ICU患者多重耐药菌感染风险预测模型的构建与验证

2023-02-17王丽竹朱祎容郭晶晶

护理与康复 2023年2期

李茜，王丽竹，朱祎容，邵清，向艳，郭晶晶

浙江大学医学院附属第二医院，浙江杭州 310009

重症监护病房(intensive care unit，ICU)是集中收治急危重症患者的场所，随着有创操作、检查治疗、广谱抗菌药物等的广泛使用，多重耐药菌(multi-drug resistance organisms，MDRO)不断增长[1]。由MDRO引起的医疗相关性感染，如菌血症、肺部感染等，导致住院时间延长、护理成本增高，不利于患者预后，甚至引起患者死亡或医院感染的暴发流行。因此，对ICU患者MDRO感染的预防及控制较为重要[2-3]。本研究基于数据挖掘技术，提取有效医疗数据，通过Logistic回归分析ICU患者感染MDRO的危险因素并构建预测模型，绘制列线图，帮助早期筛查高风险患者，及早进行干预，从而降低ICU患者MDRO感染率，并减少患者医疗费用及科室管理成本。

1 对象与方法

1.1 研究对象

本研究选取2017年10月至2019年4月所有入住ICU的MDRO感染患者共606例，并按照1∶1比例随机选取同时期内非MDRO感染患者，共1 212例患者作为建模组；另外收集2019年 5月入住综合ICU的265例患者作为验证组。纳入标准：入住ICU时间≥48 h；年龄≥18周岁。排除标准：入科时已是MDRO感染患者；病例数据有缺失；MDRO定植患者。MDRO医院感染需首先符合《医院感染诊断标准(试行)》的规定，同时其病原学诊断是MDRO感染(MDRO感染是指检出MDRO且经医院感染管理科及临床医生判断后排除定植或标本污染)。由感染监测软件信息提示，临床医生作出判断，医院感染管理科专人审核。对于符合纳入标准，在入组时间段多次发生MDRO感染的患者，只分析其首次感染。本研究已获伦理委员会批准，审批号：2020伦审研第(455)号。根据建模样本量要求为自变量的10倍，本研究纳入变量21个，考虑20%的资料流失率，计算所需样本量至少为252例。

1.2 研究方法

1.2.1资料收集

基于文献回顾，提出可能对因变量有影响的自变量共21个，包括患者一般资料(性别、年龄、入院方式、手术等)、医源性因素(机械通气>3 d、导尿管留置>5 d、动脉导管留置>2 d等)、患者自身相关因素(是否并发恶性肿瘤、高血压、糖尿病等)及医院感染结局，共4个方面。

1.2.2质量控制

由两名研究者通过医院感染系统导出MDRO感染病例；通过微生物实验室系统导出同时期内非MDRO感染病例。通过电子信息平台进入病历系统，查阅患者电子病历及相关资料，双人核对，确认无误后进行基本数据Excel录入。对不符合纳入标准或符合纳入标准而临床资料中有缺失变量的病例，双人核对后剔除。

1.2.3统计学方法

采用SPSS 26.0及Stata 15.0软件进行统计分析。呈正态分布的连续变量资料采用均数±标准差表示，非正态分布的连续变量资料采用中位数(四分位数)表示；分类变量资料的描述采用频数(百分比)表示；正态分布的连续变量资料两样本均数的比较采用t检验，非正态分布的连续变量资料两独立样本的比较采用非参数Mann-WhitneyU检验；两组分类变量资料的比较采用x2检验或Fisher精确检验；对具有统计学意义(P<0.05)的单因素作为自变量，进行基于最大似然比的逐步回归法的多因素Logistic回归分析及预测模型建立，并绘制列线图进行模型量化；绘制Calibration图及受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic cure,简称ROC曲线)评估模型预测效果。

2 结果

2.1 MDRO感染影响因素单因素分析

2017年10月至2019年4月所有入住ICU未发生MDRO感染的患者为8 134例，发生MDRO感染的患者有606例，ICU患者MDRO感染率为6.93%。1 212例建模组患者中男754例、女458例；年龄20～92岁，平均(58.00±16.11)岁；入院主诊断呼吸系统疾病253例、神经系统疾病246例、心血管系统疾病178例、消化系统疾病167例、多发伤烧伤163例、骨科系统疾病85例、其他疾病120例。单因素分析结果显示，在纳入的21个因素中有11个因素具有统计学意义(P<0.05)，见表1。

表1 MDRO感染影响因素单因素分析

表1(续)

2.2 MDRO感染影响因素多因素分析及预测模型构建

将上述单因素分析中有统计学意义的预测因素作为自变量，以是否发生MDRO 感染作为因变量(1=MDRO感染，0=非MDRO感染)进行Logistic回归分析，自变量赋值见表2。Logistic回归分析结果显示：入院方式、手术、抗生素使用>4 d、使用糖皮质激素、原发性肺部感染、低蛋白血症为ICU患者MDRO感染的独立危险因素，见表3。Logistic回归方程：LogitP=-3.252+1.859X1+1.219X2+0.335X3+0.738X4+1.924X5+0.325X6，并将此模型绘制成列线图，见图1。使用方法：首先对每个入选变量的不同的取值通过垂直线在评分标尺上获得相应的分值，然后将所有变量所对应的分值相加取得总分，最后通过总分垂直在预测线上得到相应的预测风险值。

图1 MDRO感染风险预测列线图

2.3 Logistic回归模型评价

模型校准度评价：Calibration图示校准曲线与参考线吻合良好，见图2。模型判别能力检验：采用ROC曲线检验判别模型，测得曲线下面积为0.849，95%CI：0.827～0.871，P<0.001，认为此模型判别效果良好，灵敏度为85.8%，特异度为71.6%，约登指数为0.574，所对应的最佳临界值为0.465。依据本预测模型公式，LogitP≥0.465时，认为ICU患者可能会发生MDRO感染，见图3。

图2 MDRO感染预测模型Calibration校准曲线图

图3 MDRO感染预测模型ROC曲线

2.4 模型外部验证

收集2019年5月入住综合ICU的265例患者作为研究对象，其中男186例(70.19%)、女79例(29.81%)，年龄18～89岁，平均(57.26±15.94)岁。实际有34例患者感染MDRO，模型判断为26例，误判8例，灵敏度为76.47%；实际未感染MDRO患者有231例，模型判断为192例，误判39例，特异度为83.12%。模型总正确率为(26+192)/265=82.26%。

3 讨论

3.1 建立ICU患者MDRO感染风险预测模型的必要性

MDRO通常通过接触传播方式引发医院感染，MDRO感染者、定植者以及受到污染的医护人员的手、医疗设备和医院环境等均可成为传染源，从而造成患者之间的传播[4-6]。为了防止MDRO的传播，医院通常采用集束化的策略，如医护人员手卫生教育、主动病原菌监测培养、接触隔离、环境消毒和抗生素使用限制等[7-10]。对于医院MDRO感染的风险需进行前瞻性的预测，并进行早期控制。通过主动监测培养，早期发现MDRO定植仍是控制MDRO感染的重要措施[10]。但是，从人员配备和患者医疗费用的角度来看，建议采用有针对性的监测而不是广泛监测。因此，构建ICU患者MDRO感染风险预测模型，对个体进行感染风险预测并进行分级，帮助早期筛查高风险患者，针对不同级别制定并实施不同干预计划，提高医护人员感染防控执行力，有效调配和利用资源，从而最大限度降低ICU患者MDRO感染率，与此同时减少患者医疗费用及科室管理成本等。

表2 自变量赋值

表3 MDRO感染危险因素的Logistic回归分析

3.2 构建的ICU患者MDRO感染风险预测模型具有科学性及实用性

本研究通过数据分析构建的ICU患者MDRO感染风险预测模型结果显示：模型ROC曲线下面积为0.849，95%CI：0.827～0.871，认为此模型区分MDRO感染与非MDRO感染的准确度较高，即模型的区分度好；模型校准度曲线与参考线吻合良好，表示模型预测发生MDRO感染的概率与实际发生率接近，即模型的校准度好。在外部验证中显示，模型的灵敏度为76.47%、特异度为83.12%、总正确率为82.26%。综合说明本研究构建的模型可以很好地预测ICU患者MDRO感染发生的风险。为了方便临床统计分析及医护人员使用，本研究将离散型数值变量转变为二分类变量进行回归方程计算。本研究模型中纳入的预测因素皆为临床诊疗中的客观数据，易于获取。由于预测模型数学公式计算复杂繁琐，本研究基于该模型绘制了可视化的列线图，操作简便，便于临床应用。因此本预测模型具有一定的科学性和实用性。

3.3 ICU患者MDRO感染相关危险因素分析

本研究模型显示与ICU患者MDRO感染相关的独立危险因素主要包括入院方式、手术、抗生素使用>4 d、使用糖皮质激素、原发肺部感染及低蛋白血症。

3.3.1由急诊转入ICU和手术均会增加MDRO感染风险

本研究显示由急诊转入ICU的患者MDRO感染风险较他科转入ICU增加至6.420倍。可能由于急诊入院之前患者已在社区或当地医院入住多天，住院时间延长，特别是入住ICU时间延长，接触各类病原微生物的机会增多，暴露于定植菌环境，感染机会相应增加[11-12]，而他科转入患者多为术后监护转入，病房住院时间不长，因此较急诊入院患者感染风险低。急诊入院作为高危因素与国外研究[13]结果相似。此外，本研究中手术患者MDRO感染风险较非手术患者增加至3.385倍。手术等侵入性操作使机体正常的皮肤或黏膜、血管、脏器暴露于外界或可能有微生物侵害的内环境中，特别是无菌部位受损的状态为外界微生物侵入提供了通道和载体，从而增加了MDRO感染风险[14]。因此，应严格遵守有创手术和操作的无菌技术原则及相关规范，尽可能地减少侵入性的有创操作。

3.3.2使用糖皮质激素和抗生素使用时间延长会增加MDRO感染风险

糖皮质激素的使用可造成免疫抑制，从而造成继发的医院内细菌感染，并增加耐药机会[15]。此外，使用抗生素时间的延长也会增加细菌耐药机会。ICU患者由于病情危重、免疫力低下、各项有创操作及治疗的增加，特别是广谱抗菌药物第三代头孢菌素的广泛使用，使得细菌在药物的选择压力下产生耐药基因突变，同时耐药基因能够通过转移耐药基因元件构成多耐药基因的复合体，产生多重耐药[16-17]。规范临床抗菌药物的使用在降低医院感染方面起到重要作用。相关研究[18]显示：遵照指南实施“抗生素管理计划”，不仅有效降低了广谱抗生素和抗生素总量的使用，也降低了MDRO及艰难梭菌感染的发生。

3.3.3原发性肺部感染和低蛋白血症会增加MDRO感染风险

本研究结果显示，原发性肺部感染的患者MDRO感染风险较其他患者增加至6.847倍。肺部感染会造成患者呼吸道屏障受损，宿主防御能力降低，增加细菌入侵、定植的概率，进一步加重肺部感染。肺部感染的致病原多为细菌，其治疗方法主要是使用抗菌药物，长期广谱抗菌药物的使用也使得发生MDRO感染的风险不断增加。一项[19]来自于西部地区10家三级甲等医院的研究结果显示，微生物实验室分离的5 768株多重耐药鲍曼不动杆菌有80.97%来自于呼吸道。此外，本研究中低蛋白血症患者 MDRO感染风险较无低蛋白血症患者增加至1.383倍。研究[20-22]表明：低蛋白血症与病毒、细菌和真菌感染的发生和严重程度相关，并可预测非感染性疾病的感染并发症及其预后。白蛋白的氧化和分解在抗菌防御及修复过程中起着重要作用，完整的先天性和适应性免疫反应均依赖于白蛋白。研究[23-24]显示，通过静脉输注人血白蛋白可影响先天性和适应性的免疫反应，并产生有益效果。