预测肾上腺肿瘤患者术后高血压临床缓解的列线图模型：为手术决策提供精准指引

研究人员构建并验证预测肾上腺肿瘤患者术后高血压临床缓解模型，助力手术决策，效果良好。

　　

肾上腺肿瘤与高血压：迷雾中的探索与突破

在医学领域，高血压是一个极为常见且棘手的健康难题。其中，因肾上腺疾病引发的高血压作为继发性高血压（SH）的常见病因，正逐渐受到更多关注。近年来，随着腹部 CT、MRI 等检测手段的普及，肾上腺肿瘤的发病率显著上升，从每年 4.4/100,000 例飙升至 47.8/100,000 例 ，已然成为常见的内分泌疾病之一。高血压就像一个隐匿的 “健康杀手”，长期存在会引发冠心病、脑梗死、脑出血等严重疾病，对人体多个系统和器官造成极大损害。据统计，中国成年人（≥18 岁）高血压患病率高达 27.9%，约 2.45 亿人，然而血压得到有效控制的比例仅为 16.8%。

对于肾上腺肿瘤引发的高血压，手术切除肿瘤是一种重要的治疗手段，它有可能降低血压甚至治愈高血压，从而减少心血管疾病的风险。但问题来了，部分患者术后高血压依然持续存在，这使得医生在选择手术还是保守治疗时陷入两难，究竟哪些患者更能从手术中获益呢？以往的研究虽然提出了一些预测模型，但大多存在局限性，比如仅适用于特定类型的肾上腺肿瘤患者，无法满足所有患者的需求。为了打破这一困境，来自遵义医科大学附属医院的研究人员开展了一项极具意义的研究，相关成果发表在《Discover Oncology》杂志上。

研究方法：层层筛选，构建精准模型

研究人员采用回顾性研究方法，对遵义医科大学附属医院电子数据库进行检索。研究对象为 2012 年 1 月至 2023 年 12 月期间经 CT/MRI 扫描确诊的肾上腺肿瘤患者。经过严格的筛选，排除了无高血压的患者、患有其他继发性高血压病因及病历资料不全的患者等，最终纳入 477 例术后肾上腺肿瘤合并高血压的患者。

在研究过程中，研究人员收集了患者的多项临床特征，包括年龄、性别、BMI（身体质量指数）、血压、肿瘤情况、用药情况等。为了确定哪些因素能预测术后高血压的临床缓解，研究人员运用了多种统计分析方法。先是通过 Kolmogorov–Smirnov 检验分析数据分布，再根据数据分布情况选择合适的检验方法。接着，基于单因素 logistic 回归，利用 LASSO 回归筛选出最有效的预测因子，随后进行多因素 logistic 回归分析，构建预测模型和列线图。为了确保模型的可靠性，研究人员还采用了 bootstrap 重抽样法进行内部验证，并通过 Hosmer–Lemeshow 检验评估模型校准度，运用决策曲线分析（DCA）评估模型的临床实用性。

研究结果：关键因素浮出水面，模型表现优异

1. 患者特征分析：研究共纳入 336 例患者（功能性肾上腺肿瘤组 183 例，非功能性肾上腺肿瘤组 153 例）。在功能性肾上腺肿瘤患者中，术后高血压临床缓解与 BMI、年龄、降压药类型、收缩压（SBP）、高血压分级、高血压病程和糖尿病相关；在非功能性肾上腺肿瘤患者中，术后高血压临床缓解与 BMI、年龄、SBP、高血压分级、高血压病程和脑血管疾病相关。
2. 多因素回归分析：多因素 logistic 回归分析结果显示，在非功能性肾上腺肿瘤组，年龄（OR=0.96；95% CI：0.92–1.00，P=0.029）、BMI（OR=0.78；95% CI：0.65–0.93，P=0.005）和高血压分级（OR=0.53；95% CI：0.30–0.95，P=0.032）与术后高血压临床缓解显著相关；在功能性肾上腺肿瘤组，SBP（OR=0.92；95% CI：0.87–0.97，P=0.001）、高血压病程≤5 年（OR=0.17；95% CI：0.06–0.54，P=0.002）和无糖尿病（OR=0.25；95% CI：0.07–0.83，P=0.024）与术后高血压临床缓解显著相关。
3. 列线图的开发与验证：基于 LASSO 回归筛选的变量构建列线图，非功能性肾上腺肿瘤预测模型的 AUC（曲线下面积）为 0.761，内部验证 AUC 为 0.757，外部验证 AUC 为 0.837；功能性肾上腺肿瘤预测模型的 AUC 为 0.848，内部验证 AUC 为 0.836，外部验证 AUC 为 0.836。模型校准良好，决策曲线分析表明使用该列线图预测术后高血压缓解具有临床实用性。
4. 模型外部验证：对 141 例患者进行外部验证，非功能性肾上腺肿瘤预测模型 AUC 为 0.837，功能性肾上腺肿瘤预测模型 AUC 为 0.836，进一步证明列线图准确性良好。

研究结论与讨论：照亮临床决策之路

综合研究结果来看，较低的 BMI、年龄、高血压分级、高血压病程、SBP 以及无糖尿病是肾上腺肿瘤患者术后高血压临床缓解的相关预后因素。基于这些因素构建的预测模型具有良好的预测价值，这意味着临床医生可以依据这些指标，在术前更准确地预测患者术后高血压的临床缓解情况，从而帮助患者选择更合适的治疗方案。

当然，这项研究也存在一些局限性。由于是单中心回顾性研究，可能存在偏差和混杂变量，未来还需要多中心、大样本的前瞻性研究进一步验证。而且受研究时间跨度和实验室设备限制，部分患者术前指标获取不全面，模型仅选取了临床易获取的指标，其在其他种族人群中的适用性也有待进一步研究。

尽管如此，该研究成果仍然为肾上腺肿瘤合并高血压的临床治疗带来了新的曙光。它为医生提供了一个实用的工具，让手术决策不再盲目，有望改善患者的治疗效果和生活质量，推动肾上腺肿瘤与高血压相关疾病的临床研究迈向新的台阶。