ICU多重耐药菌感染判别分析预判模型建立研究

邹 倩 丁梦媛 耿苗苗 马 磊 祝延红

随着抗菌药物的广泛使用和耐药细菌的传播，多重耐药菌(multidrug-resistant organism，MDRO)已经逐渐成为医院感染的重要病原菌[1]。专家指出细菌的耐药性问题将逐渐威胁全球公共卫生健康状况[2]。重症监护病房(intensive care unit, ICU)患者病情危重且往往免疫力低下，ICU是院内常见耐药菌检出率最高的一个科室[3]。MDRO感染常表现为肠道感染、呼吸道感染、手术部位感染等，MDRO感染大大增加患者住院时间以及治疗费用，感染者病死率远高于未感染者[4～7]。多重耐药菌不仅存在于患者本身，还存在仪器设备等环境表面，当医护人员接触到这些病菌时很可能会造成ICU内住院患者之间的多重耐药菌交叉传播[8]。张俊等[9]研究发现对MDRO感染患者实施针对性的消毒隔离措施干预后，患者周围物品和医护人员MDRO检出率有所下降。临床上针对多重耐药菌检测阳性患者将实行接触隔离和单间隔离等防护措施来阻止交叉传播，而未知的多重耐药菌感染患者是临床医护人员护理的盲点和难点[6]。本研究通过筛选影响因素指标，并对选取的指标采用逐步判别分析法建立预判模型，为医务人员提前预测ICU内患者MDRO感染与否提供方法，从而有助于早期进行有效隔离措施以防止病原微生物的传播。

对象与方法

1.研究对象:选取上海市某三甲综合医院2017年1月～2019年12月入住综合ICU>48h的住院成年患者845例(男性497例，女性348例)，其中MDRO感染患者118例，MDRO未感染者727例。

2.研究方法:采用回顾性研究方法，通过医院电子病历与纸质病历相结合的方式收集患者相关资料，包括：①基本情况：性别、年龄、ICU住院天数、手术史和感染前手术次数；②基础疾病数量；③侵入性操作：侵入性操作种类数、留置鼻饲管天数、动静脉置管天数、留置导尿管天数、机械通气天数、气管插管天数；④药物使用情况：使用激素或免疫抑制剂天数、使用抗菌药种类数、抗菌药使用天数。

3.诊断标准:基于临床症状，院内感染按照《医院感染诊断标准(试行)》执行,MDRO感染诊断依据2011年版《多重耐药菌医院感染预防与控制技术指南(试行)》[10,11]。

结 果

1.单因素分析：对15个与ICU内MDRO感染可能相关的影响因素进行单因素分析，结果显示，性别、年龄、ICU住院天数、手术史和感染前手术次数、侵入性操作种类数、留置鼻饲管天数、动静脉置管天数、留置导尿管天数、机械通气天数、气管插管天数、使用激素或免疫抑制剂天数、使用抗菌药种类数和抗菌药使用天数等14个因素与MDRO感染比较，差异有统计学意义(P<0.05)，具体结果见表1。

表1 重症监护室多重耐药菌感染单因素分析

2.判别函数预判模型的建立：根据专业知识，选取单因素分析差异有统计学意义的变量，包括性别(X1)、年龄(X2)、住院天数(X3)、手术史(X4)、感染前手术次数(X5)、侵入性操作种类数(X6)、留置鼻饲管天数(X7)、动静脉置管天数(X8)、留置导尿管天数(X9)、机械通气天数(X10)、气管插管天数(X11)、使用激素或免疫抑制剂天数(X12)、使用抗菌药种类(X13)、抗菌药使用天数(X14)。采用逐步Fisher判别分析，共筛选出10个差异有统计学意义的预测变量(性别、手术史、侵入性操作种类数、留置鼻饲管天数、动静脉置管天数、留置导尿管天数、机械通气天数、气管插管天数、使用激素或免疫抑制剂天数和抗菌药使用天数)，得到判别函数方程式：Y=0.310X1+0.340X4-0.425X6-0.027X7+0.019X8+0.068X9+0.019X10+0.030X11+0.022X12-0.026X14-0.273。该判别函数的Wilks′Lambda值为0.542，χ2=412.523，df=10,P=0.000，差异有统计学意义。经计算，感染组(Y=1)的判别得分均值ZA=2.27，未感染组(Y=0)判别得分均值ZB=-0.37，由公式ZC=(ZA+ZB)/2可得综合的均值ZC=0.95。通过将样本各指标值代入上述函数中，得出判别得分。当判别得分≥0.95，判为MDRO可能感染患者；当判别得分<0.95，判为MDRO不太可能感染患者。

3.Fisher判别函数预判模型的验证：判别函数预判效果的考核可以采用多种方法验证，此处采用自身验证法和刀切法验证法，结果见表2和表3。自身验证法和刀切法验证法的敏感度分别为72.0%和70.34%，特异性分别为95.7%和95.19%，符合率分别为92.4%和91.72%，说明模型的预判效果较为理想。

表2 判别分析预判模型自身验证结果(n)

表3 判别分析预判模型刀切法验证结果(n)

4.Fisher判别函数预判模型的ROC曲线下面积分析:以判别得分作为检验值，病原微生物检测结果为“金标准”，绘制ROC曲线。如图1所示，ROC曲线下面积为0.938，面积的标准误为0.013，P<0.05, 95%CI：0.912～0.964。

图1 判别分析预判模型的ROC曲线

讨 论

近年来，全球范围内MDRO的感染流行度不断增加，感染未经控制甚至会引起MDRO的暴发从而造成重大公共卫生事件。疾病预警是当下流行病学研究热点,也是医院感染流行病学研究的一种新方法。通过预测模型来实现MDRO医院感染防控的战线前移以降低MDRO医院感染发生率，这将为患者减轻经济负担和降低死亡风险[5，7]。

针对ICU内患者多重耐药菌感染风险的预测，研究者主要使用Logistic回归等方法[12～15]。本研究运用Fisher判别分析构建预判模型，第一时间评估入住ICU患者MDRO可能感染与否从而帮助ICU内医护人员在人力财力有限的情况下精准防护和有效控制传播，从而达到降低目的整体MDRO院内感染发生率的目的。有研究将使用MDRO危险因素预判后的精准防护和主动筛查的全员防护进行比较，发现两者比较差异并无统计学意义，从而证明了依据危险因素预判进行防护的可行性和经济收益[16]。ICU内患者一般具有急危重症多、免疫功能差和护理治疗操作多等特点，不及时对MDRO感染患者实行隔离措施，很可能引发患者院内多重耐药菌交叉感染率的上升，对此临床专家建议ICU内MDRO感染患者须实行单间隔离、接触隔离或将相同感染患者安置于同一房间以防止患者之间的交叉传播[17]。但病原菌主动筛查的非强制性和病原检测时间上的滞后性使得医护人员早期对患者隔离安置带来障碍。同时一项包含27篇原始研究文献的Meta分析研究指出，医院内严重感染患者的不恰当抗菌药物使用率为14%～78%，并且原始文献中超过一半的研究指出患者错误药方率大于50%[18]。Tabah等[19]研究发现，MDRO感染往往由诊断不及时以及使用错误的抗菌药导致。综上所述，早期对MDRO感染患者进行接触隔离等措施和正确为ICU内患者开具抗菌药处方都依赖于对潜在多重耐药病原菌的预判。因此本研究对ICU内患者进行MDRO感染风险预测判别模型的构建,可以提高医院感染防控效率,从而遏制多重耐药产生和传播。

预判分析可以根据研究对象的若干指标的观测结果来判定其所属类别，在医学领域已有广泛的应用[20，21]。本研究以单因素分析挑选敏感因素，结合病原学检测结果进行逐步Fisher判别分析，本研究最终纳入判别函数的因素与其他研究者对多重耐药菌危险因素分析大致相同[22，23]。值得注意的是年龄这一变量单因素分析时两组之间差异有统计学意义但在逐步判别分析过程中被剔除，原因可能是本研究所选取的医院入住ICU患者年龄相仿，且MDRO感染组与未感染组人数比例相差较大，导致以此人群为数据的模型不足以支撑该因素的纳入。本研究对所建立的判别函数进行自身验证和刀切法验证，模型的预判效果较为理想但敏感度不够高，可能与MDRO感染相关的危险因素收集不够全面有关。从卫生经济学的角度考虑特异性高于敏感度更有利于节约医护人员照护成本和医院其他资源成本，但是鉴于MDRO的传染主要是接触传播，阳性患者的漏诊会不会导致后续的治疗成本大于前期节约下来的成本，这有待进一步研究考证。

综上所述，在大数据研究兴起的新时代，预判是流行病学的热点，也是医院感染管理决策的一个高效手段。判别分析预判模型可早发现MDRO可能感染患者，对其进行隔离等防控可以有效避免MDRO交叉感染与暴发。及时采取相应干预措施对于防止病情恶化和保护同病房其他患者具有重要意义，真正做到早发现、早隔离、早防控。未来对于预判模型的构建需要全面地收集危险因素、扩大样本含量以及前瞻性地验证模型以达到更高的敏感度与特异性。国内关于模型预判后进行精准防护所带来的经济收益大小需要后续研究来进一步证实。