某院2019—2021年血液透析患者医院感染情况的分析及预测模型构建

魏美钦

南平市人民医院 (福建南平 353000)

血液透析是一种肾脏替代疗法，多被用于急慢性肾功能衰竭患者的治疗中，通过清除患者血液中的毒素、代谢废物与多余水分等，可达到维持患者生命、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、机体长时间处于炎症状态，导致其发生医院感染的风险较高[2]。一旦患者发生医院感染，病情会加重，并可引发其他器官功能衰竭，严重者甚至危及生命[3]。因此，在临床实践中，早期明确引发医院感染的因素并落实针对性防治策略，对减少感染发生的意义重大。现阶段，临床对于血液透析患者医院感染的影响因素虽有研究，但缺乏有效的预测模型。基于此，本研究分析我院2019年至2021年血液透析患者医院感染情况，并构建Logistic回归预测模型，旨在为制定针对性防治策略提供参考，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2019年8月至2021年12月我院收治的122例血液透析患者为研究对象，其中，女53例，男69例；年龄45～75岁，平均(59.76±7.28)岁。本研究经医院医学伦理委员会审核批准。

纳入标准：具备血液透析指征；意识清醒；血液透析时间>3个月；病历资料齐全。

排除标准：存在沟通障碍；伴有认知功能障碍；患有恶性肿瘤；患有心血管疾病；患有免疫系统疾病；患有传染性疾病；入院前出现感染；近1个月内有手术史或外伤史；配合度差。

1.2 方法

以回顾性调查法统计所有患者医院感染发生情况，纳入的感染部位包括尿道、血管通路、肺部及胃肠道等；收集患者基线资料，包括年龄、性别、体质量指数、透析时长、血管通路、是否合并糖尿病、是否营养不良，其中营养不良可通过营养控制状况评分进行评估，包括淋巴细胞计数与血清总胆固醇、白蛋白3个指标，分数范围为0～12分，患者评分≥2分，表示其存在营养不良[4]。

1.3 评价指标

观察122例患者医院感染的发生情况，对患者发生医院感染原因进行单因素分析；构建所有患者发生医院感染的Logistic回归预测模型，分析Logistic回归预测模型的有效性与拟合效果，评估Logistic回归预测模型对血液透析患者发生医院感染的预测价值。

1.4 统计学处理

2 结果

2.1 122例患者医院感染发生情况

122例患者中，发生医院感染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)；胃肠道感染2例，占16.67%(2/12)；110例未发生医院感染，占比90.16%(110/122)。

2.2 122例患者发生医院感染原因的单因素分析

年龄、透析时长、是否合并糖尿病、是否营养不良均是血液透析患者发生医院感染的影响因素，差异有统计学意义(P<0.05)，见表1。

2.3 122例患者发生医院感染的Logistic回归预测模型构建

将所有患者是否发生医院感染作为因变量，将表1中差异有统计学意义的因素作为自变量(赋值见表2)，构建Logistic回归预测模型，结果表明，糖尿病、透析时长、年龄、营养不良均是血液透析患者发生医院感染的独立危险因素，差异有统计学意义(P<0.05)，见表3。

表1 122例患者发生医院感染原因的单因素分析

表2 赋值

表3 血液透析患者发生医院感染的Logistic回归预测模型

2.4 Logistic回归预测模型的有效性与拟合效果

似然比卡方=180.34，DF=6，P<0.001，提示Logistic回归预测模型构建有统计学意义；Wald卡方=112.51，DF=7，P<0.001，提示Logistic回归预测模型构建有效；采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验，显示Chi-Square=9.019，DF=8，P=0.811，提示模型拟合效果优良。

2.5 Logistic回归预测模型对血液透析患者发生医院感染的预测价值

ROC曲线显示，Logistic回归预测模型对血液透析患者发生医院感染的预测曲线下面积为0.809，标准误差为0.049，95% CI为0.719～0.905，P<0.001，见图1。

图1 Logistic回归预测模型对血液透析患者发生

3 讨论

血液透析患者是发生医院感染的高危群体，极大地影响患者的生存时间与生命质量，故防控感染、减少感染发生成为血液透析患者治疗期间十分重要的环节[5-6]。本研究结果显示，122例患者医院感染发生率仍较高，需提高重视程度，防控医院感染发生。

本研究中，通过构建Logistic回归预测模型发现，糖尿病、透析时长、年龄、营养不良均是血液透析患者发生医院感染的独立危险因素，差异有统计学意义(P<0.05)。分析其原因主要包括以下几个方面：(1)合并糖尿病患者机体的控糖能力减弱，血液循环中的糖分增多，可抑制吞噬细胞的功能，降低其抗感染能力，且高糖环境可为细胞生长与繁殖提供良好的条件，一定程度上可提高患者的感染风险；(2)透析时间越长，患者体内血清肌酐、尿素氮等毒素蓄积越多，机体长时间处在慢性炎症状态，易引发感染，而且，长时间透析会导致肾脏大量丢失蛋白质，从而出现低蛋白血症，进而使机体产生免疫效应分子能力不足的现象，难以抵御致炎信号，增加感染风险；(3)营养不良会改变T淋巴细胞的结构与功能，降低患者机体免疫力，减弱其抵抗病原菌的能力，易诱发感染[7]；(4)年龄较大患者的机体免疫力下降、免疫屏障受损、代谢减慢、修复能力低下，且多伴有基础疾病，其感染风险大于年轻患者，同时，患者对疾病与血液透析缺乏认知，自护能力较弱，难以有效防控医院感染[8-10]。本研究还对血液透析患者发生医院感染的Logistic回归预测模型进行评价，似然比卡方检验提示模型构建有统计学意义，Wald卡方检验提示模型构建有效，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验提示模型拟合效果优良，说明，该模型具有极大的应用价值。ROC曲线显示，Logistic回归预测模型对血液透析患者发生医院感染的预测曲线下面积0.809，预测效能较高。

针对以上独立危险因素，我院提出以下对策：(1)加强对高龄及合并糖尿病血液透析患者的健康教育，采用通俗易懂的语言指导患者了解血液透析注意事项、血管通路维护、并发症防护等知识，提高健康知识掌握程度，并指导其科学应用运动与饮食疗法，提升血糖控制效果，改善代谢紊乱状态，增强机体抵抗力，从而减少医院感染的发生；(2)调整患者饮食结构，增加优质蛋白摄入量，如鸡蛋、牛奶等，禁食甜食与钾含量过高的食物，禁止过量食用钠盐，此外，需计算患者饮食成分，保证蛋白质、热量等摄入达标；(3)在患者进行血液透析治疗的过程中，最大程度地减少不必要的侵入性操作，以降低感染风险[11-13]。

综上所述，血液透析患者医院感染发生率较高；糖尿病、透析时长、年龄、营养不良是该病的独立危险因素，据此构建的Logistic回归预测模型在预测医院感染发生中具有良好的效能，可为针对性防治策略的制定提供参考。