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연구 논문

고관절 골절 후 조기 근종아리정맥혈전증을 예측하기 위한 노모그램 개발 및 내부 검증

93 조회수

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DOI:

10.3791/71963

⸱

2026년 8월 7일

 ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Nursing, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, 2Department of Information Technology, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, 3Department of Orthopedics, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine

이 논문에서

요약

이 후향적 연구는 고관절 골절 후 48시간 이내에 조기 근종아리 정맥 혈전증 위험을 추정하기 위해 6변수 노모그램을 개발하고 내부적으로 검증하였습니다. 이 모델은 비선형 중성지방 효과를 고려하며, 외부 검증을 기다리면서 위험 인식을 지원할 수 있습니다.

초록

부상 후 48시간 이내에 조기 발견된 근종아리정맥혈전증(MCVT)은 고관절 골절 환자의 수술 전후 관리에 영향을 줄 수 있습니다. 이 연구는 이 집단에서 초기 MCVT 위험을 추정하기 위한 노모그램을 개발하고 내부적으로 검증하는 것을 목표로 했습니다. 이 연구는 2021년부터 2024년 사이에 입원한 고관절 골절 환자들을 후향적으로 선별하였습니다. 환자는 부상 후 48시간 이내에 실시된 입원 초음파를 바탕으로 MCVT 그룹과 비MCVT 그룹으로 분류되었습니다. 특징 선택에는 최소 절대 수축 및 선택 연산자(LASSO) 회귀가 사용되었고, 제한 세제곱 스플라인(RCS)을 사용해 비선형 연관성을 평가하였습니다. 다변수 로지스틱 회귀 모델이 구축되어 노모그램으로 시각화되었습니다. 모델 성능은 식별(수신자 운행특성곡선 아래 면적, AUC), 보정(브라이어 점수), 임상 유용성(결정곡선 분석, DCA)을 통해 평가되었으며, 내부 검증은 1,000개의 부트스트랩 재샘플을 사용했습니다. 이는 개별 예후 또는 진단에 대한 투명 예측 모델 보고와 인공지능(TRIPOD + AI) 지침을 따릅니다. 포함된 665명 중 44명(6.6%)이 조기 MCVT를 겪었습니다. 최종 예측 모델에는 손상부터 입원까지의 시간(TFIA), 중성지방(TG), 총 콜레스테롤(TC), 활성화 부분 혈전플라스틴 시간(APTT), 호중구-림프구 비율(NLR), 혈소판-림프구 비율(PLR)이 포함되었습니다. RCS 분석 결과 TG와 MCVT 위험 사이에 유의한 비선형 상관관계가 나타났습니다(비선형성에 대한 p값<0.001). 모델은 양호한 식별률(AUC: 0.894; 95% 신뢰구간: 0.829–0.941)과 허용 가능한 보정(브라이어 점수: 0.041)을 보였습니다. 낙관주의 보정 C지수는 0.884였습니다. DCA는 관련 임계값 확률에 걸쳐 잠재적 임상 순이익을 제안했습니다. 결론적으로, 개발된 노모그램은 초기 위험 계층화에 도움이 될 수 있으나, 임상 적용 전에 독립 코호트에서의 외부 검증이 필요합니다.

서론

노인의 고관절 골절은 전 세계적으로 중요한 공중보건 과제이며, 높은 이환율, 사망률, 그리고 상당한 의료비와 자주 연관되어 있습니다. 현재 임상 지침은 통증 완화, 조기 동원 촉진, 생명을 위협하는 합병증 완화를 위해 입원 후 48시간 이내의 신속 외과적 개입을 강력히 권장합니다 2,3. 하지만 수술 전 심부정맥 혈전증(DVT)은 적시 수술에 큰 장애물로 남아 있습니다. 근종아리 정맥 혈전증(MCVT)은 원위 DVT의 특정 아형으로, 주로 자레근과 복근 등 종아리 근육의 정맥 신경총에서 혈전이 형성되는 것을포함합니다. 종종 무증상이며 역사적으로 근위 DVT보다 임상적으로 덜 중요하다고 여겨졌지만, 새로운 증거는 MCVT가 근위정맥으로 두부를 전파시키거나 폐색전증(PE)을 유발하여 환자 안전을 저해할 수 있음을 시사합니다 5,6. 따라서 부상 후 조기에 발견된 MCVT는 수술 연기, 입원 기간의 연장, 항응고제 다리 삽입 또는 하대정맥 필터 삽입 등 수술 전후 관리를 복잡하게 만들 수 있습니다. 따라서 입원 초음파에서 발견된 조기 MCVT 위험이 높은 고관절 골절 환자를 식별하는 견고한 도구는 수술 경로를 최적화하고 환자 치료 결과를 개선하는 데 임상적으로 중요합니다.

일상적인 초음파 선별에도 불구하고, 고관절 골절 환자의 급성 MCVT에 대한 조기 위험 층화는 임상적으로 여전히 어려운 과제입니다. 이전 연구들은 수술 전후 혈전증의 위험 요인을 규명하려 시도했으며; 그러나 대부분은 고립된 인구학적 특성이나 전통적인 응고 매개변수에 집중해 왔습니다 4,7. 이러한 연구들은 선형 회귀 모델의 고유한 한계에 의해 제약을 받는 경우가 많으며, 이는 외상으로 인한 혈전염증 반응의 복잡하고 비선형적인 역학과 상호작용을 포착하지 못할 수 있습니다. 병태생리학적 관점에서 급성 골절은 대량의 염증성 사이토카인 분비를 촉발하고, 이로 인해 응고 연쇄 반응 8,9를 활성화합니다. 호중구-림프구 비율(NLR)과 혈소판-림프구 비율(PLR)과 같은 새로운 복합 염증 지수는 심혈관 및 외과 영역에서 상당한 예후적 가치를 입증했으나, 초기 MCVT 예측에 대한 유용성은 여전히 많이 연구되지 않았습니다10,11.

이 연구 격차를 메우기 위해서는 다차원적이고 개별화된 예측 도구가 필요합니다. 본 연구는 부상 후 48시간 이내에 입원한 고관절 골절 환자 코호트에서 조기 MCVT 예측 인자를 조사하는 것을 목표로 했습니다. 특징 선택을 위한 최소 절대 수축 및 선택 연산자(LASSO) 회귀와 제한된 입방 스플라인(RCS)을 사용하여 복잡한 비선형 연관성을 특성화함으로써, 본 연구는 임상적으로 해석 가능한 노모그램을 개발하고 내부적으로 검증하고자 했습니다. 이 연구는 전신 염증 지표와 대사 프로필을 통합하면 고관절 골절 치료의 급성기 위험 계층화를 개선하고 감시 계획을 지원할 수 있다고 가정했습니다.

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프로토콜

연구 프로토콜은 병원의 기관심사위원회(IRB)([2025B], IIT 윤리 승인 번호 0407)에서 승인되었습니다.

연구 설계 및 참가자

이 단일 기관 후향적 코호트 연구는 저장대학교 의과대학 제1부속병원에서 수행되었습니다. 이 연구는 2021년 1월부터 2024년 12월까지 고관절 골절로 입원한 환자의 임상 기록을 연속적으로 선별하였습니다. 이 연구는 회후적 연구였기 때문에, 연구 참가자들에게 사전 동의 포기를 요청하고 승인되었습니다. 응급 입원 시 시행된 일상 컬러 도플러 초음파 결과를 바탕으로 환자들은 MCVT 그룹과 비MCVT 그룹으로 분류되었습니다.

고관절 골절은 대퇴골 근위 골절로 정의되었으며, 대퇴골 경부, 전자간부, 전자하부위 골절은 제외되었습니다. 연구 집단의 순수성을 보장하기 위해 포함 기준은 다음과 같이 엄격히 정의되었습니다: (1) X선 또는 컴퓨터 단층촬영으로 확인된 원발성 폐쇄성 고관절 골절; (2) 부상부터 입원까지 48시간 이내의 시간(TFIA); (3) 입원 시 양측 하체 심부 정맥 색상 도플러 초음파 완료(일반적으로 고관절 골절 방사선 확인 후 2시간 이내 및 항응고 치료 시작 전); 그리고 (4) 계획된 외과적 개입. 환자는 다음 기준에 따라 제외되었습니다: (1) 다중 외상(예: 동시 두개뇌, 흉부 또는 복부 손상); (2) 병리학적 골절(예: 골 전이); (3) 입원 30일 ≥ DVT 또는 PE의 병력 또는 항응고제/항혈소판 치료 병력; (4) 응고인자 합성 또는 대사에 유의미하게 저해되는 심각한 간 또는 신장 기능 장애; (5) 동시 악성 종양; (6) 주요 임상 또는 실험실 변수에 관한 상당한 누락 데이터; 그리고 (7) 입원 초음파에서 근위 DVT가 발견된 경우(예: 슬와정맥, 대퇴정맥, 대퇴정맥, 장골정맥에 관련된 혈전증).

데이터 수집 및 후보 예측기

모든 후보 예측 인자는 기관 전자 의무기록(EMR) 시스템에서 사후 추출되었습니다. 데이터 정확성과 무결성을 보장하기 위해 추출 과정은 두 명의 연구자가 독립적으로 수행했으며, 불일치 사항은 합의나 선임 의사와의 협의를 통해 해결되었습니다. 수집된 데이터는 다음 영역으로 분류되었습니다: (1) 인구통계학적 특성: 연령, 성별, 체질량지수(BMI) 포함. (2) 임상 및 부상 관련 변수: TFIA(시간 단위)는 정확히 문서화되었습니다. 또한, 기초 동반 질환은 찰슨 동반 질환 지수(CCI)를 사용하여 정량화되었습니다. (3) 실험실 바이오마커: 입원 후 24시간 이내에 채취한 초기 정맥 혈액 샘플에서 실험실 지표를 얻었습니다. 여기에는 전혈구 수치(CBC), 간 및 신장 기능 검사, 응고 프로필이 포함되었습니다. 또한, 입원 CBC 결과를 바탕으로 NLR과 PLR과 같은 복합 전신 염증 지표를 산출하였습니다.

결과 정의 및 진단 기준

본 연구의 주요 평가 평가 대상은 초기 평가 시 발견된 초기 MCVT(혈전증)의 발생이었습니다. 포함된 모든 환자는 항응고제 치료 시작 전에 입원 시 양측 하체 도플러 초음파 검사를 받았습니다. 검사는 eL18-4 함유의 EPIQ-5를 사용하여 수행되었습니다. 환자는 허용되는 대로 누운 자세 및/또는 측면 자세로 진찰을 받았습니다. 진단은 정기적인 양측 하체 컬러 도플러 초음파를 통해 확립되었습니다. 급성기에 대한 확립된 초음파 기준에 따르면, 다음 증상12를 근거로 MCVT의 양성 진단이 확정되었습니다: (1) 송아지 근육 정맥 내강의 유저한 확장 및 염통; (2) 횡단면에 여러 개의 원형 또는 타원형 덩어리로 나타나는 인내광 내 응집 또는 균일한 저에코 에코의 존재; (3) 트랜스듀서 압력 하에서 정맥의 완전한 비압축성; (4) 자발적 또는 위상적 혈류 신호가 없으며, 원위 사지 확대술(수동 압박) 중에도 혈류가 감지되지 않음; 그리고 (5) 혈전이 생긴 구분과 인접한 근육 조직 사이의 뚜렷한 경계. 양측 하체 도플러 초음파는 입원 시 인증된 초음파 의사가 표준화된 기관 프로토콜을 사용하여 시행했습니다. 모호한 사례는 선임 초음파 전문의가 검토하였습니다.

통계 분석

모든 통계 분석은 R 소프트웨어(버전 4.5.2)를 사용하여 수행되었습니다. 연속 변수의 정규성은 Shapiro-Wilk 검정을 사용하여 평가하였다. 연속 데이터는 표준편차(SD) 또는 4분위 범위가 있는 중앙값(IQR)으로 ±표현되었습니다. 범주별 변수는 빈도와 백분율로 표현되었습니다.

단변량 분석에서 p값 0.01< 임상적으로 중요하다고 여겨지는 변수들을 LASSO 회귀분석에 입력하였습니다. 후보 예측 인자는 임상 관련성과 입원 시점의 이용 가능 여부를 기준으로 선정되었습니다. 연속 변수들은 LASSO 회귀 이전에 표준화되었습니다. LASSO 절차에서는 11개의 후보 특징이 평가되었으며, 9개의 연속 변수와 2개의 명확한 골절 유형별 더미 변수로 구성되었습니다. 최종 다변수 모델의 차원 감소와 변수 선별을 위해 10배 교차 검증을 포함한 LASSO 로지스틱 회귀를 사용하였습니다. lambda.min과 lambda.1se 값을 조사하였으며, 최종 변수 보유 여부는 임상적 관련성 및 후속 RCS 평가를 통해 페널티드 선택과 함께 결정되었습니다. 예측 변수와 MCVT 간의 연관성은 오즈비(OR)와 대응하는 95% 신뢰구간(CI)을 사용하여 정량화하였다.

다변수 로지스틱 회귀에서 확인된 예측 변수를 바탕으로, 초기 MCVT 위험의 개별화 추정을 용이하게 하기 위해 임상 노모그램이 구축되었습니다. 노모그램의 예측 성능은 분별, 보정, 임상적 유용성의 세 차원에서 포괄적으로 평가되었습니다. 식별력은 수신기 작동 특성 곡선(AUC) 아래 면적을 사용하여 정량화되었습니다. 보정은 1,000개의 부트스트랩 샘플을 사용한 보정 플롯을 사용하여 예측 확률과 관찰된 결과 간의 일치를 평가하였으며; 브라이어 점수는 전체 예측 정확도를 측정하기 위해 계산되었습니다. 마지막으로, 의사결정곡선 분석(DCA)을 수행하여 모델의 임상적 순이익을 넓은 임계 확률 범위에 걸쳐 산출하였습니다. 모든 통계 분석은 양측 분석이었으며, p 값 0.05< 통계적으로 유의한 것으로 간주되었습니다.

회고적 설계와 일치하게, 표본 크기는 사전 검정권 계산이 아닌 4년 연구 기간 동안 연속된 환자 데이터의 가용성에 의해 결정되었습니다. 양성 MCVT 사건의 발생률이 상대적으로 낮음(n = 44)을 고려할 때, 전체 데이터셋은 별도의 학습 및 검증 세트로 나누어 통계적 검정력을 유지하지 않고 모델 개발에 활용되었습니다. 이 사건 발생률과 관련된 과적합 위험을 완화하기 위해 특징 선택과 수축 정규화에 LASSO 회귀가 사용되었다. 최종 모델에는 6개의 예측 변수가 포함되었으나, TG가 두 개의 스플라인 항으로 표현되었기 때문에 절개는 제외된 7개의 회귀 매개변수를 포함했습니다; 따라서 매개변수 기반 EPV는 약 6.3이었습니다. 이 모델은 전통적인 후보자 사건(EPV) ≥10 휴리스틱을 충족하지 못했으며, 이는 현재 절대 기준이 아닌 대략적인 지침으로 간주됩니다. 따라서 본 연구는 부트스트랩 보정 성능 추정치와 보정 기울기를 사용하여 과적합을 추가로 평가하였습니다. 내부 검증은 1,000개의 부트스트랩 재샘플을 사용하여 긍정적 편향을 추정하고 조정하였습니다. 이 연구는 TRIPOD+AI 보고 지침13에 따라 수행되었습니다.

독립적인 검증과 구현을 용이하게 하기 위해, 교차 계수, 회귀 계수, 트리글리세리드(TG) 스플라인 계수, RCS 매듭 위치를 포함한 전체 모델 방정식이 표 1에 제공되어 있습니다. 초기 MCVT의 예측 확률은 P = 1 / [1 + exp(-LP)]로 계산되었으며, 여기서 LP 는 선형 예측자입니다.

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결과

인구 통계 자료

총 665명의 고관절 골절 환자가 포함 기준을 충족하여 본 연구에 등록되었습니다(그림 1). 그중 44명(6.6%)은 부상 후 48시간 이내에 입원 초음파 시 조기 MCVT 진단을 받았습니다. MCVT와 비MCVT 그룹 간의 인구통계학적 및 임상 특성에 대한 상세한 비교는 표 2에 요약되어 있습니다.

LASSO 회귀와 RCS 결과

단변량 분석에서 통계적으로 유의한 후보 변수(p-값 < 0.01)와 임상적으로 관련된 매개변수를 LASSO 회귀분석을 통해 추가로 선별하였다(그림 2). 11가지 후보...

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토론

고관절 골절 후에는 하지의 움직임이 제한되면 복근 펌프 기능과 정맥 혈류 속도가 저하될 수 있습니다. 직경이 비교적 작고 판막이 적기 때문에 근육질 종아리 정맥은 혈액 정지에 취약하며, 혈전 발견의 초기 부위가 될 수 있습니다. Zhao 등의 이전 연구에서는 고관절 골절 환자에서 수술 전 MCVT 발생률이 23.5%로 보고되었습니다. 반면, 코호트 발생률은 6.6%로 더 낮았습니다. 이 불일치는 급성 외상 후 창에 초점을 맞추기 위해 엄격한 포함 및 제외 기준 때문일 수 있습니다. 구체적으로, 본 연구는 이전 정맥색전증이나 항응고제 및 항혈소판제 장기 사용 등 교란 전 외상 인자가 있는 환자들을 배제하여, 손상 후 조기에 발견된 MCVT에 대한 보다 집중적인 평가를 제공하였습니다.

이 연구는 TFIA, 전신 염증 지표(NLR, PLR), 지질 대사(TG, TC) 간의 유의미한 ...

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공개 사항

저자들은 이해 상충을 선언할 필요가 없습니다.

감사의 글

모든 부서의 귀중한 지원에 진심으로 감사드립니다.

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재료

```html
이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
컬러 도플러 초음파 시스템필립스EPIQ-5 with eL18-4MCVT의 검출 및 진단
응고 분석기StagoSTAR MAX (https://www.stago-cn.com)APTT 측정
혈액학 분석기코바스8000 (https://www.cobase.com/)혈구 수 및 NLR, PLR
실험실 생화학 분석기시스멕스BC7500 (https://www.sysmex.com.cn/)TG 및 TC 측정
마이크로소프트 엑셀마이크로소프트2023 (https://www.microsoft.com)데이터 정리
R 소프트웨어R 재단https://www.r-project.org/통계 분석
R 패키지 glmnetCRANhttps://cran.r-project.org/web/packages/glmnet/index.htmlLASSO 회귀
R 패키지 rmsCRANhttps://cran.r-project.org/web/packages/rms/index.htmlRCS, 나무형 도표, 보정
R 패키지 pROCCRANhttps://cran.r-project.org/web/packages/pROC/index.htmlROC 분석
R 패키지 rmda / dcurvesCRANhttps://cran.r-project.org/web/packages/dcurves/index.html결정 곡선 분석
```

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