【摘 要】
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目的:围术期意外低体温是一种常见但可以预防的手术并发症,可能会引起许多不良后果。目前已知患者自身、麻醉、手术、环境和保温状态等多种因素均可影响低体温发生风险。然而,目前还没有任何快速识别有围术期低体温风险患者的预测工具得到过充分外部验证。本研究的目的是在多中心、前瞻性队列中验证先前建立的预测模型估计围术期低体温风险的准确性。方法:自2021年5月25日起,本研究分别在30家分中心前瞻性、连续入组拟
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目的:围术期意外低体温是一种常见但可以预防的手术并发症,可能会引起许多不良后果。目前已知患者自身、麻醉、手术、环境和保温状态等多种因素均可影响低体温发生风险。然而,目前还没有任何快速识别有围术期低体温风险患者的预测工具得到过充分外部验证。本研究的目的是在多中心、前瞻性队列中验证先前建立的预测模型估计围术期低体温风险的准确性。方法:自2021年5月25日起,本研究分别在30家分中心前瞻性、连续入组拟行全身麻醉的择期手术患者。对患者手术、麻醉及围术期体温保护措施不进行任何干预。通过围术期低体温预测模型相关手机应用程序（application,APP）计算围术期低体温风险预测评分。使用无线腋下传感器连续测量围术期患者核心体温作为金标准。利用受试者工作特征曲线下面积（area under curve,AUC）、校准曲线、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和Brier评分等指标,评估模型的区分度、校准度。对模型APP进行亚组分析。对围术期低体温潜在影响因素进行多因素logistic回归分析,并筛选独立影响因素对原预测模型进行改进。结果:截止本次数据分析时共纳入来自3家分中心317名受试者。213人（67.2%）发生围术期低体温,132人（41.6%）接受了围术期充气加温。在整个队列中,该模型 APP 的 AUC 为 0.721（95%置信区间[confidence interval,CI],0.663-0.780）,校准曲线显示模型具有充足校准度（Hosmer-Lemeshow P=0.247;Brier评分=0.20[95%CI,0.17-0.22]）。以70分和90分为分界值,我们将预测评分分为低、中、高危组,各组围术期低体温发生率分别为47.2%（95%CI,37.7%-56.7%）、72.2%（95%CI,63.8%-80.7%）和 83.4%（95%CI,76.3%-90.7%）（趋势性检验P＜0.001）。模型APP准确性在各亚组间基本与全队列保持一致。改进后的预测模型区分度（AUC=0.785;95%CI,0.735-0.829）较原模型明显更佳（P=0.022）,且校准曲线显示良好校准度（Hosmer-LemeshowP=0.213;Brier评分=0.17[95%CI,0.14-0.19]）。结论:围术期低体温预测APP在本次多中心、前瞻性验证中显示了临床可接受的区分度和校准度。该模型可以较为有效识别围术期低体温不同风险分层的患者。模型APP在各亚组水平的准确性基本保持稳定。改进后的预测模型区分度较原模型好,但待多中心数据采集完善后,模型仍需进一步修改和外部验证。这些发现表明,该风险筛查模型将来或许可以辅助临床围术期患者温度管理。
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