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2016—2020年廣州市耐藥結核病患者不良治療結局狀況及其影響因素分析

2022-05-31 09:05:42李智煒賴鏗李鐵鋼梁子超杜雨華張晉昕
中國防癆雜志 2022年6期
關鍵詞:耐藥因素分析

李智煒 賴鏗 李鐵鋼 梁子超 杜雨華 張晉昕

【Fundprogram】 National Science and Technique Major Project of China (2018ZX10715004)

我國耐藥結核病負擔排名全球第二[1]。耐藥結核病具有治療時間長、患者醫療負擔重[1-3]、預后差、失訪率高[4]等特點,識別其不良治療結局影響因素,有助于減少不良治療結局的發生及其引起的潛在傳播風險。既往研究認為,合并HIV感染[5]、是否接受高效的抗逆轉錄病毒療法(ART)[6]、既往有結核病治療史[7]均與不良治療結局的發生相關;但也有研究認為,既往接受過耐多藥治療可降低33%的死亡優勢比[8]。另外,國內學者對耐藥結核病不良治療結局影響因素的研究還相對較少,借鑒價值不足。而國外此類研究多采用logistic回歸模型在單個時間點上對疾病結局及其與其他因素的關系進行分析,未能考慮結局發生的不同時點,可能存在方法學上的不足。因此,筆者以2016—2020年間在廣州市登記治療的耐藥結核病患者作為研究對象,采用生存分析的方法探索其出現不良治療結局的情況及其影響因素,以完善耐藥結核病患者的治療與管理。

對象和方法

一、 研究對象

采用回顧性隊列研究的方法,在排除了拒絕接受治療和錯誤地將治療結局出現時間記錄為早于確診時間的患者的基礎上,從《中國結核病管理信息系統》中導出2016年1月1日至2020年12月31日在廣州市胸科醫院登記治療的677例耐藥結核病患者病案數據,包括年齡、性別、戶籍、職業、住址、管理單位、流動性(市內流動、市間流動和省間流動)、耐藥情況(單耐藥/多耐藥、耐多藥和廣泛耐藥)等;同時從患者診療病歷、影像及檢驗等系統中查詢患者煙酒等不良嗜好發生情況、空洞情況(無、有空洞但不在上肺野和有空洞且在上肺野)、合并癥(高血壓、糖尿病、病毒性肝炎等)等信息,并由本院資深專家參與個體賦值,確保數據的準確性。本研究中,多耐藥的比例較低(2.36%,16/677),不適合單獨作為一組分析,結合臨床意義,將其與單耐藥組合并為一組。

二、研究方法

1.診斷標準:耐藥結核病的診斷和治療結局的評價參照《WS 288—2017肺結核診斷》[9]和《中國結核病預防控制工作技術規范(2020年版)》[10]等,治療轉歸可以分為治愈、完成治療、治療失敗、死亡、失訪和未評估。

2.相關定義:(1)不良治療結局:為除刪失外的所有不利結局,包括失訪、死亡、治療失敗和因不良反應中止治療等[1]。其中,刪失是生存分析中的一個概念,表示在研究期間因為其他原因導致的無法觀察到感興趣的結局事件的患者或在研究結束時還沒有出現結局事件的患者,在本研究中包括治療成功(即治愈和完成治療)和在治(即未結案狀態)的患者;(2)隨訪時間:為患者確診時間至因上述不利結局而停止治療時的間隔。患者一旦確診為耐藥結核病,則納入隊列,定義為起點事件,當第一次出現不良治療結局或者刪失時即為隨訪結束,定義為終點事件。故每例患者觀察的起始時間和刪失時間均不相同。本研究不考慮復發的情況,若治愈后再復發則重新納入隊列進行觀察。

三、統計學處理

由于初始數據集中一些變量(糖尿病、高血壓等)存在缺失值,研究首先在原始數據集中選取有完整數據的患者進行觀測,即采用生存分析Cox比例風險回歸模型進行完整數據的單因素分析,再以是否發生不良治療結局為因變量,將單因素分析中符合條件的因素納入到多因素分析中,以P<0.05為差異有統計學意義。同時采用多重填補的方法隨機填補缺失值,產生500個填補數據集,再使用分析完整數據確定的多因素模型分析并匯總填補數據集結果,作為研究結果的敏感性分析。其中,Cox模型的一般形式為:h(t)=h0(t)exp(β0+β1X1+β2X2+…+βpXp),式中h(t)表示t時刻暴露于危險因素和協同因素狀態(X1,X2,…,Xp)的風險函數,β1,β2,…,βp為回歸系數。若β>0,則風險比(HR)>1,該因素是結局的危險因素;若β<0,則HR<1,該因素是結局的保護因素;若β=0,則HR=1,該因素是結局的無關因素。

結 果

一、不良治療結局發生情況

677例研究對象中,將193例治療成功和280例在治患者作為不良治療結局未發生組(473例,69.9%);將204例(30.1%)出現了不良治療結局的患者作為發生組,包括13例(6.4%)因發生不良反應停止治療、9例(4.4%)失敗、32例(15.7%)死亡、150例(73.5%)失訪。與未發生不良治療結局的患者相比,除性別、職業分類、是否復治外,兩組患者其他各特征分布差異均有統計學意義(P值均<0.05)。具體見表1。

表1 2016—2020年廣州市耐藥結核病患者不同特征在兩組患者中的分布情況

二、生存分析

耐藥結核病累積生存率分析顯示,耐藥結核病的累積生存率隨著治療時間的增加而逐漸降低,患者發生不良治療結局的中位生存時間為729 d(圖1)。

注 虛線是參考線,與曲線相交之處是累積生存率為50.0%時的中位生存時間,為729 d

續表1

三、出現不良治療結局的Cox單因素分析

首先以是否發生不良治療結局為結局變量,對原始數據集中有完整數據患者的特征因素采用生存分析Cox比例風險回歸模型進行單因素分析(表2)。再以α=0.05作為檢驗水準,將單因素分析中符合條件的性別、年齡、戶籍、是否合并糖尿病、耐藥分類、流動性納入Cox多因素分析模型。多因素分析結果顯示,廣州市外戶籍、合并糖尿病、省間流動和年齡增長是發生不良治療結局的危險因素,僅耐多藥是保護因素,而性別因素與之無相關性(表3)。對原始數據進行多重填補后進行敏感性驗證分析,最終匯總結果見表4。其分析結果與完整數據分析的結果一致。

表2 2016—2020年廣州市耐藥結核病患者發生不良治療結局的Cox單因素分析(基于完整數據集)

表3 2016—2020年廣州市耐藥結核病患者發生不良治療結局的Cox多因素分析(基于完整數據集)

表4 2016—2020年廣州市耐藥結核病患者發生不良治療結局的Cox多因素分析(基于多重填補數據集)

討 論

對耐藥結核病患者的有效治療是控制傳染源的有效手段。既往研究多采用logistic回歸分析耐藥結核病不良治療結局發生的影響因素,但忽略了對治療時間或隨訪時間的考慮,以及那些延緩某種結局發生速度的因素。也就是說,以某因素進行分組時,盡管結局的發生率相同,但不同患者到達該結局的隨訪時間差異很大,很可能對結局造成影響。以Cox回歸模型為代表的生存分析既考慮了不良治療結局是否發生,也考慮了結局出現的時間,克服了傳統的logistic回歸分析在此方面的不足,更為全面地反映了治療管理的動態效果。

本研究的不良治療結局比例(30.1%)高于劉俊萍等[11]對11個中國耐多藥結核病報道的不良治療結局的Meta分析(25%),表明廣州市耐藥結核病患者的總體不良治療結局發生率較高,需引起重視,加強治療管理。而在出現不良治療結局的204例患者中,失訪者為150例(73.5%)、死亡者為32例(15.7%),提示對于廣州市的耐藥結核病患者來說,失訪是出現不良治療結局最主要的問題(22.2%,150/677),與一項薈萃分析(總納入患者數超過9000例)顯示的耐藥結核病患者總體失訪率(23%)一致[12],這可能與較大年齡、合并其他慢性病、醫療費用高和人口流動等因素有關,也提示降低失訪率從而達到降低不良治療結局發生率是首要的防控措施。另一方面,本研究中死亡患者占比為4.7%(32/677),顯著低于馬來西亞(15.3%)[13]的研究報道,表明我國廣州市的整體救治水平較高,防控措施有效。另外,本研究的生存曲線下降較為緩慢,中位生存時間接近730 d,累積生存率基本高于50.0%,反映了廣州市整體不良治療結局的發生速度較慢,說明目前的防控措施在一定程度上能延緩不良治療結局的發生。

本研究以耐藥結核病患者的不良治療結局作為研究的陽性事件,采用Cox模型探索與不良治療結局相關的影響因素。結果發現,年齡增長、廣東省外戶籍、省間流動、合并糖尿病均是不良結局發生的危險因素,而耐多藥是不良結局發生的保護因素。雖然本研究中多個變量存在缺失,但單個變量缺失率最高不超過10%,在采用多重填補的方法進行敏感性分析后發現,多重填補匯總發現的影響因素與僅采用完整數據分析時發現的結果一致,表明研究發現的影響因素是穩定的。

首先,年齡較大患者的機體免疫能力相對較差,且相對年輕群體治療依從性也較低,更容易出現不良治療結局[14-16]。其次,糖尿病是耐藥結核病患者發生不良結局的危險因素已被諸多文獻證實[17-19],可能與此類患者自身代謝情況異常,體內藥物濃度更低,不能達到有效治療水平,導致療效更差[20]有關;加之如果糖尿病未能得到較好控制,極易出現各類并發癥,進一步降低患者身體狀況和生活質量,導致失訪患者較多。再次,廣州市外及省間流動也是患者發生不良治療結局的危險因素,也是導致患者失訪的重要因素。這與既往研究認為耐藥結核病患者的戶籍和流動性與患者延遲診斷和治療及較差的治療依從性密切相關[21]的結論一致。這可能是因為廣州市于2014年7月建立了本區域的耐多藥結核病防控經費管理辦法,相對于其他戶籍患者,廣州市戶籍患者可以享受到更多的治療費用補貼[22],這一舉措極大地降低了本地區耐藥結核病患者長期的較高的治療費用,提高了患者治療依從性。另外,有研究表明,在HIV感染者的治療過程中,靜默轉移是失訪的重要因素[23]。廣州市流動人口眾多,2020年的流動人口數量達到了全市總人口的47.2%(約880萬名)[24],靜默轉移致失訪患者增加難以避免。

最后,耐多藥是患者發生不良治療結局的保護因素。既往研究表明,結核病患者會在自覺癥狀減輕或自我感覺良好時自行停止治療[25-27],這提示我們,患者在疾病嚴重時可能會更好地遵照醫囑、配合治療,從而減少不良治療結局的發生。耐多藥患者相對于單耐藥患者病情更為嚴重,盡管Molie等[28]的研究表明,65.9%的耐多藥患者在強化期治療結束時有著較好的治療結局,但相對于單耐藥患者,可能癥狀緩解的程度相對較慢,依然因存在一些明顯的癥狀促使其加強隨訪治療,依從性更好,使得后續期間不易出現不良治療結局;而單耐藥患者病情相對較輕,容易自我認知不足,依從性較差,后續出現不良治療結局的可能性更高。

本研究也存在一定的局限性:首先,由于合并HIV感染者由專門的傳染病專科醫院收治,故本研究患者均為HIV陰性者,可能會降低不良治療結局的發生率[29-31],后續將加以分析。其次,未能對患者依從性進行度量,有待后續加以研究。

綜上,廣州市耐藥結核病患者的不良治療結局發生率較高,衛生相關部門應加強對耐藥結核病患者的治療和長期管理,特別是其中因戶籍所限不能享受本市區域醫療統籌優惠待遇、無經費保障的外省流動者,以及合并糖尿病和年齡更大者。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突

作者貢獻李智煒:研究設計、數據分析及初稿撰寫;賴鏗:采集和整理數據,知識性指導;李鐵鋼和杜雨華:課題溝通和監督,行政支持;梁子超:采集和整理收集數據;張晉昕:主導整個課題設計及論文初稿修改,獲取研究經費

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