耐藥結核病的危險因素分析及風險預測模型的建立*

胡海娟，鄒圣強

(江蘇大學附屬鎮江三院重癥醫學科，江蘇鎮江 212005)

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耐藥結核病的危險因素分析及風險預測模型的建立*

胡海娟，鄒圣強△

(江蘇大學附屬鎮江三院重癥醫學科，江蘇鎮江 212005)

[摘要]目的篩選耐藥結核病(DR-TB)的危險因素，并構建風險預測模型。方法選擇該院2014年1月到2015年1月確診的126例DR-TB患者為病例組和126例非耐藥性結核病患者為對照組。回顧性收集納入患者的臨床資料。采用Logistic回歸分析篩選危險因素，建立預測模型，并用H-Lχ2檢驗來檢驗模型的擬合優度，用ROC曲線下面積來評價模型的預測效能。結果Logistic回歸分析結果顯示，復治結核、第1次治療時間大于8個月、抗結核藥物不良反應、肺結核病灶數大于3個、合并糖尿病是DR-TB的獨立危險因素。H-Lχ2檢驗(χ2=8.760，P=0.363 )，ROC曲線下面積為0.826，95%CI(0.766，0.886)。 結論研究中擬合的Logistic回歸模型預測準確率較高，對DR-TB發生風險的評估有一定的參考價值。

[關鍵詞]結核，抗多種藥物性；危險因素； Logistic模型

結核病(TB)仍然是一個重大的全球性公共衛生問題。它會導致每年有數百萬人患病，并且被列為世界傳染病的第二大死亡原因[1-2]。耐藥結核病(DR-TB)尤其是耐多藥結核病(MDR-TB)和廣泛耐藥結核病(XDR-TB)的流行，又給全球結核病控制工作帶來了嚴峻的考驗[3]。WHO在《第十八屆全球結核病報告》中估算，全球每年約有130萬人死于結核病，其中約17萬人死于MDR-TB，全球每年新發MDR-TB病例超過45萬例[4]。我國是世界上結核病高負擔國家之一。基于2010年第5次全國結核病流行病調查[5]，大約有140萬結核病患者在中國，約占全球的12%，結核分枝桿菌的總耐藥率高達42.1%，耐多藥率為6.8%，廣泛耐藥率為2.1%。有研究表明，引起DR-TB的危險因素有多種，如不規范的治療、人類免疫缺陷病毒(HIV)感染、合并糖尿病等[6-8]，但是不同的研究之間差異較大，所以本研究旨在篩選出DR-TB的危險因素，并構建其風險預測模型，從而為結核病患者耐藥風險的評估提供參考。

1資料與方法

1.1一般資料收集2014年1月至2015年1月在本院被診斷為DR-TB的患者126例為研究組，同時抽取被確診為結核病，但經藥敏試驗確定對抗結核藥物敏感的患者126例作為對照組。

1.2方法

1.2.1納入的危險因素通過查閱所納入研究的患者的病例資料，收集可能與DR-TB有關的危險因素。包括：性別、年齡、文化程度、居住條件、吸煙史、酗酒史、登記分類、結核病類型、第1次治療時間、是否有抗結核不良反應、肺結核病灶數、是否有空洞、體質量指數、合并糖尿病、合并其他疾病等。

1.2.2變量賦值將收集到的上述可能的危險因素作為Logistic回歸的自變量X，并給自變量X賦值，自變量的編號和賦值見表1；因變量為耐藥性肺結核，用Y表示，1表示發生，0表示未發生，見表1。

1.3統計學處理采用SPSS20.0統計軟件進行分析。通過單因素Logistic回歸分析篩選出DR-TB的危險因素，再通過多因素Logistic回歸分析構建風險預測模型。此外，采用H-Lχ2檢驗來檢驗模型的擬合優度；采用ROC曲線下面積來評價模型的預測效能。以P<0.05為差異有統計學意義。

2結果

2.1單因素Logistic回歸分析對15個研究因素進行單因素分析，結果顯示：文化程度、登記分類、第1次治療時間、抗結核不良反應、肺結核病灶數、體質量指數、合并糖尿病、合并其他疾病與DR-TB有相關性(P<0.05)，見表2；而性別、居住條件、吸煙史、酗酒史、結核類型、結核空洞對DR-TB無相關性(P>0.05)。

表1　DR-TB分析因素的編號和賦值表

表2　單因素Logistic回歸分析結果

2.2多因素Logistic回歸分析將單因素分析中篩選出的自變量納入多因素Logistic回歸分析，采用逐步向前法篩選自變量，最終選出5個有統計學意義的變量用以擬合回歸模型，見表3。

表3　多因素Logistic回歸分析結果

2.3預測模型的建立、模型擬合優度的檢驗及預測價值的評價根據5個危險因素的回歸系數建立回歸方程：Logistic(P)=ln(p/1-p)=-2.619+1.462X7+1.353X9+0.946X10+0.789X11+1.177X14；預測發生DR-TB的概率模型：P=1/1+exp(-2.619+1.462X7+1.353X9+0.946X10+0.789X11+1.177X14)。檢驗該模型：H-Lχ2檢驗(χ2=8.760，P>0.05)；ROC曲線下面積為0.826，95%CI(0.766，0.886)，見圖1。

圖1　預測模型的ROC曲線

3討論

抗結核治療不當是導致結核耐藥產生的最主要的人為因素，也是導致初治失敗和延長療程的直接原因[9-10]。本研究結果顯示，復治結核及第1次治療時間大于8個月為產生結核耐藥的高危因素。其中復治結核為本研究中最強的危險因子(OR=4.314)，這與其他許多研究結果[11-14]相一致。1篇來自歐洲12個國家的系統評價[8]顯示，復治結核為歐洲MDR-TB產生的決定性因素。復治延長了抗結核治療時間，增加了菌株發生耐藥相關的遺傳突變的可能性，同時一線藥物的反復使用也加重了藥物選擇壓力，耐藥菌因此發生選擇性生長，從而導致DR-TB的流行。在我國，第1次抗結核治療時間通常為6或8個月，如果時間超過8個月，將會增加采用非標準治療方案的風險[15]。國內也有研究表明較長時間的非標準方案導致更多的MDR-TB產生[16]。本研究中第1次治療時間大于8個月的OR=3.871。

任何類型的抗結核治療方案都有導致藥物不良反應的風險，尤其是對DR-TB的患者[17]。研究表明抗結核藥物不良反應是DR-TB的危險因素[18]，本研究也證明了這一觀點(OR=2.577)。分析其原因，藥物不良反應會增加治療方案更改和治療中斷的機會，從而提高了DR-TB發生的可能性。

糖尿病與TB均是臨床上的常見病和多發病，兩者可以合并存在，相互影響。糖尿病不僅是TB的危險因素，也是導致DR-TB的危險因素[19]，而且血糖控制越差，發生耐藥的風險也越大[20]。這與本研究得出的結論相符(OR=3.245)。此外，多因素回歸分析還表明肺結核病灶數大于3個會增加DR-TB的發生風險(OR=2.202)。

有研究報道性別、年齡及肺結核空洞與DR-TB之間存在著關系，如年齡小于45歲[10]、女性[21]、有肺結核空洞[22]是發生結核耐藥的危險因素。本研究對上述變量進行單因素分析發現結果差異無統計學意義(P>0.05)。同時，單因素分析顯示文化程度越低、體質量指數越低發生DR-TB的風險越大，但是這兩個變量最終未能進入多因素回歸模型。

本研究存在的不足，首先它是單中心的回顧性研究，樣本量較少，因而其代表性可能較差。其次由于樣本的來源有限，我們未收集到合并有HIV感染等其他病例，因而未能將HIV感染等其他可能的危險因素納入本研究中。盡管如此，DR-TB的風險模型卻是首次建立，它可以為本地區的DR-TB的風險評估提供有用的信息。當然，鑒于它的局限性，還需要開展高質量的大規模、多中心研究來進一步補充論證。

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Risk factors for drug resistance-tuberculosis and establishment of risk predictive model*

Hu Haijuan,Zou Shengqiang△

(IntensiveCareUnit,theAffiliatedThirdHospitalofZhenjiangofJiangsuUniversity,Zhenjiang,Jiangsu212005,China)

[Abstract]ObjectiveTo investigate the risk factors for drug resistance-tuberculosis(DR-TB),and to establish a clinical risk predictive model.MethodsA total of 126 cases of DR-TB patients and 126 cases of non-DR-TB patients treated in our hospital from January 2014 to January 2015 were included in this study.The clinical data of these patients were collected.We used univariate and multivariate logistic regression analysis to determine the independent risk factors and established a risk predictive model.The calibration and discrimination of the model were assessed by the H-L test and the area under the ROC curve,respectively.ResultsStatistical analysis showed that the risk factors included previous treatment,a duration of first treatment of more than 8 months,adverse effects of anti-TB medication,more than three TB foci in the lung and diabetes mellitus.H-L statistic(χ2=8.760,P=0.363).The area under the ROC was 0.826,95%CI(0.766,0.886).ConclusionLogistic regression model established in the study can predict the incidence of DR-TB with high prediction accuracy.

[Key words]tuberculosis,multidrug-resistant;risk factors;Logistic models

doi:論著·臨床研究10.3969/j.issn.1671-8348.2016.16.019

*基金項目：江蘇大學醫學臨床科技發展基金項目(JLY20140022)。

作者簡介：胡海娟(1988-),碩士，主要從事結核病的流行病學研究。△通訊作者，Tel：(0511)80578887；E-mail:1210xyz@163.com。

[中圖分類號]R521.9

[文獻標識碼]A

[文章編號]1671-8348(2016)16-2220-03

(收稿日期：2015-12-08修回日期：2016-02-24)