决策树联合Logistic回归模型探讨骨科清洁手术术后切口感染病原菌特点及危险因素

杨蓓蓓,张晓钰,姜凤丽,张 晋,乌伊萍,李兴欢,刘 冬

0 引言

手术治疗是骨科最常采用的治疗方式,但骨科手术创伤大、失血多,且因多数手术有植入物的特点,导致患者术后发生感染的危险性较大。一旦发生感染则会加重病情,延长治疗时间,严重者会导致肢体残疾,甚至危及生命[1]。近年来,国内外学者通过单因素和Logistic多因素回归分析,对骨科手术切口感染的相关危险因素做了大量的研究,一致认为感染发生是多因素综合作用的结果,但各个因素在术后感染中的影响程度及相互作用很少有研究报道[2-3]。本研究对骨科术后切口感染患者的病原菌特点进行分析,同时将CHAID 决策树模型与多因素 Logistic 回归模型相结合,从不同角度更充分地描述影响术后感染发生的主要危险因素及各危险因素的交互作用,为进一步制定预防与控制感染发生的措施提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 临床资料 采用回顾性调查方法,选取2018年1月-2020年12月在医院骨科行清洁手术的2 264例患者,其中男1 284例,女980例;年龄1～86岁,平均年龄(43.98±19.94)岁。本研究纳入的骨科清洁手术主要包括闭合性骨折内固定术、内固定取出术、包块切除术、关节镜探查术以及关节置换术,其中骨折内固定术、关节置换术都是有植入物的手术,共229例,占清洁手术的10.1%。

1.2 研究方法

1.2.1 切口感染诊断标准 术后切口感染标准根据2001年卫生部颁发的《医院感染诊断标准》[4]进行筛选。无植入物手术后30 d内、有植入物(如人工关节)术后1年内发生的切口感染纳入筛选。具备下列条件之一即可诊断为术后切口感染：①表浅切口有红、肿、热、痛,或有脓性分泌物;②从深部切口引流出或穿刺抽到脓液,感染性手术后引流液除外;③自然裂开或由外科医师打开的切口,有脓性分泌物或发热≥38 ℃,局部有疼痛或压痛;④再次手术探查、经组织病理学或影像学检查,发现涉及深部切口脓肿或其他感染证据;⑤临床医师诊断的切口感染。

1.2.2 病原菌检测 患者确诊为手术切口感染后,收集切口的分泌物并送至检验科进行病原菌培养及药敏分析。

1.2.3 切口感染危险因素分析 对所有患者的性别、年龄、基础疾病、手术类型、住院时间等相关因素进行记录。根据骨科术后感染的发生情况及其相关危险因素建立决策树 CHAID(Chi-squared automatic interaction detector,CHAID)模型和Logistic回归模型。

建立决策树模型：将术后发生感染的相关因素进行 CHAID算法分析,设定决策树生长层数为3层,生长“枝条”分割显著性水准P=0.05,母节点最小样本量为50,子节点为10,如果节点上的样本量达不到此要求或P>0.05,则该节点为终末结点,不再进行分割。

建立 Logistic 回归模型：首先对骨科手术切口感染的相关因素进行单因素分析,筛选影响切口感染的危险因素。以筛选出的相关因素作为自变量,以术后是否感染作为因变量,对各项指标进行具体赋值,采用Forward LR法建立二分类非条件 Logistic 回归模型,进行多因素分析。变量及其赋值见表1。

1.3 统计分析 本研究采用SPSS 19.0 统计软件进行数据分析,计量资料以均数±标准差表示,计数资料比较应用χ2检验,计量资料组间比较应用t检验,通过CHAID法建立决策树模型,通过二分类 Logistic 回归进行多因素分析,P<0.05为差异有统计学意义。

表1 各变量具体赋值

2 结果

2.1 切口感染患者的病原菌特点 在2 264例手术患者中,31例(1.37%)患者发生术后感染,术后感染的手术包括8例闭合性骨折内固定术、5例内固定取出术、4例关节镜探查术以及14例关节置换术。对切口分泌物进行细菌学培养,共分离出病原菌15株,其中革兰阳性球菌10株,占病原菌总数的66.67%,主要是金黄色葡萄球菌(7株)、表皮葡萄球菌(2株)、粪肠球菌(1株);其余为革兰阴性杆菌5株,占病原菌总数的33.33%,包括大肠埃希菌(2株)、鲍曼不动杆菌(1株)、阴沟肠杆菌(1株)、铜绿假单胞菌(1株)。通过对上述培养出的病原菌进行药敏分析,发现有2株为耐甲氧西林的金黄色葡萄球菌(Methicillin-resistantStaphylococcusaureus,MRSA),有1株为耐甲氧西林的表皮葡萄球菌(Methicillin-resistantStaphylococcusepidermidis,MRSE),有1株为耐碳青霉烯类抗菌药物鲍曼不动杆菌(Carbapenem-resistantAcinetobacterbaumannii,CRAB),有1株为产超广谱β-内酰胺酶(Extended spectrum beta- lactamases,ESBLs)的大肠埃希菌。

2.2 切口感染危险因素的决策树模型分析 本研究采用CHAID计算法完成数据挖掘,建立决策树预测模型。按照上述设置的参数,决策树生长3层,共有4个终末结点,见图1,产生的终末结点规则见表2。图1的方框即节点,如在某节点无有统计学意义的分割,此节点停止分支而成为叶节点。

表2 术后发生感染相关因素的 CHAID 分析分类规则

首先进入决策树模型的因素是术前抗菌药物的使用时间,并形成2个子集,表明术前抗菌药物使用时间与感染发生的相关性最高;在术前抗菌药物使用时间≥10 d的子集中,手术时间首先进行分类树,并形成2个亚子集,手术时间>2 h的患者术后感染的发生率高于手术时间≤2 h的患者;在手术时间>2 h的亚子集中,既往是否手术对术后感染发生的影响最大,既往进行过手术的患者术后感染的发生率较高。由于决策树模型对资料信息提炼充分,输出的图形结构直观,所以从该模型中可直接得出各因素对术后感染发生的影响顺序,获得主要影响因素和各影响因素的交互作用等相关信息。

2.3 切口感染危险因素的Logistic回归分析 将可能影响术后感染发生的相关因素进行单因素分析,以P<0.05作为选入变量的标准筛选出12个变量,以其作为自变量进行二分类非条件Logistic回归分析,结果共有4个变量进入回归方程,模型的拟合优度为0.512,大于检验水准0.05,则认为该模型中信息已经被充分提取,模型拟合优度较高。Logistic 回归分析结果显示,合并糖尿病、手术时间>2 h、术前抗菌药物使用时间≥10 d、既往有手术记录是骨科术后发生感染的独立危险因素,见表3。

图1 CHAID 方法对术后感染发生影响因素分析的决策树模型图

表3 影响术后感染发生的多因素 Logistic 回归分析

3 讨论

手术是骨科最常用的治疗手段,而骨科术后切口感染不仅降低临床治疗效果,造成患者住院时间延长,还会增加患者的痛苦和经济负担[5-6]。因此,明确骨科术后感染的危险因素,并采取针对性的控制措施,对减少骨科术后感染发生具有重要意义。

本研究纳入2 264例骨科手术患者,术后切口感染率为1.37%,这与秦晴等[7]研究中的切口感染发生率类似。但也有的文献提到切口感染发生率较高[8-9],不一致的原因考虑是不同研究纳入的手术类型及切口部位存在差异。万玉英等[9]研究中,骨科手术的术后感染率为2.82%,纳入的植入物手术占比为47.50%,而该研究中放植入物手术的占比只有10.1%,植入物手术占比高的研究术后感染的发生率明显增加。另外,在该研究中,31例患者发生术后感染,其中22例是有植入物的手术,占所有植入物手术的9.60%,9例是无植入物手术,占所有非植入物手术的0.44%,这提示有异物植入的手术术后发生切口感染的几率较高,可以考虑术前预防使用抗菌药物,这与2015年版《抗菌药物临床应用指导原则》[10]中的推荐一致。但在2种模型中是否有植入物这一因素并不是影响术后感染发生的危险因素,考虑是因为该研究中纳入的植入物手术较少、效应不够充分。在一项为期15年的研究中,提到微生物培养结果阴性是切口感染治疗失败的原因之一,阴性发生率为每年11.9%～33.3%[11]。而在本研究中,分泌物培养的阴性率达51.61%,高于33.3%,提示应进一步规范采集标本的操作、尽可能在抗菌药物使用前采集标本及延长培养的潜伏期等,提高标本培养的阳性率。另外,本研究中培养的病原体与既往文献类似,革兰阳性球菌占主要地位,金黄色葡萄球菌是最常见的病原微生物,但个别病原菌的流行率发生了变化,如表皮葡萄球菌[12-13]。在Hu等[14]关于人工关节周围感染的微生物分布研究中,革兰阳性球菌占病原菌总数的63.9%,表皮葡萄球菌是最常见的病原菌,主要原因可能是随着时间变化,凝固酶阴性葡萄球菌潜在的致病性发生了变化[15]。而且本项研究检出5株耐药菌,主要是耐甲氧西林的葡萄球菌,这与文献报道一致[16]。耐药菌检出结果表明,围手术期预防使用抗菌药物只能针对一部分早期引起切口感染的微生物,在治疗过程中临床医生需要积极送检,为多重耐药菌的患者制定个体化的用药方案。

在本研究中,采用决策树CHAID模型与多因素Logistic回归模型分析得出的影响术后感染发生的危险因素有所不同。对于本研究,CHAID 决策树模型优势体现在以下两方面：一方面,CHAID 决策树模型分析的结果解释了哪一危险因素使得患者术后感染的发生率最高,而Logistic 回归模型并没有针对危险因素的重要程度直观分析各因素的作用,因此,CHAID 决策树模型相比Logistic 回归模型单一分析术后感染发生的危险因素更具有实践指导意义。CHAID 决策树模型研究的结果提示,术前抗菌药物使用时间的长短对术后感染的影响最为显著,手术时间和既往是否有手术经历等因素影响程度依次降低。另一方面,决策树CHAID模型显示出各危险因素间的相互作用关系,具体地分析某危险因素在各亚群中是否具有意义,而Logistic 回归模型对于分析危险因素之间的交互效应不如决策树模型[17]。例如,手术时间越长的患者,且既往有手术经历的患者感染的风险越高,但手术时间≤2 h时,术后切口感染的风险与既往是否有手术经历无关,这提示对于清洁手术,若手术时间>2 h且既往有手术经历的患者可考虑术前预防用药,而对于没有手术经历的患者,不需预防使用抗菌药物;若手术时间≤2 h,无论既往是否有手术经历,患者切口感染的风险均较小,术前没有预防使用抗菌药物的指征。Logistic 回归模型的优势在于其表现的是术后感染的发生率与各自危险因素的依存关系,在独立于其他危险因素之外的基础上来分析某因素的主效应,因此,在自变量对因变量变化关系方面的信息比CHAID决策树模型充分。例如,在本研究中,合并糖尿病、手术时间>2 h、术前抗菌药物使用时间≥10 d以及既往有手术经历均作为骨科术后发生感染的独立危险因素。但合并糖尿病这一因素在CHAID决策树模型中被剔除,主要原因：在决策树模型中,既往手术作为母节点的样本数只有30,不符合最小样本量大于50的条件,使得该节点成为终末结点,导致合并糖尿病这一影响因素在决策树模型中未体现。

糖尿病作为骨科手术后发生感染的独立危险因素,主要原因是糖尿病患者体内积累的高级糖基化终产物导致胶原蛋白合成减少,伤口拉伸强度降低,手术切口部位新生血管形成减缓和毛细血管容积减少,致使骨科手术切口部位愈合难度大,愈合时间延长,滋生细菌的机会增加;另外,高血糖导致白细胞功能受损,包括吞噬能力减弱和趋化性受损,机体免疫功能减退,抵抗力降低,细菌杀伤能力明显下降,这些情况致使骨科手术切口部位容易发生术后感染[18-20]。另外,手术时间>2 h为骨科手术后发生感染的另一独立危险因素,主要因为手术时间持续越长,切口长时间暴露于空气中,创面与空气中存在的病原菌接触时间延长,手术中的各种医疗器械与空气接触的时间也延长,污染的几率增加,导致患者术后感染的发生率也相应增加[19]。术前抗菌药物使用时间≥10 d会导致患者在长期大量使用抗菌药物的过程中杀灭体内的正常菌群,导致患者体内菌群失调,而未被杀灭的细菌会出现耐药性,进而使定植的细菌大量繁殖,感染愈发难以控制[21-22]。既往有手术经历的患者容易发生术后感染,主要是因为患者组织损伤程度增加,皮肤屏障功能破坏,局部炎症反应明显,机体抵抗力下降,进而增加了术后感染的危险性。

针对上述危险因素,建议：①避免为防止切口感染而在术前盲目使用抗菌药物,更加重视抗菌药物的合理使用,加强非抗菌药物预防手段的应用,从而降低医院耐药菌株的产生;②术前对患者进行全面评估,尤其对伴有糖尿病的患者,建议手术当天血糖控制目标为空腹或餐前血糖6.1～7.8 mmol/L,餐后2 h或随机血糖7.8～10.0 mmol/L,在血糖控制稳定的情况下再行择期手术治疗[23];③医护在术前充分沟通,减少手术时间;④若考虑患者存在切口感染,但细菌培养及药敏结果尚未明确,首先经验性选择针对革兰阳性球菌敏感的抗菌药物,不能盲目选择抗菌谱更广的抗菌药物,避免联合用药,降低耐药菌株的发生风险,并且需要权衡利弊,确定患者的危险因素,制定个性化的抗菌药物治疗方案。

综上所述,骨科清洁手术发生术后切口感染的影响因素较多,其切口分泌物的病原菌特点与既往研究一致。本研究将CHAID 决策树模型方法和 Logistic 回归方法相结合,更加全面直观地描述影响术后感染发生的因素及作用,并针对危险因素制定出我院骨科手术切口感染的预防和治疗策略。