重癥肺炎合并糖尿病患者預后影響因素分析

阮劍鎧 謝海燕 陳方榕 佘暉

當前隨著人們生活水平的提高，人們的飲食習慣及生活方式發生了改變，鍛煉的缺乏及營養過剩導致糖尿病發病率逐漸升高，糖尿病通常是由于患者的體內血糖控制穩定性不良，血糖呈現異常波動導致身體機能紊亂，糖、脂肪、蛋白質無法正常代謝，機體組織器官也隨之功能減退，可能會引發患者的肺部感染從而導致重癥肺炎發生，通過早期識別患者合并肺炎感染有利于預后分析，如果未能及時控制重癥肺炎可能會使糖尿病病情進一步惡化[1-5]，為探究糖尿病合并重癥肺炎患者體內炎癥因子與病情嚴重程度的相關性，現就我院100例患者展開研究，將研究成果作如下內容報道。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取我院呼吸科2018年3月—2019年3月確診為重癥肺炎合并糖尿病共100例展開研究，根據患者的預后情況將患者分為觀察組及對照組，其中觀察組患者為存活組，死亡組設為對照組，觀察組共包括50例患者，其中男性26例、女性24例，患者的年齡為42～78歲，患者的平均年齡為（56.42±3.42）歲，患者的住院時間7～45天，平均住院時間為（32.52±5.45）天，對照組共包括患者50例，其中有男性23例、女性27例，患者年齡為43～76歲，患者的平均年齡為（53.42±2.54）歲。患者的住院時間為8～45天，平均住院時間為（33.13±5.19）天。本研究患者及家屬已知情同意，醫院倫理委員會已批準本項研究。

1.2 方法

此次研究中，分別對兩組進行回顧性分析，以相關實驗室指標為基準，分析病情狀況與年齡、性別、住院天數、抗生素應用情況、血糖水平、膿毒血癥。白細胞介素- 6（interleukin-6，IL-6）通過酶聯免疫吸附法獲得、腫瘤壞死因子α（tumor necrosis factor，TNF-α）通過放射免疫分析法獲得、C反應蛋白（C-reactionprotein，CRP）通過免疫比濁法獲得，PCT通過電化學發光法獲得[6]。

1.3 統計學方法

此次研究中，所應用的處理軟件為SPSS 20.0，其中計量資料以（x-±s）表示，采用t檢驗，計數資料通過（n，%）表示，采用χ2檢驗，應用Logistic回歸方法進行多因素分析，P＜0.05，差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者各項指標數據對照

對比可見，觀察組患者性別、住院時間差異無統計學意義（P＞0.05），患者的抗生素的應用、血糖水平，膿血癥與對照組差異具有統計學意義（P＜0.05）。如表1所示。

2.2 兩組患者血清炎性因子數據對照

對比兩組患者的血清炎性因子可見，觀察組患者的IL-6、TNF-α、CRP、PCT水平更低，差異具有統計學意義（P＜0.05）。如表2所示。

2.3 重癥肺炎合并糖尿病患者預后多因素分析

將死亡結果為因變量，將年齡、抗生素的使用、血糖水平、膿毒血癥、IL-6、TNF-α、CRP、PCT水平納入Logistic多因素回歸方程，結果顯示，相關性因素為血糖水平、膿毒血癥、抗生素的使用IL-6、TNF-α、CRP、PCT。如表3所示。

3 討論

重癥肺炎合并糖尿病是對人體威脅極為嚴重的一種類型，如果患者病情無法得到及時控制，會導致其生命健康受到威脅，因而需要采取及時的搶救措施加以干預，避免延誤最佳治療時機。糖尿病有嚴重的并發癥，會給患者的家庭及自身生活質量造成負面影響，如果糖尿病患者長期血糖水平無法得到控制，則機體的免疫水平降低，會誘發肺部感染嚴重則導致重癥肺炎，重癥肺炎患者肺功能衰竭全身出現炎癥，死亡率較高[7]，且兩種疾病之間有相互影響的關系，糖尿病患者是重癥肺炎的易感者，為了提供更有效的治療措施，優化患者預后[8]。為探究重癥肺炎合并糖尿病患者的預后影響因素，選取我院呼吸科確診為重癥肺炎合并糖尿病共100例展開研究，根據患者的預后情況將患者分為觀察組及對照組，對兩組患者的預后影響因素及并發癥情況進行分析。將50例搶救成功患者作為觀察組，與死亡組患者進行各項影響因素對照分析，結果顯示患者的年齡、抗生素的應用、血糖水平，膿血癥與對照組差異具有統計學意義（P＜0.05）。由此可見，年齡與患者的病情嚴重狀況有密切關系，患者的年齡越大，則病情越嚴重，可能是由于患者年齡增大，身體抵抗能力降低，會導致肺炎病情加重，以及血糖波動不穩定。重癥肺炎患者因常處于呼吸衰竭狀態[9]，體內有大量的乳酸因低氧環境而堆積，使得血糖的代謝異常，胰島素無法正常釋放，造成系統紊亂，加重患者的病情。如果患者長期系統紊亂會出現炎癥反應，并發膿毒癥。而抗生素的使用為重癥肺炎合并糖尿病患者保護因素[10]。患者在早期應用抗生素能夠覆蓋MRSA和銅綠假單胞菌，從而能夠有效改善患者的病情，對于優化預后效果有積極意義。由于患者長期處于高血糖狀態，白細胞的吞噬功能減弱[11]，機體的防御能力受到影響，患者可能出現各種體內感染，而IL-6、CRP、TNF-α能夠反映體內的炎癥狀態，PCT水平與感染患者病情預后存在相關性[12]，此次研究中，觀察組患者的IL-6、TNF-α、CRP、PCT水平低于對照組，組間差異具有統計學意義（P＜0.05）。

表1 患者的各項影響因素數據對照分析

表2 兩組患者血清炎性因子數據對照（ x- ±s）

表3 重癥肺炎合并糖尿病患者預后多因素分析

綜上所述，通過對重癥肺炎合并糖尿病預后影響因素進行分析可見，患者的年齡、血糖控制狀況、膿血癥、抗生素的使用、炎性因子水平等均為影響預后的關鍵因素，其數據水平具有臨床預測指導價值。