基于老年營養風險指數構建老年醫院獲得性肺炎的預后模型

麥合甫熱提·烏甫爾 張家麗 穆葉賽·尼加提

新疆維吾爾自治區人民醫院急救中心，新疆烏魯木齊 830001

醫院獲得性肺炎（hospital acquired pneumonia，HAP）是一種肺部的惡性炎性疾病[1-3]。此外，由于老年人免疫力低下、意識障礙、營養不良、合并嚴重的基礎疾病較多、細菌耐藥性增加等情況，其HAP 發生率遠高于中青年人群[4-5]。同樣，老年住院患者蛋白質能量代謝營養不良的發生率約為50%，而營養不良是老年住院患者發生不良結局的重要獨立預測因子[6]。因此，早期發現和及時糾正高危營養狀況是改善老年HAP 患者預后的關鍵。

Bouillanne 等[7]于2005 年提出的老年營養風險指數（geriatric nutritional risk index，GNRI）是由營養風險指數演變而來的，是一種可以用來預測老年人疾病預后的重要營養相關指標[8]。GNRI 評分簡單、經濟、快速，且與老年人各種疾病的預后密切相關[9-11]。然而GNRI 與老年HAP 患者預后的關系尚未見報道。故本研究旨在探究GNRI 在評估老年HAP 患者預后中的價值，并建立一個預測老年HAP 患者預后的列線圖模型。

1 對象與方法

1.1 研究對象

納入2013 年1 月—2020 年1 月新疆維吾爾自治區人民醫院（以下簡稱“我院”）急救中心411 例患者為研究對象。納入標準：①年齡≥60 歲、重癥監護室住院時間≥7 d；②入院時經癥狀、體征、病史及輔助檢查明確排除社區性肺炎；③診療過程、檢驗檢測、影像學檢測等住院期間的數據完整；④參與者在重癥監護室期間未發現同時存在其他感染；⑤根據診斷標準明確診斷為重癥HAP[12-13]。共納入411 例患者，采用簡單隨機法按照3∶1 的比例將全部患者分為建模組與驗證組，其中建模組為308 例患者，驗證組為103 例患者。

1.2 數據收集

從我院的“醫渡云”醫療大數據系統中獲得了全部參與者住院期間的診療過程、檢驗檢測、影像學檢測等數據。

1.3 GNRI 和體重指數（BMI）的定義

GNRI=1.489×血清白蛋白（g/L）+41.7×（真實體重/理想體重），理想體重=身高（m）×身高（m）×22（kg/m2）。根據GNRI 值將其分為4 組：高危（GNRI≤82）、中危（82＜GNRI≤92）、低危（92＜GNRI≤98）和正常（GNRI＞98）。BMI=體重（kg）/身高（m2）。

1.4 結局評估

本研究中，預后不良患者的定義為：患者住院期間報告死亡或住院期間出現惡性心律失常、膿毒血癥和多器官功能衰竭等惡性事件而患者家屬選擇自動出院并于48 h 內報告死亡的患者。預后良好患者的定義為：病情好轉出院的患者。

1.5 統計學方法

采用R3.6.3 對所得數據進行統計學分析，符合正態分布的計量資料采用均數±標準差（）表示，組間比較采用t 檢驗，偏態分布資料采用中位數（四分位數）表示，比較采用Wilcoxon 秩和檢驗，計數資料采用例數或百分率表示，組間比較采用χ2檢驗。logistic回歸分析，以評估P ＜0.10 時的臨床候選變量。將顯著變量納入多變量logistic 回歸分析，并采用多變量logistic 回歸分析構建預測模型。AUC 評分用于量化列線圖模型的鑒別性能，繪制校準曲線與進行Hosmer-Lemeshow 測試[14]以評估列線圖模型的校準情況。所有分析均采用統計軟件包R（http：//www.R-project.org基金會）。以P ＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者的基線資料比較

兩組基線資料比較，差異無統計學意義（P ＞0.05），具有可比性。見表1。

2.2 建模組單因素、多因素回歸分析結果

單因素回歸分析結果示，年齡、性別、收縮壓、舒張壓、心率、充血性心力衰竭、慢性腎臟病、空腹血糖、LDL-C、GNRI 評分與老年HAP 患者預后不良有關（P ＜0.05）。多因素回歸分析結果示，年齡、性別、充血性心力衰竭、GNRI 評分是老年HAP 患者預后不良的獨立風險因素（P ＜0.05）。見表2。

表2 建模組單因素、多因素回歸分析結果

2.3 列線圖模型的構建

根據多因素回歸分析結果，繪出列線圖模型見圖1。

2.4 列線圖預測性能的評估

在建模組中，該列線圖模型的AUC 值為0.854（95%CI：0.827～0.881），見圖2A；驗證組中，該列線圖模型的AUC 值為0.841（95%CI：0.803～0.879），見圖2B。

2.5 Hosmer-Lemeshow 檢驗與校準曲線

根據建模組和驗證組的校準曲線如圖3 所示。Hosmer-Lemeshow 檢驗結果所示建模組與驗證組P值均大于0.05，故預測情況與實際情況之間不存在明顯的差異。

3 討論

除了年齡增長、器官結構功能發生變化以及合并基礎疾病增多等因素外，營養不良同樣是導致免疫功能下降的最常見原因之一[15-16]。營養不良者易受感染，感染又可加重營養不良，從而進入此惡性循環，導致難以控制的、更加嚴重的感染[17]。因此，早期識別高危營養狀況對改善老年HAP 患者預后有著至關重要的意義[18]。

GNRI 是近些年提出的評估老年人的營養狀況和預測不良結局的一個指標[19-22]。大量文獻證據表明，GNRI 與其他一些營養評估指標間存在很好的相關性，并且可以預測短期和長期的臨床結果[16,23-24]。由于其計算簡單，所以GNRI 可作為一種高效、低成本的營養評估工具，常用于在以人群為基礎的流行病學調查中對營養狀況進行常規評估[23]。然而，目前還沒有臨床研究證實GNRI 在老年HAP 患者中的應用價值[25]。故本研究中，討論了GNRI 在評估老年HAP 患者預后中的價值，并建立一個預測老年HAP 患者預后的列線圖模型。

雖然列線圖模型在內部和外部驗證中都表現良好，但這項研究仍有一些局限性。首先，所有參與者都來自中國西北地區的三甲醫院；因此，本研究結果可能不適用于其他國家或地區。第二，所包含的變量并沒有完全覆蓋HAP 的所有危險因素，因此模型的預測能力有限。第三，列線圖以回顧性隊列為基礎，排除了數據不完整的個體，這可能導致選擇偏差。因此，需要進行前瞻性研究來進一步驗證我們的結果。第四，本項研究缺乏參與者接受治療的具體數據，這可能會干擾HAP 的實際發病情況。因此，本研究中的列線圖模型雖然ROC 值和校正曲線顯示出良好的預測精度，但其結果外推能力尚有待驗證。

圖1 預測老年HAP 患者預后不良風險的列線圖模型

圖2 列線圖模型預測老年HAP 患者預后不良風險的ROC 曲線

圖3 列線圖模型預測老年HAP 患者預后不良風險的校準曲線

總之，本研究基于醫院電子病歷系統所收集的數據，證實GNRI 是老年HAP 患者容易獲得且行之有效的預后評估指標，并且基于GNRI 構建并驗證了一個列線圖模型來預測預測老年HAP 患者預后情況。該列線圖的應用有助于制訂老年HAP 患者的個體化治療方案。