宫颈癌（cervical carcinoma，CC）是临床常见的妇科恶性肿瘤[1-2]。据流行病学统计，我国CC发病群体逐渐趋向年轻化，给女性生殖健康带来严重影响[3]。手术、化疗、放疗等是CC的主要治疗方式。其中，外周静脉输液在CC患者治疗中发挥着重要作用。外周静脉输液性静脉炎（infusion phlebitis，IP）是静脉输液治疗中的常见并发症[4]，其发生率约为2%~62%[5]，而肿瘤患者是外周静脉IP的高危人群[6]。外周静脉IP对患者的影响较大，不仅可导致感染风险增加、负面情绪产生、医疗费用增加等，还会使治疗中断，影响治疗效果，不利于患者长期预后[7]。早期识别CC患者外周静脉IP高风险人群对降低IP发生率和医疗成本具有重要意义，但目前尚未发现有关CC患者外周静脉IP的相关预测模型。因此，本研究通过探究CC患者发生外周静脉IP的危险因素，构建外周静脉IP发生风险预测模型，以期帮助临床护理人员早期识别外周静脉IP的高风险人群，及时采取干预措施预防外周静脉IP的发生。
1 资料与方法
1.1 研究对象
回顾性选取2019年1月至2024年5月宿迁市第一人民医院妇产科经手术或活检病理确诊为CC的患者为研究对象。纳入标准：①年龄 ≥18 周岁；②经组织病理学确诊为CC；③行外周静脉留置针穿刺，并使用留置针进行输液、输血等治疗。排除标准：①临床资料缺失者；② 合并其他恶性肿瘤、重要脏器损伤或严重肝肾功能障碍者；③静脉血栓形成、导管相关性血流感染、导管堵塞者；④药物外渗、患者因素拔出留置针者。本研究经宿迁市第一人民医院医学伦理委员会批准（批号：2023-SL-0037），并获得知情豁免同意。
将2019年1月至2023年12月的CC患者纳入训练集，2024年1月至5月的CC患者纳入内部验证集。根据是否发生外周静脉IP分为IP组和非IP组。IP根据以下标准进行判断：①观察时间节点：根据Saini等[8]报道，IP多在3 d内发生。因此，本研究主要观察留置针置入后至72 h内外周静脉IP的发生情况。②严重程度判断 ：根据《2021年输液治疗实践标准》[9]对外周静脉IP严重程度进行划分，共分为5个等级，分别为0 级（无症状）、I级（局部疼痛、红斑或水肿，静脉无条索状改变，未触及硬结）、II 级（局部疼痛、红斑或水肿，静脉条索状改变，未触及硬结）、III级（局部疼痛、红斑或水肿，静脉条索状改变，可触及硬结）和IV级（局部疼痛、红斑或水肿，静脉条索状改变，可触及硬结，长度大于2.5 cm，可伴有脓液）。本研究外周静脉IP定义为严重程度≥I级。③评估方法：由2 名职称为主管护师且工作时间＞5年的护士通过电子病历系统或护理记录共同对CC患者进行评估，当意见不一致时，则与第3名护士共同协商判定。
1.2 资料收集
通过电子病历系统或护理记录单收集患者人口学特征（年龄、BMI）、既往史（吸烟史、饮酒史，以及高血压、糖尿病、高血脂、冠心病既往病史）、治疗方式（化疗、放疗、放疗+化疗和手术治疗）、穿刺部位、穿刺肢体、穿刺针型号、1周内穿刺史、穿刺次数、输液总量、输液加温、是否输血、是否使用地塞米松和是否使用甘露醇。
1.3 统计学分析
使用SPSS 23.0和R软件进行数据分析。计量资料以均值和标准差（
）表示，计数资料以例数和百分比（n，%）表示。在训练集中，采用t检验、Wilcoxon秩和检验、卡方检验或Fisher's精确检验对纳入的变量进行单因素分析，将单因素分析中具有统计学差异的变量使用逐步法纳入多因素Logistic回归，探索CC患者发生外周静脉IP的危险因素并构建风险预测模型。在训练集和验证集中，采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线和ROC曲线下面积（the area under the ROC curve，AUC）、校准曲线（重取样，bootstrap n=1 000）和决策曲线评估风险预测模型的预测效能、准确度和临床适用性。
2 结果
2.1 一般资料
共纳入349例CC患者，50例发生外周静脉IP，发生率为14.33%。训练集中CC患者289例，41例发生外周静脉IP；内部验证集中CC患者60 例，9例发生外周静脉IP。训练集和内部验证集的一般资料比较未显示统计学差异（P＞0.05），提示两个数据集具有可比性，见表1。
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表格1 训练集和内部验证集特征比较（n，%）
Table1.Comparison of characteristics between training set and internal validation sets (n, %)
注：*计量资料以均值和标准差（x ± s）表示；at检验结果；bFisher 确切概率法结果。
训练集中，IP组和非IP组在年龄、糖尿病既往史、穿刺部位、穿刺肢体、穿刺次数、输液总量和输液加温方面的差异存在统计学意义（P＜0.05），其余特征在两组间的差异无统计学意义（P＞0.05）,见表2。
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表格2 训练集IP组和非IP组特征比较（n，%）
Table2.Comparison of characteristics between IP and non-IP groups in training set (n, %)
注：*计量资料以均值和标准差（x ± s）表示；at检验结果；bFisher确切概率法结果。
2.2 模型构建
在训练集中，以是否发生外周静脉IP（是 =1，否=0）为因变量，单因素分析中具有统计学差异的变量为自变量进行逐步Logistic回归。结果表明，合并糖尿病[OR=3.425，95%CI（1.319，8.893）]、穿刺部位[OR=2.931，95%CI（1.375，6.248）]、穿刺肢体[OR=18.815，95%CI（3.930，90.068）]、输液总量[OR=2.353，95%CI（1.064，5.205）]是CC患者发生外周静脉IP的危险因素（P＜0.05），而输液加温[OR=0.374，95%CI（0.162，0.866）]是CC患者发生外周静脉IP的保护因素（P＜0.05），见表3。
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表格3 外周静脉IP逐步多因素Logistic回归
Table3.Stepwise multivariate Logistic regression of peripheral venous IP
基于Logistic回归结果，构建CC患者外周静脉IP发生风险预测模型，模型公式为：外周静脉IP发生概率P=1/[1+e^(-(1.231×糖尿病+1.075×穿刺部位+2.935×穿刺肢体+0.856 ×输液总量-0.983×输液加温))]，并绘制Nomogram图，见图1。
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图1 CC患者外周静脉IP发生风险预测模型列线图
Figure1.Nomogram of the risk prediction model for peripheral venous IP in CC patients
2.3 模型评价
ROC分析表明，宫颈癌患者外周静脉IP预测模型在训练集和内部验证集的AUC（95%CI）分别为0.807（0.738，0876）和0.838（0.719，0.956），见图2。在训练集中，校准曲线提示“预测外周静脉IP概率”和“实际外周静脉IP概率”大致符合，而验证集校准曲线效果欠佳，见图3；在训练集中，临床决策曲线提示外周静脉IP 预测模型在一定阈值范围内，可使临床获益，但内部验证集临床决策曲线中可使临床获益的阈值范围较训练集的阈值范围小，见图4。
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图2 外周静脉IP预测模型ROC分析
Figure2.Analysis of ROC for peripheral veins IP prediction mode
注：训练集（左）和内部验证集（右）。
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图3 外周静脉IP预测模型校准曲线分析
Figure3.Analysis of calibration curve for peripheral veins IP prediction mode
注：训练集（左）和内部验证集（右）。
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图4 外周静脉IP预测模型决策曲线分析
Figure4.Analysis of decision curve for peripheral veins IP prediction mode
注：训练集（左）和内部验证集（右）。
3 讨论
自身基本情况差、免疫力低下、放化疗等多重因素导致肿瘤患者外周静脉IP频发[5]。外周静脉IP发生不仅影响患者身心健康，还对治疗效果产生负面影响[6]。因此，在临床实践中，早期识别并干预外周静脉IP置管具有重要意义。在本研究中，CC患者外周静脉IP发生率为14.33%，高于白萍（5.69%）[7]和刘秋秋（3.85%）[10]的调查结果，低于陈亚美[11]的研究结果（26.2%），可能是由于研究对象选择不一致所致，这几项研究的研究对象分别为肿瘤患者[7, 10]和住院患者[11]，而本研究中仅纳入CC患者。
相较于非糖尿病患者，糖尿病患者更易发生外周静脉IP，且程度更重[12]，该研究的结论与本研究一致。本研究结果表明，糖尿病是CC患者发生外周静脉IP的独立危险因素，即糖尿病增加外周静脉IP发生风险。目前，关于糖尿病增加外周静脉IP的报道较少，其可能与糖尿病慢性高血糖导致全身血管内皮损伤有关[13]。此外，本研究结果显示右侧穿刺部位和下肢穿刺肢体均是CC患者外周静脉IP的独立危险因素，与既往报道一致[7]。该结果提示对CC患者进行外周静脉留置针穿刺时，应尽量选择左上肢[14]。原因可能如下：①与右侧（下肢）相比，左侧（上肢）活动相对较少，不容易造成机械性损伤；②与上肢相比，下肢静脉静脉瓣较为丰富，因此血流缓慢，药物停留时间长[7, 15]。然而，Lee等 [16]研究显示，穿刺部位和穿刺肢体与骨科患者发生外周静脉IP无关，不同的研究结论可能与病种有关。与输液总量＞1 000 mL相比，输液总量＞1 500 mL患者IP发生率明显上升[15]。马平平等[17]研究显示输液总量＞1 000 mL是患儿发生IP的独立预测因子。本研究结果表明输液总量≥2 000 mL是CC患者发生外周静脉IP的独立危险因素。然而，有研究显示，当输注低渗透压溶液时，输液总量增加并不增加IP发生风险[18]，不同的研究结果有待进一步探讨。此外，本研究结果也显示输液加温是CC患者发生外周静脉IP的独立保护因素，与既往研究报道一致[7]，提示在CC患者治疗过程中，应采用加温仪器对输液进行加温，从而减少外周静脉IP发生。
本研究基于糖尿病、穿刺部位、穿刺肢体、输液总量和输液加温构建了CC患者外周静脉IP发生风险预测模型。结果显示，CC外周静脉IP发生风险预测模型在训练集和内部验证集中预测效能均良好，AUC分别为0.807和0.838，训练集的校准曲线和决策曲线均提示本模型具有一定的准确性和临床适用性，对临床实践具有参考意义，包括：①模型所包含变量获取简单、快捷，可为临床护理人员快速对CC患者外周静脉IP发生风险进行判断；②对于合并糖尿病患者，应严格检测血糖；③可以尽量选择左上肢穿刺，尽可能减少输液量，并进行加温处理。
本研究存在一定局限性。首先，本研究是小样本量的回顾性研究，研究人群选择可能存在选择偏倚；第二，仅观察72 h内外周静脉IP发生情况，未纳入72 h以外的发生情况；第三，内部验证集由于样本量较小，决策曲线和校准曲线结果不理想，未设置外部验证，风险预测模型的适用性仍需进一步探究；第四，穿刺肢体变量在模型中的95%CI范围较大，可能是下肢穿刺的患者较少，样本不均衡引起的；第五，未探究化疗药物及化疗时长等因素对外周静脉IP的影响，可能导致模型的预测效能降低。未来仍需要大样本量研究进一步验证结论。
综上所述，CC患者外周静脉IP发生率为14.33%。糖尿病、穿刺部位、穿刺肢体、输液总量和输液加温是CC患者发生外周静脉IP的独立影响因素。本研究构建的CC患者外周静脉IP发生风险预测模型具有一定的预测能力和临床适用性，可为护理人员早期识别IP提供参考依据。
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