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        建立可視化列線圖預測腹腔感染的預后*

        2021-06-30 01:04:22谷興麗唐丹丹楊春波于朝霞
        西部醫(yī)學 2021年6期
        關(guān)鍵詞:線圖休克腹腔

        谷興麗 唐丹丹 楊春波 于朝霞

        (1.新疆醫(yī)科大學第一附屬醫(yī)院重癥醫(yī)學中心,新疆 烏魯木齊 830054;2.新疆醫(yī)科大學,新疆 烏魯木齊 830054)

        腹腔感染(Intra-abdominal infections,IAI)。病死率高達10%~40%是ICU中第二大致死性病因,其預后極差,最終會導致多器官功能障礙綜合征(multiple organ dysfunction syndrome,MODS)。早期診斷感染,早期識別危險因素并及時治療是影響疾病轉(zhuǎn)歸的關(guān)鍵[1]。近幾年研究表明,初始乳酸水平、PCT、APACHEⅡ、SOFA評分、血糖波動幅度等是評估預后的危險因素[2-7],入院時的初始乳酸水平與APACHEⅡ、SOFA評分呈正相關(guān),若聯(lián)合APACHEⅡ和SOFA評分,則評估預后效果更好[2]。國外最近的研究表明,腹內(nèi)壓是預測腹腔感染死亡率的危險因素[8]。PCT和C反應蛋白血清CRP和PCT的升高,有助于早期發(fā)現(xiàn)吻合口漏[9]。若能發(fā)現(xiàn)新的指標可以更早期、精準的評估預后,則可結(jié)合初始乳酸水平、APACHEⅡ、SOFA評分等指標[10],更精準的評估腹腔感染的預后,在疾病初期有的放矢的制定治療方案,從而改善預后。本研究通過對腹腔感染患者一般資料和實驗室資料進行統(tǒng)計分析,并運用統(tǒng)計方法建立統(tǒng)計模型和簡便又可靠的列線圖,納入簡單、易獲得的臨床指標,較短時間內(nèi)即可預測IAI的預后,現(xiàn)報告如下。

        1 資料與方法

        1.1 一般資料 選取 2017年6月~2020年1月在新疆醫(yī)科大學第一附屬醫(yī)院接受治療的105 例腹腔感染患者為研究對象。納入標準:符合腹腔感染的診斷標準[11],且年齡大于18歲。排除標準:急性胰腺炎患者。根據(jù)患者預后狀態(tài)將患者分為惡化組28例和好轉(zhuǎn)組77例。該研究獲得倫理委員會批準。腹腔感染需要滿足中華人民共和國衛(wèi)生部批準的醫(yī)院感染診斷標準中三條中的任意一條[11-12]。

        1.2 方法 收集 105 例腹腔感染患者的一般臨床資料和實驗室指標,收集的內(nèi)容主要包括性別、年齡、族別、糖尿病史、手術(shù)史、是否機械通氣、是否MODS、是否休克、是否發(fā)熱。收集腹腔感染后第1天、第7天的靜脈血的WBC、NE、PLT、PCT、PDW、AST、ALT、UREA、TBIL、UCB、ALB、CRE、CysC等值。通過Logistic逐步回歸分析獲得邏輯回歸模型,并用 R 語言獲取逐步回歸模型的列線圖;繪制預測惡化因素的受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve,ROC),計算曲線下面積(area under ROC,AUC),獲取最佳臨界值,計算預測惡化的靈敏度和特異度。

        1.3 統(tǒng)計學分析 采用R-3.6.2軟件進行數(shù)據(jù)分析。非正態(tài)計量數(shù)據(jù)用“Median(IQR)”表示,組間比較采用wilcox秩和檢驗。計數(shù)資料采用例數(shù)及百分比表示,組間比較采用卡方檢驗。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

        2 結(jié)果

        2.1 基本資料比較 105例患者中男性 76例,女性 29例,好轉(zhuǎn)77例,惡化28 例。UCB7、ALB1、CRE1、CRE7、UREA1、UREA7、NE1、NE7、PLT1、PLT7、pct1、pct7、PDW1、PDW7、AST1、AST7、CysC1、CysC7、年齡屬于非正態(tài)分布,TBIL1、TBIL7屬于正態(tài)分布。好轉(zhuǎn)組與惡化組患者的性別、民族、手術(shù)史、糖尿病史、WBC1和WBC7、ALT1和ALT7、UCB1、ALB7的差異均無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。年齡、是否機械通氣、是否MODS、是否休克、是否發(fā)熱、NE1和NE7、PLT1和PLT7、pct1和pct7、PDW1和PDW7、AST1和AST7、UREA1和UREA7、TBIL1和TBIL7、UCB7、ALB1、CRE1和CRE7、CysC1和CysC7的差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.05),見表1。

        表1 好轉(zhuǎn)組與惡化組患者臨床資料比較[n(×10-2)]Table 1 Comparison of clinical indicators between the improvement group and the deterioration group

        2.2 Logistic逐步回歸模型分析 將上述第1天與第7天差異有統(tǒng)計學意義的臨床指標納入Logistic逐步回歸模型分析,結(jié)果顯示,好轉(zhuǎn)組和惡化組休克OR 值為40.52(95%CI:6.27~492.01),PLT7 OR 值為0.98(95%CI:0.96~0.99),NE7 OR 值為1.12(95%CI:1.03~1.26),UREA7 OR 值為1.22(95%CI:1.04~1.54),差異均有統(tǒng)計學意義(均P<0.05)。經(jīng)Logistic逐步回歸分析,得出回歸方程式:Y=-10.988+3.702×休克-0.021×PLT7+0.202×UREA1+0.116×NE7。利用R語言軟件可視化處理逐步回歸模型(LR)得到列線圖(圖1),根據(jù)列線圖,總分超過106分,有發(fā)生惡化的可能;總分超過150分,則發(fā)生惡化可能將高達99%以上。

        圖1 逐步回歸模型的列線圖Figure 1 The nomogram of a stepwise regression model

        2.3 ROC曲線分析驗證 本研究建立的逐步回歸模型以及NE1和NE7、PLT1和PLT7、pct1和pct7、PDW1和PDW7、AST1和AST7、UREA1和UREA7、TBIL1和TBIL7、CRE1和CRE7、CysC1和CysC7的AUC 面積(圖2),逐步回歸模型的AUC為0.983(靈敏度0.948,特異度0.964),明顯高于其他指標:NE的AUC為0.717,PLT的AUC為0.664,UREA的AUC為0.87,PCT的AUC為0.64,PDW的AUC為0.648,AST的AUC為0.666,TBIL的AUC為0.669,CRE的AUC為0.817,CysC的AUC為0.759,逐步回歸模型預測惡化發(fā)生的靈敏度及特異度均優(yōu)于其他指標。

        圖2 逐步回歸模型、NE、PLT、pct、AST、UREA、TBIL、CRE、CysC等指標的ROC曲線Figure 2 ROC curve of Stepwise regression model,NE,PLT,PCT,AST,TBIL,CRE,CysC

        3 討論

        IAI的發(fā)生與腹腔內(nèi)空腔臟器穿孔或破裂直接相關(guān),導致感染源侵入腹腔內(nèi)、腹膜后和腹腔臟器,多發(fā)生于消化道穿孔、破裂及腸吻合口破裂合并的繼發(fā)性腹膜炎,也可能是發(fā)生在原發(fā)性或繼發(fā)性腹膜炎治療失敗后的復發(fā)性腹膜炎或持續(xù)性腹膜炎[13-17]。

        相關(guān)研究證明,一旦腹腔感染診斷明確,要立即充分清除感染灶,否則會迅速進展為膿毒癥、膿毒性休克,增加死亡風險[18-19],初始抗菌藥物治療不足、不充分的感染源控制是腹腔感染患者死亡的可靠預測因素[20],所以早期識別可以預測腹腔感染預后的臨床表現(xiàn)和實驗室指標,早期對腹腔感染患者疾病嚴重程度評估,才能早期制定合理了抗感染方案。

        本研究建立了評估腹腔感染預后的Logistic逐步回歸模型,納入差異有統(tǒng)計學意義的臨床資料和實驗室指標,經(jīng)Logistic逐步回歸分析(LR),得出回歸方程式:Y=-10.988+3.702×休克-0.021×PLT7+0.202×UREA1+0.116×NE7,并得出列線圖。該Logistic逐步回歸模型的AUC明顯大于NE1和NE7、PLT1和PLT7、PCT1和PCT7、PDW1和PDW7、AST1和AST7、UREA1和UREA7、TBIL1和TBIL7、CRE1和CRE7、CysC1和CysC7,預測腹腔感染病情嚴重程度也高于這些指標。

        例如一腹腔感染患者,若發(fā)生休克、PLT7為90×109/L、NE7為85%,UREA1 為10.88mmol/L,根據(jù)列線圖,分別記作18、90、23、11分,總分142分,有88.9% 發(fā)生惡化的可能。以上所有指標都出自臨床資料和實驗室指標,對照列線圖,1分鐘內(nèi)即可獲得惡化發(fā)生概率。

        4 結(jié)論

        本列線圖可能是預測腹腔感染預后的有效臨床工具,逐步回歸模型比各指標單獨預測腹腔感染病情嚴重程度的靈敏度、特異度更優(yōu)。

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