폐절제술 환자의 수술후 폐합병증 발생 예측도구의 타당도 :Validation of Postoperative Pulmonary Complications Prediction Models in Lung Resection Patients

정수지

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자료유형: 학위논문

저자정보: 정수지 (부산대학교, 부산대학교 대학원)

지도교수: 황선경

발행연도: 2022

저작권: 부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

폐절제술 환자의 수술후 폐합병증 발생 예측구도의 타당도

정수지 , 황선경 성인간호학회 학술대회 2022.08 학술대회자료

폐절제술 환자의 수술후 폐합병증 발생 예측도구의 타당도

정수지 간호 2022.01 학위논문

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본 연구는 폐절제술을 받은 입원환자의 수술후 폐합병증 발생빈도를 확인하고, 수술후 폐합병증 발생 예측도구의 타당도를 분석하여 국내 폐절제술 환자에게 수술후 폐합병증 발생 예측도구의 적용가능성을 탐색하기 위한 후향적 조사연구이다. 연구대상은 일개 대학병원에서 2018년 5월 1일부터 2021년 4월 30일까지 폐절제술을 받은 입원환자 1,160명이었다. 폐절제술을 받은 환자의 인구학적 및 임상적 특성, 수술후 폐합병증 발생 여부에 대해 조사하고 수술후 폐합병증 발생 예측도구인 ARISCAT (Assess Respiratory Risk in Surgical Patients in Catalonia Tool), PCRS (Pulmonary Complications
Risk Score)-폐절제술 모델, NSQIP (National Surgical Quality Improvement Program) 폐렴 위험사정 도구, NSQIP 호흡부전 위험사정 도구로 수술후 폐합병증 발생 위험을 사정하였다. 수집된 자료는 IBM SPSS 25.0 통계프로그램을 이용하여 분석하고 도구의 예측타당도는 Youden 지수가 최대가 되는 경계점수에서의 민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도 및 95%의 신뢰구간에서 곡선하면적을 확인하여 비교하였다.
연구대상자 중 수술후 30일 이내 폐합병증이 발생한 환자는 각 예측도구의 수술후 폐합병증 세부정의에 따라 ARISCAT 34.7%, PCRS-폐절제술 모델 6.7%, NSQIP 폐렴 위험사정 도구 1.0%, NSIQP 호흡부전 위험사정 도구 0.7%였다. 수술후 폐합병증에 대한 각 예측도구의 위험요인을 사정하였고, Youden 지수가 최대의 값이 되는 경계점수와 민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도는 ARISCAT에서는 47점에서 53.2%, 70.6%, 49.0%, 74.0%, PCRS-폐절제술 모델은 147점에서 53.8%, 78.5%, 15.3%, 95.9%, NSQIP 폐렴 위험사정 도구는 ?1.31점에서 91.7%, 48.3%, 1.8%, 99.8%, NSQIP 호흡부전 위험사정 도구는 ?2.01점에서 62.5%, 75.5%, 1.7%, 99.7%였다. 각 수술후 폐합병증 발생 예측도구의 곡선하면적(AUC)은 ARISCAT은 0.65, PCRS-폐절제술 모델은 0.70, NSQIP 폐렴 위험사정 도구 0.71, NSQIP 호흡부전 위험사정 도구 0.71로 나타났다.
이상의 연구결과를 종합해 보면 폐절제술 환자에게 수술후 폐합병증의 발생 위험을 예측하는데 ARISCAT보다 PCRS-폐절제술 모델이 양호한 도구로 나타났는데, 이는 일반적인 수술을 대상으로 개발된 도구보다 수술에 따라 특이적인 도구를 사용하는 것이 적절하다는 것을 의미한다. 수술후 폐합병증 중 폐렴이나 호흡부전을 개별적으로 사정하기 위해서는 NSQIP 폐렴 또는 호흡부전 위험사정 도구를 사용할 수 있을 것이다. 임상실무에서 수술후 폐합병증에 대한 사정이 어려운 상황에서 예측도구를 사용하여 발생 위험을 평가함으로써, 고위험군을 선별하고 중재 프로그램을 개발할 뿐만 아니라 간호사 교육에 근거 중심의 자료로 활용할 수 있을 것이다.

Purpose: The purpose of this study is to verify the potential use of predictive models on patients following lung resection in South Korea by examining the incidence of PPCs (Postoperative Pulmonary Complications) in patients who underwent lung resection, and analyzing the predictive validity of the models.
Method: A retrospective study was carried out on 1,160 patients selected among admitted patients who underwent lung resection surgery. Using electronic medical record, the participants’ demographic and clinical characteristics were examined. The risk of PPCs was determined by 4 prediction models. The collected
data were analyzed with IBM SPSS 25.0. The predictive validity of each model was determined by sensitivity, specificity, positive and negative predictive values, and the area under the curve (AUC).
Results: Among the participants, the percentage of patients with PPCs was with 34.7% for ARISCAT (Assess Respiratory Risk in Surgical Patients in Catalonia Tool), 6.7% for PCRS (Pulmonary Complications Risk Score)-lung resection model, 1.0% for NSQIP (National Surgical Quality Improvement Program) pneumonia risk
model, and 0.7% for NSQIP respiratory failure risk model. Applying each model to predict PPC, the cutoff points with the highest Youden’s index with the highest predictive validity, sensitivity, specificity, positive and negative predictive values were as follows : 52.2%, 70.6%, 49.0%, and 74.0%, respectively, for 47 scores of the ARISCAT; 53.8%, 78.5%, 15.3%, and 95.9% for 147 scores of the PCRS-lung resection model. The AUC was 0.65 for the ARISCAT and 0.70 for the PCRS-lung resection models, respectively. Applying each model to predict postoperative pneumonia, the cutoff points with the highest Youden’s index with the highest predictive validity, specificity, positive and negative predictive values were as follows : 91.7%, 48.3%, 1.8%, and 99.8% for ?1.31 scores of the NSQIP pneumonia risk model. The AUC was 0.71 for the NSQIP pneumonia risk model. Applying each model to predict postoperative respiratory failure, the cutoff points with the highest Youden’s index with the highest predictive validity, sensitivity, specificity, positive and negative predictive values were as follows : 62.5%, 75.5%, 1.7%, and 99.7% for ?2.01 scores of the NSQIP respiratory failure risk model. The AUC was 0.71 for the NSQIP respiratory failure risk model.
Conclusions: The results collectively indicated that the PCRS-lung resection model, NSQIP pneumonia risk model, and NSQIP respiratory failure risk model showed the highest vailidity. It is potentially useful as a valid predictive tool for intensive monitoring of patients who undergo lung resection with a high risk of PPCs in South Korea. This study also provided basic data to support the development of clinical practice programs and educational materials for the prevention and intervention of patients with a high risk of PPCs.

#폐절제술 #수술후 합병증 #검정의 예측값

I. 서론 1
1. 연구의 필요성 1
2. 연구목적 3
3. 용어정의 4
Ⅱ. 문헌고찰 5
1. 폐절제술과 수술후 폐합병증 5
2. 수술후 폐합병증 발생 관련요인 7
3. 수술후 폐합병증 발생 예측도구 10
Ⅲ. 연구방법 15
1. 연구설계 15
2. 연구대상 15
3. 연구도구 16
4. 자료수집 방법 21
5. 윤리적 고려 21
6. 자료분석 방법 21
Ⅳ. 연구결과 23
1. 대상자의 인구학적 특성과 임상적 특성 23
2. 대상자의 수술후 폐합병증 발생빈도와 특성 비교 27
3. 수술후 폐합병증 발생 예측도구의 점수 비교 33
4. 수술후 폐합병증 발생 예측도구의 예측타당도 비교 42
5. 수술후 폐합병증 발생 예측도구의 ROC곡선과 곡선하면적 45
Ⅴ. 논의 50
Ⅵ. 결론 및 제언 55
참고문헌 56
부록 64
ABSTRACT 84

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