCs 的發生具有一定的指導意義。另外，本研究中腹部手術患者 PPCs 發生率為 30.9%，與既往報道[1-3]相符合。綜上，術前 SII 水平對擇期腹部手術后 PPCs 的發生不具有預測作用，且其他炎性指標 PLR、NLR 和 MLR 同樣不能預測 PPCs 發生及嚴重程度。
本研究也存在不足之處。首先，回顧性收集患者資料，雖使用了多因素校正，仍存在混雜因素的影響。其次，本研究為單中心研究，且僅納入手術時長≥2 h、ARISCAT 評分為中-高危的患者，結論不能反映其他研究中心及人群的特點，結論推廣性有限。最后，納入人群時間跨度較大，且分布于多個手術醫療組，這也可能導致結果出現偏差。故本研究結論可能需要更大樣本量的隨機對照研究來驗證，納入更大范圍的研究對象，使結論可推廣。
重要聲明
利益沖突聲明：本文全體作者閱讀并理解了《中國普外基礎與臨床雜志》的政策聲明，我們無相互競爭的利益。
作者貢獻聲明：王再莉負責研究設計、數據分析、論文撰寫；李雪霏負責課題實施、數據收集；玉紅和孫琪榮負責論文修改、質量控制；余海負責研究設計、質量控制、論文修改與投稿。
倫理聲明：本研究獲得了四川大學華西醫院倫理委員會審批［批文編號：2020 年審（1160）號］，并進行了臨床研究注冊（注冊號：ChiCTR2100041889）。
術后肺部并發癥（postoperative pulmonary complications，PPCs）是腹部手術患者術后主要并發癥之一，其發生率為 11%～59%[1-3]。PPCs 可延長術后住院時間、增加病死率及醫療費用[1, 2, 4]。早期識別高危人群對防治腹部手術 PPCs 至關重要。炎癥反應是 PPCs 發生的重要機制之一[5]。全身免疫炎癥指數（systemic immune-inflammatory index，SII）是一種新型炎癥指標[6]，已有證據表明其對惡性腫瘤患者 5 年生存率具有較高的預測價值，且優于血小板與淋巴細胞比率（platelet-to-lymphocyte ratio，PLR）、中性粒細胞與淋巴細胞比率（neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR）以及單核細胞與淋巴細胞比率（monocyte-to-lymphocyte ratio，MLR） [6-8]。但目前尚無關于術前 SII 對 PPCs 預測作用的研究報道。因此，本研究旨在探索術前 SII 與腹部手術患者 PPCs 發生的關系。
1 資料與方法
1.1 研究設計
本研究為單中心、回顧性、觀察性研究，結果報告遵循 STROBE 聲明[9]。獲得了四川大學華西醫院倫理委員會審批，批文編號：2020 年審（1160）號，且同意豁免患者知情同意，并進行了臨床研究注冊（注冊號：ChiCTR2100041889）。
1.2 臨床資料與分組
篩選 2018 年 1 月至 2019 年 12 月期間在四川大學華西醫院行擇期全麻腹部手術的患者。患者的納入標準如下：① 年齡≥18 歲；② ASA 分級為Ⅰ～ Ⅲ級；③ 手術時長≥2 h；④ PPCs 中-高危人群 ［加泰羅尼亞外科患者呼吸風險評估（The Assess Respiratory Risk in Surgical Patients in Catalonia，ARISCAT）評分≥26 分］[10-11]。排除標準為：通過病歷資料無法獲取術中及術后主要指標的患者。最終，共 433 例患者被納入本研究。
1.3 數據收集
通過四川大學華西醫院手術麻醉系統與醫院信息系統（hospital information systems，HIS）獲取數據，包括 ① 術前資料：血常規、既往史（合并呼吸系統疾病、高血壓、糖尿病、冠心病、慢性肝腎病史、吸煙史）、性別、年齡、體質量指數（BMI）、ARISCAT 評分和 ASA 分級；② 術中資料：手術時間、手術方式（開腹或腔鏡）、麻醉維持方式、肌松拮抗劑使用情況、輸血情況和液體出入量；③ 術后資料：術后 7 d 內 PPCs 及分級、術后住院時間、住院費用、術后 30 d 病死情況等。研究病例篩選流程見圖1。SII、PLR、NLR 及 MLR 采用以下公式計算：SII=（P×N）/L，PLR=P/L，NLR=N/L，MLR=M/L，其中 P、N、L 和 M 分別表示外周血血小板、中性粒細胞、淋巴細胞和單核細胞計數[6-7]。
圖1
示研究病例篩選流程
1.4 結局指標
1.4.1 主要結局指標
術后 7 d 內 PPCs 發生率（診斷參考 2015 版 EPCO 診斷標準） [3]。
1.4.2 次要結局指標
① 術后 7 d 的 PPCs 分級，其衡量指標采取改良版 PPCs 評分，根據評分分為 0～5 級：0 級為沒有并發癥；1～4 級表示逐級增加或惡化的并發癥，5 級表示出院前死亡[1, 3, 12]；② 術后 30 d 內病死率；③ 術后住院時間和住院費用。
1.5 統計學方法
使用 SPSS 版本 22.0 以及 Medcalc 軟件進行統計分析。根據是否發生 PPCs 將研究對象分為 2 組，采用單因素分析所有臨床特征資料與 PPCs 的關系。計量資料正態性檢驗采用 Q-Q 圖/P-P 圖，符合正態分布的計量資料用均數±標準差表示（），2 組變量比較采用獨立樣本t檢驗；非正態分布的計量資料用中位數（四分位數）表示，2 組變量比較采用 Mann-Whitney U 檢驗；計數資料用例數（百分比）表示，采用成組 χ2 檢驗或者 Fisher 確切概率法進行分析。將單因素分析中 P<0.2 及有臨床意義的變量納入多因素 logistic 回歸模型，用以分析確定上述變量是否為 PPCs 的獨立危險因素，結果用OR（95%CI）表示。最后繪制受試者工作特征（ROC）曲線并計算 ROC 曲線下面積（AUC），進一步檢驗 SII、PLR、NLR 和 MLR 這 4 項炎癥指標的預測能力。AUC>0.75，模型預測能力較好；AUC 為 0.60～0.75，模型具有一定的預測能力；AUC<0.60，模型預測能力較差。所有P值均基于雙側檢驗，檢驗水準 α=0.05。
2 結果
2.1 一般資料
本研究納入分析的 433 例患者中男 264 例（61.0%），女 169 例（39.0%）；年齡 18～85 歲、（55±13）歲；ARISCAT 高風險（ARISCAT 評分>44 分）49 例（11.3%）；其中上腹部手術 365 例（84.3%），為主要手術類型，包括胰腺、肝臟、脾臟、胃、十二指腸等手術；開腹手術 338 例（78.1%）；術前中位 SII 為 472.91，BMI 為（22.8±3.2）kg/m2；術后 7 d 內出現 PPCs 的患者共 134 例（30.9%），術后中位住院時間為 7 d，中位住院總費用為 5.05 萬元，術后 30 d 死亡 4 例。PPCs 組和非 PPCs 組患者的臨床資料比較見表1。
表1
PPCs 組和非 PPCs 組患者的臨床資料比較
2.2 PPCs 影響因素的單因素和多因素分析結果
單因素分析結果顯示，與 PPCs 發生相關的影響因素包括性別、術前合并呼吸系統疾病、術前慢性肝病史、麻醉維持方式、手術時間、術中膠體輸入量和 NLR（P<0.05），見表1。將單因素分析中 P<0.2 的變量以及專業認為有臨床意義的變量納入 logistic 多因素回歸模型，其結果顯示：術前合并呼吸系統疾病 ［OR=2.441，95%CI為（1.221，4.879），P=0.012］、術前慢性肝病史 ［OR=2.223，95%CI為（1.158，4.266），P=0.016］、單純靜脈或吸入麻醉維持 ［OR=2.556，95%CI為（1.418，4.608），P=0.002］、術中輸入更多膠體 ［OR=1.281，95%CI為（1.029，1.594），P=0.026］ 是腹部手術患者 PPCs 發生的獨立預測因子，而 SII、PLR、NLR 和 MLR 則不是預測因子（分別P=0.089、P=0.312、P=0.108、P=0.667）。見表2。
表2
腹部手術患者 PPCs 發生的多因素 logistic 回歸分析結果
2.3 術前 SII 預測價值的相關性分析結果
繪制 ROC 曲線進一步檢驗 SII 對 PPCs 的預測價值，其結果顯示，術前 SII 水平對腹部手術后 PPCs 的發生不具有預測能力（AUC<0.60，P>0.05，圖2a），對≥3 級的 PPCs 同樣不具有預測作用（AUC<0.60，P>0.05，圖2b）。且 PLR、NLR 和 MLR 對 PPCs 的發生及嚴重程度均沒有預測價值，4 個指標之間的差異沒有統計學意義（均P>0.05）。
圖2
示各炎癥指標預測腹部手術后 PPCs 的 ROC 曲線
a：各炎癥指標預測 PPCs 的效能；b：各炎癥指標預測≥3 級 PPCs 的效能
3 討論
本研究共回顧性分析了 433 例擇期腹部手術患者的臨床資料，術后 7 d 內 PPCs 發生率為 30.9%，根據 ROC 曲線及危險因素分析，結果顯示術前 SII 水平對中高危患者腹部手術后 PPCs 的發生及≥3 級 PPCs 均不具有預測作用（AUC<0.60，P>0.05）。另外，其他炎癥指標如 PLR、NLR 和 MLR 對 PPCs 的發生及嚴重程度同樣沒有預測價值，4 個指標之間差異沒有統計學意義（P>0.05）。
PPCs 是腹部手術患者術后主要并發癥之一，既往報道[1-3]其發生率為 11%～59%。PPCs 沒有標準定義，但通常包括呼吸系統感染、呼吸功能衰竭、胸腔積液、肺不張、氣胸、支氣管痙攣、吸入性肺炎等[1, 3, 12-16]。PPCs 是導致患者術后住院時間延長的主要原因之一，并顯著增加患者病死率[13, 17]。因此減少 PPCs 有利于提高醫療質量，節約醫療資源。
影響 PPCs 發生的因素很多，其中炎癥反應是 PPCs 發生的一項重要機制。局部或全身炎癥反應可影響氣體交換，導致肺順應性下降、肺容量減少、肺不張形成，從而損害術后肺功能，增加了 PPCs 的發生[5]。控制炎癥反應有益于肺保護，并降低 PPCs 的發生風險，故炎癥相關預后模型對于預測 PPCs 具有重要意義。
SII 是一種新型炎癥指標，計算為血小板計數×中性粒細胞計數/淋巴細胞計數，因其結合了更多外周血炎癥細胞特點，能綜合反映宿主全身免疫和炎癥平衡狀態。既往有研究[6-8]表明，SII 對預后的預測作用優于其他炎癥指標。迄今為止，研究已發現 SII 可預測腫瘤患者術后轉歸及腫瘤的進展，被認為是多種惡性腫瘤的有效預后因子[18-24]，且其預測作用優于 PLR、NLR 和 MLR[6, 8]。另外，SII 對于冠心病[25]、急性/亞急性腦靜脈竇血栓形成[26]、風濕免疫病[27]等疾病預后也有較好的預測作用，早期高 SII 能獨立預測幕上自發性腦出血患者出院時的不良預后[8]。以上證據均表明 SII 對患者預后具有重要預測作用，故推測 SII 可能與 PPCs 的發生同樣存在聯系，但目前尚無研究證明 SII 與 PPCs 的相關性。
本研究發現 SII 對于 PPCs 的發生及其嚴重程度均不具有預測價值。可能原因為 SII、PLR、NLR 及 MLR 僅反映免疫炎癥的一部分作用，而影響 PPCs 發生的危險因素較多，且肺損傷同樣存在非炎癥機制，上述炎癥指標水平的影響作用單一且有限，可能需與其他因素結合起來綜合判定 PPCs 的發生。但是，本研究發現術前存在呼吸系統疾病、慢性肝病史，術中單純靜脈或吸入麻醉維持和輸入更多的膠體是腹部手術患者 PPCs 發生的獨立預測因素，改善上述可控因素對于預防和減少 PPCs 的發生具有一定的指導意義。另外，本研究中腹部手術患者 PPCs 發生率為 30.9%，與既往報道[1-3]相符合。綜上，術前 SII 水平對擇期腹部手術后 PPCs 的發生不具有預測作用，且其他炎性指標 PLR、NLR 和 MLR 同樣不能預測 PPCs 發生及嚴重程度。
本研究也存在不足之處。首先，回顧性收集患者資料，雖使用了多因素校正，仍存在混雜因素的影響。其次，本研究為單中心研究，且僅納入手術時長≥2 h、ARISCAT 評分為中-高危的患者，結論不能反映其他研究中心及人群的特點，結論推廣性有限。最后，納入人群時間跨度較大，且分布于多個手術醫療組，這也可能導致結果出現偏差。故本研究結論可能需要更大樣本量的隨機對照研究來驗證，納入更大范圍的研究對象，使結論可推廣。
重要聲明
利益沖突聲明：本文全體作者閱讀并理解了《中國普外基礎與臨床雜志》的政策聲明，我們無相互競爭的利益。
作者貢獻聲明：王再莉負責研究設計、數據分析、論文撰寫；李雪霏負責課題實施、數據收集；玉紅和孫琪榮負責論文修改、質量控制；余海負責研究設計、質量控制、論文修改與投稿。
倫理聲明：本研究獲得了四川大學華西醫院倫理委員會審批［批文編號：2020 年審（1160）號］，并進行了臨床研究注冊（注冊號：ChiCTR2100041889）。
