重癥腦卒中病人肺部感染風險預測模型的構建與驗證

Construction and validation of a risk prediction model for pulmonary infection in severe stroke patients

ZHANG Qin，ZHANG Lei，CHEN Yanyan

Qichun County People's Hospital，Hubei 435300 China

Corresponding Author "ZHANG Qin，E-mail：werrtytyu7@163.com

Keywords "severe stroke; pulmonary infection; risk factors; risk prediction model; nursing

摘要""目的：構建重癥腦卒中病人肺部感染風險預測模型，并給予護理干預對策。方法：采用便利抽樣法，選取2022年7月—2023年6月我院收治的重癥腦卒中病人132例作為研究對象，通過單因素分析和多因素Logistic回歸分析篩選重癥腦卒中病人肺部感染的危險因素，構建風險預測模型，并通過受試者工作特征（ROC）曲線進行評估。選取2023年7月—12月我院收治的60例重癥腦卒中病人對肺部感染風險預測模型進行驗證。結果：132例重癥腦卒中病人中，發生肺部感染28例，發生率為21.21%。多因素Logistic回歸分析結果顯示，危重癥病人營養風險量表評分、合并癥、臥床時間、意識障礙、侵入性操作是重癥腦卒中病人發生肺部感染的獨立危險因素（Plt;0.05）。肺部感染風險預測模型ROC曲線下面積（AUC）為0.805［95%CI（0.604，0.883）］，約登指數最大值為0.772，最佳截斷值為5.79分，特異度為0.896，敏感度為0.812。模型驗證結果，敏感度為69.23%，特異度為95.74%，預測準確率為90.00%。結論：本研究所構建的風險預測模型擬合程度及預測效果較好，為醫護人員評估與識別重癥腦卒中病人肺部感染危險因素，制定針對性護理干預對策提供參考。

關鍵詞""重癥腦卒中；肺部感染；危險因素；風險預測模型；護理

doi：10.12102/j.issn.2095-8668.2025.07.038

腦卒中是造成中老年人群長時間處于病殘狀態的主要因素，具有高發病率、高致殘率及高死亡率三大特征^［1］。肺部感染為腦卒中病人常見并發癥，而且可能引發敗血癥，延長機械通氣時間、中心靜脈導管留置時間和住院時間等，遠期神經功能預后較差^［2?3］。目前，大多數臨床相關研究重點關注重癥腦卒中病人肺部感染危險因素分析以及臨床干預，較少關注在肺部感染發生之前通過臨床指標對肺部感染的發生風險進行評估判斷，且缺乏特異性較高的評估方法。風險預測模型指的是將造成疾病的多個臨床預測指標有效結合起來，然后通過數學公式來判斷某種疾病是否會發生或者發生風險的高低。臨床上，風險預測模型能夠指導醫護人員早期識別不良事件的高危病人，以便制定針對性預防措施，從而降低不良事件發生率^［4］。因此，本研究旨在構建重癥腦卒中病人肺部感染風險預測模型，對模型在重癥腦卒中病人肺部感染風險預測中的應用效果進行驗證?，F報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

采用便利抽樣法，選取2022年7月—2023年6月我院收治的重癥腦卒中病人132例作為研究對象。納入標準：1）年齡為18～75歲；2）符合重癥腦卒中診斷標準^［5］；3）住院時間超過1周者；4）基線資料齊全；5）入組前無肺部感染；6）急性生理與慢性健康狀況評分Ⅱ（APACHE Ⅱ）為10～25分。排除標準：1）社區獲得性肺炎；2）入院48 h內出現肺部感染者；3）入院48 h內給予抗生素藥物者；4）嚴重肝臟或者腎臟疾??；5）存在多器官衰竭。本研究已通過我院醫學倫理委員會審核（倫理號：2024?4?19）。

1.2 方法

1.2.1 一般資料收集

基于回顧性分析研究方法獲取132例病人臨床資料信息，由專人通過整理臨床資料、搜索病例系統獲取2022年7月—2023年6月收治的132例重癥腦卒中病人臨床資料，統計病人相關信息，包括性別、年齡、體質指數、APACHE Ⅱ評分、危重癥病人營養風險量表評分、腦卒中類型、吸煙史、合并癥、臥床時間、意識障礙、侵入性操作等。危重癥病人營養風險量表包括年齡、入住ICU前住院時間、器官功能不全個數、APACHE Ⅱ評分、感染相關器官功能衰竭評分5個維度，共14個條目，總分為0～9分，其中lt;5分為營養不良低風險，≥5分為營養不良高風險。該量表的Cronbach's α系數為0.836^［6］。

1.2.2 診斷標準

參照《中國成人醫院獲得性肺炎與呼吸機相關性肺炎診斷和治療指南（2018年版）》中的標準對肺部感染進行診斷^［7］：1）實驗室檢查指標異常；2）肺部影像學檢查提示肺部感染；3）存在肺部感染癥狀，如發熱、咳嗽、咳痰等。

1.3 統計學方法

采用SPSS 22.0軟件進行統計分析，符合正態分布的定量資料采用均數±標準差（x±s）表示，行t檢驗；定性資料采用例數、百分比（%）表示，行χ²檢驗。經Logistic回歸分析篩選肺部感染的危險因素，通過受試者工作特征（ROC）曲線判定模型預測效果，通過Bootstrap法進行內部驗證。以Plt;0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 重癥腦卒中病人發生肺部感染影響因素的單因素分析

132例重癥腦卒中病人中，住院期間發生肺部感染28例，發生率為21.21%，作為肺部感染組；104例未發生肺部感染，作為無肺部感染組。單因素分析結果顯示，年齡、APACHE Ⅱ評分、危重癥病人營養風險量表評分、吸煙史、合并癥、意識障礙、臥床時間、侵入性操作是重癥腦卒中病人發生肺部感染的影響因素（Plt;0.05），見表1。

2.2 重癥腦卒中病人發生肺部感染影響因素的多因素Logistic回歸分析

將有無肺部感染（肺部感染=1，無肺部感染=0）作為因變量，將單因素分析中差異有統計學意義的變量（Plt;0.05）作為自變量進行多因素Logistic回歸分析。自變量賦值情況見表2。多因素Logistic回歸分析結果顯示，危重癥病人營養風險量表評分、慢性阻塞性肺疾病、臥床時間、意識障礙、侵入性操作是重癥腦卒中病人發生肺部感染的獨立危險因素（Plt;0.05），見表3。

2.3 重癥腦卒中病人發生肺部感染風險預測模型的構建及預測

基于回歸分析法構建肺部感染風險預測模型，將多因素Logistic回歸分析結果中的回歸系數作為風險系數β，根據風險系數β值構建肺部感染風險預測模型，其中P表示肺部感染率，Logit（P）=-4.384+0.511×危重癥病人營養風險量表評分+0.499×慢性阻塞性肺疾病+1.530×臥床時間+3.586×意識障礙+ 1.449×侵入性操作。通過ROC曲線對風險預測模型的效果進行預測，結果顯示，該模型ROC曲線下面積（AUC）為0.805［95%CI（0.604，0.883）］，最佳截斷值為5.79分，此時對應識別肺部感染的特異度為0.896，敏感度為0.812，最大約登指數為0.772。見圖1。通過Hosmer?Lemeshow進行擬合優度檢驗，P=0.232；似然比χ²=171.29，自由度（ν）=6，Plt;0.001，說明所構建的重癥腦卒中病人肺部感染風險預測模型有統計學意義；Wald χ²=104.52，ν=8，Plt;0.001，提示重癥腦卒中病人肺部感染風險預測模型構建有效；表明構建的風險預測模型具有較好擬合效果；Bootstrap對建模數據重復抽樣100次進行內部驗證，結果顯示，校準曲線預測結果與預期結果間差異無統計學意義（Pgt;0.05），見圖2。

2.4 重癥腦卒中病人發生肺部感染風險預測模型的驗證

選取2023年7月—12月我院收治的重癥腦卒中病人60例納入該風險預測模型進行驗證。結果顯示，實際發生9例肺部感染，模型預測為13例，誤診6例；實際45例未發生肺部感染，模型預測為47例，漏診2例，敏感度為69.23%，特異度為95.74%，預測準確率為90.00%。

3 討論

3.1 重癥腦卒中病人肺部感染的危險因素復雜

本研究研究顯示，重癥腦卒中病人在住院期間會出現多種并發癥，主要是腦水腫、肺部感染、尿路感染、癲癇、臨床抑郁癥、褥瘡、肢體攣縮、肩部疼痛和深靜脈血栓等，其中肺部感染為腦卒中病人常見并發癥，明顯增加了病人病死率^［8?9］。因此，加強重癥腦卒中病人肺部感染預防及控制具有重要臨床意義。本研究結果顯示，危重癥病人營養風險量表評分、慢性阻塞性肺疾病、臥床時間、意識障礙、侵入性操作是重癥腦卒中病人發生肺部感染的獨立危險因素（Plt;0.05），這與臨床相關研究結果基本一致^［10］。

3.1.1 危重癥病人營養風險量表評分

危重癥病人營養風險量表評分≥5分表示有營養不良高風險，營養不良一方面可降低病人免疫能力，進而抵御病原菌能力降低，增加肺部感染發生風險；另一方面，營養不良還會加劇腸道黏膜萎縮的發生，此時會導致腸屏障功能受損，引起腸道通透性明顯提高，進而導致細菌移位，造成細菌定植于病人的其他組織部位，最終引起肺部感染^［11］。張瑞昕等^［12］的研究中亦指出，重癥腦卒中病人肺部感染與營養狀態存在密切關系，存在營養不良風險者肺部感染率明顯增大。

3.1.2 慢性阻塞性肺疾病

慢性阻塞性肺疾病存在著肺功能降低、持續氣流受限等表現，病人呼吸功能存在一定程度衰竭，而且氣道有炎癥細胞浸潤的現象，造成分泌物增加，引起呼吸道狹窄，使得病原菌清除速度減慢，呼吸道屏障功能也受到破壞，進而增加肺部感染率^［13］。

3.1.3 臥床時間

長期臥床會使得血液循環能力降低，機體新陳代謝能力變差，使得脂肪代謝出現紊亂，導致免疫力降低；另外，處于臥床狀態時會使得呼吸道分泌物聚積于肺部，加快病原菌生長，進而造成肺部感染^［14］。

3.1.4 意識障礙

如果病人出現意識模糊、昏迷或者嗜睡等意識障礙后，病人自主咳痰能力以及排痰能力明顯降低，使得呼吸道內部的分泌物無法及時有效排出，進而導致墜積性肺炎^［15］。

3.1.5 侵入性操作

臨床上，部分重癥腦卒中需要留置鼻飼管、氣管插管以及吸痰等侵入性操作，不僅增加了病原菌定植風險，還使得口咽部等部位細菌數量增加，黏膜屏障功能也受損，因而易出現肺部感染^［16］。

3.2 肺部感染風險預測模型預測效果

本研究所構建的風險預測模型的AUC為0.805，當AUC為0.7～0.9時，表明預測效果為中等水平^［17］，gt;0.7時，說明本模型具有良好區分能力。經過Bootstrap法進行內部驗證及Hosmer?Lemeshow擬合優度檢驗，模擬曲線與實際曲線的擬合度良好，提示本模型的一致性較好。本研究中，選取小樣本獨立數據對模型預測效果進行了驗證，模型的預測準確率為90.00%，進一步提示該模型在重癥腦卒中肺部感染高風險病人早期識別當中具有一定應用價值。在病人入院后可通過肺部感染風險預測模型進行初步篩查及評估，對相關指標進行密切監測，從而判斷病人是否存在風險，并盡早落實防控措施。

3.3 重癥腦卒中病人肺部感染的護理干預對策

在病人入院后，通過肺部感染風險預測模型對病人進行評估，對存在肺部感染風險者則尋找誘發肺部感染的影響因素，進而給予針對性管理，如存在營養不良風險者，可在營養科醫師指導下給予適宜能量及蛋白質補充，改善其營養狀態；對存在意識障礙以及長時間臥床者，除了做好基礎護理及口腔護理外，還需要加強臥床護理，給予關節及肢體被動活動等，以加快血液循環等。同時，護理人員可前瞻性監測預警肺部感染風險因素，通過信息化實時監測指標改善情況，實現肺部感染閉環管理，預防腦卒中病人肺部感染的發生。

4 小結

綜上所述，本研究所構建的重癥腦卒中病人肺部感染風險預測模具有一定預測效能，未來可以考慮通過預測模型及早識別高危人群，并結合相關危險因素制定科學、規范的預見性干預措施。但是本研究僅納入了1所醫院，樣本代表性及樣本量不足，可能存在影響因素不全面的情況，建議未來開展多中心、大樣本、前瞻性的調查，以達到優化模型的目的。

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（收稿日期：2024-05-07；修回日期：2025-03-13）

（本文編輯"薛佳）