腹腔镜胆囊切除术（laparoscopic cholecystectomy，LC）是普外科中最常见的手术之一[1-2]，其因微创、快速康复的特点备受推崇，被广泛应用于症状性胆石症、非结石性慢性胆囊炎、急性胆囊炎、胆囊息肉等疾病的治疗中。相较于传统的手术方式，腹腔镜手术在降低手术创伤、减少术中出血量和术后并发症方面具有明显优势[3]。LC需全麻下进行，术后患者需转入麻醉恢复室（postanesthesia care unit，PACU）。PACU作为患者从麻醉和手术状态中逐渐恢复的场所，方便继续监测患者情况，以便及时采取对症措施预防并发症，保证患者安全。随着快速康复理念的发展，患者术后如何快速恢复术前生理机能状态成为麻醉医生的工作目标，麻醉医生对患者良好的管理在提高PACU周转速度过程中发挥了重要作用[4]。但部分患者受麻醉、手术、原有基础疾病等多种因素的影响可能出现PACU滞留的情况，如不尽早予以干预，不仅会加重患者的麻醉风险及麻醉科的工作量，还会影响PACU人员安排及周转速率[5]。因此，明确全身麻醉患者LC术后滞留PACU的影响因素，预判LC患者是否会发生PACU滞留并及时采取干预措施对保护患者安全和维护PACU正常运转具有重要意义。然而，目前少有研究对全麻术后患者是否发生PACU滞留进行预测，且针对LC患者的预测模型研究相对较少。因此，本研究分析全麻LC患者PACU停留时间的影响因素并构建预测模型，以期为PACU管理提供参考。
1 资料与方法
1.1 研究对象
以2023年1月至2024年11月在四川省绵竹市人民医院行全麻LC的患者为研究对象，回顾性分析患者临床资料。纳入标准：①气管插管全麻接受LC的患者；②年龄≥18岁；③患者各项临床资料完整。排除标准：①非首次行腹腔手术；②严重肝肾功能不全；③术中手术方式改变；④PACU期间非计划二次手术；⑤腹腔存在严重感染或黏连。本研究获四川省绵竹市人民医院伦理委员会审批（批号：2024-KI-005）。
鉴于LC手术创伤小、术式成熟等特点，同时参考其他研究[6-8]，根据PACU停留时间是否超过1 h将研究对象分为2组：PACU滞留组（PACU停留时间≥1 h）和PACU非滞留组（PACU停留时间＜1 h）。
1.2 资料收集
本研究通过手术麻醉系统收集LC患者围手术期病史数据。包括：①术前信息：性别、年龄、身体质量指数（body mass index，BMI）、教育程度、吸烟史、饮酒史、高血压史、糖尿病史、肿瘤史、脑梗史、哮喘史、慢性阻塞性肺疾病（chronic obstructive pulmonary disease，COPD）史、支气管扩张史、冠心病史、心衰史、麻醉前是否抗生素用药、美国麻醉师协会（American Society of Anesthesiologists，ASA）分级、血红蛋白（hemoglobin，Hb）、血小板（platelet，PLT）、钾离子（K+）、丙氨酸氨基转移酶（alanine aminotransferase，ALT）、门冬氨酸氨基转移酶（aspartate transferase，AST）、γ-谷氨酰转移酶（gamma-glutamyltransferase，GGT）、凝血酶原时间（prothrombin time，PT）、活化部分凝血活酶时间（activated partial thromboplastin time，APTT）、血糖（glucose，GLU）、尿素、肌酐。②术中资料：舒芬太尼用量、瑞芬太尼用量、是否使用右美托咪定、是否使用瑞马唑仑、是否使用丙泊酚、是否使用阿托品、麻醉时间、手术时间、输液量、出血量、是否使用血管活性药物、术中是否心动过缓、术中是否低血压。③PACU期间信息：PACU停留时间、气管拔管时间（带管入PACU到气管拔管间的时间）、有无苏醒期躁动、有无恶心呕吐、有无谵妄、有无呼吸抑制。
1.3 统计学分析
采用R 4.4.1软件进行数据整理和统计分析。计量资料使用Kolmogorov-Smirnov检验进行正态性检验，符合正态分布的计量资料采用均数和标准差（
）表示，采用t检验进行组间比较；不符合正态分布的计量资料采用中位数和四分位数[M（P25，P75）]表示，采用Wilcoxon秩和检验进行组间比较；计数资料采用例数和百分比（n，%）表示，采用χ2检验或Fisher确切概率法进行组间比较。采用Lasso回归分析筛选变量，将lambda. min参数对应的变量纳入Logistic回归模型分析全麻LC患者PACU停留时间的影响因素，构建预测模型并绘制列线图。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线及其曲线下面积（area under curve，AUC）评价模型的区分度，采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、校准曲线评价模型校准度，采用临床决策曲线评价模型的临床适用性，采用临床影响曲线评价模型的临床有效性。采用Bootstrap法重抽样1 000次对ROC曲线、校准曲线、临床决策曲线和临床影响曲线进行内部验证。P＜0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 一般情况
共纳入全麻LC患者600例，主要以女性（69.17%）、小学及以下（34.0%）和初中（33.5%）学历为主，年龄在＜50岁、50~60岁、≥60岁组中均匀分布。600例患者中，496例未发生PACU滞留，104例发生PACU滞留，滞留率为17.33%，非滞留组和滞留组的PACU停留时间分别为40（35， 45） min和65（60，75） min。纳入患者中，相较于非滞留组，滞留组瑞芬太尼总量更低，手术时间和麻醉时间更短，气管拔管时间更长，苏醒期躁动、PACU期间恶心呕吐和谵妄比例更高（P ＜0.05），其他差异在两组间无统计学意义（表1）。
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表格1 两组患者一般特征比较（n，%）
Table1.Comparison of general characteristics between two groups of patients (n, %)
注：*不符合正态分布的计量资料采用中位数和四分位数[M（P25，P75）]表示，采用Wilcoxon秩和检验进行组间比较；#采用Fisher确切概率法进行组间比较；BMI.身体质量指数；ASA分级.美国麻醉师协会分级；Hb.血红蛋白；PLT.血小板；K+.钾离子；ALT.丙氨酸氨基转移酶；AST.门冬氨酸氨基转移酶；GGT.γ-谷氨酰转移酶；PT.凝血酶原时间；APTT.活化部分凝血活酶时间；GLU.血糖；PACU.麻醉恢复室。
2.2 Lasso回归分析
采用Lasso回归分析筛选PACU是否滞留的影响因素，结果显示，lambda.min（λ=0.023 78）对应的变量数为5，因此确定K+浓度、气管拔管时间、苏醒期躁动、PACU期间恶心呕吐、PACU期间谵妄5个因素可能是PACU是否滞留的影响因素，见图1。
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图1 Lasso回归分析结果
Figure1.Results of Lasso regression analysis
注：A.回归系数路径图；B.Lasso回归交叉验证曲线。
2.3 预测模型构建
以K+浓度、气管拔管时间、苏醒期躁动、PACU期间恶心呕吐、PACU期间谵妄为自变量，以PACU是否滞留为因变量（赋值方式：是 =1，否=0）进行多因素Logistic回归分析，结果显示K+浓度、气管拔管时间、苏醒期躁动、PACU期间恶心呕吐具有统计学意义。基于这4个自变量构建Logistic回归模型，结果显示K+浓度越低[OR=0.489，95%CI（0.268，0.874）]、气管拔管时间越长[OR=1.110，95%CI（1.080，1.143）]、苏醒期发生躁动[OR=3.368，95%CI（1.273，8.796）]、PACU期间发生恶心呕吐[OR=3.716，95%CI（2.193，6.292）]是全麻LC患者PACU滞留的危险因素（P＜0.05），见表 2。基于以上因素构建全麻LC患者PACU滞留的预测模型，并绘制列线图，如图2所示。
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表格2 全麻LC患者PACU滞留危险因素的Logistic回归结果
Table2.Logistic regression results of risk factors for PACU retention in LC patients under general anesthesia
注：K+.钾离子；PACU.麻醉恢复室。
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图2 全麻LC患者PACU滞留预测模型列线图
Figure2.Nomogram of PACU retention prediction model for LC patients under general anesthesia
注：K+.钾离子；PACU.麻醉恢复室。
2.4 预测模型评价
ROC分析结果显示，模型的AUC为0.803 [95%CI（0.755，0.850）]，基于Bootstrap重抽样1 000次的结果显示ROC曲线的AUC为0.803 [95%CI（0.756，0.853）]，提示模型区分度较好，见图3。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示模型与理想模型差异无统计学意义（χ2=1.660，P=0.572），基于Bootstrap重抽样1 000次的校准曲线显示，预测概率与实际发生概率基本拟合，提示模型的校准度较好，见图4。基于Bootstrap重抽样1 000次的临床决策曲线显示，在阈值概率0.00~0.68的范围内，根据模型的预测概率来进行干预的临床净收益高于对所有人不进行干预和对所有人进行干预，提示模型临床效能较好，见图 5；基于Bootstrap重抽样1 000次的临床影响曲线显示，当阈值概率大于0.30后，每1 000人中模型预测的PACU滞留人数和实际发生的PACU滞留人数出现重叠匹配，提示模型临床有效率较高，见图6。
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图3 全麻LC患者PACU滞留预测模型的ROC曲线
Figure3.ROC curve of PACU retention prediction model for LC patients under general anesthesia
注：阴影区间表示95%CI，通过Bootstrap重抽样1 000次获得。
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图4 全麻LC患者PACU滞留预测模型的校准曲线
Figure4.Calibration curve of PACU retention prediction model for LC patients under general anesthesia
注：阴影区间表示95%CI，通过Bootstrap重抽样1 000次获得。
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图5 全麻LC患者PACU滞留预测模型的临床决策曲线
Figure5.Clinical decision curve of PACU retention prediction model for LC patients under general anesthesia
注：红色细线区间条表示95%CI，通过Bootstrap重抽样1 000次获得。
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图6 全麻LC患者PACU滞留预测模型的临床影响曲线
Figure6.Clinical impact curve of PACU retention prediction model for LC patients under general anesthesia
注：红色细线和蓝色虚线区间表示对应的95%CI，通过Bootstrap重抽样1 000次获得。
3 讨论
PACU是围手术期工作流程的一个组成部分，患者PACU停留时间过长可能会对患者预后产生影响，还会影响手术室和PACU的工作效率[9-10]。因此，针对LC这一普外科常见手术，本研究构建了PACU滞留的预测模型，以便麻醉师、护士及时识别PACU停留时间延长的患者并采取针对性措施。模型仅包含K+浓度、气管拔管时间、苏醒期躁动、PACU期间恶心呕吐4个影响因素，列线图简洁易用，方便麻醉医生快速使用。此外，基于Bootstrap重抽样1 000次的内部验证结果显示AUC为0.803，校准曲线、临床决策曲线和临床影响曲线也提示模型具有较好的校准度、临床适用性和和有效性。
本研究结果显示，气管拔管时间越长的患者PACU滞留风险越高，与李冰[11]、王敏[12]等结果一致。拔管时间延长可能意味着患者的呼吸功能未能及时恢复，需要额外的呼吸支持和监测，从而延长了PACU停留时间[13]。此外，拔管后，患者的吞咽反射和气道保护能力需要一定时间恢复 [14]，患者可能需要在PACU中停留更长时间以确保安全。
本研究结果显示，苏醒期躁动会增加患者PACU滞留风险。苏醒期躁动是患者从全身麻醉中醒来时神经系统过度兴奋的一种自限性状态,具体表现为兴奋、躁动和定向障碍并存，伴有肢体的无意识动作、无理性言语、哭喊或呻吟等行为[15]。发生躁动的患者可能摘除面罩、鼻吸氧管，拔除气管导管、动静脉导管、导尿管和胃管、移去伤口包扎等事件，需要医护进行额外处理或观察从而增加PACU停留时间。手术与麻醉的双重作用下更易诱发苏醒期躁动等神经认知功能障碍 [16]。研究显示，吸入麻醉药、镇痛不全、苯二氮卓类药物等麻醉因素，以及留置引流管等是其影响因素[17]，围手术期应针对这些因素采取针对性措施，减少躁动发生，避免延长PACU停留时间。
本研究结果显示，PACU期间恶心呕吐也会增加患者PACU滞留风险。由于腹腔镜手术需要建立气腹使腹腔呈膨胀状态，压迫胃肠道等器官，导致胃内容物反流发生恶心呕吐[18]。此外，麻醉、心理等多种因素相互作用致使其成为全麻手术后的常见并发症[19]。恶心呕吐不仅会引起患者强烈的不适感，剧烈呕吐还会增加腹内压导致手术切口裂开、渗血，这些不良事件导致医护的照护负担增加并延长了PACU停留时间。
值得注意的是，本研究发现术前K+浓度是全麻LC患者PACU滞留的影响因素，K+浓度越低，风险越大。可能原因是LC术前患者因胃肠道准备、禁食禁饮、并发基础疾病和服用药物等因素使得血液K+浓度降低，甚者会出现低钾血症，进而出现定向力丧失、腹胀、呕吐、呼吸困难及心律失常等症状[20]，进而影响PACU的停留时间，也提示麻醉医生术前访视时应关注患者的血钾浓度和相关症状，提高对麻醉诱导药物可能引起的急性K+紊乱的警惕性，预防术中和PACU期间由K+紊乱引起的并发症。
本研究也存在一定不足。首先，本研究数据仅来自一家医院，且未进行外部验证，可能会限制研究结果的外推性；其次，本研究未纳入部分可能的影响因素，限制了预测模型的准确性。例如，部分研究结果显示术中低体温是其他手术患者PACU滞留的影响因素[6, 21]，但本院麻醉科采取了多种保温措施，本研究纳入的研究对象均未发生低体温。未来可进一步纳入多家医院数据并收集更加全面的数据以进一步分析构建LC患者PACU停留时间的预测模型。
综上，本研究构建的包含K+浓度、气管拔管时间、苏醒期躁动、PACU期间恶心呕吐的用于预测全麻LC患者PACU滞留的模型具有较好的区分度、校准度、临床适用性和有效性，可用于帮助预测LC患者滞留风险，提高PACU工作效 率。
伦理声明：本研究获四川省绵竹市人民医院伦理委员会审批（批号：2024-KI-005）
作者贡献：研究设计：谢斌、欧怡；数据收集与论文撰写：欧怡；研究指导与论文修改：韩佳、谢斌
数据获取：本研究中使用和（或）分析的数据可联系通信作者获取
利益冲突声明：无
致谢：不适用
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