海军医院
围术期视力丧失（perioperativevisualloss,POVL）是一个很罕见的术后并发症，但也是一个灾难性的问题，尽管其发生率非常低。其最常见的原因是缺血性视神经病变(ION)或视网膜动脉阻塞(RAO)。ASA就该并发症于年至年收集了93例脊柱手术POVL病例，最常见的原因是ION（图1）。本期带来一项《AnesthAnalg》近期发表的临床回顾性研究，作者建立了一个预测模型，用于为高ION风险患者的筛查提供更准确的风险评估和脊柱融合围术期ION的手术和麻醉规划，让我们一起学习。图1ASA统计的93例POVL患者数据PION后部视神经缺血性病变；AION前部视神经缺血性病变；CRAO中央动脉阻塞背景与方法
缺血性视神经病变(ION)是一种罕见的麻醉和手术并发症，可导致脊柱融合术后视力丧失。我们试图建立一个基于已知术前危险因素的围术期ION预测模型来指导患者和医生的术前决策。
研究数据源自医疗成本与利用项目(AHRQ)的NIS的出院数据。NIS医院(医院的20%)进行随机抽样，包括大量的诊断和流程领域。这些因素使得NIS非常适合测试关于常见的预先存在疾病的罕见情况(如围术期ION)发展中的作用的假说。
NIS数据包含使用国际疾病分类、第九次修订、临床修改(ICD9-CM)编码的人口统计、出院状态、结果、诊断(最多30项)和程序(最多15项)。NIS的质量控制和可靠性已被验证。我们使用了与之前分析相同的数据集(-，表1)。
表1纳入患者一般情况表1中粗体显示了之前研究中未考虑的其他因素，包括充血性心力衰竭、高凝状态、高脂血症、血小板减少症和糖尿病及其相关并发症，这些因素可以更准确地根据严重程度对疾病进行分类。手术椎体的节段也被考虑是预期术前计划的一部分。为了检查ION的不均匀分布，医院的规模、地区和教学状况。人口统计资料包括年龄、性别和种族。
数据分析
在-年的全国住院病人样本（NIS）中，根据ION状态对后路胸椎、腰椎、骶椎融合进行识别及分类。采用混合数据主成分分析(PCA-MIX)的变量聚类方法，在不加权的情况下选择变量。对4个簇进行层次聚类，选择每个簇中负载平方最大的变量。通过将我们的样本分解成一个训练和测试数据集，我们开发并在内部验证了一个预测模型。最后使用术前已知的变量构建模型，以确定围术期ION的相对和绝对风险，并进行校准和鉴别测试。
研究结果
表1展示了有无ION。医院规模或地区中，受影响的出院和未受影响的出院之间没有差异，医院发生ION的风险明显较高。表2展示了通过聚类分析，得到的模型，包含已知的术前性别、阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)、年龄和慢性肾脏疾病(CKD；表2)。
表2聚类分析模型表3所示为多变量分析得到的该模型中变量的β系数和优势比(F统计量=4.29，P=0.)。如果出院时包含任何一个变量，则将各个变量的分数加在一起得到总体预测分数，范围从0到6(年龄范围的分数不是累积的)。
表3总体样本的ION预测模型表4所示，评分≥1有%的敏感性，而Score=3有96.5%的特异性。
表4预测指标的诊断特性表5为前风险模型中3个变量的每个可能组合的绝对风险和相对风险。
表5不同变量对应的风险预测最低的绝对风险(18.2/每百万)和相对风险(1.00)是女性，年龄18-39岁，没有OSA，而最高的绝对风险(.5/每百万)和相对风险(46.4)是男性，年龄40-64岁，并伴有OSA。参考类别为18-39岁无OSA的女性患者。
讨论
作者的研究使用了具有全国代表性的含有大量的研究对象的数据，并基于术前获得的数据，为临床医生提供了一个简单的风险计算。作者早期的研究包括NIS未提供的术中指标，包括麻醉时间、失血量、输血量和输液量，这些都不能在术前准确预测。
研究证实了包括年龄、性别和OSA在内的术前变量可以生成一个具有良好校准、可接受的AUC和足够灵敏度的风险预测模型来预测接受脊柱后路融合手术的患者的围术期ION的风险。对于临床医生和患者来说，了解这些赋予较高风险的因素，加上预测评分，应该有助于识别和帮助高危患者。还需要进一步的研究，以确定预测模型是否有助于简化手术计划，例如，高危患者是否应该接受分期手术。此外，新的预测模型可能是一个有用的范例来分级围术期其他罕见并发症的风险。
骨麻征途的点评
年第1期Anesthesiology杂志更新了脊柱手术患者POVL的指导意见。在这份指导意见中，详细列出了围术期的评估、准备以及管理，术前评估的高危因素包括但不限于了贫血、血管危险因素（如高血压、糖尿病、周围血管疾病、冠状动脉疾病、中风前兆、颈动脉狭窄、抽烟）和肥胖等。然而这些指标并未量化，易导致术前评估的明显差异。这篇最新的基于NIS大数据的术前评估工具的文献，不仅给出了术前高风险的变量，并将其量化。在保证足够的特异性及敏感性的提前下，用于预测脊柱融合手术患者围术期ION的风险。对于临床医生而言，其高风险因素加上预测评分，有助于识别高危患者。当然，POVL最明确的两个高危因素是：长时间手术（超过4h）和术中大出血（超过ml）。这也是术前我们难以掌控的地方。对于我们麻醉医生而言，还有两个地方需要注意-血压和体位。此外，医院发生ION的风险明显较高，对于目前医院来说，规培生、研究生、实习生仍是科室工作中的重要组成成员，带教老师在传授知识的过程中，更应注重细节的把控。始终保持一颗谨小慎微的心，也是对患者生命的一种敬重。编译：王凯，羊黎晔
点评：袁红斌
（本栏目由仙琚制药公益支持，仅供医学专业人士参考）
原始文献：ShahShikharH,ChenYi-Fan,MossHeatherEetal.PredictingRiskofPerioperativeIschemicOpticNeuropathyinSpineFusionSurgery:ACohortStudyUsingtheNationalInpatientSample.[J].Anesth.Analg.,,:-.
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