個體化預測小兒支原體肺炎合并哮喘發作風險列線圖預警模型的建立

李影 喬俠

小兒支原體肺炎(mycoplasmal pneumoniae pneumonia,MPP)是由支原體感染后引發小兒支氣管和肺泡的急性炎癥,以持續性干咳、發熱、氣促等為臨床主要表現癥狀[1-3]。隨著癥狀進一步加重,可導致呼吸窘迫、肺不張、壞死性肺炎等諸多重度肺部癥狀。研究表明[4],約有42%的哮喘和喘息發作與支原體肺炎有關,其中,哮喘的發生發展、復發均受支原體肺炎感染影響,不利于患兒正常的發育和生長。故早期有效預測小兒MPP合并哮喘的風險,對指導臨床早干預、早治療尤為重要。列線圖是一種經過數學統計轉換成可視化圖形的風險預測工具,單獨列出并以評分的形式量化各預測變量,即可生成某種臨床事件對于特定個體的發生的準確概率[5]。故本文旨在建立列線圖模型,為小兒MPP合并哮喘防治工作提供依據。

資料與方法

一、研究對象

回顧性選取我院兒科2019年10月～2021年9月收治的249例MPP患兒作為研究對象,隨訪3個月,根據是否合并哮喘將其分為哮喘組和非哮喘組。納入標準:(1)符合《兒童肺炎支原體肺炎診治專家共識(2015年版)》中MPP診斷標準[6]。(2)經查體、X線或病原學檢測等確診為MPP。(3)年齡<12歲。(4)住院患兒。(5)在同一居所居住時間≥ 6個月。(6)患兒法定監護人知情同意受試。排除標準:(1)本次感染前合并血液、肝臟、心臟、皮膚等系統疾病癥狀。(2)病情惡化,轉院或轉移到重癥監護室接受治療。(3)合并肺炎衣原體、嗜肺軍團菌、呼吸道合胞病毒、立克次體、腺病毒等其它病原體感染。(4)合并腎病綜合征、病毒性腦炎、鏈球菌感染后腎小球腎炎、熱性驚厥者。(5)臨床資料不齊全者。本研究通過我院倫理委員會審批[亳醫倫審(2019)第(023)號]。

二、 研究方法

參考患兒病歷收集資料,其中包含性別、年齡、病程、是否煙草暴露、是否氣道高反應、是否肥胖、是否早產、肺功能、血紅蛋白水平、白蛋白水平、鐵蛋白水平、白細胞計數水平、抗菌藥物使用時間水平、血清補體水平、白細胞介素6水平、血管內皮生長因子水平、維生素D水平、是否家族哮喘史、是否胸腔積液、是否睡眠障礙。

三、 標本采集和檢測

清晨空腹狀態下分別抽取所有患兒肘部靜脈血5 mL置入抗凝負壓管,等待檢驗;應用離心機行3000 r·min-1離心處理15 min后,取血漿,檢測各指標。其中(1)血紅蛋白正常水平:新生兒在115～250 g/L、1歲以內兒童在110～160 g/L、1～6歲兒童在110～140 g/L、7～14歲在110～130 g/L。(2)白蛋白正常水平:新生兒在2.0～5.5 g/L、1歲以內兒童在2.4～4.4 g/L、1～6歲兒童在2.4～4.4 g/L、7～14歲兒童在2.4～4.4 g/L。(3)鐵蛋白正常水平:50～150μg/L。(4)白細胞計數正常水平:新生兒在(5.5～30.0 )×109/L、1歲以內兒童在(5.5～17.0)×109/L、1～6歲兒童在(5.5～17.0)×109/L、7～14歲兒童在(4.5～13.0)×109/L。(5)血清補體正常水平:C3a:0.9～1.8 g/L、C4a:0.1～0.4 g/L、C5a:60～150 mg/dL。(6)白細胞介素6正常水平:新生兒小于70 pg/mL、1歲以內兒童小于40 pg/mL、1～3歲兒童小于20 pg/mL、4～6歲兒童小于15 pg/mL、7～17歲兒童小于10 pg/mL。(7)血管內皮生長因子正常水平:新生兒在40～160 pg/mL、1歲以內兒童在50～160 pg/mL、1～3歲兒童在60～130 pg/mL、4～6歲兒童在80～200 pg/mL、7～9歲兒童在80～200 pg/mL、10～12歲兒童在80～250 pg/mL。(8)維生素D正常水平:20～100 ng/mL或50～250 nmol/L。

四、 哮喘診斷標準符合《支氣管哮喘防治指南(2020年版)》[7]。

五、肺功能檢測

采用肺功能檢測儀(型號:意大利MIR米爾Ⅲ型)檢測,目前,臨床根據受試兒童年齡或配合度通常采用潮氣呼吸法和常規通氣法進行檢測。針對難以配合的患兒采用潮氣呼吸法檢測;對年齡范圍在4～5歲、且能夠配合的患兒采用常規通氣法,對年齡>5歲的患兒普遍采用常規通氣法檢測。

六、 肥胖、早產判斷標準

肥胖:體質量指數>28 kg/m2;早產:妊娠達到28周但不足37周分娩者。

七、 統計學分析

采用SPSS 22.0軟件分析數據,計數資料行χ2檢驗,采用Lasso回歸篩選非零系數的預測因素,Logistic回歸分析篩選影響因素,以P<0.05為差異有統計學意義。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、ROC曲線和決策曲線評估模型的預測效能。

結 果

一、 249例小兒MPP合并哮喘發作情況

經檢測確認哮喘發作有43例,其發生率為17.27%。

二、兩組患兒資料比較

對比兩組患者參數資料,結果表明,不同性別、年齡、病程、是否肥胖、是否早產、肺功能、血紅蛋白水平、白蛋白水平、鐵蛋白水平、白細胞計數、是否家族哮喘史、是否睡眠障礙等資料差異無統計學意義(P>0.05),而是否煙草暴露、是否氣道高反應、抗菌藥物使用時間、血清補體水平、白細胞介素-6水平、血管內皮生長因子水平、維生素D水平、是否胸腔積液資料間差異有統計學意義(P<0.05)(見表1)。

表1 249例MPP患兒臨床資料比較[n(%)]

三、 小兒MPP合并哮喘的預測因素篩選

基于249例MPP患兒的參數資料進行Lasso回歸分析,通過交叉驗證篩選最優λ值(見圖1)。(圖1)上橫坐標表示模型中非零系數變量的個數,下橫坐標表示Log(λ),縱坐標表示目標參量。圖中兩條虛線代表lambda.1se值和lambda.min值。Lambda.min是指在全部λ值中,獲得一個最小目標參量均值;lambda.1se是指在lambda.min一個方差范圍內得出最精簡模型的λ值,本研究lambda.1se的值為0.021。此時進入模型的變量最終產生了8個具有非零系數的特征的預測因素。(圖2)中每一條曲線代表了每一個自變量系數的變化軌跡,上橫坐標是模型中非零系數的個數,下橫坐標是loglog(λ),縱坐標是系數的值。隨著模型壓縮程度增大,λ值變大,模型選取變量的功能就會增強,從而進入模型的自變量個數也會越來越少。結果顯示,8個具有非零系數的特征的預測因素即為是否煙草暴露、是否氣道高反應、抗菌藥物使用時間、血清補體水平、白細胞介素-6水平、血管內皮生長因子水平、維生素D水平、是否胸腔積液。

圖1 Lambda與模型誤差

圖2 Lambda與變量的解路徑

四、 小兒MPP合并哮喘的多因素Logistic回歸分析

以MPP患兒是否發生哮喘為因變量,將單因素和Lasso分析篩選(P<0.05)的因素(是否煙草暴露、是否氣道高反應、抗菌藥物使用時間、血清補體水平、白細胞介素-6水平、血管內皮生長因子水平、維生素D水平、是否胸腔積液)為自變量,結果顯示,煙草暴露、氣道高反應、抗菌藥物使用時間> 7天、血清補體水平異常、白細胞介素-6水平異常、血管內皮生長因子水平異常以及維生素D水平異常是小兒MPP合并哮喘的獨立危險因素(P<0.05)(見表2,3)。

表2 多因素Logistic回歸分析的變量賦值表

表3 小兒MPP合并哮喘的多因素Logistic回歸分析

五、小兒MPP合并哮喘的列線圖預警模型的建立與擬合優度檢驗

1 小兒MPP合并哮喘的列線圖預警模型的建立 基于7項獨立危險因素建立小兒MPP合并哮喘的列線圖預警模型(見圖3)。各條評分線左側端點均對應為0分,右側端點自“煙草暴露”指標起依次為85分、100分、99分、89分、84分、83分、100分,總分640分。使用方法:例如,1位MPP患兒若存在煙草暴露,氣道高反應,同時血清補體異常,風險系數是85+100+89=274分,與之對應的發生哮喘風險約在13%左右。

圖3 預測小兒MPP合并哮喘的列線圖模型

2 小兒MPP合并哮喘的列線圖預警模型的擬合優度檢驗 模型驗證結果顯示:C-index為0.827(95%CI:0.795～0.859),表明本列線圖辨別度較好;校正曲線趨近于理想曲線,表明預測值與實測值基本一致,預測準確性良好(見圖4);內部驗證小兒MPP合并哮喘模型的ROC曲線下面積(AUC)為0.785(95%CI:0.757～0.813),表明區分度良好(見圖5);決策曲線顯示閾值概率在5%至65%范圍內時,具有較高的凈獲益值(見圖6)。以上均表明本模型具有良好的預測精準度。

圖4 列線圖模型的校正曲線驗證

圖5 列線圖模型的ROC曲線驗證

圖6 列線圖模型的決策曲線

討 論

小兒MPP是臨床常見肺部感染疾病之一,其病情變化快、預后差、并發癥多、病死率高,嚴重威脅著患兒生命健康。研究發現[4,8],感染肺炎支原體是兒童哮喘的主要誘因,肺炎支原體能夠定居繁殖在呼吸道上皮細胞中,以超抗原形式誘發巨噬細胞、單核細胞、淋巴細胞等炎性細胞浸潤,聚集并釋放多種生長因子和細胞因子,激活并修復免疫細胞,抵御細菌破壞。然而,免疫細胞也能夠過度導致炎性反應及組織損害,反復感染肺炎支原體刺激免疫細胞增殖,產生慢性炎癥,誘發呼吸道高反應,從而形成哮喘的病理基礎。據文獻報道[9],肺炎支原體感染約占哮喘發作誘因的3.3%～50%,且肺炎支原體可作為過敏原引發哮喘。因此,早期識別小兒MPP誘發哮喘的危險因素對于臨床防治工作具有重要價值意義。

本研究篩選出煙草暴露、氣道高反應、抗菌藥物使用時間> 7天、血清補體水平異常、白細胞介素-6水平異常、血管內皮生長因子水平異常以及維生素D水平異常是小兒MPP合并哮喘的獨立危險因素。(1)煙草暴露:本研究證實煙草暴露的MPP患兒哮喘發生率是煙草未暴露患兒的3.014倍,篩選煙草暴露是MPP患兒發生哮喘的危險因素,與陳智荷等[10]研究結論一致。究其原因,煙草燃燒后所產生的有害物質高達上千種,一氧化碳、多環芳烴、煙堿是其中最為常見,當前研究表明[11-12],多環芳烴、煙堿這2種主要有害物質對小兒哮喘發病有著重要影響。多環芳烴可加快呼吸道的過敏進程,改變呼吸道內徑和彈性發育,增加IgE變應原特異性,在組織炎性反應中致使嗜酸性粒細胞占主導地位,影響表皮生長因子釋放,從而造成MPP患兒肺結構重塑,誘發哮喘。煙堿可透過肺組織與乙酰膽堿受體結合,使呼吸道膠原蛋白異常沉著,加快呼吸道結構改變,導致被動呼氣量減少,肺功能降低,呼吸道高反應性增加。(2)氣道高反應:本研究證實存在氣道高反應的MPP患兒哮喘發生率是沒有氣道高反應患兒的4.758倍,篩選氣道高反應是MPP患兒發生哮喘的危險因素,與張萍等[13]研究結論一致。支原體肺炎感染所致上皮細胞壞死可減少舒張因子分泌,加劇氣道狹窄進程和氣道平滑肌收縮。同時,壞死的上皮細胞脫落后會暴露氣道壁傳入神經,提升氣道敏感性。氣道內大量堆積的分泌物、壞死組織及炎性細胞,可作用在暴露的傳入神經,誘導大量分泌神經多肽。此外,支原體肺炎可滅活氣道上皮細胞內中性肽內切酶,降低神經激肽清除能力,在平滑肌收縮的同時也能增加氣道黏膜下腺體分泌和微血管滲出,誘發哮喘發作。(3)抗菌藥物使用時間> 7天:本研究證實抗菌藥物使用時間> 7天的MPP患兒哮喘發生率是抗菌藥物使用時間≤ 7天患兒的3.438倍,篩選抗菌藥物使用時間> 7天是MPP患兒發生哮喘的危險因素,與Donovan等[14]研究結論一致。研究表明[15],兒童哮喘與孕期青霉素、磺胺類及大環內酯類藥物的應用相關。微生態環境改變尤其是胃腸道菌群是抗生素誘導兒童哮喘重要機制,人體免疫系統中微生態環境發揮著重要作用,而抗生素過度應用會減少兒童體內的微生物,誘發哮喘等變應性疾病。(4)血清補體水平異常:本研究證實血清補體水平異常的MPP患兒哮喘發生率是血清補體水平正常患兒的4.049倍,篩選血清補體水平異常是MPP患兒發生哮喘的危險因素,與孫京煥等[16]研究結論一致。研究表明[17],MPP患兒病情嚴重程度與免疫球蛋白濃度、血清補體均呈正相關,肺炎病程中炎癥應激反應的過度激活也與血清補體和免疫球蛋白異常密切相關。血清中的一些補體成分如C3a和C5a等可通過激活單核細胞和嗜酸性粒細胞等免疫細胞,引起哮喘癥狀。此外,血清補體異常也會引起細胞膜滲透性改變,導致組織水腫,引起哮喘癥狀。(5)白細胞介素-6水平異常:本研究證實白細胞介素-6水平異常的MPP患兒哮喘發生率是白細胞介素-6水平正常患兒的3.395倍,篩選白細胞介素-6水平異常是MPP患兒發生哮喘的危險因素,與邱文輝等[18]研究結論一致。白細胞介素-6是一種炎癥性細胞因子,可以引起多種炎癥反應。白細胞介素-6可促進炎癥介質的分泌,進一步加劇氣道炎癥反應,引起氣道黏膜水腫、粘液分泌增多等哮喘癥狀。此外,白細胞介素-6還可以誘導神經系統出現異常興奮性,進而引發氣道高反應性和氣道平滑肌收縮,加劇哮喘癥狀。研究發現[18],白細胞介素-6水平值超過34.7 pg/mL時具有重要的診斷價值,可作為兒童哮喘的參考指標。(6)血管內皮生長因子水平異常:本研究證實血管內皮生長因子水平異常的MPP患兒哮喘發生率是血管內皮生長因子水平正常患兒的3.963倍,篩選血管內皮生長因子水平異常是MPP患兒發生哮喘的危險因素,與于斌等[19]研究結論一致。支原體肺炎感染可導致血清血管內皮生長因子水平上升,上調血管內皮素-1釋放,刺激黏液大量分泌、擴大氣道炎癥反應,誘導支氣管痙攣和平滑肌收縮,誘發哮喘。(7)維生素D水平異常:本研究證實維生素D水平異常的MPP患兒哮喘發生率是維生素D水平正常患兒的2.875倍,篩選維生素D水平異常是MPP患兒發生哮喘的危險因素,與代樹棟等[20]研究結論一致。研究表明[21],維生素D與肺癌、慢阻肺、哮喘等諸多肺部疾病的發生、發展密切有關。維生素D水平降低可導致呼吸道黏膜上皮角化、變性及增生,并降低其清除能力,使得炎癥介質積聚,誘發炎癥劇烈反應,導致氣體交換受阻、肺組織損傷,增加哮喘發生風險。

疾病預測是醫學評估患者預后結局的重要工具,列線圖以可視化的圖形代替傳統繁瑣的數學公式,對目標事件的風險程度進行預測,也便于預測疾病的長期預后[22]。列線圖模型中每項變量均有對應的賦分線段和對應的得分值,整合變量分數值后即可計算總分數值,對應模型底部的風險值,從而獲得目標事件發生風險。列線圖基于統計分析結果明確預測變量的比例系數,綜合各個變量的影響程度,將預測結果以簡明的圖形展示,其中煙草暴露為85分、氣道高反應為100分、抗菌藥物使用時間> 7d為99分、血清補體水平異常為89分、白細胞介素-6水平異常為84分、血管內皮生長因子水平異常為83分、維生素D水平異常為100分。為了防止模型過度擬合以及保障其準確性,本研究進行了多方面驗證,結果顯示,校正曲線與理想曲線走勢基本一致,AUC為0.785,另外,閾值概率在5%～65%范圍內有較高的凈獲益值,表明本模型預測效能良好。醫務人員可以通過MPP患兒各變量得分情況預測哮喘發生概率,盡早識別高風險患兒并將其列為重點監護對象。同時,對可以控制的危險因素給予一定的預防措施,并及時調整診療方案。

綜上所述,本研究構建的列線圖預測準確性較高,能夠較為可靠地評估MPP患兒合并哮喘風險,滿足了臨床上對于整合模型的需求,還有助于醫務人員、監護人了解病情進展,從而推動個體化醫療的穩步發展。此外,樣本量均來自于同一醫院,數據選擇可能會存在一定的偏倚,同時也沒有進行模型外部驗證;另外,納入變量不全面,可能存在遺漏有價值的指標。