乳腺癌术后脓毒症的发病率、危险因素及预后：基于ACS-NSQIP数据库的328,292例患者回顾性分析

《Scientific Reports》：Sepsis and septic shock after breast cancer surgery: risk modeling and machine learning validation across 328,292 cases

　　

摘要

术后脓毒症是乳腺癌手术后罕见但危及生命的并发症。尽管乳房手术的整体感染风险较低，但癌症相关的免疫失调与手术应激相结合可能会增加易感性，然而关于发病率、危险因素和预后的大规模数据仍然有限。我们利用ACS-NSQIP数据库（2008–2022年）进行了回顾性分析。纳入接受乳腺癌手术的成年女性患者。主要结局为ACS-NSQIP编码的术后30天脓毒症；脓毒性休克单独进行描述性分析。采用多因素Logistic回归评估与术后脓毒症相关的因素。通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估模型性能，并利用Bootstrap校正乐观偏差，与经过显式处理类别不平衡训练的机器学习方法进行比较。在328,292例患者（47.8%为部分切除术，38.6%为简单切除术，13.6%为根治性乳房切除术）中，838例发生脓毒症（0.26%），且发病率随手术类别递增（0.08% vs. 0.40% vs. 0.46%；p < 0.001）。发生脓毒症的患者再手术率明显升高（46.5% vs. 4.0%），非计划再入院率也显著增高（73.7% vs. 2.1%；均p < 0.001）。与术后脓毒症相关性最强的校正后关联因素为既往脓毒症史（校正优势比aOR 4.51）、功能依赖（aOR 3.80）及ASA III级（aOR 3.16；均p < 0.001）。重建手术也与脓毒症风险升高相关，自体组织重建的aOR为2.15，假体重建的aOR为1.59。模型具有较好的区分能力（表观AUC 0.752；乐观偏差校正后AUC 0.746），且校准良好（Bootstrap校正后校准斜率0.967）。在独立测试集上，没有任何机器学习方法优于Logistic回归（DeLong检验p = 0.077–0.409）。乳腺癌手术后的脓毒症虽然少见，但具有临床意义，其发病率随手术类别递增。在校正已测量的协变量后，重建手术（尤其是自体组织重建）与脓毒症相关。由于ACS-NSQIP未记录肿瘤学及治疗相关变量，该关联应视为观察性而非因果性关联。这些发现可能为个体化术前风险评估和患者咨询提供参考。