絞扼性腸閉塞の予測と管理: マルチ

BMC Gastroenterology volume 22、記事番号: 304 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

絞扼性腸閉塞（StBO）と単純性腸閉塞（SiBO）を区別することは、救急外科医にとって依然として課題となっています。我々は、腸虚血の程度に基づいてStBOとSiBOを明確に区別できる予測モデルを構築することを目的とした。

腸閉塞と診断された患者を登録し、SiBO 群と StBO 群に分けた。バイナリロジスティック回帰を適用して独立した危険因子を特定し、放射線モデルと多次元モデルに基づいた予測モデルを構築しました。受信者動作特性 (ROC) 曲線と曲線下面積 (AUC) を計算して、予測モデルの精度を評価しました。層別分析により、トレーニングセットと検証セットの両方で経壁壊死の予測における多次元モデルを検証しました。

SBO患者281人のうち、45人(16.0%)がStBOであることが判明し、236人(84.0%)がSiBOであることが判明した。放射線モデルの AUC は 0.706 (95%CI、0.617 ～ 0.795) でした。多変量解析では、痛みの持続期間が 3 日以下 (OR = 3.775)、リバウンド圧痛 (OR = 5.201)、腸音の微小または消失 (OR = 5.006)、カリウム濃度の低下 (OR = 3.696) を含む 7 つの危険因子が分析されました。およびナトリウム (OR = 3.753)、高レベルの BUN (OR = 4.349)、高い放射線学的スコア (OR = 11.264) が特定されました。多次元モデルの AUC は 0.857 (95%CI、0.793 ～ 0.920) でした。層別分析では、貫壁壊死を有する患者の割合は、中リスク群(3%)よりも高リスク群(24%)で有意に高かった。低リスク群では貫壁壊死は認められなかった。検証セットの AUC は 0.910 (95%CI、0.843 ～ 0.976) でした。低リスクおよび中リスクスコア群の患者で StBO を患った患者はいなかった。ただし、腸虚血 (12%) および壊死 (24%) を有するすべての患者は、高リスクスコアグループに分類されました。

新しい多次元モデルは、StBO を予測するための有用なツールを提供します。多変量スコアに従って臨床管理を実行できます。

査読レポート

小腸閉塞 (SBO) は一般的な疾患であり、米国における全外科入院の 12% ～ 16% を占めています [1]。 SBOは単純性腸閉塞（SiBO）と絞扼性腸閉塞（StBO）に分けられます。 SiBO は通常、腸の安静、経鼻胃管、チューブの減圧などの非手術管理によって解決され、緊急手術のリスクが軽減されます[2]。逆に、StBO は腸穿孔、腹膜炎、敗血症性ショックなどの重篤な合併症を引き起こす可能性があり、SBO の死亡率を最大 25% 増加させるため、StBO は直ちに外科的介入を必要とします [4、5]。腸管壁壊死の場合、死亡率は 50% まで劇的に増加します [6]。しかし、StBO 患者の 1/3 のみが腹痛、血便、発熱といった古典的な特徴を有しており、残りの患者には下痢、嘔吐、膨満感などの非特異的な症状が見られます[7]。したがって、StBO を早期に正確に診断して介入することは困難です。 StBO と SiBO を区別する方法は、依然として救急外科医にとって課題となっています。

従来、臨床所見は StBO を予測するための主要なモデルとして機能します [8,9,10]。ただし、これらのモデルの精度は依然として満足のいくものではありません[11]。放射線学的特徴がより重視されている[12、13、14]一方、CTの診断性能では前向き予測が不十分であることが明らかになっている[8、15]。 CTA (コンピュータ断層撮影血管造影) は、83 ～ 100% の感度と 61 ～ 93% の特異性を備えた腸虚血予測のゴールドスタンダードです [16]。しかし、CTAは費用が高く、医療支援が不十分であり、アレルギー反応の可能性があり、ヨウ素によって誘発される腎症のリスクが高いため、緊急事態ではめったに実行されません[17、18、19]。 StBO を評価するための臨床検査バイオマーカーの検出に関する以前の研究では、L-乳酸のみが腸虚血の予測に有効なバイオマーカーとみなされ、感度は 78%、特異度は 48% でした [6、20]。したがって、StBO の予測には、臨床的特徴、臨床検査、放射線学的特徴を統合した予測モデルを研究する必要があります。

現在まで、SBO の腸管壁壊死の予測に焦点を当てた研究はほとんどなく、そのほとんどは急性腸間膜虚血（AMI）患者を対象としたものである[21、22、23]。これらの研究の中で、主に腸経壁壊死の指標因子とみなされたのは実験室バイオマーカーのみであった[21、22]。私たちの知る限り、SBO 患者の経壁壊死を予測する取り組みは行われていません。したがって、SBO 患者の経壁壊死を予測するための多次元モデルが緊急に必要とされています。

この研究では、StBO の診断のための臨床的特徴、臨床検査および放射線学的特徴から構成される正確な予測モデルを構築しました。予測モデルに基づいて、特に単純性腸虚血による経壁壊死について、StBO と SiBO を明確に区別することができました。

私たちはコホートの患者をトレーニングセットと検証セットを含む 2 つのグループに分けました。このトレーニングセットでは、2016年10月から2021年2月までに福建医科大学連合病院で腸閉塞と診断された患者479人が後ろ向き研究に含まれていた。大腸閉塞患者 180 名、CT 画像が欠落している患者 4 名、臨床データが不完全な患者 13 名を除外した後、最終研究では 281 名の患者が募集されました (図 1 を参照)。検証セットでは、2021年3月から2022年3月まで、腸閉塞と診断された80人の患者が当ユニットでの治療を受け入れた。

この研究のワークフロー

患者は、腸虚血の病理学的確認に従って、単純性腸閉塞（SiBO）グループと絞扼性腸閉塞（StBO）グループの2つのグループに分けられました。この研究プロトコールは福建医科大学連合病院（FJMUUH）の治験審査委員会によって承認され、すべての患者はこの手順に対して書面によるインフォームドコンセントを提出した。

痛みの持続時間、腹痛の症状、圧痛、反動圧痛、腸音などの臨床パラメータ、および白血球数（WBC）、プロトロンビン時間（PT）、カリウム、ナトリウム、血中尿素窒素（BUN）などの臨床検査)、および D-ダイマー (DDI) レベルは、腸閉塞に関するデータベースに記録されました。カテゴリ変数、特にカリウム、ナトリウム、BUN、PT、および DDI レベルは、実験室の参考文献 [24、25、26、27、28] に従って連続変数から変換されました。 WBC および NE% のレベルは四分位ごとに並べ替えられました。さらに、プロカルシトニン (PCT) レベルは、以前の研究に基づいて 3 つのカテゴリーに分類されました [20]。

SBOが疑われるすべての患者は、治療を受ける前にCTスキャンを受けました。この研究で記録されたCTスキャンの特徴は、腸間膜液、腹水、らせん状の徴候、同心円の徴候、小腸の糞便の徴候、腸壁の浮腫に分けられました[4、29、30、31、32、33]。すべての CT スキャン画像は 2 人の上級放射線科医によってクロスレビューされ、評価されました (放射線科医の Lin Lin は腹部放射線科で 10 年の経験があり、放射線科医の Ying-qian Geng は一般放射線科で 8 年の経験があります)。識別された部分は、腹部緊急手術で 10 年以上の経験を持つ一般外科医の Xian-qiang Chen によって独自に判断されました。 CT 特性の定義は図 2 に示されており、追加ファイル 1: 表 S2 に提供されています。

CT所見の画像。癒着性小腸閉塞の49歳女性。腹部の軸方向CTにより、小腸の螺旋状の徴候が確認されました（赤い矢印）。 B 癒着性小腸閉塞のある 51 歳の男性。骨盤の軸方向 CT により、小腸の糞便の兆候 (赤い矢印) と腸間膜液 (白い三角形) が確認されました。 C 炎症性小腸閉塞のある 51 歳の男性。小腸 (赤い矢印) と腸間膜液 (白い三角形) の拡張して肥厚したループが観察できました。 D 腸重積症の 70 歳の女性。アキシャル CT 画像では、小腸 (赤い矢印) と腹水 (白い三角形) の同心円状の兆候が示されました。

2 つのグループ間の差異は、カテゴリ変数のカイ二乗検定またはフィッシャーの直接確率検定を使用して比較されました。連続変数の場合は、独立した t 検定を使用しました。連続ノンパラメトリック変数の場合、グループ間の差異を分析するためにウィルコクソン順位和検定が採用されました。痛みの持続時間、リバウンドの圧痛、腸音、カリウム、ナトリウムのレベル、BUN、放射線スコアなどの独立した危険因子は、バイナリロジスティック回帰によって最終的に確認され、共線性分析によって特徴相関を示すものはありませんでした。また、7 つの独立したリスク要因に基づいてリスクスコア式を抽出しました。 RS = [1.328 ×(痛み持続レベル) + 1.649 ×(リバウンド圧痛レベル) + 1.611 ×(腸音レベル) + 1.307 ×(カリウムレベル) + 1.323 ×(ナトリウムレベル) + 1.470 ×(BUN レベル) + 2.422 × (放射線スコア) − 6.009]。受信者動作特性 (ROC) 曲線と曲線下面積 (AUC) を計算して、予測モデルの精度を評価しました。ロジスティックノモグラムは、科学データ視覚化のための包括的な Web プラットフォームである Hiplot (https://hiplot.com.cn) のツールを使用して生成されました。他の統計分析は、SPSS ソフトウェア (SPSS、バージョン 23.0、SPSS Inc.) を使用して実行されました。

この研究に含まれたSBO患者281人のうち、45人（16.0％）がStBOであることが判明し、236人（84.0％）がSiBOであることが判明した。年齢、性別、BMI、併存疾患状態などのベースラインパラメーターに関して、グループ間に顕著な差は観察されませんでした（すべての p 値 > 0.05、表 1）。単変量解析により、痛みの持続時間 (p = 0.036)、腹痛 (p = 0.018)、圧痛 (p = 0.020)、リバウンド圧痛 (p < 0.001)、腸音 (p = 0.014) などのいくつかの臨床的特徴が得られました。 2つのグループ間で大きく異なります。 WBC (p = 0.029) や NE% (p = 0.007) などの高レベルの炎症性バイオマーカー、および低レベルのナトリウム (p = 0.009)、異常なカリウム (p = 0.003)、また、高レベルの BUN (p < 0.001) とグルコース (p = 0.002) は腸虚血と密接に関連していました。検証セットでは、リバウンド圧痛度（p < 0.001）、WBC レベル（p = 0.029）、NE%（p = 0.007）も、SiBO 群と比較して StBO 群で有意に悪化しました（追加ファイル 1: 表 S7）。。

放射線学的特徴の一変量解析を通じて、我々は、StBO が腸間膜液 (p = 0.018)、腹水 (p = 0.002)、腸らせん徴候 (p < 0.001) および腸壁の浮腫 (p = 0.037) (表 2)。二値ロジスティック回帰分析により、腹水 (OR = 4.067、95% CI: 1.506–10.983、p = 0.006) および腸らせん徴候 (OR = 5.506、95% CI: 2.609–11.623、p < 0.001) のみを独立したものと定義しました。 StBO の危険因子。同様に、腹水 (p = 0.003) および腸らせん徴候 (p = 0.080) も、検証セットの StBO グループで明らかに現れました (追加ファイル 1: 表 S7)。

多変量解析の結果に基づいて、StBO の発生を予測するための放射線スコアリングシステムを構築しました。このモデルの受信者動作特性 (ROC) 曲線の曲線下面積 (AUC) は 0.706 (95% CI、0.617 ～ 0.795) でした (図 3)。さらに、2 グループの放射線学的スコアを 0 グループのスコアと比較すると、このモデルの識別能力が優れていることが観察されました (54.5% 対 6.6%)。しかし、1 グループの放射線学的スコアを 0 グループのスコアから分離することは困難でした (12.8% 対 6.6%) (追加ファイル 1: 表 S3)。

放射線予測モデルの受信者動作特性 (ROC) 曲線。曲線下面積は 0.706 (95% CI、0.617 ～ 0.795) でした。

さらに、臨床的特徴、臨床検査、および放射線学的特徴からのすべての必須因子（p 値 < 0.05）を 2 値ロジスティック回帰によって分析しました。より優れた識別能力を得るために、腸音、カリウムレベル、放射線スコアの 3 つの要素を 2 つのカテゴリの変数に変換しました。最後に、痛みの持続時間 (OR = 3.775)、リバウンド圧痛 (OR = 5.201)、腸音 (OR = 5.006)、カリウム濃度 (OR = 3.696)、ナトリウム濃度 (OR = 3.753)、および BUN (OR = 4.349) であることがわかりました。）および放射線学的スコア（OR = 11.264）は、StBO の予測に対する独立した危険因子でした（p 値 < 0.05、表 3）。各因子の回帰係数に基づいて、AUC 値 0.857 (95% CI: 0.793–0.920) の多次元モデルを構築しました (図 4.A、モデル式を図 7 に示します)。 StBO の発生確率を直接計算するためにノモグラムも作成しました (図 5)。危険因子が蓄積するにつれて、StBO の発生率は劇的に増加しました。

予測モデルと外部検証セットの受信者動作特性 (ROC) 曲線。曲線下面積はそれぞれ 0.857 (95% CI、0.793 ～ 0.920)、0.910 (95% CI、0.843 ～ 0.976) でした。

StBO の予測多次元モデルのノモグラム

患者はさらに、多次元モデルスコアの第 4 四分位に基づいて、低リスクグループ (リスクスコア ≤ − 3.091、n = 71)、中リスクグループ (− 3.091 < リスクスコア ≤ − 1.472) の 3 つのグループに分類されました。、n = 130）と高リスクグループ（リスクスコア > − 1.472、n = 67）。明らかに、低リスク群の患者 (1%) では腸の絞扼はほとんど観察されませんでしたが、高リスク群の患者 (45%) では強く関連していました (図 5)。 2 つのカットオフポイントの予測値は次のとおりです。スコアが低い場合 (- 3.091)、感度 97.6%、特異度 40.0%、スコア - 1.472 の場合、感度 71.4%、特異度 83.6% でした。さらに、虚血の程度を予測するためのモデルの特性を評価するために、患者を単純腸虚血グループと経壁壊死グループに階層化しました。貫壁壊死を有する患者の割合は、中リスク群(3%)よりも高リスク群(24%)の方が有意に高かった。低リスク群では貫壁壊死は認められなかった(図6AおよびB)。

さまざまな状態での StBO を予測するための多次元モデルと外部データの検証

検証セットでは、この多次元モデルの AUC は 0.910 (95%CI、0.843 ～ 0.976) でした (図 4.B)。低リスクおよび中リスクスコア群の患者で StBO を患った患者はいなかった。しかしながら、腸虚血(12%)および壊死(24%)を有するすべての患者は、高リスクスコア群に分類された(図6C)。

SBO は、救急外科医にとって治療を提供する際に常にジレンマになります。まず、StBO の手術が遅れると、腸虚血、壊死、穿孔、腹膜炎、敗血症、多臓器不全などの重篤な合併症が発生し、死亡率が 20 ～ 40% と劇的に増加します [34]。しかし、SiBO に対する不必要な手術は、その後の癒着とその潜在的な後遺症を伴う癒着帯の形成を悪化させる可能性があります[29]。 StBO の迅速かつ正確な診断は、依然として臨床医にとって課題となっています。

これまでの研究では、StBO の診断における CT 所見、特に CTA における腸間膜液、腹水、腸壁の浮腫および渦巻き兆候の存在の識別効果が確認されています [12、13、21、35]。同様に、我々の放射線学的分析では、緊急 CT スキャンでの腸間膜液、腹水、腸らせん徴候および腸壁の浮腫は StBO と密接に関連しているように見えました。多変量解析に基づくと、腹水と腸らせん徴候のみが StBO の独立した危険因子でした。これは、小腸粘膜における高い代謝活性と末端動脈灌流という古典的な特徴によるものと考えられます。腸間膜螺旋を備えた機械的 SBO の存在下では、損傷した粘膜の透過性が増加し [29, 33]、その結果、内腔から腹腔への体液の浸出性損失が発生します。私たちの病因分析によると、捻転とヘルニアは、SiBO よりも StBO の要因のより大きな割合を占めていました (追加ファイル 1: 表 S1)。さらに、腸内容物の停滞と腸の拡張により、SBO が悪化すると、低音または消失する腸音に発展する可能性があり、これが、低音または消失する腸音を StBO の独立した危険因子として説明できる可能性があります。私たちの研究における緊急 CT スキャンに基づく放射線モデルの AUC は、わずか 0.706 に達しました。さらに、CTA は腸虚血診断のゴールドスタンダードとして推奨されており、AUC の範囲は 0.87 ～ 0.91 です [8、36]。制限には、ヨウ素によって引き起こされる腎症の潜在的なリスク、高額な費用、ほとんどの主要医療機関が利用できないことが含まれており[17]、これらがCTAの実施を妨げています。

さらに、StBO を予測するための臨床的特徴、臨床検査、放射線学的特徴に基づいた多次元モデルを開発しました。絞扼性腸が発症すると、腸内腔から血液循環への細菌産物の移動が増加し、白血球増加症や好中球増加などの重度の炎症反応が発生する傾向があります[33、37]。我々の所見と同様に、WBCとNE%のレベルはStBO群ではるかに高く、リバウンド圧痛を伴う腹膜炎の症状はStBOの独立した危険因子であることが確認された。障害を受けた腸粘膜の吸収と分泌の間の不均衡も、電解質障害を引き起こします[2、38]。私たちの多次元モデルでは、低ナトリウム血症、低カリウム血症、BUN レベルの上昇を StBO の独立した危険因子として定義しました。さらに、腸内腔での過剰分泌と腸の嫌気性解糖によって生成される乳酸の蓄積による不十分な腎灌流は、末梢血中のBUNレベルの上昇とともに腎機能を悪化させます[22、39]。その結果、アルドステロンに対する遠位尿細管の反応により、K + または H + の交換による Na + の再吸収が起こり、低ナトリウム血症と低カリウム血症が発生します[2]。通常、痛みの持続時間が長い場合は病気の慢性かつ可逆的な段階を示しますが、痛みの持続時間が短い場合は急性で重度の炎症の状態を示している可能性があります。包括的に、我々は、放射線学的スコア、痛みの持続時間、腸音、リバウンドの圧痛、ナトリウム、カリウム、BUNのレベルを含む7つの危険因子に基づいて、StBOを予測するための多次元モデルを構築した。この多次元モデルの AUC は 0.857 (95% CI: 0.793-0.920) で、これは放射線学的特徴のみで構成されるモデルの AUC よりもはるかに高く [15]、以前の CTA モデルの AUC と同等でした [8, 36] (追加ファイル 1: 表 S5)。以前の研究によれば、危険因子のそれぞれの回帰係数を合計することによって多次元モデルのスコアを計算しました[22]。式を図 7 に示します。さらに、各因子の重みを明らかにするためにノモグラムも作成され、StBO の予測において放射線学的特性が主要な役割を果たしました。放射線学的特徴に次いで、臨床症状が StBO の予測において重要な要素であることが判明しました。

患者情報から得られるさまざまな計算スコアの提案管理。 Rs: リスクスコア。 Pd: 痛みの持続時間。 Rt: リバウンド圧痛。 Bs: 腸音。 K：カリウム。 Na：ナトリウム。 BUN: 血中尿素窒素。 Rad: 放射線学的特性

最近、ほとんどの研究は AMI における腸管壁壊死の予測に焦点を当てており [22、23、40]、StBO に焦点を当てた研究はほとんどありません。腸虚血に関連する新規バイオマーカーの検出においては大きな進歩が見られている[41、42、43、44、45]が、腸管壁壊死の予測ではI-FABPとPCTのみが焦点を当てており、精度は不十分である[44]。、45]。ここでは、多次元スコアに従ってすべての患者を低リスク、中リスク、高リスクのグループに階層化することで（図6）、経壁性壊死性腸の予測における多次元モデルの識別能力を再評価しました。妨害。興味深いことに、私たちのモデルは、StBO 患者の特定だけでなく、貫壁壊死の認識にも優れた有効性を示しました。腸虚血患者は主に高リスク群で観察され、腸経壁壊死患者の割合は中リスク群よりも有意に高かった。低リスク群では貫壁壊死の症例は見つかりませんでした。低リスク群の 1 人の患者のみが壊死を伴わずに腸虚血を発症し (追加ファイル 1: 表 S4)、この場合は軽度の虚血であることが判明しました。さらに、中リスク群では腸経壁壊死を患う別の 4 人の患者が観察されました。スコアエンドポイントの上昇によりモデルの特異性は大幅に向上しましたが、必然的に感度の低下が存在し、これがモデルの欠点です。しかし、患者が腸経壁壊死の疑いの兆候を示すのを受動的に待つよりも、積極的な探索の方が重要です。低リスク群または中リスク群の患者に対しても、継続的かつ動的な観察が必要です。この予測モデルは、検証セットでも良好なパフォーマンスを示しました。

本研究の限界は以下の通りである。まず、この研究は単一のセンターで実施された後ろ向き研究でした。第二に、サンプルが小規模であるため、一部のパラメータが特定できない可能性があります。さらに、多次元モデルの検証は内部検証のみです。大規模な前向き研究と効果的な外部検証にはさらなる努力が必要です。

痛みの持続時間、リバウンドの圧痛、腸音、カリウム、ナトリウム、BUN レベルと放射線学的特徴の危険因子から構成される新しい多次元モデルは、StBO を予測するための有用なツールを提供します。多次元スコアに従って臨床管理を実行できます。リスクが低い患者（スコア ≤ − 3.91）の場合は、保存的治療が推奨されます。高リスク群（リスクスコア > − 1.472）については、開腹術による検出が強く示唆されました。残りの患者（− 3.091 < リスクスコア ≤ − 1.472）については、動的観察が提案されます。

この研究の結論を裏付けるデータセットは記事内に含まれています。必要に応じてJunrong ZhangとXianqiang Chenに対応します。

絞扼性腸閉塞

単純な腸閉塞

受信機動作特性

曲線下の面積

急性腸間膜虚血

ボディ・マス・インデックス

白血球

好中球の割合

プロカルシトニン

血中尿素窒素

プロトロンビン時間

Dダイマー

コンピュータ断層撮影血管造影

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著者らは、福建医科大学連合病院一般外科（緊急外科）のスタッフの指導と支援に感謝します。

この研究は、福建省の若手および中年の主要人材育成プロジェクト [助成金番号: Xian-qiang Chen への 2020GGA034] によって支援されました。福建医科大学の大学生のためのイノベーショントレーニングおよび起業家精神計画[助成金番号: Jun-rong Zhang 氏への C21045]。福建省科学技術イノベーション共同基金 [助成金番号: Jun-rong Zhang に 2018Y9006、Xian-qiang Chen に 2018Y9054]。福建医科大学科学研究スタートアップ基金 [助成金番号: 2019QH1016 宛: Ping Hou]。

Wei-xuan Xu、Qi-hong Zhong、Yong Cai、Can-hong Zhan が同様に貢献しました

福建医科大学、No.1 Xuefu bei Road、福州、350122、福建省、中国

Wei-xuan Xu、Qi-hong Zhong、Yong Cai、Can-hong Zhan、Ping Hou、Xian-qiang Chen、Jun-rong Zhang

福建医科大学免疫療法研究所、福州雪府北路1号、350122、福建省、中国

侯平

一般外科（救急外科）、福建医科大学連合病院、No.29 Xinquan Road、福州、350001、福建省、中国

チェン・シュアイ、ワン・ホイ、チェン・シアンチアン、チャン・ジュンロン

福建医科大学連合病院放射線科、福州新泉路29号、350001、福建省、中国

リン・リン & ゲン・インチェン

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概念化: JZ、WX、XC。データキュレーション: WX、QZ、YC、CZ。正式な分析: JZ、WX、SC。資金調達: JZ、PH、XC。調査: WX、QZ、YC、および CZ。方法論: JZ、LL、YG、XC、および HW。プロジェクト管理: XC、JZ、WX。リソース: JZ、PH、XC。ソフトウェア: JZ および WX。監修：XC 検証: WX、QZ、YC、および CZ。視覚化: JZ、QZ、WX。役割/執筆 - 原案: JZ および WX。執筆 - レビューおよび編集: JZ、WX。

Xian-qiang Chen または Jun-rong Zhang との通信。

私たちの研究は福建医科大学連合病院（FJMUUH）の治験審査委員会によって承認され、すべての患者は以下の手順について書面によるインフォームドコンセントを提出しました。ヘルシンキ宣言。

適用できない。

著者らは、競合する利益を持たないことを宣言します。

シュプリンガーネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

：表S1。小腸閉塞の病因。表S2。 CT所見の定義。表S3。 CTスコアの識別有効性。表S4。否定的な予測結果の分析。表S5。予測モデルに関する以前の研究。表S6。すべての患者の治療と転帰。表S7。外部検証セットにおける患者の臨床的および放射線学的特徴の比較。

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転載と許可

Xu、Wx.、Zhong、Qh.、Cai、Y. 他。絞扼性腸閉塞の予測と管理: 多次元モデル分析。 BMC Gastroenterol 22、304 (2022)。 https://doi.org/10.1186/s12876-022-02363-1

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受信日: 2021 年 11 月 28 日

受理日: 2022 年 5 月 30 日

公開日: 2022 年 6 月 22 日

DOI: https://doi.org/10.1186/s12876-022-02363-1

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