编辑推荐：
在口腔种植等上颌窦相关手术中，术中 AAA 损伤出血风险显著，尤其窦内型 AAA 术前评估困难。本研究基于 243 例 CBCT 数据，通过多因素分析构建窦内型 AAA 风险预测模型，发现解剖变异、上颌窦外侧壁宽度、窦腔宽度为独立预测因子，模型具中等判别能力，为临床术前规划提供科学依据。
在口腔医学领域，上颌窦相关手术如种植修复中的上颌窦底提升术（Maxillary Sinus Floor Lifting）一直面临着一个棘手的问题：术中牙槽窦动脉（Alveolar Antral Artery, AAA）损伤导致的出血风险。AAA 作为上颌窦前外侧壁的主要供血血管，其解剖位置变异多端，尤其是当它以 “窦内型（Intrasinusidal Type）” 存在时 —— 即完全位于窦黏膜下、未在锥束计算机断层扫描（Cone-Beam Computed Tomography, CBCT）中显影的情况，术前精准评估几乎成为盲区。这类 “影像盲区” 中的 AAA 如同隐藏的 “地雷”，可能导致约 10-57% 的手术病例在开窗时发生动脉破裂出血，不仅影响手术视野、延长操作时间，还可能危及种植体稳定性甚至引发术后并发症。如何在术前有效预测窦内型 AAA 的存在，成为提升手术安全性的关键科学问题。
为破解这一临床难题，蚌埠医科大学口腔医学系与芜湖市第二人民医院口腔科的研究团队开展了一项针对性研究。他们聚焦于上颌左侧第一磨牙（UL6）区域 —— 该部位因承担主要咬合功能、易发生牙病及骨缺损，是种植手术的高频区域，且 AAA 在此处距离手术区域近，风险更高。研究团队通过分析 243 例符合条件的 CBCT 影像数据，旨在筛选窦内型 AAA 的独立预测因子，并构建可用于临床的风险预测模型。这项研究成果发表在《Scientific Reports》上，为上颌窦手术的术前规划提供了重要突破。
研究采用了一系列关键技术方法：首先通过 CBCT（设备为 SS-X9010DMax-3DE，层厚 0.25mm）采集 UL6 区域影像，由三位医师独立测量包括 AAA 直径、上颌窦外侧壁宽度、窦腔宽度等 10 项解剖参数；随后运用 SPSS 26.0 和 R 软件进行统计分析，通过单因素分析筛选差异显著变量，再经二元 Logistic 回归构建预测模型；最后利用 Bootstrap 自抽样法进行内部验证，通过校准曲线、受试者工作特征曲线（ROC）评估模型性能。
研究结果
1. 窦内型 AAA 的独立预测因子筛选
单因素分析显示，窦内型与非窦内型 AAA 组在解剖变异、上颌窦外侧壁宽度、窦腔宽度、年龄、牙槽嵴高度等 7 项指标上存在显著差异（P<0.05）。进一步多因素 Logistic 回归表明，** 解剖变异（OR=0.270, 95% CI 0.102-0.716）、上颌窦外侧壁宽度（OR=0.583, 95% CI 0.371-0.915）、窦腔宽度（OR=1.176, 95% CI 1.063-1.302）** 为独立预测因子。其中，解剖变异指同一截面存在多个骨孔（如双支或三支 AAA），此类结构可能增加血管迁移至窦内的风险；外侧壁越薄，对 AAA 的骨性包裹越弱，使其更易突入窦腔；而窦腔越宽，可能伴随骨壁血供减少及气化扩张，促使 AAA 向黏膜下移位。
2. 列线图预测模型的构建与验证
基于上述三个独立因子，研究团队利用 R 软件构建了列线图（Nomogram）模型。该模型通过为每个变量赋值评分（如外侧壁宽度 1mm 对应 52.5 分，无解剖变异对应 24.5 分，窦腔宽度 24mm 对应 92.5 分），累加总分后可预测窦内型 AAA 的发生概率。例如，总分 169.5 分对应 95% 的发生概率。经 Bootstrap 验证（1000 次重复抽样），模型一致性指数（C-index）为 0.758，ROC 曲线下面积（AUC）达 0.758，灵敏度 0.789，特异度 0.579，校准曲线接近理想曲线，显示出中等且可靠的预测效能。
3. 模型的临床应用价值
研究发现，当 CBCT 未显影 AAA 时，应用该模型可评估手术区域窦内型 AAA 的风险概率，从而指导术式选择：高风险患者可调整开窗位置或采用更保守的术式，以规避血管损伤；低风险患者则可按常规流程操作，提高手术效率。这一模型填补了窦内型 AAA 术前评估的空白，尤其为 “影像不可见” 的隐匿性血管提供了量化风险评估工具，显著提升了上颌窦手术的安全性和精准性。
研究结论与意义
本研究首次通过大样本 CBCT 数据分析，明确了 UL6 区域窦内型 AAA 的三大独立预测因子，并构建了具临床实用价值的列线图模型。尽管存在样本来自单中心、CBCT 分辨率可能影响细小血管显影等局限性，但其创新性在于：①首次将窦腔宽度与窦内型 AAA 风险关联，提出 “骨壁 - 血管直径比值” 影响血管定位的假说；②通过可视化模型将复杂解剖参数转化为临床可操作的风险评分，为术前规划提供了标准化工具；③为后续结合人工智能开发自动化 CBCT 分析系统奠定了基础。
在口腔种植手术日益普及的背景下，该研究成果为临床医师提供了重要的决策支持，尤其在缺乏 AAA 显影的情况下，可提前预警出血风险、优化手术方案，有望显著降低术中并发症发生率，推动上颌窦手术向 “精准化、安全化” 迈进。未来，多中心验证及与 AI 技术的结合将进一步提升模型的普适性与应用效能，为更多患者带来福音。
