易國(guó)棟, 陳明鍇

武漢大學(xué)人民醫(yī)院消化內(nèi)科，湖北 武漢 436500

肝硬化患者院內(nèi)感染預(yù)測(cè)模型的建立及驗(yàn)證

易國(guó)棟, 陳明鍇

武漢大學(xué)人民醫(yī)院消化內(nèi)科，湖北 武漢 436500

目的 研究肝硬化并發(fā)院內(nèi)感染獨(dú)立危險(xiǎn)因素,并運(yùn)用危險(xiǎn)因素建立預(yù)測(cè)模型。 方法 回顧性分析 2010年1月-2015年10月在恩施土家族苗族自治州中心醫(yī)院住院肝硬化患者的臨床資料,運(yùn)用 Logistic多因素分析,建立預(yù)后模型。用獨(dú)立的臨床病例資料進(jìn)行驗(yàn)證評(píng)估模型判斷能力。 結(jié)果 532例肝硬化患者,其中院內(nèi)感染68例(12.78%)。 Logistic 回歸分析結(jié)果顯示年齡、并發(fā)癥、住院時(shí)間、肝功能分級(jí)、低蛋白血癥、侵入性操作是肝硬化院內(nèi)感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。 對(duì)構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行評(píng)估發(fā)現(xiàn)：模型預(yù)測(cè)的靈敏度為84.00%,特異度為91.18%，總正確率為89.25%。 結(jié)論 年齡、并發(fā)癥、住院時(shí)間、肝功能分級(jí)、低蛋白血癥、侵入性操作是肝硬化醫(yī)院內(nèi)感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素,本研究構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)肝硬化患者是否發(fā)生院內(nèi)感染。

預(yù)測(cè)模型; 院內(nèi)感染; 肝硬化

醫(yī)院院內(nèi)感染指住院患者在醫(yī)院住院期間獲得的感染，包括患者住院期間在醫(yī)院誘發(fā)的感染和在醫(yī)院已經(jīng)處于潛伏期而出院發(fā)作的感染，但不包括在醫(yī)院外已處于潛伏期的在醫(yī)院發(fā)作的感染。臨床上發(fā)現(xiàn)肝硬化患者由于營(yíng)養(yǎng)狀況差、免疫力低下等原因,在住院期間容易發(fā)生院內(nèi)感染[1-3]。肝硬化患者發(fā)生院內(nèi)感染一方面不僅加重患者病情，也往往造成住院時(shí)間延長(zhǎng)、住院費(fèi)用增加等[4-6]。目前,院內(nèi)感染的危險(xiǎn)因素尚不明確,臨床醫(yī)師難以早期篩查出高危人群。因此，對(duì)院內(nèi)感染的早期預(yù)測(cè)顯得尤為重要。本研究采用Logistic回歸模型，分析影響院內(nèi)感染發(fā)生的危險(xiǎn)因素。

1 資料與方法

1.1 一般資料選取2010年1月-2015年10月在恩施土家族苗族自治州中心醫(yī)院住院肝硬化患者532例，其中發(fā)生院內(nèi)感染者68例(12.78%)，男35例，女33例，平均年齡(61.3±10.1)歲；未發(fā)生感染者464例，男220例，女244例，平均年齡(52.5±11.3)歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：(1)年齡≥18歲；(2)確診為肝硬化的患者；(3) 臨床病例完整。排除標(biāo)準(zhǔn)：(1)合并其他與肝硬化或并發(fā)癥無關(guān)的嚴(yán)重疾??；(2)年齡<18歲。其中腹腔感染合并肺部感染24例,腹腔感染合并泌尿系統(tǒng)感染14例，單純腹腔感染21例，單純肺部感染6例，其他感染3例。

1.2 研究方法

1.2.1 一般資料收集：年齡、性別、吸煙、肝硬化是否合并并發(fā)癥、肝功能、住院時(shí)間、腹水、白細(xì)胞計(jì)數(shù)、低蛋白血癥、是否進(jìn)行侵入性操作或手術(shù)、是否預(yù)防性用藥。

1.2.2 預(yù)測(cè)指數(shù)評(píng)價(jià)： 計(jì)算患者的預(yù)測(cè)指數(shù)并對(duì)其預(yù)測(cè)情況進(jìn)行理論評(píng)估,預(yù)測(cè)指數(shù)>10.01為有院內(nèi)感染,反之認(rèn)為無院內(nèi)感染，并與實(shí)際預(yù)后情況進(jìn)行比較。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理采用SPSS 21.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析，計(jì)數(shù)資料以例數(shù)(%)表示，采用χ2檢驗(yàn)。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。Logistic 分析篩選出肝硬化院內(nèi)感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素,用回歸系數(shù)及常數(shù)項(xiàng)建立肝硬化院內(nèi)感染的評(píng)分系統(tǒng), 根據(jù)分組情況對(duì)模型評(píng)分繪制ROC曲線，計(jì)算曲線下面積 (AUC)。分析并比較模型評(píng)分方法預(yù)測(cè)預(yù)后的效能。

2 結(jié)果

2.1 單因素分析患者的性別、白細(xì)胞計(jì)數(shù)及預(yù)防用藥與肝硬化患者院內(nèi)感染的發(fā)生無明顯相關(guān)性(P>0.05)，年齡、吸煙、并發(fā)癥、肝功能、住院時(shí)間、腹水、低蛋白血癥、侵入性操作與肝硬化患者院內(nèi)感染有相關(guān)性(P<0.05，見表1)。

2.2 非條件性Logistic分析多因素Logistic分析發(fā)現(xiàn)年齡、并發(fā)癥、肝功能異常、住院時(shí)間、侵入性操作、低蛋白血癥是肝硬化院內(nèi)感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素(P<0.05，見表2)。

表1 肝硬化患者院內(nèi)感染的單因素分析

Tab 1 Single factor analysis of nosocomial infection in patients with cirrhosis

因素院內(nèi)感染(n=68)無院內(nèi)感染(n=464)統(tǒng)計(jì)值P值性別(男/女)35/33220/2440.150.698年齡(x±s,歲)61.3±10.152.5±11.35.210.025吸煙史[n(%)]20(29.41)51(10.99)6.540.011并發(fā)癥[n(%)]21(30.88)55(11.85)9.210.000肝功能[n(%)]50(73.53)252(54.31)9.020.003住院時(shí)間(x±s,d)9.02±0.218.91±0.222.410.047腹水[n(%)]17(25.00)69(14.87)4.010.036白細(xì)胞計(jì)數(shù)(x±s,×109)3.3±0.32.9±0.30.140.712低蛋白血癥[n(%)]44(64.71)121(26.08)7.120.000侵入性操作[n(%)]22(32.35)89(19.18)3.120.018預(yù)防用藥[n(%)]58(85.29)424(91.38)1.310.112

表2 肝硬化患者院內(nèi)感染的Logistic分析

Tab 2 Logistic regression analysis of nosocomial infection in patients with cirrhosis

自變量Β值S.E.值Wald(χ2)值P值OR值(95%CI)年齡1.940.327.210.0011.11(1.00～1.13)并發(fā)癥1.880.5312.790.0031.37(0.133～1.98)住院時(shí)間1.650.279.580.0001.31(1.13～1.71)低蛋白血癥1.650.2714.620.0083.02(1.23～7.43)侵入性操作0.890.366.870.0154.32(1.39～9.97)肝功能異常1.320.4313.540.0061.41(1.11～1.89)

2.3 肝硬化院內(nèi)感染預(yù)測(cè)模型的建立通過 Logistic 分析回歸系數(shù)及常數(shù)項(xiàng)構(gòu)建的肝硬化院內(nèi)感染預(yù)測(cè)模型P=1/(1+e-Y), Y=4.12+0.94×年齡+1.88×并發(fā)癥+1.65×住院時(shí)間+1.65×低蛋白血癥+0.89×侵入性操作+1.32×肝功能異常，其中 P 為肝硬化患者院內(nèi)感染的發(fā)生概率，肝功能異常取值：有=1，無=0;侵入性操作取值為：有=1，否=0;住院天數(shù)及年齡取值為實(shí)測(cè)值。根據(jù)所建立的數(shù)學(xué)模型分別計(jì)算本研究中每個(gè)肝硬化患者的預(yù)測(cè)指數(shù)并繪制ROC曲線 (見圖1)。選擇曲線上最頂點(diǎn)的點(diǎn)即截點(diǎn)，使得Youden指數(shù)最大。最終選擇10.01為截點(diǎn),此時(shí)預(yù)測(cè)模型ROC曲線下面積為0.82(95%CI: 0.73～0.91)，對(duì)應(yīng)的靈敏度和特異度為71.23%、79.67%。

2.4 肝硬化院內(nèi)感染預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)選取恩施民族醫(yī)院2015年7月-2016年4月肝硬化患者186例作為模型的驗(yàn)證樣本，男90例，女96例，平均年齡(57.28±12.56)歲，其中出院后發(fā)生院內(nèi)感染者50例。計(jì)算患者的預(yù)測(cè)指數(shù)并與實(shí)際預(yù)后情況進(jìn)行比較后發(fā)現(xiàn)：模型預(yù)測(cè)的靈敏度為84.00%,特異度為91.18%，總正確率為89.25%(見表3)。

圖1 肝硬化患者院內(nèi)感染預(yù)測(cè)模型的ROC曲線

Fig 1ROCcurve of the prediction model for nosocomial infection in patients with cirrhosis

表3 186例驗(yàn)證樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況比較

Tab 3 Verification of the prediction model for nosocomial infection in patients with hepatic cirrhosis

預(yù)測(cè)情況實(shí)際情況有無合計(jì)有421254無8124132合計(jì)50136186

3 討論

本研究結(jié)果表明肝硬化患者院內(nèi)感染率為12.78%，遠(yuǎn)高于平均院內(nèi)感染率[3-4]。感染部位主要以腹腔、肺部、泌尿系統(tǒng)及消化道為主。既往我國(guó)學(xué)者對(duì)失代償期慢性乙型肝炎肝硬化患者院內(nèi)感染研究時(shí)發(fā)現(xiàn)院內(nèi)感染率為17.5%；感染較多的部位分別為呼吸道、腹膜、消化道、泌尿系統(tǒng)及其他部位[4]；另外一位學(xué)者調(diào)查海口市第三人民醫(yī)院消化內(nèi)科肝硬化患者院內(nèi)感染時(shí)發(fā)現(xiàn)感染率為10.76%；感染部位以下呼吸道感染與泌尿生殖感染為主[5]。與既往研究相比，現(xiàn)有研究在院內(nèi)感染發(fā)生部位有一定的差異，這可能與各個(gè)研究納入樣本量有關(guān)。為了探討院內(nèi)感染發(fā)生的有關(guān)危險(xiǎn)因素,本文采用非條件性Logistic分析發(fā)現(xiàn)年齡、并發(fā)癥住院時(shí)間、肝功能分級(jí)、低蛋白血癥、侵入性操作是肝硬化院內(nèi)感染主要危險(xiǎn)因素。該研究結(jié)果與既往研究有一定的相似性[6-10]。

院內(nèi)感染發(fā)生機(jī)制較為復(fù)雜,多種因素參與院內(nèi)感染的發(fā)生、發(fā)展。針對(duì)不同因素國(guó)外學(xué)者做了大量研究，目前發(fā)現(xiàn)院內(nèi)感染可能的危險(xiǎn)因素如下：遺傳背景、年齡、性別、心理狀態(tài)、吸煙、飲酒、患者營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)、免疫抑制藥物使用、侵入性操作、住院天數(shù)、麻醉藥物種類、麻醉方式及手術(shù)操作時(shí)間等。但涉及到特定的某個(gè)疾病，院內(nèi)感染的危險(xiǎn)因素可能不一樣，即使是同一個(gè)疾病，病例的特點(diǎn)不一樣，院內(nèi)感染危險(xiǎn)因素也可呈現(xiàn)一定的差異[8-10]。既往在進(jìn)行上述因素是否為院內(nèi)感染的危險(xiǎn)因素時(shí)明顯存在不足,在研究某個(gè)因素是否為院內(nèi)感染發(fā)病危險(xiǎn)因素時(shí)未考慮其他協(xié)變量的影響。本文采用非條件Logistic 分析有效地解決了上述研究的不足。年齡、并發(fā)癥、住院時(shí)間、肝功能分級(jí)、低蛋白血癥、侵入性操作是肝硬化院內(nèi)感染主要危險(xiǎn)因素。年齡越大患者的免疫能力、營(yíng)養(yǎng)狀況越差,住院時(shí)間越長(zhǎng)，在醫(yī)院感染有害病菌機(jī)會(huì)大大增加；肝功能越差蛋白合成免疫球蛋白能力越弱；低蛋白血癥會(huì)直接削弱患者免疫力；侵入性操作可能增加細(xì)菌入侵的機(jī)會(huì)[9-11]。

本研究首先利用Logistic 分析篩選出肝硬化院內(nèi)感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素,用這些變量回歸系數(shù)及常數(shù)項(xiàng)建立肝硬化院內(nèi)感染的評(píng)分系統(tǒng), 建立肝硬化院內(nèi)感染預(yù)測(cè)模型的ROC曲線，并進(jìn)一步研究該模型預(yù)測(cè)的靈敏度為84.00%,特異度為91.18%，總正確率為89.25%,提示該預(yù)測(cè)模型檢驗(yàn)效能良好。

綜上所述，肝硬化院內(nèi)感染發(fā)生率較高, 年齡、并發(fā)癥、住院時(shí)間、肝功能分級(jí)、低蛋白血癥、侵入性操作是肝硬化院內(nèi)感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素, 利用這些變量建立院內(nèi)感染預(yù)測(cè)模型具有良好的預(yù)測(cè)能力，能為臨床工作中識(shí)別肝硬化患者院內(nèi)感染高?；颊咛峁┮欢ǖ膮⒖純r(jià)值。

[1]Saffioti F, Pinzani M. Development and regression of cirrhosis [J]. Dig Dis, 2016, 34(4): 374-381.

[2]Mandrekar P, Ambade A. Immunity and inflammatory signaling in alcoholic liver disease [J]. Hepatol Int, 2014, 8(2): 439-446.

[3]Chen LP, Zhao H, Lyu B, et al. Environmental factors and cirrhosis [J]. Zhonghua Gan Zang Bing Za Zhi, 2016, 24(7): 541-544.

[4]鄧三季, 文秀蓮, 李智山, 等. 肝硬化患者醫(yī)院感染的相關(guān)因素分析[J]. 中華醫(yī)院感染學(xué)雜志, 2008, 18(3): 378-379. Deng SJ, Wen XL, Li ZS, et al. Correlated factors in hospital acquired infection of liver cirrhosis [J]. Chin J N Osocomiol, 2008, 18(3): 378-379.

[5]汪鑫, 彭春仙, 葉程軍, 等. 肝硬化患者醫(yī)院感染的危險(xiǎn)因素分析與預(yù)防[J]. 中華醫(yī)院感染學(xué)雜志, 2015, 25(1): 169-170, 173. Wang X, Peng CX, Ye CJ, et al. Risk for nosocomial infection in patients with hepatic cirrhosis and prevention counter measures [J]. Chin J N Osocomiol, 2015， 25(1): 169-170, 173.

[6]Ying HY, Lu LG, Jing DD, et al. Accuracy of transient elastography in the assessment of chronic hepatitis C-related liver cirrhosis [J]. Clin Invest Med, 2016, 39(5): E150-E160.

[7]Abdi F, Daryani NE, Khorvash F, et al. Experiences of individuals with liver cirrhosis: a qualitative Study [J]. Gastroenterol Nurs, 2015, 38(4): 252-257.

[8]Sargenti K, Prytz H, Strand A, et al. Healthcare-associated and nosocomial bacterial infections in cirrhosis: predictors and impact on outcome [J]. Liver Int, 2015, 35(2): 391-400.

[9]Bartoletti M, Giannella M, Caraceni P, et al. Epidemiology and outcomes of bloodstream infection in patients with cirrhosis [J]. J Hepatol, 2014, 61(1): 51-58.

[10]Guo TS, Cui EB, Bao CM, et al. Distribution of genotypes in ESBLs producing E.coli strains isolated from posthepatitic cirrhosis’ patients with bloodstream infection [J]. Zhonghua Shi Yan He Lin Chuang Bing Du Xue Za Zhi, 2013, 27(5): 348-350.

[11]Rossitto G, Piano S, Rosi S, et al. Life-threatening coagulopathy and hypofibrinogenaemia induced by tigecycline in a patient with advanced liver cirrhosis [J]. Eur J Gastroenterol Hepatol, 2014, 26(6): 681-684.

(責(zé)任編輯：王全楚)

Establishment and verification of the prediction model for nosocomial infection in patients with cirrhosis

YI Guodong, CHEN Mingkai

Department of Gastroenterology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan 436500, China

Objective To investigate independent risk factors of nosocomial infection in patients with cirrhosis and to establish and verify predictive model. Methods The clinical data of 532 patients with cirrhosis were retrospectively analyzed from Jan. 2010 to Oct. 2015. Logistic regression analysis was used to explore independent risk factors for nosocomial infection and to establish predictive model. Finally, validation set was used to verify model for predicting nosocomial infection.Results Among the 532 patients, 68 patients had nosocomial infection (12.78%). Logistic regression analysis identified that age, complication, length of hospital stay, liver function classification, low serum albumin, surgical or invasive operation were independent factors of nosocomial infection. Sensitivity, specificity, total accuracy rate for model of predicting nosocomial infection were 84.00%, 91.18%, 89.25%. Conclusion Age, complication, length of hospital stay, liver function classification, low serum albumin, surgical or invasive operation were independent factors of nosocomial infection, and they can be used to establish model for predicting nosocomial infection.

Predictive model; Nosocomial infection; Cirrhosis

易國(guó)棟,碩士,研究方向：肝臟疾病基礎(chǔ)與臨床

陳明鍇，博士,教授，主任醫(yī)師,研究生導(dǎo)師，研究方向：肝臟疾病基礎(chǔ)與臨床

10.3969/j.issn.1006-5709.2017.01.006

R575.2

A

1006-5709(2017)01-0020-03

2016-09-10