老年脊柱手术患者术后谵妄预测模型的构建与验证：一项回顾性病例对照研究

《BMC Anesthesiology》：Development and validation of a prediction model for postoperative delirium in elderly spinal patients: a retrospective case-control study

本研究针对老年脊柱手术患者术后谵妄（POD）高发但缺乏特异性预测工具的问题，通过回顾性分析846例患者数据，首次构建并验证了包含年龄、吸烟史、糖尿病史等7个独立风险因素的列线图预测模型。模型训练集与验证集的AUC分别达0.81和0.86，校准曲线与决策曲线分析（DCA）均显示优异临床适用性，为早期识别高危患者、优化围术期管理提供了重要工具。

　　

随着人口老龄化进程加速，老年脊柱手术量显著上升，术后谵妄（Postoperative Delirium, POD）作为常见并发症，其发生率可达21%，不仅延长住院时间、增加医疗成本，还可能进展为长期认知障碍。然而，现有研究多集中于心脏或关节手术，针对脊柱手术的POD预测模型仍属空白。为此，Lu等学者在《BMC Anesthesiology》发表题为“Development and validation of a prediction model for postoperative delirium in elderly spinal patients”的研究，通过回顾性病例对照分析，首次构建了专用于老年脊柱手术患者的POD风险预测工具。

研究团队回顾性收集2019年1月至2023年9月桂林医科大学附属第一医院脊柱外科846例≥65岁手术患者的临床资料，采用7:3随机分组形成训练集（592例）和验证集（254例）。通过单因素与多因素Logistic回归筛选独立风险因素，并利用R软件构建列线图模型。模型性能通过受试者工作特征曲线（ROC）、校准曲线及决策曲线分析（DCA）进行评估。

主要研究方法

1. 1.
   患者队列与数据采集：纳入年龄≥65岁、接受颈/胸/腰椎手术的患者，排除局部麻醉、多发性损伤或病历不全者。
2. 2.
   谵妄诊断标准：依据DSM-5（Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition）标准，结合病程记录、神经科会诊意见综合判定POD。
3. 3.
   统计分析：使用SPSS 26.0进行单因素分析，筛选P<0.05变量纳入多因素Logistic回归；利用R语言rms包开发列线图及评分-风险对照表。
4. 4.
   模型验证：通过ROC曲线下面积（AUC）评估区分度，Hosmer-Lemeshow检验评估校准度，DCA确定临床决策阈值范围。

研究结果

1. 患者特征与POD发生率

共144例（17.0%）发生POD，训练集与验证集基线特征均衡（P>0.05），两组间年龄、术前红细胞计数（RBC）、C反应蛋白（CRP）等无显著差异，确保模型可比性。

2. 独立风险因素识别

多因素回归显示，年龄（OR=1.10, P<0.001）、吸烟史（OR=5.65, P<0.001）、饮酒史（OR=3.14, P=0.002）、糖尿病史（OR=2.10, P=0.020）、术前精神疾病史（OR=3.54, P=0.002）、气管插管全身麻醉（OR=6.68, P=0.002）及术后血红蛋白降低（OR=0.98, P=0.023）为POD独立预测因子。

3. 预测模型构建与性能

列线图总分范围0-350分，对应风险概率1%-90%。训练集AUC为0.81（95%CI: 0.76-0.86），验证集AUC达0.86（95%CI: 0.80-0.93），表明模型具有优异区分能力。校准曲线显示预测概率与实际发生率高度一致（训练集P=0.685，验证集P=0.706）。DCA进一步证实，当决策阈值介于8%-68%（训练集）和7%-73%（验证集）时，模型具有临床净获益。

结论与意义

本研究首次针对老年脊柱手术患者建立了POD风险预测模型，涵盖患者基础疾病、生活习惯及围术期指标三大维度。模型通过内部验证展现出稳健的预测效能与临床实用性，为早期识别高危人群、制定个性化干预策略提供了量化工具。未来需通过多中心前瞻性研究进一步优化模型，并探索POD与神经炎症、脑血流调节等机制的深层关联。