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172例耐多藥結核病患者特征及治療轉歸的影響因素分析

2019-04-25 03:21:38李秀杰
中國現代醫生 2019年7期
關鍵詞:特征

李秀杰

[摘要] 目的 分析耐多藥結核病患者特征及探討治療轉歸的影響因素。 方法 選取我院自2016年1月~2017年1月收治的172例耐多藥結核病患者作為觀察對象,回顧性分析患者臨床特征、治療轉歸,采用單因素、多因素分析患者轉歸相關影響因素。 結果 172例耐多藥結核病患者中男132例(76.74%),女40例(23.26%),年齡23~78歲,平均(45.6±7.2)歲;農民工占46.51%,復治患者占67.44%,既往有一線藥物治療史占56.40%。單因素分析顯示年齡、職業、患者類型、治療史是耐多藥結核病患者治療轉歸的影響因素(P<0.05),多因素Logistics回歸分析顯示年齡、職業、患者類型、治療史是耐多藥結核病患者治療轉歸的獨立危險因素(P<0.05)。 結論 年齡、職業、患者類型、治療史是耐多藥結核病患者治療轉歸的影響因素,應將農民工、復治患者、年齡<55歲及既往有一、二線治療史的耐多藥結核病患者作為重點監測對象,提高治療成功率。

[關鍵詞] 耐多藥結核病;特征;治療轉歸;單因素;多因素

[中圖分類號] R521? ? ? ? ? [文獻標識碼] A? ? ? ? ? [文章編號] 1673-9701(2019)07-0030-03

[Abstract] Objective To analyze the characteristics of patients with multidrug-resistant tuberculosis and to explore the influencing factors of treatment outcome. Methods A total of 172 patients with multidrug-resistant tuberculosis admitted in our hospital from January 2016 to January 2017 were selected as subjects. The clinical characteristics and treatment outcomes were retrospectively analyzed. Single-factor and multi-factor analysis were used to analyze the influencing factors of treatment outcome in patients. Results Of the 172 patients with multidrug-resistant tuberculosis, 132 (76.74%) were male and 40(23.26%) were female, aged 23-78 years, mean(45.6±7.2) years old. Migrant workers accounted for 46.51%, and retreated patients accounted for 67.44%, and the patients with the history of previous first-line drug treatment accounted for 56.40%. Univariate analysis showed that age, occupation, patient type, and treatment history were the influencing factors of treatment outcome for patients with multidrug-resistant tuberculosis(P<0.05). Multivariate Logistics regression analysis showed that age, occupation, patient type, and treatment history were independent risk factors for treatment outcome in patients with multidrug resistant tuberculosis(P<0.05). Conclusion Age, occupation, patient type, and previous treatment history are the influencing factors of treatment outcome for patients with multidrug-resistant tuberculosis. Migrant workers, re-treatment patients, age<55 years old and previous first-and second-line treatment history patients should be monitored as a key target to improve the success rate of treatment.

[Key words] Multidrug-resistant tuberculosis; Characteristics; Treatment outcome; Single factor; Multiple factors

結核病具有化療藥物多、療程長、不良反應多等特點,在我國有較高的患病率和死亡率[1]。2015年全球結核病患者中3.3%的初治患者和20.0%復治患者轉為耐多藥結核病,而治療成功率僅為50%左右[2]。藥物化療治療是控制結核病的主要方法,但在長期、反復、不規則的化療治療中,極易產生耐多藥結核病,增加抗結核難度[3]。耐多藥結核病的產生也是導致結核病疫情回升的重要原因,使結核病防治工作更加困難[4]。因此,如何有效控制耐多藥結核病的發生及提高耐多藥結核病治療成功率是臨床研究重點,也是結核病防治的重點。本研究對不同特征耐多藥結核病患者治療轉歸情況及影響因素進行分析,旨在為提高耐多藥結核病治療成功率尋找積極方案,為結核病防治工作提供理論支持,現報道如下。

1資料與方法

1.1 一般資料

選取我院自2016年1月~2017年1月收治的172例耐多藥結核病患者作為觀察對象,對所有患者臨床資料進行回顧性分析。納入標準:(1)均符合《肺結核診斷和治療指南》[5]中有關肺結核的診斷標準;(2)至少同時對異煙肼和利福平耐藥;(3)年齡≥18歲;(4)臨床資料完整。排除標準:(1)合并其他全身急慢性感染者;(2)合并乙型肝炎病毒感染者;(3)合并惡性腫瘤疾病者;(4)合并免疫性疾病者;(5)妊娠、哺乳期者。

1.2 方法

統計所有患者信息,包括年齡、職業、性別、居住地、治療轉歸等。治療轉歸[6]:治療成功:治療第6、8個月末痰菌試驗均顯示為陰性。治療失敗:(1)復發:痰菌轉陰后再次出現陽性;(2)返回:患者中止治療時間≥2個月后返回治療時痰菌呈陽性;(3)初治失敗:既往抗結核治療史及治療時間<1個月患者治療第5個月末或療程結束時,痰菌顯示陽性;(4)復治失敗:復治涂陽患者治療第5個月末或療程結束時,痰菌顯示陽性。

1.3 統計學分析

采用SPSS19.0統計學軟件進行分析,計量資料以均數±標準差(x±s)表示,行t檢驗,計數資料以[n(%)] 表示,行χ2檢驗,多因素分析中,單因素分析存在統計學意義的因素作為自變量,治療轉歸作為因變量,采用Logistics回歸分析耐多藥結核病患者治療轉歸影響因素,檢驗水準α=0.05,P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 172例耐多藥結核病患者人口學分析

172例耐多藥結核病患者中男132例(76.74%),女40例(23.26%),年齡23~78歲,平均(45.6±7.2)歲;居住地:本地85例(49.42%),外地87例(50.58%);職業:農民工80例(46.51%),家政66例(38.37%),其他26例(15.12%);患者類型:初治患者45例(26.16%),復治患者116例(67.44%),其他11例(6.40%);治療史:一線藥物97例(56.40%),一、二線藥物63例(36.62%),無12例(6.98%)。耐多藥結核病患者以中青年男性、農民工、復治患者及既往有一線藥物治療史為主。172例患者中,治療成功101例(58.72%),治療失敗71例(41.28%)。

2.2 耐多藥結核病患者治療轉歸影響因素單因素分析

年齡、職業、患者類型、治療史是耐多藥結核病患者治療轉歸的影響因素(P<0.05),見表1。

2.3 耐多藥結核病患者治療轉歸影響因素多因素Logistics回歸分析

將年齡、職業、患者類型、治療史作為自變量,治療成功作為因變量,納入多因素Logistics回歸模型,結果顯示年齡、職業、患者類型、治療史是耐多藥結核病患者治療成功的獨立危險因素(P<0.05)。見表2。

3討論

據相關數據統計,我國肺結核耐多藥發生率約為8.32%,具有較高的死亡率[7]。隨著流動人口增加、耐多藥結核患者數增加,結核病發病率不斷升高。耐多藥結核病治療較為棘手,治療療程長、費用高、治愈率低,給結核病的防治工作帶來很大困難,世界衛生組織計劃將耐多藥結核病治療成功率提高到75%[8]。對耐多藥結核病患者治療成功相關因素進行分析,有助于加強對耐多藥結核病治療失敗危險人群進行監測,提高治療成功率,改善患者預后。當前關于耐多藥結核病治療轉歸危險因素研究結論各有不同,尚未形成統一認識。

本研究結果顯示,172例耐多藥結核病患者中男性占多數,為76.74%,平均(45.6±7.2)歲,職業中農民工占多數,為46.51%,復治患者占67.44%,既往治療史中一線藥物占56.40%,周銀發等[9]研究顯示,福建耐多藥結核病患者平均年齡(44.2±13.5)歲,男性患者占78.9%,與本研究結果一致。提示耐多藥結核病患者以中青年男性、農民工、復治患者及既往有一線藥物治療史者為主。通過Logistics多因素回歸分析顯示,年齡、職業、患者類型、治療史是耐多藥結核病患者治療轉歸的獨立危險因素。呂德良等[10]研究顯示,耐多藥結核病與老年患者、農民、病情嚴重相關,熊光初等[11]報道顯示,年齡與耐多藥結核病個體化治療效果相關,與本研究結果相似。年齡大的患者機體功能減退,免疫功能下降,治療并發癥增多,不利于康復[12]。農民工受教育程度低,經濟較差,難以堅持足療程治療,容易因治療依從性下降而造成治療失敗[13]。復發、返回、復治失敗的耐多藥結核病復治患者可能因本身病情復雜、機體免疫、治療不規則、治療依從性低等因素導致治療失敗。一線藥物主要為利福平、異煙肼等,二線藥物主要有氟喹諾酮類藥物等,既往一、二線藥物治療史患者容易產生氟喹諾酮類藥物耐藥,進而導致抗結核治療失敗。因此,耐多藥結核病患者治療中,職業為農民工、年齡<55歲、復治患者、既往有一線藥物治療史者應劃為監測重點,加強健康教育,提高患者治療依從性,從而提高患者治療成功率。本研究顯示耐多藥結核病患者治療成功率為58.72%,易恒仲等[14]研究中對285例耐多藥肺結核患者進行治療,成功率為60.7%,管紅云等[15]進行一項長達9年的研究顯示耐多藥結核病患者治療成功率為66.18%,與本研究基本相符,但與世衛組織目標75%仍有較大差距,仍需進一步研究如何提高耐多藥結核病治療成功率。由于本研究存在病例篩選偏倚、病例少、觀察不全面等不足,仍需擴大樣本量作進一步研究,以期獲得更有價值的結果。

綜上所述,耐多藥結核病治療成功率與世衛組織制定的目標仍存較大差距,年齡、職業、患者類型、既往治療史是耐多藥結核病患者治療轉歸的影響因素,應將男性患者、農民工、復治患者、年齡<55歲及既往有一、二線治療史的耐多藥結核病患者作為重點監測及健康教育對象,提高治療成功率。

[參考文獻]

[1] 周群博,陸林,許琳,等. 云南省涂陽耐多藥肺結核患者特征及影響因素分析[J]. 現代預防醫學,2016,43(21):3983-3985.

[2] 周美蘭,符志軍,張和武,等. 武漢市359例耐多藥肺結核患者治療效果分析[J]. 中國熱帶醫學,2017,17(3):248-252.

[3] Olmo ED,Molinasalinas GM,Bini EI,et al. Efficacious in vitro and in vivo effects of dihydrosphingosine-ethambutol analogues against susceptible and multi-drug-resistant mycobacterium tuberculosis[J]. Archives of Medical Research,2016,47(4):262-270.

[4] 張玲. 襄陽市結核病防治院.耐多藥肺結核治療及其影響因素分析[J]. 臨床肺科雜志,2016,21(8):1508-1511.

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[6] 中國防癆協會. 耐藥結核病化學治療指南(2015)[J]. 中國防癆雜志,2015,37(5):421-469.

[7] 盛云峰,邱美華,鮑志堅,等. 耐多藥肺結核合并糖尿病患者肺部感染病原菌與危險因素分析[J]. 中華醫院感染學雜志,2016,26(9):1939-1941.

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[9] 周銀發,張山鷹,柳珍妮,等. 242例耐多藥結核病患者特征及治療轉歸的影響因素分析[J]. 中國防癆雜志,2017, 38(11):1218-1222.

[10] 呂德良,譚衛國,張樂平,等. 影響深圳市耐多藥結核病患者治愈的相關因素的雙向性隊列研究[J]. 臨床肺科雜志,2017,22(7):1165-1168.

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[12] 余述鳳,梅曉冬,闞曉宏,等. 安徽省耐多藥肺結核危險因素病例對照研究[J]. 中華疾病控制雜志,2016,20(10):1026-1028.

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[14] 易恒仲,羅丹霖,唐志岡,等. 湖南省全球基金耐多藥結核病項目患者治療情況分析[J].中國熱帶醫學,2017, 17(3):244-247.

[15] 管紅云,譚衛國,楊應周,等. 2006-2014年深圳市652例耐多藥結核病患者的發現及治療與管理[J]. 中國防癆雜志,2017,39(5):518-524.

(收稿日期:2018-12-18)

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