目的  分析老年股骨颈骨折关节置换术后谵妄的危险因素，并构建Nomogram预测模型。

方法  回顾性分析2019年1月至2020年12月于烟台市烟台山医院接受关节置换术的195例65岁以上股骨颈骨折患者的临床资料。记录患者的一般基线资料、血常规检查、炎症相关指标、生化检查指标、凝血与D-二聚体指标及动脉血气分析指标。根据术后是否发生谵妄分为谵妄组与非谵妄组，计算谵妄发病率；利用最小绝对收缩选择算子（Lasso）回归和多因素 Logistic回归分析术后谵妄的危险因素并建立Nomogram预测模型。

结果  老年股骨颈骨折关节置换术后谵妄率为16.4%。Lasso- Logistic回归模型显示，性别[OR=0.16，95%CI（0.06，0.44）]、手术方式[OR=3.26，95%CI（1.02，10.37）]、白蛋白[OR=1.19，95%CI（1.03，1.38）]为术后谵妄的独立危险因素。预测模型的曲线下面积（area under the curve，AUC）为0.833，提示Nomogram预测模型有较好的预测能力、精准度。

结论  性别、年龄、手术方式、白蛋白是术后谵妄独立风险因素。Nomogram预测模型能够方便地进行术后谵妄风险预测。

随着全球人口结构的老龄化，髋部骨折已成为一项重要的公共卫生问题。据估计，到2050年，全球每年髋部骨折患者人数约为450万，其中股骨颈骨折占较高的比例[1]。关节置换术是治疗老年股骨颈骨折的有效方式。术后谵妄（postoperative delirium，POD ）是一种关节置换术后急性可逆性临床综合征，以麻醉和手术后典型的认知和注意力障碍为特征，通常发生在术后第2~7天[2]。谵妄可能对患者造成严重的不良影响，延长患者术后恢复和住院时间，增加医疗费用和负担，甚至增加病死率[3-4]。同时，部分谵妄患者的认知功能也存在不同程度的受损。因此，预防和治疗术后谵妄对股骨颈骨折关节置换术后患者的预后至关重要。本研究旨在了解老年股骨颈骨折关节置换术后谵妄的发生率，分析其危险因素并建立预测模型。

1 资料与方法

1.1 研究对象

本研究纳入2019年1月至2020年12月烟台市烟台山医院收治的股骨颈骨折并接受择期关节置换术治疗的195例患者作为研究对象。纳入标准：①股骨颈骨折；②年龄超过65岁；③接受择期手术，术式包括全髋关节置换术或人工股骨头置换术。排除标准：①严重的神经系统疾病或精神疾病致沟通困难，长期服用精神疾病药物者；②合并肝、肾功能严重损害，血液系统疾病患者；③保守治疗患者。根据术后是否发生谵妄分为谵妄组与非谵妄组。

1.2 谵妄评定标准

根据病历记录获取有关精神状态的资料，诊断标准为谵妄诊断量表（the confusion assessment method，CAM）且经相关科室医生会诊评定。CAM量表包括：①意识状态急性改变或波动；②注意力障碍；③意识水平改变；④思维混乱。总体评估符合①+②+③或④即诊断为谵妄。

1.3 研究指标

本研究特征指标共69个，主要为四部分。一是基线资料，包括患者性别、年龄、入院体温、内科合并症（高血压、糖尿病、冠心病、肾脏疾病、肺部疾病、脑卒中、房颤、心肌梗死、阿尔兹海默症）、饮酒史、吸烟史、精神病史及药物服用史、手术类型、麻醉类型等；二是血常规检查，包括红细胞计数、白细胞计数、血红蛋白、红细胞压积、血小板计数、中性粒细胞计数及百分比、淋巴细胞计数及百分比、C反应蛋白（C-reactive protein，CRP）及血沉，以及术后相应指标；三是生化相关指标，包括总蛋白、白蛋白（Alb）、球蛋白、谷草转氨酶、谷丙转氨酶、总胆红素、直接与间接胆红素、甘油三酯、胆固醇、高密度与低密度脂蛋白、血清钠（Na）、血清钾（K）、血清氯（Cl）、肌酐及尿素氮，术后蛋白及电解质指标；四是其他指标，包括D-二聚体、凝血酶原时间（PT）、活化部分凝血活酶时间（APTT）、pH、氧分压及二氧化碳分压、血氧饱和度等。

1.4 统计分析

采用R软件（4.2.3版本）进行统计分析，连续型资料符合正态分布采用均数与标准差（x±s）表示，两组间比较采用t检验或Wilcoxon秩和检验；定性资料采用频数与百分比（n，%）表示，两组间比较采用χ²检验或Fisher精确概率；采用Lasso回归对变量进行选择，Logistic回归构建模型，绘制Nomogram图，采用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC曲线）并计算曲线下面积（area under ROC curve，AUC）评价模型。检验水准α值取双侧0.05。

2 结果

2.1 谵妄组和非谵妄组相关因素比较

本研究纳入195例患者，其中谵妄病人32例，发生率为16.41%。谵妄组和非谵妄组患者年龄、性别、手术方式、术前CRP、术前血清钠、术后总蛋白量的差异有统计学意义（P＜0.05）。单因素Logisitic回归结果提示年龄、性别、手术方式、术前血清钠、术后总蛋白量有统计学意义（P＜0.05）（图1）。

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  图1 术后谵妄预测变量的单因素Logistic回归结果

  Figure 1.Univariate Logistic regression results of postoperative delirium predictors

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2.2 术后谵妄预测因素筛查

本研究共纳入69个潜在的影响因素，通过Lasso回归对69个变量进行降维处理，筛选出最具有代表性的影响因素，采用10倍交叉验证选择最优Lambda参数，以交叉验证误差最小时的Lambda值为最优模型，本研究λ=0.047，统计此时的非零回归系数的变量个数（图2）。Lasso回归结果显示，性别、年龄、手术方式、术前白蛋白、血清Na及Cl离子为术后谵妄的风险因素。

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  图2 Lasso回归交叉验证曲线及回归系数路径图

  Figure 2.Lasso regression cross-validation curve and regression coefficient path plot

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2.3 术后谵妄多因素Logistic回归分析

采用多因素Logistic回归分析性别、年龄、手术方式、术前Alb、血清Na及Cl离子等因素对术后谵妄的影响。结果显示性别[OR=0.16，95%CI（0.06，0.44），P＜0.001]、手术方式[OR=3.26，95%CI（1.02，10.37），P=0.046]、白蛋白[OR=1.19，95%CI（1.03，1.38），P=0.020]为术后谵妄的独立危险因素（表1）。

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  表格1 Logistic回归分析结果

  Table 1.Results of Logistic regression analysis

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2.4 术后谵妄危险因素Nomogram预测模型的构建

根据Logistic回归分析结果，以性别、手术方式、白蛋白为结局指标建立模型，AUC为0.815；以性别、年龄、手术方式、白蛋白、血清Na及Cl为结局指标建立模型，AUC为0.833，模型的预测准确度提高（图3）。因此最终采用性别、年龄、手术方式、白蛋白、血清Na及Cl等指标构建Nomogram预测模型（图4）。

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  图3 不同预测因素的ROC分析

  Figure 3.ROC analysis of different predictors

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  图4 术后谵妄的Nomogram预测模型

  Figure 4.Nomogram predictive model for postoperative delirium

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3 讨论

本研究显示术后谵妄的发生率为16.41%。文献中髋部骨折术后谵妄的发生率为13%~48.6%[5-6]，与本研究结果相一致。大约1/3的谵妄患者可以从多因素预防措施和治疗中获益。因此，术后早期识别高危患者并及时干预对改善患者预后至关重要[7]。

谵妄是一种急性脑功能障碍，表现为注意力不集中、认知能力下降、生物钟紊乱、情绪和精神障碍。其发病率随着年龄的增长而增加，在85岁以上的普通人群中可达到14%[8]。65岁以上髋部骨折患者术后谵妄的发生率更高[9]。研究表明，年龄每增加一岁，谵妄的发生率增加1.13倍[10]。在对32项研究的系统回顾中，80岁以上的患者接受髋关节手术发生谵妄可能是未接受髋关节手术患者的两倍左右[11]。本研究单因素分析证实了年龄是术后谵妄的危险因素，多因素分析提示无统计学意义，手术方式有统计学意义。原因可能如下，对于部分高龄患者多数选择半髋置换术，因此手术方法中的半髋置换与年龄存在一定的相关性。

文献报道谵妄危险因素中不同性别存在差异[12-13]。Oh ES等发现男性与术后谵妄之间的关联在调整了其他危险因素后仍然很强。男性与术后谵妄密切相关的一个因素是术前疾病的严重程度。男性患者在基线时的整体健康状况较差，表现为合并疾病较多，美国麻醉医师协会（American Society of Anesthesiology，ASA）分级为3或4级等[5]。本研究发现老年男性股骨颈骨折患者更容易发生术后谵妄，与Oh ES等报道一致。

研究报道约有20%~65%的老年人存在不同程度的低蛋白血症[14-15]。白蛋白除了维持血浆渗透压等功能外，还具有抗氧化、清除自由基、保护微循环等功能。术前低白蛋白血症直接影响麻醉药物的药理作用，导致剂量选择和作用时间的不确定性，可直接或间接影响术后神经功能。与以往报道一致[16-17]，本研究也证实术前低蛋白血症与术后谵妄密切相关。积极纠正术前低蛋白血症对股骨颈骨折患者术后谵妄的预防具有重要意义。

Nomogram预测模型通过对各独立的危险因素量化赋分，计算总分值对应的风险预测概率值，是一种直观的风险预测工具。本研究结果显示采用性别、年龄、手术方式、白蛋白、血清钠与氯建立术后谵妄的Nomogram预测模型，AUC为0.833，提示Nomogram预测模型有较好的预测能力、精准度以及区分度。

综上所述，老年股骨颈骨折关节置换术后谵妄的Nomogram预测模型有较高的预测及临床应用价值，或可为临床筛选术后谵妄的高风险患者并制定针对性的预防措施、降低术后谵妄风险提供参考。

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