ICU患者醫(yī)院感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的建立

徐那菲 潘思旭 廖呂釗 李雯靜 周建明 江榮林*

重癥監(jiān)護(hù)室（ICU）是為危重癥患者提供醫(yī)療服務(wù)的場(chǎng)所，因患者基礎(chǔ)疾病較為危重，侵入性操作較多，ICU成為醫(yī)院感染高發(fā)病區(qū)之一。通過(guò)篩選醫(yī)院感染相關(guān)性強(qiáng)的因素，構(gòu)建合適的數(shù)學(xué)模型，可以幫助臨床醫(yī)師盡早篩選感染高危患者，合理使用抗生素，減輕患者經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，降低病人的死亡率［1］。目前臨床常見(jiàn)且驗(yàn)證可行的預(yù)測(cè)模型有隨機(jī)森林模型、灰色基本模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、回歸模型等［2-5］。本研究擬探索建立醫(yī)院感染預(yù)測(cè)的回歸模型，預(yù)測(cè)入住重癥監(jiān)護(hù)室＞48h患者感染發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。

1 資料與方法

1.1 臨床資料 選擇2016年1月至2018年12月浙江省中醫(yī)院ICU入住時(shí)間＞48h患者；排除：①入科時(shí)狀態(tài)為已感染；②年齡＜18歲；③妊娠或哺乳期婦女；④入科48h內(nèi)出現(xiàn)感染；⑤參與其他臨床研究者。醫(yī)院感染標(biāo)準(zhǔn)參照中華人民共和國(guó)衛(wèi)生部發(fā)布實(shí)施的《醫(yī)院感染診斷標(biāo)準(zhǔn)》［6］。

1.2 方法 （1）采集系統(tǒng)：2018年5月1日前入科患者信息從浙江省中醫(yī)院海泰醫(yī)療系統(tǒng)采集，2018年5月1日后入科患者信息從浙江省中醫(yī)院納里醫(yī)療系統(tǒng)采集。（2）采集信息：將入科48h后感染患者設(shè)為陽(yáng)性組，將入科后未感染患者入科當(dāng)時(shí)狀態(tài)設(shè)為陰性組，采集患者基礎(chǔ)信息、生理指標(biāo)、插管情況、實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)及影像學(xué)檢查等5個(gè)方向變量［7-8］。其中陽(yáng)性數(shù)據(jù)采取醫(yī)院感染前72h內(nèi)最差值。陰性數(shù)據(jù)采取入ICU后24h內(nèi)最差值。（3）數(shù)據(jù)處理：①整理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，包括數(shù)據(jù)合并（實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)、年齡、性別），數(shù)據(jù)項(xiàng)名稱統(tǒng)一，并對(duì)明顯錯(cuò)誤根據(jù)病程記錄及護(hù)理記錄單進(jìn)行手工修正等。如對(duì)于“痰液性質(zhì)”描述為“黃、濃、稠、膿”的數(shù)據(jù)統(tǒng)一為“痰液性質(zhì)異常”。②編碼：對(duì)“男”、“女”分別用1和0進(jìn)行表示；“有無(wú)肺部干啰音”中0代表無(wú)，1代表有；目前營(yíng)養(yǎng)方式中普食、靜脈營(yíng)養(yǎng)、腸內(nèi)營(yíng)養(yǎng)和禁食等分別表示為0，1，2，3；以便模型能夠?qū)ζ溥M(jìn)行計(jì)算。（4）標(biāo)準(zhǔn)化：標(biāo)準(zhǔn)化是對(duì)原始數(shù)據(jù)中表述較為隨意的數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使計(jì)算機(jī)能夠?qū)ζ溥M(jìn)行處理，如對(duì)“有無(wú)痰液情況異常”數(shù)據(jù)項(xiàng)的處理中，將自然語(yǔ)言描述轉(zhuǎn)變?yōu)橐?代表無(wú)異常，以1代表有異常，以便模型能夠?qū)ζ溥M(jìn)行計(jì)算。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 25.0統(tǒng)計(jì)軟件。正態(tài)分布計(jì)量資料以（±s）表示，組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；非正態(tài)分布以M（IQR）表示，組間比較采用非參數(shù)秩和檢驗(yàn)。計(jì)數(shù)資料以n（%）表示，組間比較采用卡方檢驗(yàn)。先對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行初篩，將數(shù)據(jù)項(xiàng)分別代入單因素logistic回歸，將其中P＜0.2的數(shù)據(jù)項(xiàng)納入逐步logistic回歸分析模型，得出院內(nèi)感染的相關(guān)危險(xiǎn)、保護(hù)因素級(jí)相應(yīng)的回歸系數(shù)。并繪制受試者工作特征曲線（ROC），同時(shí)通過(guò)計(jì)算ROC曲線下面積（AUC），評(píng)價(jià)模型對(duì)ICU院內(nèi)感染的預(yù)測(cè)價(jià)值。以P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 納入預(yù)測(cè)模型的患者臨床特證 共納入79例陽(yáng)性患者與71項(xiàng)陰性患者。兩組患者年齡、性別，平均動(dòng)脈壓、收縮壓、出入量等差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。其中女36例，男114例。陽(yáng)性患者中呼吸道相關(guān)性感染41例次，血流及導(dǎo)管相關(guān)性感染31例次，尿路感染4例次，胃腸道感染3例次。其中呼吸道相關(guān)性感染為醫(yī)院感染的主要類型，占51.90%。與陰性組患者比較，陽(yáng)性患者APACHE Ⅱ評(píng)分、體溫、心率最小值、呼吸最大值更高，留置胃腸營(yíng)養(yǎng)管時(shí)間更長(zhǎng)，GCS評(píng)分更低，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。與陰性組比較，陽(yáng)性組患者血鈉、CRP明顯升高，pH值明顯減低，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。見(jiàn)表1。

表1 兩組患者臨床特征及實(shí)驗(yàn)室檢查比較［n（%）］

2.2 Logistic回歸分析 通過(guò)單因素logistic回歸初步分析篩選出患者醫(yī)院感染的相關(guān)因素，將其中P＜0.2的指標(biāo)納入逐步回歸方程，最終篩選出3個(gè)相關(guān)因素，包括痰液性質(zhì)（X1），肺部干啰音（X2），體溫最大值（X3）。根據(jù)B值，以這3個(gè)變量作為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型建立的基礎(chǔ)，得到公式如下：Y=2.44×X1+2.82×X2+3.376×X3-128.412。模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為87.5%。醫(yī)院感染預(yù)警模型預(yù)測(cè)感染患者成員概率的ROC曲線下面積（AUC）為0.876（95%CI：0.820～0.933），P＜0.001。見(jiàn)表2，圖1。

表2 ICU院內(nèi)感染的逐步回歸

圖1 ICU醫(yī)院感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的ROC曲線

3 討論

ICU的發(fā)展對(duì)挽救危重癥患者的生命起到重要作用，但同時(shí)ICU是醫(yī)院感染危險(xiǎn)因素高度集中的場(chǎng)所，是醫(yī)院感染預(yù)防與控制的重點(diǎn)部門(mén)。因此在ICU內(nèi)應(yīng)用醫(yī)院感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型能盡早評(píng)估患者發(fā)生醫(yī)院感染的風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)相關(guān)指南與規(guī)范進(jìn)行預(yù)防與治療。

對(duì)于72h內(nèi)同一部位在不同時(shí)間點(diǎn)提示出現(xiàn)感染，則默認(rèn)采用第一次時(shí)間節(jié)點(diǎn)。本研究主要著眼于該系統(tǒng)的預(yù)警作用，而72h內(nèi)若同一部位提示多次感染，則除第一次外均不具備預(yù)警提示意義。有研究表明，GCS評(píng)分與患者預(yù)后相關(guān)，本資料納入機(jī)械通氣患者的GCS評(píng)分，采用改良GCS評(píng)分系統(tǒng)，將GCS系統(tǒng)語(yǔ)言反應(yīng)方面評(píng)分進(jìn)行改良，將能正確回答修正為能敏銳、正確理解語(yǔ)言意思等［9］。陽(yáng)性組GCS評(píng)分較陰性組低，是回歸分析中GCS評(píng)分并不是醫(yī)院感染的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。

研究表明，APACHE Ⅱ評(píng)分與ICU患者醫(yī)院感染發(fā)生率、病死率均呈線性關(guān)系，隨著APACHE Ⅱ分值的增加，醫(yī)院感染發(fā)生率、病死率顯著增加［10-12］。本資料中，兩組患者APACHE Ⅱ評(píng)分差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，提示APACHE Ⅱ評(píng)分與醫(yī)院感染相關(guān)，但最終未納入預(yù)測(cè)模型，因此APACHE Ⅱ評(píng)分結(jié)果并不是醫(yī)院感染較為可信的預(yù)測(cè)指標(biāo)。該結(jié)果與Dabar等［13］，Iwuafor等［14］相關(guān)研究結(jié)果類似。本模型最終篩選出3個(gè)相關(guān)因素納入風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型中，分別為體溫最大值，痰液性質(zhì)異常及肺部干啰音。ROC曲線分析顯示，醫(yī)院感染預(yù)警模型的AUC為0.876，具有較好的預(yù)測(cè)價(jià)值。

綜上目前感染風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型能快速全面地評(píng)估患者的醫(yī)院感染風(fēng)險(xiǎn)，但模型中痰液性質(zhì)異常及肺部干啰音均與呼吸相關(guān)性感染關(guān)系最為密切。考慮本研究中納入醫(yī)院感染患者中呼吸相關(guān)性感染比例最高，其余類型醫(yī)院感染比例相對(duì)較小，該結(jié)果與國(guó)內(nèi)相關(guān)醫(yī)院感染研究結(jié)果符合［15-16］，但同時(shí)可能帶來(lái)部分混雜偏倚，結(jié)論尚需增加樣本量以及帶入臨床后行進(jìn)一步驗(yàn)證。