






[摘要] 目的 探討重癥加強護理病房(ICU)膿毒癥病人腸道功能狀況及其與院內30 d死亡相關性。
方法
選擇我院收治的185例膿毒癥病人作為研究對象,采用計算機隨機數法以2∶1的比例分為訓練集(123例)和測試集(62例)。根據病人入住ICU期間30 d的死亡情況,將訓練集123例病人分為死亡組(n=47)和生存組(n=76),比較兩組病人的臨床資料,應用多因素比例風險回歸(Cox)分析確定ICU膿毒癥病人院內30 d死亡獨立危險因素,相關性分析評估急性胃腸損傷(AGI)分級與其他獨立危險因素的相關性。使用訓練集建立列線圖模型,在測試集中進行內部驗證,并應用受試者工作特征(ROC)曲線分析模型的預測能力。
結果 訓練集123例膿毒癥病人均存在不同程度的胃腸損傷,AGI分級Ⅲ級和Ⅳ級病人年齡顯著大于AGI分級Ⅰ級和Ⅱ級者(F=5.351,Plt;0.05)。年齡(HR=4.356,95%CI=2.292~6.366,P=0.022)、AGI分級Ⅲ+Ⅳ級(HR=6.027,95%CI=3.184~8.969,Plt;0.001)、急性生理學評分(APS)Ⅲ(HR=3.996,95%CI=1.879~4.537,Plt;0.001)、序貫器官衰竭估計(SOFA,HR=5.015,95%CI=2.034~6.389,Plt;0.001)為ICU膿毒癥病人院內30 d死亡的獨立危險因素。相關性分析顯示,AGI分級與年齡(r=0.620,P=0.035)、APS Ⅲ(r=0.700,P=0.002)、SOFA(r=0.650,P=0.018)呈顯著正相關。構建預測ICU膿毒癥病人院內30 d死亡的列線圖模型,訓練集和驗證集的ROC曲線下面積(AUC)分別為0.815(95%CI=0.738~0.892)、0.805(95%CI=0.730~0.880),該模型具有較好的區分度;校準曲線及決策曲線評價結果顯示模型準確度及有效性均較好。
結論 ICU膿毒癥病人均存在不同程度的胃腸損傷,AGI分級Ⅲ或Ⅳ級為ICU膿毒癥病人院內30 d死亡的獨立危險因素,對評估ICU膿毒癥病人的預后有一定參考價值。
[關鍵詞] 膿毒癥;重癥監護病房;住院病人;危險因素;列線圖
[中圖分類號] R631;R446.11
[文獻標志碼] A
[文章編號] 2096-5532(2023)02-0226-06
doi:10.11712/jms.2096-5532.2023.59.064
[開放科學(資源服務)標識碼(OSID)]
Methods A total of 185 patients with sepsis treated in our hospital were selected as the research objects, and the computer-generated random number method was used to divide them into training set (123 patients) and test set (62 patients) in a ratio of 2∶1. According to the 30 d mortality of patients in ICU, 123 patients in the training set were divided into death group (n=47) and survival group (n=76). The clinical data and biochemical indicators of the two groups were compared. A multivariate Cox regression analysis was used to determine independent risk factors for 30 d mortality in ICU patients with sepsis, and the correlation analysis was used to evaluate the correlation between acute gastrointestinal injury (AGI) grade and other independent risk factors. The nomograph model was established using the training set, and the internal verification was carried out in the test set. The receiver operator characteristic (ROC) curve was used to analyze the predictive ability of the model.
Results In the training set, 123 patients with sepsis had different degrees of gastrointestinal injury, and the age of patients with AGI grade Ⅲ and Ⅳ was significantly higher than that of patients with AGI grade Ⅰ and Ⅱ (F=5.351,Plt;0.05). Age (HR=4.356,95%CI=2.292-6.366,P=0.022), AGI grade Ⅲ+Ⅳ (HR=6.027,95%CI=3.184-8.969,Plt;0.001), acute physiology score (APS) Ⅲ (HR=3.996,95%CI=1.879-4.537,Plt;0.001), and sequential organ failure assessment (SOFA) (HR=5.015,95%CI=2.034-6.389,Plt;0.001) were independent risk factors for 30 d mortality in ICU patients with sepsis. AGI grade was significantly positively correlated with age (r=0.620,P=0.035), APS Ⅲ (r=0.700,P=0.002), and SOFA (r=0.650,P=0.018). A nomograph model was constructed to predict the 30 d mortality of patients with sepsis in ICU. The areas under the ROC curve of the training set and the test set were 0.815 (95%CI=0.738-0.892) and 0.805 (95%CI=0.730-0.880), respectively. The model had good discrimination, and the evaluation results of the calibrationcurve and decision curve showed that the model had good accuracyand effectiveness.
Conclusion ICU patients with sepsis have varying degrees of gastrointestinal injury. AGI grade Ⅲ or Ⅳ is an independent risk factor for 30 d in-hospital mortality in ICU patients with sepsis, which has a certain reference value in evaluating the prognosis of ICU patients with sepsis.
[KEY WORDS] sepsis; intensive care units; inpatients; risk factors; nomogram
膿毒癥是重癥加強護理病房(ICU)病人死亡的主要原因之一,對病人的生命安全造成了極大的威脅。相關研究表明,人體內器官上皮細胞容易被膿毒癥累及,其中腸道上皮細胞受累尤為嚴重,因此膿毒癥往往會導致病人的腸道功能受損。而腸道功能障礙會導致菌群與內毒素進入人體,引發多器官功能障礙,進一步加重病人膿毒癥病情,危及病人生命。由此可見,膿毒癥與腸道功能障礙互為因果,形成惡性循環。目前已有大量關于膿毒癥病人院內30 d死亡情況及其影響因素研究報道,但是關于腸道功能狀況與病人死亡之間的關系尚未見報道。本研究分析ICU膿毒癥病人腸道功能狀況,探究腸道功能與病人院內30 d死亡的相關性,以期為膿毒癥的臨床治療提供參考依據。
1 資料與方法
1.1 研究對象
2019年6月—2021年5月,選擇在我院治療的185例膿毒癥病人作為研究對象,男95例,女90例,年齡55~85歲,平均(63.72±9.74)歲。病人納入標準:①符合膿毒癥診斷標準;②收入ICU治療;③近3個月未使用免疫抑制劑。排除標準:①病人臨床信息不全;②妊娠期或哺乳期的病人;③HIV感染者;⑤半年內接受過放化療者。本研究所有病人均簽署知情同意書。
1.2 一般資料收集
收集所有病人基本臨床資料,包括年齡、性別、體質量指數(BMI)、收縮壓(SBP)、舒張壓(DBP)、平均動脈壓(MAP)、高血壓史、吸煙史、糖尿病史、飲酒史、入院類型以及急性胃腸損傷(AGI)分級等,病人入院后安靜平躺狀態下測量SBP和DBP。收集病人進入ICU首日的急性生理學評分Ⅲ(APS Ⅲ)、牛津急性疾病嚴重程度評分(OASIS)、Logistic 器官功能障礙評分(LODS)、簡化的急性生理學評分Ⅱ(SAPSⅡ)、序貫器官衰竭估計(SOFA)、全身炎癥反應綜合征(SIRS)、快速序貫器官衰竭評估評分(qSOFA)數據。APS Ⅲ評分由34項變量構成,每項0~4分,最低0分,最高128分,分值越高,病情越嚴重;SAPS Ⅱ評分由17項變量構成,每項分值不等,最低0分,最高26分,總分0~163分,分數越高病情越嚴重;SOFA評分包括6個項目,總分0~24分,分值越高,病情越嚴重;OASIS評分由10項變量構成,總分0~75分,分值越高,病情越嚴重;LODS評分由6個器官系統評分組成,每個系統損害嚴重程度分為3級,分別賦予1、3、5分,器官功能正常則評分為0;qSOFA由6項變量構成,每項0~4分,分值越高,病情越嚴重;SIRS共4項,每項1分。AGI分級標準:Ⅰ級,自限性階段進展為胃腸道功能障礙或衰竭的風險較大;Ⅱ級,胃腸功能紊亂,需要干預措施重建胃腸功能;Ⅲ級,胃腸道功能經干預后無法恢復,即胃腸功能衰竭;Ⅳ級,胃腸功能衰竭嚴重,急劇出現并危及生命。
1.3 實驗室指標檢測
病人于入院次日禁食8~12 h后,采集外周血標本5 mL,離心(4 000 r/min, 10 min)后收集血清樣本,檢測血尿素氮(BUN)、纖維蛋白原(FIB)、C反應蛋白(CRP)、白細胞計數(WBC)、血鉀離子、血碳酸氫根、血肌酐(Scr)以及乳酸(Lac)水平。采用全自動血液分析儀(邁瑞,BC-6800型)檢測血紅蛋白(HGB)。
1.4 統計學方法
采用SPSS 22.0軟件進行統計學處理。對連續性變量進行正態性檢驗,符合正態分布的計量資料用±s表示,組間比較采用t檢驗;計數資料比較采用χ2檢驗。應用Cox回歸分析ICU膿毒癥病人院內30 d死亡的獨立危險因素。采用R(R3.5.3)軟件包和rms程序包制作列線圖,采用rms程序包計算一致性指數(C-index),并繪制校正曲線和受試者工作特征(ROC)曲線評估模型的預測效能,并采用Bootstrap法(重復抽樣1 000次)對列線圖模型進行內部驗證,通過臨床決策曲線評價模型預測的有效性。相關性采用雙變量Pearson線性相關性分析法進行分析。Plt;0.05表示差異有顯著性。
2 結 果
2.1 訓練集與測試集病人一般資料比較
對185例膿毒癥病人采用計算機產生隨機數法以2∶1比例分為訓練集(123例)和測試集(62例),分別用于構建預測模型和驗證模型預測效能,兩組病人性別、BMI、年齡以及生化指標等一般資料差異均無統計學意義(Pgt;0.05)。見表1。
2.2 不同AGI分級病人性別及年齡分布特征
訓練集123例膿毒癥病人均存在不同程度的AGI,AGI Ⅰ級31例,AGI Ⅱ級33例,AGI Ⅲ級30例,AGI Ⅳ級29例。AGI Ⅲ級和Ⅳ級病人年齡顯著高于AGI Ⅰ級和Ⅱ級者(F=5.351,Plt;0.05),不同程度的AGI病人年齡分布差異無統計學意義(Pgt;0.05)。見表2。
2.3 訓練集死亡和生存病人一般資料比較
根據ICU期間30 d死亡情況,將訓練集123例病人分為死亡組(n=47)和生存組(n=76)。死亡組病人的年齡(t=5.759,Plt;0.001)、呼吸頻率(t=3.103,Plt;0.01)、WBC(t=6.072,Plt;0.001)、Lac水平(t=9.115,Plt;0.001)和休克人數占比(χ2=8.925,Plt;0.01)、急診人數占比(χ2=10.803,Plt;0.001)以及AGI分級Ⅲ級或Ⅳ級人數占比(χ2=7.668,Plt;0.01)均顯著高于生存組,SAPSⅡ(t=8.913,Plt;0.001)、APSⅢ(t=20.430,Plt;0.001)、OASIS(t=3.856,Plt;0.001)、SIRS(t=5.713,Plt;0.001)、qSOFA(t=56.608,Plt;0.001)、LODS(t=12.472,Plt;0.001)和SOFA評分(t=9.087,Plt;0.001)也均顯著高于生存組,體溫(t=2.114,P=0.037)和血氧飽和度(t=9.037,Plt;0.001)顯著低于生存組,差異均有統計學意義。見表3。
2.4 病人30 d死亡的多因素分析
將單因素分析中差異有統計學意義的因素納入多因素Cox回歸分析,其賦值方法見表4。結果顯示,年齡(HR=4.356,95%CI=2.292~6.366,P=0.022)、AGI分級Ⅲ+Ⅳ級(HR=6.027,95%CI=3.184~8.969,Plt;0.001)、APS Ⅲ(HR=3.996,95%CI=1.879~4.537,Plt;0.001)、SOFA(HR=5.015,95%CI=2.034~6.389,Plt;0.001)為ICU膿毒癥病人院內30 d死亡的獨立危險因素。見表5。
2.5 腸道功能狀況與疾病危重癥評分及其他指標的相關性
對AGI分級與疾病危重癥評分的相關性分析顯示,AGI分級與APS Ⅲ(r=0.700,P=0.002)、SOFA(r=0.650,P=0.018)呈顯著正相關。進一步分析AGI分級與其他獨立危險因素的相關性,結果表明,AGI分級與年齡呈顯著正相關(r=0.620,P=0.035)。
2.6 預測模型的構建
納入多因素分析結果中影響ICU膿毒癥病人院內30 d死亡的危險因素,構建列線圖預測模型,結果顯示,年齡gt;70歲、AGI分級Ⅲ+Ⅳ級、APS Ⅲgt;20、SOFAgt;15的評分分別為52.35、56.47、62.12、54.96分,所得總分(225.90分)對應概率即為列線圖模型預測ICU膿毒癥病人院內30 d死亡的概率(78.46%)。見圖1。
(原始數據重復抽樣1 000次后)對列線圖模型進行內部驗證,外部驗證通過驗證集驗證,結果顯示,訓練集和驗證集的C-index分別為0.820(95%CI=0.747~0.893)、0.803(95%CI=0.725~0.881),ROC曲線下面積(AUC)分別為0.815(95%CI=0.738~0.892)、0.805(95%CI=0.730~0.880)。見圖2。
2.7.2 列線圖模型校準度評價 繪制預測模型的校準曲線,結果顯示訓練集和測試集的校正曲線均與理想曲線擬合良好。見圖2。
2.7.3 列線圖模型有效性評價 預測模型的臨床決策曲線閾值概率在0.01~0.93范圍內,其凈獲益率gt;0,提示列線圖模型的有效性較好,安全可靠,實用性強。見圖3。
3 討 論
膿毒癥是指細菌等病原微生物侵入人體造成的全身炎癥反應綜合征,具有較高的發病率和死亡率,對全人類的生命健康造成了嚴重威脅。盡管近年來膿毒癥的治療手段不斷更新,但膿毒癥病人的死亡率仍較高,其中ICU膿毒癥病人30 d的院內死亡率高達22.4%,遠高于其他病癥,因此膿毒癥對人類的危害不容忽視。目前膿毒癥的發病機制尚無定論。已知該病與機體多系統、多器官病理生理改變密切相關。有研究顯示,膿毒癥的發生發展可影響腸道上皮細胞的凋亡與腸腺窩細胞增殖,進而影響到特定的緊密連接蛋白表達量,最終形成腸道損傷。另有研究顯示,隨著膿毒癥病情的進展,病人腸道功能損傷程度越來越嚴重,造成惡性循環,導致病人死亡。因此,探究ICU膿毒癥病人腸道功能狀況,分析其與病人院內死亡之間的關系具有重要意義。
研究顯示,嚴重膿毒癥病人的AGI發病率達到了100%,腸道損傷誘發并加重病情,導致惡性循環,使病人死亡風險大大增加。本文研究結果顯示,訓練集123例ICU膿毒癥病人均存在不同程度的AGI,且年齡大的病人更趨向于AGI分級Ⅲ級和AGI Ⅳ級。另外,本研究單因素和Cox多因素分析顯示,AGI分級Ⅲ+Ⅳ級為ICU膿毒癥病人院內30 d死亡的獨立危險因素,提示膿毒癥病人的腸道功能受損是導致病人院內死亡的重要原因。秦妮等研究顯示,老年膿毒癥病人的機體功能較弱,多個器官處于代償邊緣,治療后的預后較差。本研究顯示,AGI分級與年齡呈顯著正相關關系,這可能是由于老年病人腸胃功能較差,胃腸屏障受損,機體循環功能衰退,組織器官微循環灌注嚴重不足,導致重要器官缺血低氧,增加病人死亡風險。APS Ⅲ和SOFA評分為評價病人生命體征的重要標準,臨床上可以據此采取有效干預措施,積極改善病人預后。本文研究相關性分析發現,病人的AGI分級與APS Ⅲ、SOFA評分呈顯著正相關,這與楊明華等的研究結果一致。提示ICU膿毒癥病人腸道功能受損與病人的預后密切相關,腸道功能受損嚴重的病人死亡率更高。究其原因,可能是由于胃腸功能受損時,腸道中的細菌及內毒素進入機體的循環系統中,對膿毒癥病人造成了二次傷害,加重了病人的器官衰竭。本研究根據獨立影響因素構建了ICU膿毒癥病人30 d院內死亡的預測模型,該模型具有較好的區分度,校準曲線及臨床決策曲線評價結果提示模型準確度及有效性均較好。
綜上所述,ICU膿毒癥病人均存在不同程度的胃腸損傷,AGI分級Ⅲ或Ⅳ級為ICU膿毒癥病人院內30 d死亡的獨立危險因素,對評估ICU膿毒癥病人的預后有一定參考價值。本文局限性:本研究所納入樣本的地區范圍有限,且膿毒癥的機制尚未明確,影響因素較多,本研究并未一一排除。這有待今后改進后進一步研究。
[參考文獻]
CHIU C, LEGRAND M. Epidemiology of sepsis and septic shock." Current Opinion in Anaesthesiology, 2021,34(2):71-76.
EVANS L, RHODES A, ALHAZZANI W, et al. Surviving sepsis campaign: international guidelines for management of sepsis and septic shock 2021. "Intensive Care Medicine, 2021,47(11):1181-1247.
施嫣紅,湯茂春,黃林生,等. 傳統藥物聯合酪酸梭菌對潰瘍性結腸炎患者腸屏障功能及療效的影響." 同濟大學學報(醫學版), 2020,41(4):443-448.
鄭寶乃. 參苓白術散對脾虛濕盛型IBS-D患者的療效觀察及對腸屏障功能的影響." 福州:福建中醫藥大學, 2020.
FONT M D, THYAGARAJAN B, KHANNA A K. Sepsis and Septic Shock-Basics of diagnosis, pathophysiology and clinical decision making." The Medical Clinics of North America, 2020,104(4):573-585.
王一帆. AGI分級護理模式在保守治療急性重癥胰腺炎患者中的應用效果." 河南醫學研究, 2020,29(21):3996-3998.
WONG A, OTLES E, DONNELLY J P, et al. External validation of a widely implemented proprietary Sepsis prediction model in hospitalized patients." JAMA Internal Medicine, 2021,181(8):1065-1070.
STANSKI N L, WONG H R. Prognostic and predictive enrichment in sepsis." Nature Reviews Nephrology, 2020,16(1):20-31.
TOLDI J, NEMETH D, HEGYI P, et al. Macrophage migration inhibitory factor as a diagnostic and predictive biomarker in sepsis: meta-analysis of clinical trials." Scientific Reports, 2021,11(1):8051.
RUANGSOMBOON O, BOONMEE P, LIMSUWAT C, et al. The utility of the rapid emergency medicine score (REMS) compared with SIRS, qSOFA and NEWS for Predicting in-hospital Mortality among Patients with suspicion of Sepsis in an emergency department." BMC Emergency Medicine, 2021,21(1):2.
BARICHELLO T, GENEROSO J S, SINGER M, et al. Biomarkers for sepsis: more than just fever and leukocytosis-a narrative review." Critical Care (London, England), 2022,26(1):14.
ZHANG S J, LUAN X, ZHANG W, et al. Platelet-to-lymphocyte and neutrophil-to-lymphocyte ratio as predictive biomarkers for early-onset neonatal Sepsis." Journal of the College of Physicians and Surgeons--Pakistan, 2021,30(7):821-824.
YU Y H, WU W W, DONG Y Y, et al. C-reactive protein-to-albumin ratio predicts Sepsis and prognosis in patients with severe burn injury." Mediators of Inflammation, 2021, 2021:6621101.
CABRAL L, FERNANDES M, MARQUES S, et al. PCT kinetics in the first week postburn for Sepsis diagnosis and death prognosis-an accuracy study." Journal of Burn Care amp; Research: Official Publication of the American Burn Association, 2021,42(3):545-554.
JIANG Y P, HU B C, ZHANG S, et al. Effects of early enteral nutrition on the prognosis of patients with sepsis: secon-
dary analysis of acute gastrointestinal injury study." Annals of Palliative Medicine, 2020,9(6):3793-3801.
李百強,袁晨晨,董杰,等. 柚皮素對脂多糖誘導的膿毒癥小鼠腸粘膜損傷保護作用研究. 腸外與腸內營養, 2020,27(3):181-186.
韓曉紅,田靜,邢學勇. 生長抑素對老年膿毒癥患者腸黏膜屏障功能的保護作用." 新鄉醫學院學報, 2019,36(8):789-791.
方媛媛,魯厚清. 血漿GLP-2評估嚴重膿毒癥及膿毒性休克患者腸道功能的臨床研究. 重慶醫學, 2019,48(4):597-600.
秦妮,米婷,段亞楠. 膿毒癥患者28 d死亡率的相關因素分析." 實用臨床醫藥雜志, 2019,23(14):76-79.
VINCENT J L, BAKKER J. Blood lactate levels in sepsis: in 8 questions." Current Opinion in Critical Care, 2021,27(3):298-302.
楊明華,施保柱,董妍,等. 老年膿毒癥患者腸屏障狀況和預后危險因素." 中國老年學雜志, 2021,41(6):1221-1225.
(本文編輯 黃建鄉)