脓毒血症是由病原微生物入侵机体引起的全身炎症反应综合征，国外报道该病近10年发病率达437/10万，病死率17%[1]，是导致儿童死亡的主要原因之一。研究指出[2]，脓毒血症患儿发病后身体代谢处于分解代谢亢进或高代谢状态，导致患儿营养状态变差，严重时引起急性能量-蛋白质营养不良，使其机体免疫力和组织修复功能不同程度下降，不仅影响脓毒血症的治疗进度，还可能增加新发感染风险。对于营养需求更高的学龄期儿童，还有可能对其身体发育造成影响。可见明确脓毒血症患儿高营养风险的影响因素，对于制定有效的营养支持方案及改善患儿预后均有重要意义[3]。有研究通过检测血液指标联合重症评价工具预测脓毒血症患者预后[4]，但目前尚无研究构建用于评估脓毒血症患儿营养风险的模型。本研究基于回顾性分析方法，对学龄期脓毒血症患儿高营养风险的影响因素进行研究分析，并据此构建高营养风险列线图预测模型，以期为学龄期脓毒血症患儿高营养风险的早期预防提供依据。

1、资料与方法

1.1一般资料

影响因素研究的样本量为自变量数目的10倍，本研究自变量共14个，加上研究中可能存在的样本资料缺失，增加纳入10%，最终本研究纳入样本量应不低于156例。采用简单随机抽样法选择2020年1月—2022年12月淮安市第一人民医院收治的400例脓毒血症患儿作为研究对象，其中男性278例，女性122例，年龄6～13岁。根据相关治疗标准，予以患儿液体复苏、应激性溃疡预防、抗感染等治疗，必要时予以患儿手术治疗。纳入标准：(1)符合《儿童脓毒性休克(感染性休克)诊治专家共识》[5]中脓毒血症相关诊断标准；(2)年龄6～13岁；(3)感染，伴全身炎症反应。排除标准：(1)合并免疫功能缺陷；(2)合并血液系统疾病；(3)合并恶性肿瘤；(4)合并慢性肾病；(5)合并先天器质性疾病；(6)合并微量元素缺乏症；(7)入院前1个月内服用过抗感染或免疫抑制药物。所有患儿及家属均知晓研究内容，签署知情同意书。本研究经医院医学伦理委员会审批（批号：YX-H2023-LL-141)[6]。

1.2研究方法

1.2.1资料收集方法。

收集所有患儿性别、居住地、疾病分型、感染部位、机械通气情况、多器官功能障碍综合征（multiple organ dysfunction syndrome,MODS）发生情况等计数资料，另收集所有患儿年龄、急性生理学和慢性健康评估系统Ⅱ（acute physiologyand chronic health evaluationⅡ，APACHEⅡ）评分、白细胞计数（white blood cell,WBC）、血红蛋白（hemoglobin,Hb）、乳酸（lactic acid,LAC）、白蛋白（albumin,ALB）、C反应蛋白（C-reactive protein,CRP）、降钙素原（procalcitonin,PCT）等计量资料。

1.2.2指标检测方法。

取患儿清晨空腹肘静脉血6 m L,于-80℃冰箱中保存备用。取2.5～3 m L血液样本，使用血细胞分析仪（Beckman Coulter，型号：Cou lter LH780）检测患儿WBC和Hb水平。取剩余血液样本进行离心处理（离心速度：3 000 r/min，离心时间10 min，离心温度：室温），获得血清样本，采用生化分析仪（Siemens Healthineers，型号：ADVIA Chemistry XPT）检测患儿LAC、ALB、CRP及PCT水平。

1.2.3营养风险筛查方法及分组方法。

采用营养状况和生长风险筛查工具[6](screening tool for risk on nutritional status and growth,STRONGkids）对患儿进行营养风险筛查，该工具共由主观评估、高危疾病、营养摄入与丢失、体重减轻或增长不良等4个部分组成，前2个部分由医护人员评定，后2个部分由医护人员经与患儿家属商量后评定，对于无法给出准确答案的问题，视作“无”。该工具总分为0～5分，0分为低营养风险，1～3分为中营养风险，4～5分为高营养风险。本研究根据STRONGkids评定结果对患儿进行分组，0～3分患儿纳入中低风险组，4～5分患儿纳入高风险组。

1.3统计学方法

采用SPSS 27.0统计软件分析数据。采用Kolmogorov-Smirnov检验验证本研究计量资料是否符合正态分布，其中正态分布计量资料用平均数±标准差表示，组间进行独立t检验；偏态分布计量资料用中位数和四分位数[M(P25,P75）]，组间进行Mann-Whitney U检验；例数和百分比[n（%）]表示计数资料，进行χ2检验；多因素分析采用二元Logistic回归分析；采用Rstudio(R4.3.1）的“rms”包构建列线图预测模型，绘制列线图，采用“caret”包和“p ROC”包验证预测模型，绘制受试者工作特征（ROC）曲线和预测模型校准曲线。以P<0.05为差异具有统计学差异。

2、结果

2.1学龄期脓毒血症患儿高营养风险的单因素分析

STRONGkids评估结果显示，本研究400例患儿中，低营养风险146例，中营养风险132例，高营养风险122例，将146例低营养风险与132例中营养风险患儿纳入中低风险组（n=278),122例高营养风险患儿纳入高风险组（n=122）。单因素分析结果显示，疾病分型、机械通气、APACHEⅡ评分、LAC、ALB、PCT均是学龄期脓毒血症患儿存在高营养风险的影响因素（P<0.05）。见表1。

表1学龄期脓毒血症患儿高营养风险的单因素分析

2.2学龄期脓毒血症患儿高营养风险的多因素分析

基于单因素分析结果，本研究将学龄期脓毒症患儿营养风险作为因变量，疾病分型、机械通气、APACHEⅡ评分、LAC、ALB、PCT为自变量，进行二元Logistic回归分析，变量赋值见表2。结果显示，疾病分型（严重脓毒症）、机械通气（是）、APACHEⅡ评分、LAC、PCT均为学龄期脓毒血症患儿高营养风险的独立危险因素，ALB为保护因素。见表3。

表2二元Logistic回归分析变量赋值表

表3学龄期脓毒血症患儿高营养风险的二元Logistic回归分析

2.3学龄期脓毒血症患儿高营养风险预测模型构建

基于多因素分析结果，本研究根据公式(1)构建Logistic预测模型公式(2)，将预测模型公式导入Rstudio中的“rms”包，构建学龄期脓毒血症患儿高营养风险列线图预测模型，如图1所示。ALB占有得分权重最高，疾病分型、机械通气、APACHEⅡ评分、LAC、PCT占有得分权重低于ALB，但各变量的权重差异不大，APACHEⅡ评分的预测得分最高，由于ALB为保护因素，因此ALB的预测得分最低。当总分>120分时，提示患儿存在高营养风险；当总分>170分时，提示患儿高营养风险发生概率为70%；当总分>188分时，提示患儿高营养风险发生概率超过90%。

图1学龄期脓毒血症患儿高营养风险列线图预测模型

2.4学龄期脓毒血症患儿高营养风险预测模型验证

通过五折交叉验证对预测模型进行验证，按照4∶1比例分为训练集（n=321）和测试集（n=79），训练集预测学龄期脓毒血症患儿高营养风险的曲线下面积（AUC)=0.903(95%CI=0.866～0.939），测试集预测学龄期脓毒血症患儿高营养风险的AUC=0.868(95%CI=0.791～0.946），表明该模型具有良好的判别能力，训练集与测试集的ROC曲线见图2。另外，Omnibusχ2=201.811,P<0.001,-2对数似然=290.222,Cox&Snell R2=0.396,Nagelkerke R2=0.560,Hosmer-Lemeshow检验χ2=9.869,P=0.274，如图3所示，该模型的拟合曲线与训练集和测试集数据的理想曲线间的差异无统计学意义，说明该模型校准度良好，预测概率与实际概率基本一致，准确性较好。

图2训练集与测试集预测模型ROC曲线

图3学龄期脓毒血症患儿高营养风险列线图预测模型的校准曲线

3、讨论

学龄期儿童身体处于快速生长发育阶段，机体对能量和营养物质的需求量大，因此，营养缺乏会对学龄期儿童造成更大的身体负面影响。一项基础研究报道显示[7]，长期持续的营养缺乏可导致基础持续慢性炎症状态，并在感染后刺激相关炎性因子释放，以及促进凝血系统激活，进而增加机体贫血、凝血功能障碍的发生风险。既往大量研究指出[8]，营养不良会增加患儿呼吸窘迫综合征、肾功能衰竭、压力性损伤等并发症的发生风险；亦有研究显示[9]，相比营养状态良好患儿，蛋白质或能量营养不良患儿30 d病死率OR值为1.18(95%CI=1.06～1.30），蛋白质和能量营养不良患儿30 d病死率OR值则达到2(95%CI=1.69～2.36），因此，明确学龄期脓毒血症患儿高营养风险影响因素，并做出有效的营养风险预防，对改善患儿预后有重要意义。

本研究结果显示，疾病分型（OR=5.020,95%CI=2.398～10.509）、机械通气（OR=6.650,95%CI=3.532～12.524）、APACHEⅡ评分（OR=1.116,95%CI=1.068～1.272）、LAC(OR=8.638,95%CI=4.643～16.071）、PCT(OR=1.791,95%CI=1.235～2.597）均为影响学龄期脓毒血症患儿高营养风险的独立危险因素，而ALB(OR=0.711,95%CI=0.640～0.790）则为学龄期脓毒血症患儿高营养风险的保护因素。疾病分型方面，存在高营养风险的患儿当中，严重脓毒症患儿占有更高的比例，究其原因，严重脓毒症患儿病情危重，且基本无法自主进食，导致患儿长期处于高分解代谢状态，部分患儿还可能出现代谢紊乱，使其发生负氮平衡，从而进一步增加营养风险。有研究指出[10]，患儿在危重应激状态下，能量代谢具有特殊性，与生理状态中的能量消耗存在差异性，因此，对于严重脓毒症患儿的早期营养支持，临床可全面优化营养支持管理流程，做到积极检测、积极评估，根据患儿营养风险和生化检查结果等相关指标，制定个性化的营养支持方案，并选择适宜的营养供给时机及途径，以降低患儿营养不良的发生风险[11]。机械通气方面，本研究结果提示进行机械通气的患儿更容易出现高营养风险，与既往报道不符[12]，但本研究认为，机械通气患儿，特别是人工气道机械通气的患儿，往往存在高分解代谢，从而增加营养不良风险，此外，营养不良与机械通气也存在一定的相互作用，这可能是由于机械通气增加营养风险，营养不良又可引起肌力下降，肌力下降又会导致机械通气的时间延长，形成恶性循环，而本研究与既往研究存在差异的原因可能与本研究患儿机械通气时间较长有关，因此，对于长期机械通气患儿，同样需要积极开展营养风险和营养状态评估，并以人体测量学指标为评估标准，在确定目标供给量和营养支持途径、方法的前提下，加强营养支持的监测与调整。APACHEⅡ评分方面，郑丽娜等[13]研究发现，当APACHEⅡ≥20分时，脓毒血症患儿会有更高的概率出现肠内营养不耐受（OR=57.613,95%CI=13.175～251.939），而肠内营养不耐受往往是引起营养不良的主要原因。本研究认为，APACHEⅡ评分是评价病情危重程度的重要指标，评分越高，患儿全身性炎症反应越严重，对机体胃肠道微环境的影响越大，进而加重患儿营养不耐受情况，增加营养风险。对于此类患儿，临床则需要坚持序贯营养支持原则，合理选择营养制剂，以及合理使用促胃肠动力药物，定期监测腹内压。亦有研究发现[14]，机械通气所引起的肠系膜动脉供血不足也会影响患儿肠道功能，从而影响其对营养物质的摄取。国内研究发现[15]，相比存活的脓毒血症患儿，死亡脓毒血症患儿复苏前后的LAC水平均更高，这是由于脓毒血症导致机体无氧代谢增强，使机体内更多葡萄糖转化为乳酸，从而增高乳酸水平，与此同时，乳酸水平增高也意味着机体正处于缺氧状态，血流动力学稳定性差，导致机体胃肠道血供遭受影响，进而影响胃肠道功能，增加营养风险[16]。对此临床应加强患儿血氧监测，及时给予吸氧治疗，避免低氧血症的发生，纠正患儿血氧水平，以减少乳酸的生成。PCT是反映机体炎症反应严重程度的重要指标，PCT水平越高，意味着患儿胃肠道功能可能遭受越严重的影响，并直接影响其肠内营养耐受性[17]，所以应强调抗感染治疗。ALB可维持机体的营养与渗透压平衡，机体ALB水平降低，会导致患儿代谢紊乱，营养状态失衡，对待ALB水平降低的患儿，则应注意ALB水平实时监控，增加优质蛋白的摄入。

为能更好地预测学龄期脓毒血症患儿是否存在高营养风险，本研究基于二元Logistic回归分析结构，使用Rstudio构建列线图预测模型，其可更加直观地衡量患儿是否发生高营养风险，临床实用性更强。通过性能验证发现，该模型训练集和测试集的AUC均>0.8，表明该模型具有较好的区分度和判别能力，另通过Hosmer-Lemeshow检验发现，该模型具有良好的拟合度，且据此绘制的校准曲线提示该模型的预测值与真实值之间的一致性较强，医护人员可通过本研究构建的列线图预测模型对患儿是否存在高营养风险进行早期预判，以便尽早为患儿实施有效的预防措施，但是本研究构建模型的测试集校准曲线较短，可能与纳入患儿例数较少有关。

综上所述，影响学龄期脓毒血症患儿出现高营养风险的因素众多，基于各项独立危险因素和保护因素构建列线图预测模型，有助于临床对脓毒血症患儿是否存在高营养风险做出准确判断，但受限于纳入样本量较小，导致列线图预测模型的性能验证结果存在一定误差，因此，未来研究还需增加样本量，以进一步明确该模型对学龄期脓毒血症患儿高营养风险的预测价值。

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基金资助:江苏省卫生健康委员会医学科研立项项目(编号:H2019071);

文章来源:张冬平,孟利珠,俞伦倩.学龄期脓毒血症患儿高营养风险的影响因素分析及模型构建[J].中国急救复苏与灾害医学杂志,2024,19(11):1446-1450.