외상성 늑골 골절 유형에 따른 호흡기 합병증 예측에 대한 새로운 점수 체계

석준필 충북대학교 일반대학원 2025 국내박사

Purpose: Blunt chest trauma is common and is associated with post-traumatic complications and mortality. Among the various types of injury, rib fractures (RFX) are frequently observed, and many studies have attempted to identify risk factors for complications and mortality based on the number and severity of RFX. However, no clear conclusions have been reached. Therefore, this study aimed to identify new risk factors related to RFX that have not been previously reported. Using these factors, a predictive model for complications and mortality was developed and it was compared with existing chest injury scoring systems. Methods: This retrospective medical record study included patients with blunt chest trauma who presented Chungbuk National University Hospital between January 2019 and November 2024. A total of 925 patients were finally included in the study. Data were collected based on initial chest computed tomography (CT) scans and medical records. The following exclusion criteria were applied: (1) patients who died within 24 hours of arrival or had severe injuries to other organs (such as the head, abdomen, or limbs) in addition to chest trauma, making it difficult to determine the exact cause of death or complications; (2) patients who were transferred to another hospital during treatment or whose essential medical records were missing, making further investigation impossible. The number and severity of RFX were recorded both at the patient level and for each individual rib. A segmental RFX (sRFX) was defined as a single rib with two or more fracture lines. A flail segment was defined as cases containing three or more consecutive sRFX, and among patients with such a flail segment, if paradoxical respiration was observed, it was defined as flail motion. The thorax was divided into anterior, lateral, and posterior segments based on the anterior and posterior axillary lines. A “fracture line”was defined as a virtual line in which multiple RFX were aligned in a certain direction within the thorax. if multiple fracture lines existed, the single most severe line (based on the number of RFX and the degree of displacement) was designated as the primary fracture line (PFL). Depending on the location of the PFL within the thorax, it was further classified as anterior, lateral, or posterior. Because a flail segment is formed by two or more fracture lines that locate in different location within the thorax, flail segments were further subdivided according to their location, for example, anterior-lateral flail segments, anterior-posterior flail segment, and so on. Fracture severity was quantified as the percentage of displacement relative to the thickness of the rib at the fracture cross-section, and based on prior studies, fractures were graded accordingly. All results were presented as the mean and standard deviation. For nominal categorical variables or markedly skewed data, the median and interquartile range were used. The total patient cohort was randomly divided into a development set (80%) and a validation set (20%). Using the development set, significant variables were selected by using Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) logistic regression. To determine coefficients and construct a predictive model using a nomogram, multivariate logistic regression was conducted using these variables. Finally, the predictive performances of chest trauma scoring systems were compared in the validation set. The primary outcome was defined as the occurrence of one or more of the following events: death, pneumonia, the performance of rib fixation surgery, or complications that required surgical intervention. Results: A total of 925 patients were included in the study, of whom 148 (16.0%) experienced one or more of the primary outcomes. When randomly assigned at a 8:2 ratio, 119 of the 741 patients (16.1%) in the development set and 29 of the 184 patients (15.8%) in the validation set met the criteria for the primary outcome. Among the chest injury indicators showing significant differences in univariate analysis, LASSO logistic regression applied to the development set identified five statistically significant risk factors: age, PFR (PaO2/FiO2 ratio), an anterior-lateral flail segment, the number of completely displaced rFX, and the number of sRFX. A nomogram-based predictive model was then developed using these variables. Using the validation set, we compared the predictive power of this new model with that of five existing chest trauma scoring systems by calculating the area under the reveiver operating characteristic curve (AUROC). The new predictive model demonstrated the highest AUROC (0.820), followed by Thoracic Trauma Severity Score (0.728), Chest Trauma Score (0.701), Rib Fracture Score (0.666), and RibScore (0.635). Conclusion: In this study, new chest injury variables were identified that had not been previously reported. Using these variables, a novel chest injury scoring system were developed adverse outcome, which showed superior predictive capability compared to other existing chest trauma scoiring systems. We believe that this model may facilitate rapid patient triage and early management in the future. Key words: Rib fracture, Predictive model, Flail segment, Nomogram, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator logistic regression (LASSO) 목적: 둔상성 흉부 외상 환자는 매우 흔하며 외상 후 합병증 및 사망률과 연 관이 있다. 외상 손상의 유형 중 늑골 골절은 가장 흔하게 관찰되며, 늑골 골 절의 개수 및 골절의 정도를 바탕으로 합병증과 사망률에 대한 위험인자를 밝 혀내기 위한 연구가 꾸준히 진행되었으나 명확한 결론은 없다. 이에 본 연구 에서는 특히 늑골 골절에 대해 동요 분절의 위치, 분절 골절의 개수, 완전히 어긋난 골절의 개수 등 예전에 보고되지 않은 새로운 위험인자를 식별하고자 하였다. 이를 토대로 합병증 및 사망률에 대한 예측 모델을 개발하여 기존에 보고된 흉부 손상 점수 체계들과 비교해 보았다. 연구 대상 및 방법: 본 후향적 의무 기록 연구는 2019년 1월부터 2024년 11월까지 충북대학교병원에 내원한 흉부 외상 환자 중 둔상 기전의 환자들을 대상으로 하였으며 925명이 최종적으로 연구에 포함되었다. 내원 초기의 흉부 전산화 단층 촬영 (chest computed tomography; chest CT) 및 의무기록지 를 토대로 하였다. 본 연구에서는 다음 기준에 따라 환자를 제외하였다: (1) 내원 초기 24시간 이내에 사망하거나 가슴 손상 외에 머리, 복부, 사지 등 타 장기에 심각한 손상이 있어서 사망 및 합병증 발생의 원인을 정확히 알 수 없 는 경우; (2) 치료 도중에 타 병원으로 전원하거나 필수적인 의무 기록이 누 락되어 더 이상의 조사가 어려운 경우. 늑골 골절의 개수, 늑골이 부러진 정도를 모든 환자에게 있어서 늑골별로 기 록하였다. 분절 골절은 단일 늑골이 두 개 이상의 골절이 있는 경우로 정의하 였다. 동요 분절 (flail segment)는 3개 이상의 연속된 분절 골절이 있는 경우 로 정의하였으며 동요 분절이 있는 환자 중 흉벽의 기이 운동 (paradoxical respiration)이 관찰되는 경우는 동요 운동 (flail motion)으로 정의하였다. 흉곽은 전방 및 후방 액와선 (anterior and posterior axillary line)을 기준 으로 전방, 측방, 그리고 후방으로 분류하였다. 다수의 늑골 골절들이 흉곽에서 일정 방향성을 가지고 형성하는 가상의 선 (line)을 골절선 (fracture line)으로 정의하였다. 한쪽 가슴에 다수의 골절선이 있는 경우에는 각 골절선을 구성하는 골절의 개수, 골절의 정도를 비교해서 가장 심한 형태 골절로 이루어진 골절선을 주 골절선 (primary fracture line; PFL)으로 정의하였고, 이 선이 있는 흉곽의 구획에 따라서 전방 주 골절선, 측방 주 골절선, 또는 후방 주 골절선으로 분류하였다. 동요 분절 역시 두 개 이상의 골절선이 모여서 하나의 분절을 만들기에 골절 선의 위치에 따라서 전방-측방 동요 분절, 전방-후방 동요 분절 및 측방-후 방 동요 분절로 세분화하여 분류하였다. 골절의 정도는 부러진 단면을 기준으로 늑골의 두께와 비교해서 어느 정도 절단면이 어긋났는지 분률 (%)로 기록하였고, 이를 기준으로 기존에 보고된 연구를 참고하여 등급 (grade)를 나누었다. 모든 결과는 평균 (average)와 표준편차 (standard deviation)을 이용하였으 며 명목형 변수 (nominal categorical variable) 또는 치우침 (skew)가 심한 값에 대해서는 중윗값 (median)과 사분위 수 (interquartile range)를 사용하 였다. 전체 환자군을 8:2 비율로 개발 그룹 (development set)과 검증 그룹 (validation set)으로 무작위 배정을 한 다음 Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) logistic regression을 이용해 통계적 유의성을 보이는 변수들을 찾아내었다. 이 변수들로 개발 그룹에 대해 다변량 로지스틱 회귀분석(multivariate logistic regression)을 사용해서 오즈비 (odds ratio) 등의 계수(coefficient)를 구한 다음에 nomogram을 이용한 예측 모델을 만들 었으며, 검증 그룹을 토대로 다른 흉부 손상 점수 체계와 예측력의 우위를 비 교하였다. 일차 결과 (primary outcome)은 환자의 흉부 손상 합병증으로 인한 사망, 폐렴 발생, 흉부 손상으로 인해 수술적 치료를 요구했던 합병증의 발생 및 늑 골 고정 수술의 시행 여부 중 하나 이상으로 정의하였다. 결과: 전체 925명의 환자가 본 연구에 포함되었으며 148명 (16.0%)의 환자가 하나 이상의 primary outcome을 보였다. 8:2 무작위 배정에서는 741명의 개 발 그룹 중 119명 (16.1%)가, 184명의 검증 그룹에는 29명 (15.8%)가 primary outcome에 해당하였다. 단변량 분석에서 유의한 차이를 보인 흉부 손상 지표들로 개발 그룹에 대해서 LASSO 회귀분석을 시행한 결과, 나이, PFR (PaO2/FiO2 ratio), 전 측방 (anterior-lateral)에 위치한 동요 분절, 완 전히 어긋난 골절이 있는 늑골의 개수, 그리고 분절 골절이 있는 늑골의 개수 까지 총 다섯 개의 위험인자가 통계적 유의성을 보였으며, 이 변수들을 이용 해 nomogram을 이용한 예측 모델을 만들었다. 이후 검증 그룹에 대해서 상 기 예측 모델과 기존의 다섯 종류의 흉부 손상 점수 체계의 예측도를 AUROC (Area under a receiver operating characteristic curve)를 사용해 비교하였다. 본 연구에서 제시한 새로운 예측 모델의 AUC가 0.820으로 가장 높았고, 그 뒤로 Thoracic Trauma Severity Score (0.728), Chest Trauma Score (0.701), Rib Fracture Score (0.666), 그리고 RibScore (0.635) 순서 로 예측력을 보였다. 결론: 기존의 흉부 손상 점수 체계는 늑골 골절의 개수, 나이 등 평범한 변수 들로 구성되어 있으며 사망률과 합병증에 대한 예측도는 낮은 편이다. 하지만 이번 연구에서 제시한 예측 모델은 동요 분절의 위치, 분절 골절의 개수 및 완전히 어긋난 늑골의 개수 등 구조적이고 위치적 특성을 반영한 새로운 흉부 손상 변수를 도입하였으며 기존의 예측 모델보다 우월한 예측도를 보였다. 이 를 이용하여 향후 빠른 환자 분류 및 초기 처치에 도움을 줄 수 있겠다고 생 각한다. 핵심 용어: 늑골 골절 (Rib fracture), 예측 모델 (Predictive model), 동요 분절 (Flail segment), 노모그램 (nomogram), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator logistic regression (LASSO)