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为解决儿童胸科单肺通气（OLV）术后肺部并发症（PPCs）预测难题，研究人员基于 361 例患儿数据，开发并验证了包含术前中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、术中通气模式、最大气道峰压（Ppeak）和最低氧合指数（OI）的列线模型，C-index 达 0.871~0.909，为临床早期风险评估提供新工具。
儿童胸科手术面临术后肺部并发症预测挑战：稚嫩呼吸防线如何破局？
在儿童胸科手术领域，单肺通气（One-Lung Ventilation, OLV）技术虽为手术创造空间，却因儿童独特的呼吸生理特征（如胸廓顺应性高、气道纤细、免疫系统未成熟），使术后肺部并发症（Postoperative Pulmonary Complications, PPCs）发生率高达 19%~59%，显著高于非 OLV 手术。这类并发症不仅延长住院时间，更可能增加病死风险，但长期以来缺乏专门针对儿童群体的 PPCs 预测工具 —— 成人模型无法直接套用，儿童特异性风险评估体系亟待建立。
为填补这一空白，中南大学湘雅医学院附属儿童医院（湖南省儿童医院）的研究团队开展了一项前瞻性研究。团队以 2019 年 1 月至 2023 年 2 月期间接受胸科 OLV 手术的 361 例患儿为对象，旨在开发首个适用于儿童的 PPCs 预测列线图。该研究成果发表于《BMC Anesthesiology》，为儿童胸科围术期管理提供了关键突破。
关键技术方法：从数据筛选到模型验证的科学路径
研究采用回顾性队列设计，通过严格纳入排除标准（排除急诊手术、非 OLV 病例等），最终纳入 361 例患儿，随机分为训练队列（80%）和验证队列（20%）。研究运用单因素分析、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归模型筛选潜在预测因子，再通过多变量 Logistic 回归构建列线图。模型性能评估借助 C-index、校准曲线和受试者工作特征曲线（ROC），确保其区分度与校准度。
研究结果：四维度预测体系的建立与验证
1. 患儿基线特征与 PPCs 发生率
研究期间 980 例胸科手术患儿中，361 例符合标准，PPCs 发生率为 30.2%（109 例）。排除因素分析显示，急诊手术、非 OLV 操作等是主要排除原因，凸显研究对象的严格性。
2. 独立风险因子的筛选
通过 LASSO 回归与单因素分析结合，最终确定 4 个独立预测因子：
- 术前中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）：NLR 升高与炎症反应增强相关，OR 值 2.237（95% CI 1.585~3.296），提示术前炎症状态是重要风险信号。
- 术中通气模式：压力控制 - 容量保证通气（PCV-VG）模式较其他模式显著降低 PPCs 风险（OR=0.223），表明通气策略的选择直接影响肺部转归。
- 最大气道峰压（Ppeak）：Ppeak 每升高 1 mmHg，风险增加 23.1%（OR=1.231），反映过高气道压力可能导致肺损伤。
- 最低氧合指数（OI）：OI 每降低 1 mmHg，风险上升 2.6%（OR=0.974），提示氧合状态是肺功能的核心监测指标。
3. 列线图的构建与性能评估
基于上述因子构建的列线图在训练队列中 C-index 为 0.909（95% CI 0.872~0.945），验证队列中为 0.871（0.794~0.946），校准曲线显示预测值与实际观察值高度吻合。模型通过 Hosmer-Lemeshow 检验（P=0.1042），证明无显著校准偏倚。
研究结论与讨论：革新儿童胸科围术期管理的里程碑
本研究首次建立儿童 OLV 术后 PPCs 预测模型，其核心价值体现在：
- 特异性突破：针对儿童呼吸生理特点，摆脱成人模型的 “一刀切” 局限，实现风险评估精准化。
- 临床易用性：纳入指标（NLR、Ppeak、OI、通气模式）均为临床常规监测数据，无需额外检测成本，便于推广。
- 干预时效性：通过列线图可术前或术中实时计算风险，助力早期介入（如调整通气策略、抗炎预处理），有望降低 PPCs 发生率。
研究同时指出，压力控制 - 容量保证通气（PCV-VG）模式在儿童 OLV 中的优势与成人研究一致，提示该模式可作为优选方案。而术前 NLR 的预测价值与炎症机制相关，为围术期炎症调控提供靶点。
尽管存在回顾性研究局限（如未纳入部分潜在变量）、缺乏多中心验证等不足，但该模型为后续研究奠定了基础。未来需进一步探索长期并发症预测及跨中心适用性，以推动儿童胸科手术预后的全面改善。
这项研究不仅是方法学的创新，更是对儿童患者群体的精准照护承诺 —— 通过科学建模，让每一次呼吸都获得更可靠的安全守护，为儿童胸科麻醉领域树立了个性化医疗的新标杆。
