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经皮肾镜取石术结石清除率预测模型的研究进展

农光任黄勇平

[关键词]?经皮肾镜取石术；肾结石；预测模型；结石清除率

[中图分类号]?R692.4??????[文献标识码]?A????[DOI]?10.3969/j.issn.1673-9701.2024.12.026

1??分级预测模型

有学者提出Guys分级系统，根据结石数量及结石在肾脏解剖结构中的分布，对肾结石手术难易程度进行等级划分，将其分为G1、G2、G3、G4共4个等级[5]。改良Guys分级系统增加对多发结石分散于不同肾盏数、脊柱畸形和发育异常等情况的评估，扩大病例适用性，提高预测特异度[6]。Guys分级越高，肾结石术后SFR越低[7]。王凤龙等[5]研究表明，Guys分级G1～G4级SFR分别为93.33%、78.57%、64.29%、46.15%，各级差异有统计学意义。Guys分级系统不仅与SFR相关，还与术中出血量、手术操作时间和术后住院时间相关[8]。Guys分级应用腹部平片检查进行SFR评估，不如CT平扫敏感，常忽略结石密度和大小等因素对SFR的影响，其在预测SFR方面具有一定的局限性。此外，Guys分级系统在建立时采用F30通道，该通道直径较大利于清石，但创伤性大术中易引起大出血。目前，国内已淘汰该通道而改用F24甚至更小的通道。因此，该分级系统是否继续应用于临床预测有待商榷。

2??量化评分预测模型

量化评分预测模型是基于结石残留风险因素，根据总评分的大小反映碎石的复杂程度，因其实用性较强、操作简便而广泛运用于临床。目前公认的量化评分预测模型有S.T.O.N.E.评分系统、SHA.LIN（砂淋）评分系统、S-ReSC评分系统和RUSS评分系统等。其中，S.T.O.N.E.评分系统和SHA.LIN评分系统均基于结石CT成像特征评估手术取石的复杂程度，即对结石负荷（最大横截面积）、碎石通道长度、肾盂梗阻程度、受累肾盏数、结石CT值及结石在肾脏解剖结构中的分布进行量化评分[9-10]。在S.T.O.N.E.评分系统中，评分为5～6分、7～8分、9～13分分别被评估为低、中、高复杂程度，评分越高SFR越低[11]。苑海春等[12]研究发现，结石CT值对SFR的影响越来越小，碎石通道长度和肾盂梗阻程度的预测价值有限，而结石负荷和肾盏受累数评分对预测SFR的贡献最大。但在预测术后并发症中，结石负荷和碎石通道长度评分仍是预测并发症的独立危险因素[13]。S.T.O.N.E.评分系统与Guys分级系统相比，综合因素的纳入仅能提高预测术后并发症的准确性，其在预测SFR效能方面并无显著作用[14]。受量化评分预测模型启发，彭国辉等[15]建立SHA.LIN新型评分系统。该评分系统与S.T.O.N.E.评分系统相似，其在S.T.O.N.E.评分系统基础上增加结石在肾脏解剖结构中的分布评分，其预测效能有所提升，准确性更强，是一项性能相对较好的评分预测模型[16]。SHA.LIN评分系统的差异不但与SFR相关，还与术中出血量显著相关，既能预测SFR又能预测术中患者的出血量[17]。

S-ReSC评分系统无需考虑结石硬度和大小等因素，其仅基于肾结石累及集合系统的解剖分布情况进行评分，操作简单、易行，受到广大临床医师的青睐[18]。S-ReSC评分系统的评分为1～9分，分为低分组（1～2分）、中分组（3～4分）和高分组（5～9分），评分越高，结石残留的风险越大[19]。李曦等[20]对113例肾结石患者进行验证发现，S-ReSC评分系统预测效能优于S.T.O.N.E.评分系统。

常用的量化评分预测模型还有Resorlu-Unsal肾结石评分，其仅由结石最大直径、肾下盏结石与肾盂漏斗角度、是否累及不同肾盏和肾脏解剖结构是否异常等4项变量组成，评分指标过少，预测能力存在一定的局限性[21]。直到楊旭东等[6]提出改良Resorlu-Unsal肾结石评分，其在Resorlu-Unsal肾结石评分的基础上增加鹿角形结石、结石面积和CT值评估，从而更全面地评估结石情况，提高预测性能。与S.T.O.N.E评分和CROES评分相比，改良Resorlu-Unsal肾结石评分预测SFR表现出良好的敏感度。黄远彪等[21]研究发现，改良Resorlu-Unsal肾结石评分的曲线下面积达0.87，表现出良好的预测效能。

3??列线图预测模型

4??其他预测模型

综上所述，目前几种常见评分系统在预测PCNL?SFR方面均有一定的预测效能。良好预测效能的评分系统全面整合多种重要的影响因素作为预测参数，如纳入指标较少则使预测价值受限，但参数过多又会增加临床医师的操作难度而降低可行性。S.T.O.N.E、SHA.LIN和S-ReSC等评分系统均以量表形式进行结石残留风险评估，其参数控制在4～6个之间，评估