预测绞窄性与非绞窄性腹股沟嵌顿疝：一项基于多变量逻辑回归的预测模型研究

doi:10.3877/cma.j.issn.1674-392X.2025.05.010

目的

构建预测腹股沟嵌顿疝进展为绞窄的风险预测模型。

方法

回顾性分析2015年1月至2022年1月徐州医科大学附属淮安医院胃肠外科诊断为腹股沟嵌顿疝患者的临床资料，使用单因素和Logistic回归分析腹股沟嵌顿疝进展为绞窄的独立危险因素，并建立相关nomogram预测模型。

结果

腹股沟区触痛（OR=9.164，95% CI=2.540~33.066）、肠梗阻（OR=6.781，95% CI=1.568~29.330）、C反应蛋白（CRP；OR=1.023，95% CI=1.009~1.037）及中性粒细胞升高（OR=1.253，95% CI=1.073~1.463）为腹股沟嵌顿疝进展为绞窄的独立危险因素（P<0.05），前白蛋白（OR=0.992，95% CI=0.986~0.998）为腹股沟嵌顿疝进展为绞窄的独立保护性因素（P<0.05），基于以上5个观察指标构建腹股沟嵌顿疝进展为绞窄的风险预测模型，使用受试者工作特征（ROC）曲线来测试该模型的区分度，其ROC曲线下面积=0.906（95% CI=0.851~0.962；P<0.05），且校正曲线和理想曲线拟合良好，临床决策曲线证明该模型具有临床实用性。

结论

腹股沟区触痛、合并肠梗阻、CRP及中性粒细胞升高时嵌顿性小肠发生绞窄的独立危险因素，前白蛋白则是独立保护性因素。构建的nomogram预测模型具有较高的敏感性、特异性及临床实用性。

关键词: 嵌顿疝, 肠坏死, 危险因素, Nomogram模型

Objective

To construct a nomogram model to predict the risk of intestinal necrosis in patients with incarcerated inguinal hernia.

Methods

Clinicopathological data of patients diagnosed with incarcerated inguinal hernia in the Department of Gastrointestinal Surgery, Affiliated Huai’an Hospital of Xuzhou Medical University, were retrospectively analyzed. Univariate and multivariate logistic regression analyses were performed to identify independent risk factors for intestinal necrosis in incarcerated inguinal hernia. A corresponding nomogram prediction model was then established.

Results

Tenderness in the groin area (OR=9.164, 95% CI=2.540-33.066), intestinal obstruction (OR=6.781, 95% CI=1.568- 29.330), C-reactive protein (CRP; OR=1.023, 95% CI=1.009-1.037), and neutrophil count (OR=1.253, 95% CI=1.073-1.463) were identified as independent risk factors for intestinal necrosis in incarcerated inguinal hernia, whereas prealbumin (OR=0.992, 95% CI=0.986-0.998) was identified as an independent protective factor. Based on the five independent risk and protective factors, a nomogram model was established to predict the risk of intestinal necrosis in incarcerated inguinal hernia. The discrimination ability of the model was evaluated using the ROC curve. The area under the ROC curve was 0.906 (95% CI=0.851-0.962; P<0.05). The calibration curve showed good agreement with the ideal curve, and the decision curve analysis demonstrated the clinical utility of the model.

Conclusion

Tenderness in the groin area, intestinal obstruction, CRP, and neutrophil count are independent risk factors, whereas prealbumin is an independent protective factor for intestinal necrosis in incarcerated inguinal hernia. The established nomogram model demonstrated high sensitivity, specificity, and clinical applicability.

Key words: Hernia, incarcerated, Intestinal necrosis, Risk factors, Nomogram model

表1 2组患者临床资料单因素分析

组别	例数	性别[例(%)]		腹股沟区触痛[例(%)]		有无肠梗阻[例(%)]		腹部手术史[例(%)]		疝部位[例(%)]			疝类型[例(%)]
组别	例数	女性	男性	无	有	无	有	无	有	左侧	右侧	双侧	斜疝	股疝	直疝	复合疝
未绞窄组	75	18 (24.0)	57 (76.0)	38 (50.7)	37 (49.3)	69 (92.0)	6 (8.0)	72 (96.0)	3 (4.0)	27 (36.0)	41 (54.7)	7 (9.3)	52 (69.3)	16 (21.3)	4 (5.3)	3 (4.0)
绞窄组	45	18 (40.0)	27 (60.0)	8 (17.8)	37 (82.2)	30 (66.7)	15 (33.3)	41 (91.1)	4 (8.9)	13 (28.9)	27 (60.0)	5 (11.1)	27 (60.0)	17 (37.8)	0	1 (2.2)
χ²/z/t值		3.429		12.870		12.502		1.224		0.657			5.804
P值		0.064		0.001		<0.001		0.269		0.720			0.122
组别	例数	年龄[岁,M(Q₁,Q₃)]	嵌顿时间[d, M(Q₁,Q₃)]	白细胞[10³/mm³,M(Q₁,Q₃)]	中性粒细胞[10³/mm³, M(Q₁,Q₃)]	C反应蛋白[mg/L, M(Q₁,Q₃)]
未绞窄组	75	71.00(55.00,80.00)	0.42(0.13,1.00)	8.26(6.69,10.68)	6.58(4.46,8.59)	5.00(3.20,17.90)
绞窄组	45	72.00(58.00,80.00)	1.00(0.30,4.00)	9.93(7.95,12.90)	8.32(6.65,11.36)	44.70(25.95,82.25)
χ²/z/t值		-0.388	-2.695	-2.461	-3.483	-6.006
P值		0.698	0.007	0.014	<0.001	<0.001
组别	例数	凝血酶原时间[s,M(Q₁,Q₃)]	纤维蛋白原[g/L,M(Q₁,Q₃)]	D-二聚体[mg/L,M(Q₁,Q₃)]	胆碱酯酶(U/L,±s)	前白蛋白(mg/L,±s)
未绞窄组	75例	12.40(11.90,13.10)	2.56(2.11,3.38)	0.69(0.20,1.36)	7082.52±1928.09	242.32±87.68
绞窄组	45例	12.60(11.75,13.50)	2.76(2.56,4.18)	1.28(0.98,2.07)	5879.13±2548.33	177.76±102.57
χ²/z/t值		-0.521	-2.204	-3.705	2.733	3.661
P值		0.602	0.028	<0.001	<0.001	<0.001

表1 2组患者临床资料单因素分析

组别	例数	性别[例(%)]		腹股沟区触痛[例(%)]		有无肠梗阻[例(%)]		腹部手术史[例(%)]		疝部位[例(%)]			疝类型[例(%)]
组别	例数	女性	男性	无	有	无	有	无	有	左侧	右侧	双侧	斜疝	股疝	直疝	复合疝
未绞窄组	75	18 (24.0)	57 (76.0)	38 (50.7)	37 (49.3)	69 (92.0)	6 (8.0)	72 (96.0)	3 (4.0)	27 (36.0)	41 (54.7)	7 (9.3)	52 (69.3)	16 (21.3)	4 (5.3)	3 (4.0)
绞窄组	45	18 (40.0)	27 (60.0)	8 (17.8)	37 (82.2)	30 (66.7)	15 (33.3)	41 (91.1)	4 (8.9)	13 (28.9)	27 (60.0)	5 (11.1)	27 (60.0)	17 (37.8)	0	1 (2.2)
χ²/z/t值		3.429		12.870		12.502		1.224		0.657			5.804
P值		0.064		0.001		<0.001		0.269		0.720			0.122
组别	例数	年龄[岁,M(Q₁,Q₃)]	嵌顿时间[d, M(Q₁,Q₃)]	白细胞[10³/mm³,M(Q₁,Q₃)]	中性粒细胞[10³/mm³, M(Q₁,Q₃)]	C反应蛋白[mg/L, M(Q₁,Q₃)]
未绞窄组	75	71.00(55.00,80.00)	0.42(0.13,1.00)	8.26(6.69,10.68)	6.58(4.46,8.59)	5.00(3.20,17.90)
绞窄组	45	72.00(58.00,80.00)	1.00(0.30,4.00)	9.93(7.95,12.90)	8.32(6.65,11.36)	44.70(25.95,82.25)
χ²/z/t值		-0.388	-2.695	-2.461	-3.483	-6.006
P值		0.698	0.007	0.014	<0.001	<0.001
组别	例数	凝血酶原时间[s,M(Q₁,Q₃)]	纤维蛋白原[g/L,M(Q₁,Q₃)]	D-二聚体[mg/L,M(Q₁,Q₃)]	胆碱酯酶(U/L,±s)	前白蛋白(mg/L,±s)
未绞窄组	75例	12.40(11.90,13.10)	2.56(2.11,3.38)	0.69(0.20,1.36)	7082.52±1928.09	242.32±87.68
绞窄组	45例	12.60(11.75,13.50)	2.76(2.56,4.18)	1.28(0.98,2.07)	5879.13±2548.33	177.76±102.57
χ²/z/t值		-0.521	-2.204	-3.705	2.733	3.661
P值		0.602	0.028	<0.001	<0.001	<0.001

表2 嵌顿疝进展为绞窄的多因素Logistic回归

因素	回归系数	标准误	Wald χ²	P值	OR值	95% CI
有无腹股沟区触痛	2.215	0.655	11.448	0.001	9.164	2.540~33.066
有无肠梗阻	1.914	0.747	6.561	0.010	6.781	1.568~29.330
中性粒细胞	0.225	0.079	8.127	0.004	1.253	1.073~1.463
C反应蛋白	0.023	0.007	10.522	0.001	1.023	1.009~1.037
前白蛋白	-0.008	0.003	7.602	0.006	0.992	0.986~0.998
截距	-3.176	1.036	9.400	0.002	0.042	0.005~0.318

表2 嵌顿疝进展为绞窄的多因素Logistic回归

因素	回归系数	标准误	Wald χ²	P值	OR值	95% CI
有无腹股沟区触痛	2.215	0.655	11.448	0.001	9.164	2.540~33.066
有无肠梗阻	1.914	0.747	6.561	0.010	6.781	1.568~29.330
中性粒细胞	0.225	0.079	8.127	0.004	1.253	1.073~1.463
C反应蛋白	0.023	0.007	10.522	0.001	1.023	1.009~1.037
前白蛋白	-0.008	0.003	7.602	0.006	0.992	0.986~0.998
截距	-3.176	1.036	9.400	0.002	0.042	0.005~0.318

图1 预测腹股沟嵌顿疝发生绞窄的nomogram风险模型注：CRP为C反应蛋白。

图2 Nomogram模型预测腹股沟嵌顿疝发生绞窄的ROC曲线注：ROC曲线为受试者工作特征曲线；AUC为曲线下面积。

图3 Nomogram模型预测腹股沟嵌顿疝发生绞窄风险的验证

图4 Nomogram模型预测腹股沟嵌顿疝发生绞窄的临床决策曲线

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Predicting strangulated versus non-strangulated incarcerated inguinal hernias: a study based on a multivariable logistic regression model

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