老年患者醫院獲得性肺炎風險評估模型的構建

趙 霞，王力紅，魏 楠，張京利，馬文暉，趙會杰，韓敘

醫院獲得性肺炎（HAP）是我國最常見的醫院感染，且影響原發病治愈，病死率高，是醫院感染防控工作的重點和難點[1]。2018年，中華醫學會呼吸病學分會發布了《中國成人醫院獲得性肺炎與呼吸機相關性肺炎診斷和治療指南（2018年版）》[2]，明確了HAP的新定義：HAP是指患者住院期間沒有接受有創機械通氣、未處于病原感染的潛伏期，而于入院48 h后新發生的肺炎。

老年患者隨著其臟器功能的衰弱，免疫功能低下，對病原體入侵的防御功能減弱，易發生感染性疾病。加之老年患者多伴隨多種基礎疾病、臥床比例較高，使老年患者成為醫院內下呼吸道感染的高危人群[3-6]。本研究關注老年住院患者中HAP的發病情況，查找危險因素，構建風險評估模型，篩選老年患者中HAP的高風險人群，以便及早采取防控措施，減少HAP的發生，提高醫療質量。

1 材料與方法

1.1 臨床資料

本研究采用回顧性隊列研究設計。利用醫院感染實時監測信息系統，收集2015年1月1日－2017年12月31日老年住院患者（年齡≥60歲）的臨床資料，包括年齡、性別、原發疾病和伴隨基礎疾病[高血壓、糖尿病、冠心病、神經系統疾病、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、惡性腫瘤、血液病、腎功能障礙、肝功能異常等]、診療過程相關數據（住院天數、住ICU天數、抗菌藥物使用情況、手術情況等）以及HAP的發病情況等，對上述數據進行統計描述及分析。感染組病例為符合納入標準、在住院期間發生了HAP的患者，觀察終點為發生HAP，所有采集的數據均為HAP發生之前的數據；對照組病例為符合納入標準、在住院期間未發生HAP的患者，觀察終點為出院/死亡，采集的數據為患者出院/死亡之前的所有數 據。

本研究采用的醫院感染實時監測系統，系統把提取到的臨床資料與預先置入到系統里的診斷標準進行比對和邏輯判斷，自動篩選出疑似醫院感染病例并初步判斷感染部位包括HAP，生成預警信息，發送到院感專職人員監測終端及臨床醫師工作站，最終由臨床醫師根據患者實際臨床表現確認是否發生了醫院感染。本實時監測系統可實時運行收集數據，且每日夜間固定時間點自動運行程序，補充獲取患者新增臨床資料，以達到及時發現疑似醫院感染病例的目的。研究表明，本系統自動篩選醫院感染病例的靈敏度和準確度分別達98%和93%[7]。

1.2 納入和排除標準

本研究數據納入標準為：①年齡60歲及以上住院患者；②病例資料完整；③住院時間超過48 h且不超過60 d；④住院期間未發生醫院感染或僅發生HAP單部位醫院感染的病例。排除標準為：①住院時間小于48 h或超過60 d；②住院期間發生2 個或2個以上部位醫院感染，或發生除HAP以外其他部位醫院感染的病例。

1.3 HAP的診斷標準

HAP的診斷標準和醫院感染的判定標準參照《中國成人醫院獲得性肺炎與呼吸機相關性肺炎診斷和治療指南（2018年版）》[2]和原衛生部頒發的《醫院感染診斷標準（試行）》[8]，由臨床醫師做出最終診斷。

1.4 建模數據與驗證數據

將所收集病例分為建模組和驗證組，按照7∶3的比例隨機分組（隨機種子為20180708），建模組病例數據用來建立風險因素評估體系和風險評估模型，驗證組病例數據用于對所建立的風險評估模型進行驗證。本研究采用回顧性隊列研究設計，分別將收集的建模組和驗證組病例中的感染組和對照組數據納入進行logistic回歸分析，建立HAP風險評估模型并對模型進行驗證。

1.5 模型構建

應用SPSS 21.0軟件進行數據分析，構建風險因素評估體系及風險評估模型。對建模組數據先進行單因素分析，分類變量采用卡方檢驗。選取單因素分析中有統計學意義的變量進行二分類logistic回歸分析，建立風險因素評估體系；建立HAP回歸方程logit（P）=β0+β1X1+…+βp X p，用Hosmer-Lemeshow進行回歸模型的擬合優度檢驗，當P＞0.05時，模型擬合合理。依據模型中各變量的β系數確定各危險因素的分值，建立老年患者HAP感染風險評估模型。用受試者工作特征（ROC）曲線的曲線下面積（A U C）評價風險評估模型的判別效度。假設檢驗水平設定為雙側α=0.05。

1.6 模型驗證

將驗證組的原始數據代入構建的風險評估模型中生成相應分值；利用ROC曲線的A U C評價模型的判別效度。

2 結果

2.1 調查對象的基本特征

共收集2015－2017年老年住院患者59 328例，其中HAP 576例，對照組58 752例，將所有病例按照7∶3的比例隨機分為建模組和驗證組（隨機種子為20180708，數據分析過程中剔除少量數據缺失的病例，最終納入研究的建模組與驗證組的例數比例不完全等于7∶3）。建模組患者41 497例，其中HAP病例424例，感染率1.0%；驗證組患者17 831例，其中HAP病例152例，感染率0.9%。

2.2 HAP危險因素分析

2.2.1 單因素分析 建模組數據進行單因素分析，結果顯示：性別、年齡、神經系統疾病、冠心病、惡性腫瘤、血液病、肝功能異常、腎功能障礙、住院天數、曾住ICU、住院手術次數、先前使用抗菌藥物共12項因素與老年患者發生HAP有關。見表 1。

表1老年患者醫院獲得性肺炎相關因素的單因素分析Table 1 Univariate analysis of factors for hospital-acquired pneumonia in elderly patients

2.2.2 多因素分析將單因素分析有統計學意義的變量納入二分類l ogistic回歸分析，采用Back-Wald法篩選變量。最終進入HAP風險因素評估體系的變量為年齡≥70歲、神經系統疾病、惡性腫瘤、血液病、曾住ICU、本次住院手術次數≥3次以及先前使用抗菌藥物，見表2。H-L檢驗P=0.103（P＞0.05），此回歸方程擬合優度較好。

表2老年患者醫院獲得性肺炎多因素logistic 回歸分析Table 2 Binary multivariate logistic regression analysis of risk factors for hospital-acquired pneumonia in elderly inpatients

2.3 風險因素評估模型的構建

根據l ogi st i c回歸模型中的β系數來確定老年患者HAP獨立危險因素所對應的分值，依據β×4（四舍五入取整）確定各危險因素陽性時的分值，陰性時均設為0分，構建HAP風險因素評估模型，見表3。根據以上構建的風險評估模型對建模組每個病例進行危險因素賦值，得到每例患者風險得分，并計算各分值所有患者的感染率，通過觀察感染率的分布情況，采用χ2檢驗對各分值患者感染率進行比較，將感染率無統計學差異的分值合并為一個感染風險層，最終將所有患者按風險分值進行分層，分為5個風險等級，分別為低危、中危-1、中危-2、高危、極高危。評估分層結果見表4，各風險層感染率差異有統計學意義，P＜0.05。

表3老年患者醫院獲得性肺炎風險評估模型Table 3 Risk assessment model for hospital-acquired pneumonia in elderly inpatients

2.4 風險評估模型的評價與驗證

采用ROC曲線對風險評估模型進行評價。建模組共41 497例患者，其中HAP 424例，未感染41 073例。根據風險評估模型對建模組所有患者是

表4建模組醫院獲得性肺炎風險評分分層Table 4 Risk stratifcation of the patients for hospital-acquired pneumonia in the modeling group

否發生HAP進行風險預測，分別判斷為低危、中危-1、中危-2、高危、極高危，并用數字1～5依次表示。見表5。以診斷結果作為狀態變量，狀態變量的值取1為參考，以風險評估數值作為檢驗變量繪制ROC曲線。結果顯示ROC曲線的A U C為0.73（95%CI：0.71～0.76，P＜0.05），表明模型具有較好的判別效度，見圖1。

表5建模組患者醫院獲得性肺炎的診斷和風險評估結果Table 5 Risk score of the patients for hospital-acquired pneumonia in the modeling group

圖1 ROC 曲線評價風險評估模型的判別效度Figure 1 Receiver operating characteristic curve for the discriminant validity of risk assessment model

為了檢驗所建立的HAP風險評估模型是否具有代表性，收集并利用驗證組數據進行模型驗證。依據構建的HAP風險評估模型對驗證組病例進行風險因素評估，確定每例患者發生HAP的風險得分，并計算各風險分值層所對應的感染率，見表6。各風險層感染率差異均有統計學意義（P＜0.05）。驗證組HAP的診斷和風險評估結果見表7，用數字1～5表示5個風險等級。以臨床確診結果作為狀態變量，狀態變量的值取1為參考，以風險評分數值作為檢驗變量，繪制ROC曲線，見圖1。結果顯示ROC曲線A U C為0.77（95%C I：0.73～0.81，P＜0.05），提示建立的老年患者HAP風險評估模型在驗證組同樣具有較好的風險判別效度。

表6驗證組醫院獲得性肺炎風險評分分層Table 6 Risk stratifcation of the patients for hospital-acquired pneumonia in the verifcation group

表7驗證組醫院獲得性肺炎的診斷和風險評估結果Table 7 Risk score of the patients for hospital-acquired pneumonia in the verifcation group

3 討論

隨著社會老齡化的加速，老年性疾病的預防和診治越來越受到社會的關注。醫院感染是在診治老年患者原發病的過程中常見的并發癥，醫院感染的發生增加患者痛苦，延長住院日，是影響患者預后和醫療質量的負性事件。查找老年患者醫院感染危險因素，早期預警和干預，可以使醫院感染預防和控制環節前移，防患于未然。本研究結果顯示，年齡≥70歲、神經系統疾病、惡性腫瘤、血液病、曾住ICU、本次住院手術次數≥3次以及先前使用抗菌藥物是老年患者發生醫院感染的獨立危險因素。對住院成人患者醫院感染危險因素的相關研究分析顯示，醫院感染的危險因素主要包括糖尿病、免疫抑制、體溫、手術時間（min）、再手術、頭孢菌素使用、中心靜脈導管暴露天數、入住ICU、ICU住院天數和機械通氣以及年齡、性別等[9-10]。老年人及所患有的基礎疾病使機體免疫功能下降，代謝功能障礙等，容易受到各種感染[11-13]。

本研究針對老年住院患者，建立了量化的HAP風險評估模型，對患者感染風險進行分層，識別HAP高危人群，盡早干預，推動感控措施前移。為了檢驗該模型的代表性和穩定性，在研究中設置了對應的驗證組，用同樣的模型對驗證組病例進行醫院感染風險的評估，再結合臨床診斷標準對病例感染情況的實際診斷，繪制ROC曲線。結果顯示，AUC達0.77，表明本模型在驗證組也具有較好的判別效度，可應用于臨床診療活動中[14]。醫務人員可利用評分模型來篩選老年患者中可能發生HAP的高危人群，采取更有針對性的措施，提高醫療質量、醫療資源的利用和效率。

隨著信息化時代的到來，醫療信息系統的完善使得醫護人員及醫院管理者可以及時獲得更加準確和完整的患者信息。本研究采用的醫院感染實時監測系統是整合了醫院電子病歷系統、醫囑系統、檢驗系統、影像系統、移動護理系統和手術麻醉系統的一個平臺。將醫院感染風險評估模型嵌入到醫療信息系統中，獲取患者診療信息，自動篩選高危患者，并形成預警信息，及時提醒醫護人員盡早干預，使評估模型更好地參與臨床管理。

本研究對老年患者HAP風險評估模型的構建進行了初步探索，為單中心研究，數據來源單一，僅在模型研究機構內進行驗證，未進行多中心研究與論證；本研究納入的指標為醫院感染管理日常監測指標，可能還存在一些與HAP相關的臨床診治過程指標未被發現。因此，本研究有待多中心驗證后，對模型進一步的修正與完善，以期構建更加準確、適用范圍更加廣泛的預警模 型。

本研究通過對老年患者臨床資料進行統計和數據分析，篩選出老年患者HAP危險因素，并初步構建了老年患者HAP風險評估模型，通過ROC曲線對模型進行了評價，具有良好的判別效度。為確證模型的代表性，對該模型進行驗證的數據也證實該模型具有良好的判別效度，可對老年患者中HAP的高危人群進行有效的識別，具有較好的臨床應用價值。