질식성 장폐색의 예측 및 관리: 멀티

BMC Gastroenterology 22권, 기사 번호: 304(2022) 이 기사 인용

1630 액세스

1 인용

1 알트메트릭

측정항목 세부정보

단순 장폐색(SiBO)과 조임성 장폐색(StBO)을 구별하는 것은 여전히 응급 외과 의사에게 어려운 과제입니다. 우리는 장 허혈의 정도에 따라 StBO와 SiBO를 명확하게 구별할 수 있는 예측 모델을 구축하는 것을 목표로 했습니다.

장폐색 진단을 받은 환자를 등록하여 SiBO군과 StBO군으로 나누었다. 독립적인 위험인자를 식별하기 위해 이진 로지스틱 회귀분석을 적용한 후 방사선학적 모델과 다차원적 모델을 기반으로 예측모델을 구축하였다. 예측 모델의 정확도를 평가하기 위해 ROC(수신기 작동 특성) 곡선과 AUC(곡선 아래 면적)를 계산했습니다. 층화 분석을 통해 훈련 세트와 검증 세트 모두에서 경벽 괴사 예측에서 다차원 모델을 검증했습니다.

SBO 환자 281명 중 StBO 환자는 45명(16.0%), SiBO 환자는 236명(84.0%)이었습니다. 방사선 모델의 AUC는 0.706(95%CI, 0.617–0.795)이었습니다. 다변량 분석에서는 통증 지속 기간 3일 이하(OR = 3.775), 반동 압통(OR = 5.201), 낮거나 없는 장음(OR = 5.006), 낮은 칼륨 수치(OR = 3.696) 등 7가지 위험 요인이 나타났습니다. 나트륨(OR = 3.753), 높은 수준의 BUN(OR = 4.349), 높은 방사선학적 점수(OR = 11.264)가 확인되었습니다. 다차원모델의 AUC는 0.857(95%CI, 0.793~0.920)이었다. 계층화 분석 결과, 경벽성 괴사 환자 비율은 고위험군(24%)이 중위험군(3%)보다 유의하게 높았다. 저위험군에서는 경벽 괴사가 발견되지 않았습니다. 검증 세트의 AUC는 0.910(95%CI, 0.843–0.976)이었습니다. 저위험 및 중위험 점수 그룹의 환자 중 StBO로 고통받은 환자는 없었습니다. 그러나 장허혈(12%)과 괴사(24%)가 있는 환자는 모두 고위험군으로 분류되었다.

새로운 다차원 모델은 StBO를 예측하는 데 유용한 도구를 제공합니다. 다변량 점수에 따라 임상적 관리를 수행할 수 있다.

동료 검토 보고서

소장 폐쇄(SBO)는 미국에서 수술로 인한 모든 입원의 12~16%를 차지하는 흔한 질병입니다[1]. SBO는 단순 장폐색(SiBO)과 조임성 장폐색(StBO)으로 나눌 수 있습니다. SiBO는 일반적으로 장 휴식, 비위관 및 관 감압을 포함한 비수술적 관리로 해결되어 응급 수술의 위험을 줄입니다[2]. 반대로, StBO는 즉각적인 외과적 개입이 필요합니다[3]. StBO는 장 천공, 복막염, 패혈성 쇼크 등 심각한 합병증을 유발하여 SBO의 사망률을 최대 25%까지 증가시킬 수 있습니다[4, 5]. 장 경벽 괴사의 경우 사망률이 50%까지 급격하게 증가합니다[6]. 그러나 StBO 환자의 1/3만이 복통, 혈변, 발열 등의 전형적인 특징을 갖고 있으며, 나머지 환자들은 설사, 구토, 복부 팽만감 등의 비특이적 증상을 보입니다[7]. 따라서 초기 단계에서 StBO를 정확하게 진단하고 개입하는 것이 어렵습니다. StBO와 SiBO를 구별하는 방법은 여전히 응급 외과 의사에게 어려운 과제입니다.

전통적으로 임상 결과는 StBO 예측을 위한 주요 모델로 사용됩니다[8,9,10]. 그러나 이러한 모델의 정확도는 여전히 만족스럽지 않습니다[11]. 방사선학적 특성에 더 중점을 두는 반면[12,13,14], CT의 진단 성능은 좋지 않은 전향적 예측을 나타냈다[8, 15]. CTA(컴퓨터 단층촬영 혈관조영술)는 83~100% 민감도와 61~93% 특이도로 장 허혈을 예측하는 최적의 표준입니다[16]. 그러나 CTA는 높은 비용, 불충분한 의료 지원, 알레르기 반응 가능성, 요오드에 의해 유발된 신장병의 위험이 높기 때문에 응급 상황에서는 거의 수행되지 않습니다[17,18,19]. StBO를 평가하기 위한 실험실 바이오마커 검출에 대한 이전 연구에서는 L-락테이트만이 장 허혈 예측에 효과적인 바이오마커로 간주되었으며 민감도는 78%, 특이도는 48%였습니다[6, 20]. 따라서 StBO의 예측을 위해서는 임상적 특징, 실험실 검사, 방사선학적 특성을 통합한 예측모델에 대한 연구가 필요하다.

0.05, Table 1). Via univariate analysis, several clinical characteristics, including pain duration (p = 0.036), abdominal pain (p = 0.018), tenderness (p = 0.020), rebound tenderness (p < 0.001), and bowel sounds (p = 0.014), were significantly different between the two groups. High levels of inflammatory biomarkers, such as WBC (p = 0.029) and NE% (p = 0.007), and abnormal electrolyte and metabolic changes, such as low levels of sodium (p = 0.009), abnormal potassium (p = 0.003), and high levels of BUN (p < 0.001) and glucose (p = 0.002), were closely related to bowel ischemia. In the validation set, rebound tenderness degree (p < 0.001), the level of WBC (p = 0.029) and NE% (p = 0.007) also significantly deteriorated in the StBO group compared with SiBO group (Additional file 1: Table S7)./p> − 1.472, n = 67). Obviously, strangulated bowel was rarely observed in patients in the low-risk group (1%), but it was strongly associated with patients in the high-risk group (45%) (Fig. 5). The predictive value for the two cutoff points was as follows: a sensitivity of 97.6% and specificity of 40.0% for a lower score (− 3.091) and a sensitivity of 71.4% and specificity of 83.6% for a score of − 1.472. Moreover, to evaluate the properties of the model for predicting the degree of ischemia, we stratified the patients into a simple bowel ischemia group and a transmural necrosis group. The proportion of patients with transmural necrosis was significantly greater in the high-risk group (24%) than in the medium-risk group (3%). No transmural necrosis was found in the low-risk group (Fig. 6A and B)./p> − 1.472), there was a strong suggestion for detection with laparotomy. For the remaining patients (− 3.091 < risk scores ≤ − 1.472), dynamic observation is suggested./p>

블로그