尿毒癥患者醫院感染及危險因素分析

□ 陳美荷 CHEN Mei-he 朱冬紅 ZHU Dong-hong

尿毒癥是由于慢性腎功能衰竭所引起的一系列代謝紊亂和癥狀體征，嚴重影響尿毒癥患者的健康和生活質量，維持性血液透析(Maintenance hemodialysis，MHD)是治療尿毒癥患者的主要手段，可清除代謝產物、穩定電解質平衡、凈化血流等[1]。然而，尿毒癥MHD患者由于免疫功能低下、機體耐受性差、營養不良、長期依賴血液透析等因素影響[2]，使得其容易發生醫院感染。為此，本研究通過對284例尿毒癥MHD患者進行回顧性調查分析，探討尿毒癥患者的醫院感染特點及影響尿毒癥MHD患者發生院內感染的因素，構建Logistic回歸概率預測模型，采用ROC曲線評價模型效果。

資料與方法

1.研究資料。選取2018年1月—2020年4月在浙江省臺州醫院腎內科收治的284例進行MHD的尿毒癥患者作為研究對象，納入標準：(1)均符合尿毒癥的診斷標準[3]；(2)均進行了1個月以上的血液透析，無透析禁忌證；(3)患者收住院時未發生感染；(4)臨床資料較為完整。排除標準：合并心肺肝腦等器官功能障礙、合并惡性腫瘤、入院前已開始或入院時已存在感染、臨床資料不完整者等。284例進行MHD的尿毒癥患者，其中男147例，女137例；年齡35～80歲，平均64.8±10.6歲；病程3個月～10年，平均2.4±1.3年；透析時間2個月～6年，平均2.6±1.7年。

2.研究方法。查閱醫院感染報表和住院病歷，依據《醫院感染診斷標準》(2001年)[4]，將284例尿毒癥MHD患者分為感染組(76例)和未感染組(208例)。收集尿毒癥患者的臨床資料，包括性別、年齡、文化程度、體重指數、病程、透析時間、吸煙史、基礎疾病(慢性肺部疾病、心血管疾病、糖尿病、高血壓、腦血管疾病等)、糖尿病腎病、血清白蛋白、血紅蛋白、血清肌酐、C反應蛋白、透析充分情況(KT/V)、感染部位(呼吸道、泌尿道、消化道、穿刺傷口、其他部位)、醫院感染情況、住院時間等。

3.統計學分析。采用SPSS22.0軟件進行統計分析，兩組間單因素比較采用χ2檢驗，采用Logistic回歸法篩選危險因素和構建模型，模型評價采用ROC曲線法；p＜0.05表示分析有統計學意義。

結果

1.尿毒癥MHD患者醫院感染發生率及感染分布分析。對284例尿毒癥MHD患者進行調查，有76例(26.8%)尿毒癥患者發生了醫院感染，其中呼吸道感染29例(38.2%)、泌尿道感染22例(28.9%)、消化道感染15例(19.7%)、穿刺創口感染6例(7.9%)、其他部位感染4例(5.3%)。

2.影響尿毒癥MHD患者醫院感染的單因素分析。由表1可知，兩組間的年齡、體重指數、長期吸煙史、糖尿病腎病、基礎疾病、血清白蛋白、C反應蛋白、透析不充分、住院時間等因素比較差異存在統計學意義(p＜0.05)。

3.影響尿毒癥MHD患者醫院感染的多因素篩選及模型評價分析。以MHD患者是否并發醫院感染為模型的因變量(Y未感染組=0，Y感染組=1)，將表1篩選有統計學意義的因素為模型的自變量，進行多因素Logistic回歸分析。由表2可知，影響尿毒癥MHD患者醫院感染的影響因素包括年齡、糖尿病腎病、基礎疾病、血清白蛋白、透析不充分及住院時間。根據多因素逐步Logistic回歸分析的結果來構建二分類Logistic回歸預測模型：采用ROC曲線法評價Logistic回歸預測模型的效果，由圖3可知，該ROC曲線下面積為0.897(95%CI：0.829～0.954)，面積接近0.9，明顯大于機會線下的面積0.5(p＜0.01)，表明所建立的Logistic回歸風險預測模型的效果較好，預測準確率高達89.7%。

表1 影響尿毒癥MHD患者醫院感染的單因素分析[n(%)]

表2 影響尿毒癥MHD患者醫院感染的多因素Logistic回歸分析

圖1 多因素Logistic回歸概率預測模型的ROC曲線圖

討論

1.尿毒癥MHD患者的醫院感染特點及其發病原因分析。本研究顯示，尿毒癥MHD患者醫院感染發生率為26.8%，這與吳歌等人[5]報道的尿毒癥MHD患者醫院感染率為30.3%相近，說明進行MHD的尿毒癥患者具有較高的院內感染率，應引起醫護人員的高度重視，早期采取預防性措施，降低尿毒癥MHD患者的院內感染率。引起尿毒癥MHD患者發生院內感染的原因可能包括[6-7]：(1)體液免疫因子如IgM、IgA、相關補體等嚴重減少，T淋巴細胞、自然殺傷細胞數量及功能減退，巨噬細胞失去正常吞噬功能；(2)大量氨基酸丟失導致各種免疫蛋白、細胞因子合成障礙，使得患者免疫力下降；(3)長期血液透析和住院，使得患者接觸院內病原菌并發生感染的機會明顯增加。本研究還顯示，進行MHD的尿毒癥患者感染部位主要分布于呼吸道、泌尿道及消化道，這與欒仲秋等人[8]報道的感染部位分布相近。

2.影響尿毒癥MHD患者醫院感染的危險因素分析。(1)年齡和基礎疾?。豪夏耆巳喊l生醫院感染的風險系數為2.64，老年人群由于基礎免疫力較差，再加上尿毒癥和MHD導致營養不良，使得老年患者的自身免疫力下降；有2種以上基礎疾病的患者其發生醫院感染的風險系數為3.60，基礎疾病如糖尿病、高血壓、冠心病、高脂血癥等，容易導致機體的代謝紊亂，從而進一步降低了其機體免疫力[9]，增加了醫院感染的機會。(2)糖尿病腎病：其引起醫院感染的風險系數高達4.77，這可能與其蛋白質、補體、淋巴細胞、免疫球蛋白等合成不足，降低了對病原菌的殺傷能力，再加上糖尿病引起的高糖環境，容易促進體內病原菌的生長繁殖[10]，從而導致醫院感染的發生。(3)血清白蛋白：低蛋白血癥引起醫院感染的風險系數為2.39，這可能與長期MHD的尿毒癥患者多數存在營養不良，免疫球蛋白合成下降，從而導致醫院感染的風險增加。(4)透析不充分：血液透析不充分其導致醫院感染的風險系數為4.32，透析不充分使得患者容易出現食欲不振、胃腸道功能紊亂等[11]，從而引起營養物質攝入不足，導致患者機體免疫功能下降。(5)住院時間：長期住院患者，所在的病房空氣及衛生質量較差，容易吸入污染的空氣，接觸受污染物品，再加上住院期間接受各種侵入性操作和使用多種廣譜抗菌藥物，從而導致尿毒癥MHD患者醫院感染的概率升高[12]。

3.影響尿毒癥MHD患者醫院感染的Logistic回歸預測模型評價。隨著生物醫學統計領域的興起和發展，以大數據為基礎，經常借助一些統計學模型來預測疾病的流行狀況，比如新冠肺炎的疫情預測模型[13]，對新冠肺炎的感染人數和死亡人數等進行預測，有助于指導社會進行預防和干預。本研究納入多因素Logistic回歸預測模型的因素有6個，ROC曲線下的面積為0.897，其風險概率預測準確率接近0.9，證明所建立的風險概率預測模型預測效果和穩定性較好，能夠較準確地預測尿毒癥MHD患者發生醫院感染的風險。然而，本研究所納入模型的影響因素仍然較少，因素間可能存在相互作用，而且所納入的總樣本和感染樣本仍然不夠大，這一定程度上會影響預測模型的穩定性和預測效果；在今后的研究中，有待進一步擴大研究樣本，采用文獻薈萃分析方法，盡量納入更多潛在的影響因素，控制混雜因素的影響，構建更為穩定且有效的預測模型，并根據這些參數建立預測應用模型，方便醫護人員篩查使用。