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通过优化RENAL和MAP评分构建预测机器人辅助肾部分切除术围手术期结局的RP评分系统

Development of a RP scoring system for predicting perioperative outcomes in robot-assisted partial nephrectomy by optimizing RENAL and MAP scores

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摘要目的通过整合RENAL和Mayo粘连概率(MAP)评分建立一种用于预测机器人辅助肾部分切除术(RAPN)患者围手术期结局(手术时间、术中出血量和三联达成率)的新评分系统.方法回顾性分析2015年1月—2022年1月于西安交通大学第一附属医院泌尿外科收治的由同一术者实施RAPN的178例肾癌患者的临床资料.计算所有患者的RENAL及MAP评分,采用线性回归和logistic回归分析评估这两种评分方式各组分(共6个变量)与围手术期结局之问的关联,再将有关联的因素纳入logistic回归分析筛选独立预测因素用于构建预测RAPN患者围手术期结肠的评分系统,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC)评估其效能.结果在多变量线性回归分析中肿瘤直径(β=6.14,95％CI:1.93～10.34,P=0.004)、外凸率(β=10.60,95％CI:3.44～17.76,P=0.004)和肾周脂肪厚度(β=16.48,95％CI:8.52～24. 45,P＜O. 001)与手术时间显著相关,肿瘤直径与术中出血量(β=10. 55,95％ CI:5.60～15. 49,P＜0. 001)和三联达成率(OR=1.73,95％ CI:1.26～2.36,P=0. 001)均相关.对上述3个因素进行多变量logistic回归分析发现肿瘤直径(OR=9.07,95％CI:1.18～69. 45,P=0. 03)和肾周脂肪厚度(OR=2.28,95％CI:1.86～6.04,P=0.01)是围手术期结局的独立预测因素,基于此构建肿瘤直径与肾周脂肪厚度(RP)评分系统.与RENAL或MAP评分相比,该评分系统总体围手术期的AUC值更高(RP vs.RENAL vs.MAP:0.766 vs.0.548 vs.0.684).结论 RP评分所含变量较RENAL或MAP评分更少,但在预测RAPN患者的围手术期结局方面表现更优越.