某院2019—2021年血液透析患者醫院感染情況的分析及預測模型構建

魏美欽

南平市人民醫院 (福建南平 353000)

血液透析是一種腎臟替代療法，多被用于急慢性腎功能衰竭患者的治療中，通過清除患者血液中的毒素、代謝廢物與多余水分等，可達到維持患者生命、提高其生存率的目的[1]。但血液透析操作具有一定的侵入性，加之患者自身抵抗力低下、機體長時間處于炎癥狀態，導致其發生醫院感染的風險較高[2]。一旦患者發生醫院感染，病情會加重，并可引發其他器官功能衰竭，嚴重者甚至危及生命[3]。因此，在臨床實踐中，早期明確引發醫院感染的因素并落實針對性防治策略，對減少感染發生的意義重大。現階段，臨床對于血液透析患者醫院感染的影響因素雖有研究，但缺乏有效的預測模型。基于此，本研究分析我院2019年至2021年血液透析患者醫院感染情況，并構建Logistic回歸預測模型，旨在為制定針對性防治策略提供參考，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2019年8月至2021年12月我院收治的122例血液透析患者為研究對象，其中，女53例，男69例；年齡45～75歲，平均(59.76±7.28)歲。本研究經醫院醫學倫理委員會審核批準。

納入標準：具備血液透析指征；意識清醒；血液透析時間>3個月；病歷資料齊全。

排除標準：存在溝通障礙；伴有認知功能障礙；患有惡性腫瘤；患有心血管疾病；患有免疫系統疾病；患有傳染性疾病；入院前出現感染；近1個月內有手術史或外傷史；配合度差。

1.2 方法

以回顧性調查法統計所有患者醫院感染發生情況，納入的感染部位包括尿道、血管通路、肺部及胃腸道等；收集患者基線資料，包括年齡、性別、體質量指數、透析時長、血管通路、是否合并糖尿病、是否營養不良，其中營養不良可通過營養控制狀況評分進行評估，包括淋巴細胞計數與血清總膽固醇、白蛋白3個指標，分數范圍為0～12分，患者評分≥2分，表示其存在營養不良[4]。

1.3 評價指標

觀察122例患者醫院感染的發生情況，對患者發生醫院感染原因進行單因素分析；構建所有患者發生醫院感染的Logistic回歸預測模型，分析Logistic回歸預測模型的有效性與擬合效果，評估Logistic回歸預測模型對血液透析患者發生醫院感染的預測價值。

1.4 統計學處理

2 結果

2.1 122例患者醫院感染發生情況

122例患者中，發生醫院感染12例，占比9.84%(12/122)，其中，泌尿道感染2例，占16.67%(2/12)；血管通路感染1例，占8.33%(1/12)；肺部感染7例，占58.33%(7/12)；胃腸道感染2例，占16.67%(2/12)；110例未發生醫院感染，占比90.16%(110/122)。

2.2 122例患者發生醫院感染原因的單因素分析

年齡、透析時長、是否合并糖尿病、是否營養不良均是血液透析患者發生醫院感染的影響因素，差異有統計學意義(P<0.05)，見表1。

2.3 122例患者發生醫院感染的Logistic回歸預測模型構建

將所有患者是否發生醫院感染作為因變量，將表1中差異有統計學意義的因素作為自變量(賦值見表2)，構建Logistic回歸預測模型，結果表明，糖尿病、透析時長、年齡、營養不良均是血液透析患者發生醫院感染的獨立危險因素，差異有統計學意義(P<0.05)，見表3。

表1 122例患者發生醫院感染原因的單因素分析

表2 賦值

表3 血液透析患者發生醫院感染的Logistic回歸預測模型

2.4 Logistic回歸預測模型的有效性與擬合效果

似然比卡方=180.34，DF=6，P<0.001，提示Logistic回歸預測模型構建有統計學意義；Wald卡方=112.51，DF=7，P<0.001，提示Logistic回歸預測模型構建有效；采用Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗，顯示Chi-Square=9.019，DF=8，P=0.811，提示模型擬合效果優良。

2.5 Logistic回歸預測模型對血液透析患者發生醫院感染的預測價值

ROC曲線顯示，Logistic回歸預測模型對血液透析患者發生醫院感染的預測曲線下面積為0.809，標準誤差為0.049，95% CI為0.719～0.905，P<0.001，見圖1。

圖1 Logistic回歸預測模型對血液透析患者發生

3 討論

血液透析患者是發生醫院感染的高危群體，極大地影響患者的生存時間與生命質量，故防控感染、減少感染發生成為血液透析患者治療期間十分重要的環節[5-6]。本研究結果顯示，122例患者醫院感染發生率仍較高，需提高重視程度，防控醫院感染發生。

本研究中，通過構建Logistic回歸預測模型發現，糖尿病、透析時長、年齡、營養不良均是血液透析患者發生醫院感染的獨立危險因素，差異有統計學意義(P<0.05)。分析其原因主要包括以下幾個方面：(1)合并糖尿病患者機體的控糖能力減弱，血液循環中的糖分增多，可抑制吞噬細胞的功能，降低其抗感染能力，且高糖環境可為細胞生長與繁殖提供良好的條件，一定程度上可提高患者的感染風險；(2)透析時間越長，患者體內血清肌酐、尿素氮等毒素蓄積越多，機體長時間處在慢性炎癥狀態，易引發感染，而且，長時間透析會導致腎臟大量丟失蛋白質，從而出現低蛋白血癥，進而使機體產生免疫效應分子能力不足的現象，難以抵御致炎信號，增加感染風險；(3)營養不良會改變T淋巴細胞的結構與功能，降低患者機體免疫力，減弱其抵抗病原菌的能力，易誘發感染[7]；(4)年齡較大患者的機體免疫力下降、免疫屏障受損、代謝減慢、修復能力低下，且多伴有基礎疾病，其感染風險大于年輕患者，同時，患者對疾病與血液透析缺乏認知，自護能力較弱，難以有效防控醫院感染[8-10]。本研究還對血液透析患者發生醫院感染的Logistic回歸預測模型進行評價，似然比卡方檢驗提示模型構建有統計學意義，Wald卡方檢驗提示模型構建有效，Hosmer-Lemeshow擬合優度檢驗提示模型擬合效果優良，說明，該模型具有極大的應用價值。ROC曲線顯示，Logistic回歸預測模型對血液透析患者發生醫院感染的預測曲線下面積0.809，預測效能較高。

針對以上獨立危險因素，我院提出以下對策：(1)加強對高齡及合并糖尿病血液透析患者的健康教育，采用通俗易懂的語言指導患者了解血液透析注意事項、血管通路維護、并發癥防護等知識，提高健康知識掌握程度，并指導其科學應用運動與飲食療法，提升血糖控制效果，改善代謝紊亂狀態，增強機體抵抗力，從而減少醫院感染的發生；(2)調整患者飲食結構，增加優質蛋白攝入量，如雞蛋、牛奶等，禁食甜食與鉀含量過高的食物，禁止過量食用鈉鹽，此外，需計算患者飲食成分，保證蛋白質、熱量等攝入達標；(3)在患者進行血液透析治療的過程中，最大程度地減少不必要的侵入性操作，以降低感染風險[11-13]。

綜上所述，血液透析患者醫院感染發生率較高；糖尿病、透析時長、年齡、營養不良是該病的獨立危險因素，據此構建的Logistic回歸預測模型在預測醫院感染發生中具有良好的效能，可為針對性防治策略的制定提供參考。