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冠心病患者经皮冠状动脉介入后医院感染状况及风险预测模型

2024-12-02 61 上传者：管理员

摘要：目的探讨冠心病(CHD)患者经皮冠状动脉介入(PCI)治疗后医院感染状况及其影响因素，并建立感染风险预测模型。方法回顾性选取2019年5月—2023年10月在某院进行PCI治疗的CHD患者作为研究对象，分析CHD患者的感染状况。随后按7∶3比例随机分为建模集和测试集。对建模集资料进行单因素和多因素logistc回归分析确定患者医院感染的影响因素，采用R软件构建列线图模型并进行验证。结果共纳入858例CHD患者，分为建模集601例和测试集257例，建模集中感染组41例、非感染组560例。CHD患者PCI治疗后医院感染发病率为6.88%(59/858),感染部位以上呼吸道和泌尿道为主。共分离出病原菌74株，其中革兰阳性菌39株，革兰阴性菌31株，真菌4株。多因素分析结果显示，年龄大、合并糖尿病、心功能(NYHA)分级高、侵入性操作均是CHD患者PCI治疗后医院感染的危险因素(均P<0.05),微型营养评定简表(MNA-SF)评分高是保护因素(P<0.05)。基于上述5个指标构建列线图预测模型的受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.894(95%CI:0.815～0.931)、灵敏度为89.0%、特异度为82.5%。引入测试集数据验证得出AUC值为0.879(95%CI:0.801～0.923)、灵敏度为87.5%、特异度为81.3%,与建模集效果相当，说明模型稳定。H-L拟合优度检验无统计学意义(P>0.05),表明该模型无过拟合现象；校准曲线分析表明模型具有较好的一致性；决策曲线分析证实模型在临床具有实用价值。结论列线图模型对CHD患者PCI治疗后医院感染具有良好的预测能力，可为医务人员识别存在医院感染风险的个体提供简便、有效的评估工具。

关键词：
冠心病
医院感染
发病率
病原菌
经皮冠状动脉介入
预测模型
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冠心病(coronary heart disease, CHD)好发生于中老年人群。随着循证医学发展与论证，通过经皮冠状动脉介入(percutaneous coronary intervention, PCI)疏通CHD患者的冠状动脉狭窄区和闭塞区，可实现心肌血流再灌注。但由于PCI操作特点及CHD人群的年龄、免疫状态等因素影响，易发生医院感染。感染会增加患者机体炎性细胞因子释放[1],使机体内炎症效应放大，驱动患者的心肌组织血流动力学紊乱，降低PCI获益，影响预后。因此，分析CHD患者医院感染原因及其感染常见的微生物种类，同时构建预测模型评估患者术后医院感染风险，有利于早期感染的预防与控制。本研究旨在分析CHD患者PCI治疗后医院感染状况及其影响因素，并依托列线图的可视化特点构建CHD患者医院感染风险的列线图预测模型，以期为医务人员评估CHD患者医院感染风险和制定预防措施提供参考。

1、对象与方法

1.1研究对象

采用回顾性研究方法，选取2019年5月—2023年10月在某院心内科进行PCI治疗的CHD患者作为研究对象。纳入标准：①临床资料完整；②符合冠心病诊断标准，同时符合PCI指征并接受治疗[2];③年龄≥18岁。排除标准：①PCI治疗前3个月内发生过感染性疾病；②合并肝、肾等脏器病变；③合并恶性肿瘤；④严重心律失常；⑤存在凝血功能障碍；⑥不遵医嘱或未按时服用药物；⑦合并其他疾病需服用抗菌药物或激素类药物。

1.2研究方法

1.2.1医院感染诊断

参照《医院感染诊断标准(试行)》[3]诊断，即以CHD患者PCI术后在住院期间出现发热(体温≥38.0℃)、咳痰、咳嗽等临床症状表现，结合胸片、血常规、尿常规以及病原学检测等辅助检查，明确医院感染的临床诊断。

1.2.2病原菌检测

根据患者的感染部位，采集相应标本(血、尿、痰、创面分泌物等)送至微生物室，采用自动微生物检测分析仪进行细菌培养及鉴定。操作均严格按照《全国临床检验操作规程》[4]进行。

1.2.3资料收集

登陆医院病历信息系统查阅患者术前营养评估记录表，收集资料包括患者年龄、性别、吸烟史、饮酒史、基础疾病、CHD类型、心功能(NYHA)分级、术前营养状况、术前血常规及生化指标[白细胞计数(WBC)、甘油三脂(TG)、血肌酐(Scr)、N末端脑钠肽前体(NT-proBNP)]、穿刺部位、有无侵入性操作(如留置导尿管、鼻饲管、气管插管等)、支架植入数量、PCI时间等。其中术前营养状况采用微型营养评定简表(MNA-SF)评估，该表内容由疾病、身体质量指数、身体质量丢失、活动能力、精神状态、食欲情况6个部分组成，总分为0～14分，得分越低表示营养状况越差。

1.2.4模型构建

将入选患者按照7∶3比例随机分为建模集(模型开发)和测试集(模型测试)。在建模集中以CHD患者PCI治疗后住院期间是否发生医院感染划分为感染组、非感染组，对2组患者资料进行单因素和多因素分析，筛选出CHD患者PCI治疗后发生医院感染的影响因素。将筛选出的影响指标纳入R软件运行rms包代码生成列线图，实现预测模型的可视化，并采用计算机模拟重复采样法(Bootstrap)对列线图预测模型进行内部验证；随后引入建模数据外的新数据(测试集数据)评估模型在新数据中的表现。

1.3统计学方法

应用SPSS 25.0软件进行分析，计数资料采用率(%)表示，组间比较采用χ2检验；计量资料以均数±标准差表示，采用t检验进行比较。采用logistic回归分析CHD患者PCI治疗后医院感染的影响因素，以P≤0.05表示差异有统计学意义。通过R软件(3.4.3版本)绘制列线图预测模型，采用受试者工作特征(ROC)曲线、H-L拟合优度检验、校准曲线、决策曲线评价预测模型的效果。

2、结果

2.1基本情况

依据纳入标准初步纳入907例CHD患者，依据排除标准排除49例，最终共纳入858例CHD患者，按照7∶3比例随机分为建模集(601例)和测试集(257例),建模集中以CHD患者PCI治疗后是否发生医院感染分为感染组(41例)、非感染组(560例),研究流程见图1。858例CHD患者中共有59例在PCI治疗后发生医院感染，发病率为6.88%,上呼吸道感染占44.07%(26例),泌尿道感染占25.42%(15例),穿刺部位及皮肤感染占13.56%(8例),下呼吸道感染占11.86%(7例),其他部位感染占5.08%(3例)。59例感染患者共分离培养出病原体74株，其中46例为单一菌感染，13为混合感染(≥2种病原菌)。74株病原体中，革兰阳性菌39株，革兰阴性菌31株，真菌4株，见表1。

2.2两组患者临床资料

感染组与非感染组在年龄、合并糖尿病占比、NYHA分级、MNA-SF评分、侵入性操作方面比较，差异均有统计学意义(均P<0.05),见表2。

2.3 CHD患者PCI治疗后医院感染的多因素分析

以CHD患者PCI治疗后是否发生医院感染(0=未发生；1=发生)作为因变量，将单因素分析结果P<0.05的因素作为自变量，对计数资料赋值[合并糖尿病(0=否；1=是)、NYHA分级(0=Ⅰ,1=Ⅱ,2=Ⅲ,3=Ⅳ)、侵入性操作(0=无；1=有)],计量资料(年龄、MNA-SF评分)原值输入。多因素logistic回归分析结果表明：年龄大(OR=3.180)、合并糖尿病(OR=2.442)、NYHA分级高(OR=2.504)、有侵入性操作(OR=3.943)均是CHD患者PCI治疗后医院感染的危险因素(均P<0.05),MNA-SF评分高(OR=0.348)是其保护因素(P<0.05),见表3。

图1CHD患者PCI治疗后医院感染状况及其风险预测模型构建研究流程

表2PCI治疗后医院感染的单因素分析

表3CHD患者PCI治疗后医院感染的多因素分析

2.4预测模型构建与效能分析

依据多因素logistic分析出的影响因素构建列线图模型，见图2,图中每个因素的相应得分相加得到总分，然后以总分相应点垂直向下对应轴上的点即为CHD患者PCI治疗后医院感染预测概率。该模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.894(95%CI:0.815～0.931),灵敏度为89.0%、特异度为82.5%;引入测试集验证得出的AUC为0.879(95%CI:0.801～0.923),灵敏度为87.5%、特异度为81.3%,证实该模型具有良好的预测能力，且两模型的效果相近，见图3。在建模集和测试集中的H-L拟合优度检验均无统计学意义(P>0.05),表明该模型无过拟合现象；校准曲线分析可见该模型在建模集和测试集验证的预测概率与实际概率曲线接近，表明此列线图模型预测CHD患者PCI治疗后医院感染概率与实际发病率具有较好的一致性，见图4。决策曲线分析可见模型均具有较高的净获益，表明模型在临床具有实用价值，见图5。

图2CHD患者PCI治疗后医院感染风险的列线图预测模型

图3列线图模型的ROC曲线分析

图4列线图模型的校准曲线分析

图5列线图模型的决策曲线分析

3、讨论

本研究纳入858例CHD患者，PCI治疗后医院感染发病率为6.88%,与国内外文献[5-6]报道结果相近。本研究发现上呼吸道是CHD患者最常见的感染部位，占比高达44.07%,与文献[7]报道结果相近。本研究对患者的感染病原菌进行鉴别，发现革兰阳性菌占52.70%,革兰阴性菌占41.90%,真菌占5.40%,与文献[8]报道结果相近，实际临床工作中需依据感染病原菌类型给予合理抗菌药物治疗。

本研究结果显示，年龄越大、合并糖尿病、NYHA分级高、侵入性操作均是CHD患者PCI治疗后医院感染的危险因素，MNA-SF评分高则是其保护因素。究其原因，中老年人是CHD好发人群，因年龄增长，机体各功能逐渐衰退，机体免疫力低下，导致面对细菌和病毒侵袭时易发生感染[9];另外，高龄患者多合并有基础疾病(高血压、糖尿病等),使原有疾病加重，也易发生感染。尤其是糖尿病，长期高血糖会影响机体的免疫功能，降低免疫细胞对病原菌的清除能力[10],同时高血糖环境有利于病原菌定植与繁殖，因而感染风险较高。相关研究[11]表明，NYHA分级高的CHD患者在PCI治疗后容易发生肺部感染。NYHA分级高代表患者的心血管病变危重，当患者心血管血液循环严重不畅，则会导致肺部毛细血管淤血，增加呼吸道病原菌定植的概率，感染风险随之升高。其次NYHA分级高预示患者容易出现心肌缺血，产生大量趋化因子，激活白细胞清除坏死细胞，释放活性氧、自由基等，放大体内炎症反应，加重机体损伤，增加感染风险。部分CHD患者需留置导尿管、鼻饲管、气管插管等侵入性操作，这些操作会破坏免疫屏障[12],给致病菌入侵创造有利条件，增加感染风险。研究[13]报道，营养指标与CHD病变严重程度相关。改善患者的营养状况，利于维护免疫功能，促进患者康复[14]。但营养状态是否与CHD患者感染风险存在关联，尚无报道。MNA-SF量表包含了身体质量指数、近期身体质量丢失和食欲变化等内容，其评分越高预示CHD患者营养状态越好，机体耐受力强，面对病原菌侵扰感染风险较低。相反，MNA-SF评分低预示患者营养状况差，免疫抑制较弱，对病原菌侵袭的防范能力弱，因而感染风险高。

CHD患者PCI治疗后易发生感染，构建预测模型评估患者的感染风险，利于制定预防措施，降低感染发病率。既往关于CHD患者PCI治疗后医院感染的预测模型采用logistic回归筛选风险因素组成的公式化模型[15],导致临床实际应用需要计算转换，费时且不利于医患沟通。列线图可利用临床收集的各种信息，展示疾病的发生概率。但目前尚缺乏CHD患者PCI治疗后医院感染的列线图模型报道。本研究基于上述影响因素构建列线图预测模型，模型的AUC值为0.894,且测试集验证的AUC值为0.879,证实上述影响因素构建列线图模型的预测能力强，也突出本研究模型的稳定性。同时在H-L拟合优度检验和校准曲线分析表明模型无过拟合现象，且一致性良好；另外决策曲线分析表明模型在临床具有实用价值。可见本研究构建列线图模型具有较高的临床价值，其创新性在于方便医患沟通，利于医务人员对CHD患者医院感染的个体化风险分层，制定和优化适合患者的针对性措施。另外本研究的模型指标均为临床的常见指标，基层医院均可完成收集，利于模型的推广与应用。但本研究也存在局限性：①仅回顾性分析一所医院的CHD患者数据，代表性有限；②基于logistic回归筛选影响指标，再以列线图对模型进行可视化展现，这过程有时会因纳入因素较少而导致无法很好地拟合高维数据点分布，潜在影响模型可靠性。因此，未来在研究设计中，需考虑前瞻性设计、多中心研究，同时纳入更多因素进行分析，以更全面了解CHD患者PCI治疗后医院感染的风险因素；同时寻找独立数据集(如公共医疗数据集)进行相应的外部验证，通过增加生成合成样本的方式来提高模型的稳定性，减少拟合缺陷，不断优化模型性能。

综上所述，CHD患者PCI治疗后医院感染以革兰阳性菌为主，其中年龄、是否合并糖尿病、NYHA分级、是否有侵入性操作、MNA-SF评分与患者的医院感染有关。基于此构建列线图预测模型可为医务人员评估CHD患者PCI治疗后医院感染风险提供便利。

利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突。

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文章来源:钮惠英,赵柳华,吴佳静,等.冠心病患者经皮冠状动脉介入后的医院感染状况及其风险预测模型构建[J].中国感染控制杂志,2024,23(11):1438-1444.