第三代头孢菌素耐药大肠埃希菌血流感染风险预测模型的建立及验证

刘春林，陈 萍，杜燕娇，吴清念，蔡 甜

(华南理工大学附属第六医院检验科，广东 佛山 528200)

大肠埃希菌是引起血流感染(bloodstream infection，BSI)最常见的病原菌[1]。据研究[2-4]报道，第三代头孢菌素耐药(third-generation cephalosporin resistance，3GCR)大肠埃希菌感染发生率为40%～60%，其感染可导致患者住院时间延长，医疗费用增加及病死率上升，因此建立预测模型区分是否为耐药菌株，有助于临床提早干预，改善患者预后。本研究拟建立并验证3GCR大肠埃希菌BSI预测模型，为临床治疗提供依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象 回顾性选取2014年1月—2021年12月在某院住院首次确诊大肠埃希菌BSI患者494例作为研究对象。其中，2014年1月—2020年12月的434例作为建模组，2021年1—12月的60例作为验证组。根据是否对第三代头孢菌素(代表性药物：头孢噻肟)耐药，将研究对象分成3GCR组和第三代头孢菌素敏感(third-generation cephalosporin sensitive，3GCS)组。BSI诊断标准参照2001年卫生部颁布的《医院感染诊断标准(试行)》[5]；排除标准：年龄<18岁，住院时间<24 h，从外院转诊患者(在外院诊断BSI)，复数感染菌等。本课题符合医学伦理学标准，且属于回顾性研究，未对研究对象实施任何干预措施，经医院伦理委员会审查豁免知情同意。

1.2 临床资料 通过医院电子病历系统收集研究对象获得血培养阳性涂片结果前的基本资料，包括年龄、性别、基础疾病、住院时间、用药史、微生物培养药敏结果、炎症指标等。

1.3 菌株鉴定及药敏试验 采集研究对象静脉血20 mL，分别注入BD需氧瓶和厌氧瓶各10 mL，BD9 120全自动血培养仪检测。菌株鉴定及药敏检测使用Phoenix100全自动细菌鉴定药敏仪。药敏判定标准参照美国临床实验室标准化协会(CLSI)文件，质控菌株为大肠埃希菌ATCC 25922、铜绿假单胞菌ATCC 27853，购自国家卫生健康委临床检验中心。

1.4 炎症指标检测 收集研究对象就诊时或入院24 h内炎症指标检测结果。C反应蛋白(C-reactive protein，CRP)检测采用免疫比浊法，检测仪器AU5800，试剂由北京利德曼生化有限公司提供；降钙素原(procalcitonin，PCT)检测采用酶联免疫荧光法，检测仪器VIDAS，试剂由法国生物梅里埃公司提供。

1.5 相关因素定义 基础疾病包括糖尿病、慢性阻塞性肺疾病、肝胆疾病、肾功能不全、心功能不全等；抗菌药物使用情况指入院前30 d内全身性给药≥2 d，药物种类包括头孢菌素类、碳青霉烯类、β-内酰胺酶抑制剂等；侵入性操作包括留置导尿管、中心静脉管、气管插管等。

2 结果

2.1 研究对象基线资料 本研究建模组434例，平均年龄(60.04±21.34)岁，男性占59.21%；验证组60例,平均年龄(59.23±18.63)岁，男性占63.33%，两组基本资料比较差异无统计学意义(P>0.05)。见表1。

表1 两组患者基本资料

2.2 建模组大肠埃希菌耐药性比较 建模组434例中，3GCR组212例，3GCS组222例。药敏结果显示，建模组整体对青霉素类、第一、二代头孢菌素耐药率较高(>30%)，对氨基糖苷类、β-内酰胺酶抑制剂、碳青霉烯类耐药率低(<10%)；3GCR组对青霉素类、头孢菌素类、喹诺酮类药物的耐药率高于3GCS组，但两组对氨基糖苷类、β-内酰胺酶抑制剂、碳青霉烯类仍保持高度活性，见表2。

表2 大肠埃希菌对常用抗菌药物的耐药率(%)

2.3 建模组单因素分析 3GCR组住院日数、侵入性操作、使用头孢菌素、PCT水平、CRP水平高于3GCS组，差异均有统计学意义(均P<0.05)，两组患者年龄、性别、是否合并基础疾病、β-内酰胺酶抑制剂及碳青霉烯类抗生素使用情况比较，差异均无统计学意义(均P>0.05)，见表3。

表3 建模组患者临床资料单因素分析

2.4 建模组多因素分析 以大肠埃希菌是否对头孢噻肟耐药为因变量(耐药=1，敏感=0)，将单因素分析有统计学差异的变量进行logistic回归分析，结果显示，侵入性操作(OR=19.482，95%CI：11.434～33.194)、使用头孢菌素(OR=1.843，95%CI：1.070～3.173)、高水平PCT(OR=1.272，95%CI：1.159～1.396)和高水平CRP(OR=1.006，95%CI：1.002～1.011)是发生3GCR大肠埃希菌BSI的独立危险因素。见表4。

表4 建模组logistic回归分析

2.5 3GCR预测模型的建立及验证 依据建模组筛选的独立危险因素，应用R软件建立预测模型，见图1。采用Hosmer-Lemeshouw法检测评价预测模型的拟合优度，结果显示，建模组P=0.562，验证组P=0.742，该模型有较好的拟合度。建模组、验证组列线图的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.883(95%CI：0.851～0.914)、0.857(95%CI：0.807～0.907)，显示该模型有较好的区分度，见图2。通过绘制决策曲线分析显示该预测模型价值较高，见图3。

图1 预测3GCR大肠埃希菌的列线图

图2 建模组和验证组列线图的ROC曲线分析

图3 建模组和验证组列线图的决策曲线分析

3 讨论

研究[6-7]显示，3GCR大肠埃希菌的耐药机制主要包括产超广谱β-内酰胺酶(extended-spectrum β-lactamases，ESBLs)、AmpC酶和主动外排等，其中，国内以ESBLs基因CTX-M型为主。因此，本研究选择头孢噻肟耐药大肠埃希菌，数据可能更具代表性。药敏结果显示，BSI大肠埃希菌对青霉素类、第一/二代头孢菌素耐药率较高(>30%)，对氨基糖苷类、β-内酰胺酶抑制剂、碳青霉烯类耐药率较低(<10%)；3GCR组对青霉素类、头孢菌素类、喹诺酮类药物的耐药率高于3GCS组，与相关报道结果[8-9]基本一致。

本研究中，相比3GCS组，侵入性操作和使用头孢菌素的比例在3GCR组更高，同时可观察到高水平炎症指标。logistic回归分析显示，侵入性操作、使用头孢菌素、PCT和CRP，能够预测3GCR细菌。Moghnieh等[10]报道，发热伴粒细胞缺乏血液病BSI患者接受广谱抗生素治疗疗程≥4 d更容易产生3GCR细菌。在社区获得性大肠埃希菌BSI人群中，3GCR菌株的危险因素包括住院史、过去15 d内抗菌药物的使用和留置导管等[11]。此外，Sunjaya等[12]报道，自发性细菌性腹膜炎患者中，3GCR细菌与医院感染、近期抗生素的使用和肝癌有关。这些结果均提示，患者接受侵入性操作、用药史与3GCR细菌感染密切相关。

基于侵入性操作、使用头孢菌素类抗生素、PCT和CRP四个指标，本研究应用R软件建立列线图，并预测3GCR大肠埃希菌BSI AUC为0.883，验证组AUC为0.857，具有一定的实用价值。模型参数获取容易，列线图直观，能够对患者进行分层与治疗。Tang等[13]报道，预测BSI恶性肿瘤患者的死亡评分指标包括高Pitt菌血症评分和抗菌药物的不适当使用等，预测模型AUC为0.876。基于男性、机械通气、用药史等指标的模型能够预测患者感染碳青霉烯耐药革兰阴性杆菌的风险[14]，而基于血培养结果阳性时间的模型能够较好地预测大肠埃希菌BSI患者的预后[15]，AUC为0.837。本研究加入炎症指标CRP、PCT建立预测模型，首先因为两者是临床常见炎症指标，尤其是PCT，对BSI有重要鉴别诊断价值[16]，对鉴别是否为耐药菌也具有一定的价值[17-18]；其次，CRP和PCT在临床实验室较为普及，主要采用量子点标记技术、酶联免疫荧光法、免疫比浊法等，出具报告时间<1 h，能够满足临床需求[19]。

本研究也存在不足之处。第一，本研究采用的是回顾性方法，临床资料的收集可能存在偏倚；第二，模型仅进行内部验证且样本量较小，后续仍需增加样本量、多中心验证模型的准确性。

综上所述，本研究基于侵入性操作、使用头孢菌素、CRP和PCT水平建立预测是否为耐药菌的模型，可能对早期经验治疗更有帮助，有助于临床医生快速对患者进行分层，给予适当抗生素治疗，提高治愈率，同时减少耐药菌产生。

利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突。