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感染性休克患者死亡风险预警模型的构建与验证

2024-12-20 77 上传者：管理员

摘要：目的探讨感染性休克患者死亡的影响因素，构建并验证风险预警模型。方法回顾性选取2020年12月至2023年12月联勤保障部队第九〇八医院收治的感染性休克患者120例作为研究对象，根据预后结局将其分为死亡组（n=53）和存活组（n=67）。通过logistic回归分析感染性休克患者死亡的独立影响因素，并以独立影响因素为基础构建预警模型，采用受试者工作特征（ROC）曲线检验模型价值。结果回归分析结果显示，心脏排血量是感染性休克患者发生死亡的独立保护因素，年龄、APACHE-Ⅱ评分、血乳酸水平等是感染性休克患者发生死亡的独立危险因素（均P<0.05）。以独立影响因素构建的预警模型为Logit（P）=（-18.468）+0.096×X年龄+0.415×XAPACHE-Ⅱ评分-0.506×X血乳酸+0.444×XCO，模型ROC曲线下面积为0.897（95%CI为0.841～0.954），最佳截断值为-2.043，灵敏度为83.25%，特异度为86.57%。结论感染性休克患者发生死亡的影响因素较多，本研究构建的风险预警模型有较高预测价值，可为临床有效筛选高死亡风险患者并以此开展针对性的护理措施，改善其预后提供参考。

关键词：
因素分析
心排血量
感染性休克
死亡风险
血乳酸
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感染性休克是一种由革兰氏阴性菌主导的脓毒病综合征，其特点在于微生物及其毒性代谢产物侵入体内，引发血液循环系统的损害，进而扰乱血流动力学平衡，导致组织细胞遭受缺血缺氧并功能受损。这一过程常诱发多器官功能障碍综合征，显著增加了患者的死亡风险[1-3]。据统计，全球范围内每年有约1 900万人罹患脓毒症，其中半数患者病情会恶化为严重脓毒症或感染性休克，而感染性休克的死亡率更是高达40%～60%，对患者的生命健康构成了巨大威胁[4]。以往研究提示，持续监测脉波指示的心排血量血流动力学参数以及乳酸水平，对于预测感染性休克的预后可能具有积极意义[5]。尽管当前已有研究致力于构建感染性休克患者预后效果的预警模型[6]，但尚未有研究将心排血量血流动力学参数和乳酸水平纳入模型构建之中。因此，本研究旨在结合床旁监测的心排血量数据和乳酸指标，构建一个针对感染性休克患者死亡风险的预警模型，以期为临床识别高死亡风险的感染性休克患者，以及制订针对性的预后护理方案提供参考和数据支持。

1、对象与方法

1.1对象

回顾性选取2020年12月至2023年12月联勤保障部队第九〇八医院收治的感染性休克患者120例作为研究对象，根据预后结局将其分为死亡组（n=53）和存活组（n=67）。纳入标准：①临床资料完整；②病历中明确记录诊断为感染性休克；③年龄≥18周岁；④患者入ICU时间>24 h。排除标准：①妊娠期或哺乳期妇女；②合并恶性肿瘤；③凝血功能障碍。采取Gorsuch法进行样本量估算，样本量为变量数的5～10倍，本研究共有15个变量，根据医院近年患者收治情况最终纳入样本量120例。本研究已通过本院医学伦理委员会审批（2020YYLL638）。

1.2方法

1.2.1调查工具

由研究者查阅文献自行设计问卷，包括患者年龄、性别、BMI、肺部感染、主要病原菌、手术史、肿瘤史、APACHE-Ⅱ评分、收缩压、舒张压、血肌酐、心脏排血量（cardiac output,CO）、白蛋白、血乳酸、C-反应蛋白等15个因素变量。

1.2.2资料收集方法

①一般资料：由研究者通过医院信息管理系统与实验室信息系统收集患者入住急诊重症监护室（emergency intensive care unit,EICU）前临床基线资料。②床旁心排血量：通过一次性使用中心静脉导管穿刺包（国械注准20163030366，浙江苏嘉医疗器械股份有限公司，型号：Ⅴ型）进行颈内静脉置管后，采用热稀释导管包（国械注进20153074009，浦讯医疗系统有限公司）及其配套的压力监测装置实施脉搏指示连续心排血量（pulse indicator continuous cardi⁃ac output,PiCCO）监测技术的股动脉导管置入术。仪器连接完毕后校准调零，随即启动PiCCO监测系统，持续监测患者心功能。③血乳酸：采用全自动生化分析仪（国械注进20172222461，贝克曼库尔特（美国）股份有限公司，型号：DxC700AU）及配套试剂检测血乳酸水平。除临床基线资料外，其余指标均从患者转入EICU的那一刻开始计时，计算24 h内3个时间点（0 h、6 h、24 h）数据的平均值。根据患者自入住EICU起28 d内的预后结局，将患者分为死亡组和存活组。

1.2.3统计学方法

采用SPSS 21.0软件进行统计分析。对符合正态性分布的计量资料采用均数±标准差表示，组间比较采用独立样本t检验；计数资料采用例数、构成比表示，组间比较采用卡方检验；采用logistic回归分析感染性休克患者死亡的独立影响因素；以独立影响因素为基础构建感染性休克患者死亡预警模型。进行受试者工作特征曲线（receiver operating char⁃acteristic,ROC）绘制，根据曲线下面积（areaunder curve,AUC）大小评估模型预测价值，均以P<0.05表示差异具有统计学意义。

2、结果

2.1感染性休克患者发生死亡的单因素分析

纳入的120例感染性休克患者一般资料见表1。根据预后结局将患者分为死亡组（n=53）和存活组（n=67）。单因素分析结果显示，患者年龄、肺部感染、APACHE-Ⅱ评分、血肌酐、CO、血乳酸水平等是影响感染性休克患者死亡的相关因素（均P<0.05）。

2.2感染性休克患者发生死亡的多因素分析

以预后结局为因变量，单因素分析结果中有统计学意义的因素为自变量进行logistic回归分析。变量赋值情况见表2。对影响感染性休克患者死亡的相关因素行多因素二元logistic回归分析结果提示，患者CO是影响感染性休克患者死亡的独立保护因素，年龄、APACHE-Ⅱ评分、血乳酸等是影响感染性休克患者死亡的独立危险因素（均P<0.05）。见表3。

2.3感染性休克患者死亡风险预警模型构建与验证

以多因素分析结果中有统计学意义的因素为基础构建预警模型回归方程：Logit(P)=(-18.468)+0.096×X年龄+0.415×XAPACHE-Ⅱ评分-0.506×X血乳酸+0.444×XCO。ROC曲线绘制结果显示，CO(AUC=0.750）与血乳酸(AUC=0.725）单因素对感染性休克患者死亡均具有较高预测价值。各独立影响因素共同构建感染性休克患者死亡预警模型，模型AUC为0.897，最大约登指数为0.662，均高于各独立影响因素单独对感染性休克患者死亡的预测效果。模型的最佳截断值为-2.043，灵敏度为83.25%，特异度为86.57%。详见图1、表4。

表1感染性休克患者发生死亡的单因素分析

表2变量赋值情况

表3感染性休克患者发生死亡影响因素的logistic回归分析

图1感染性休克患者死亡风险预警模型ROC曲线

表4感染性休克患者死亡风险预警模型各独立影响因素的预测价值分析

3、讨论

3.1感染性休克患者预后现状

感染性休克，亦称脓毒症休克（脓毒性休克），源于机体对细菌等病原体触发的炎症免疫反应失控，导致微循环功能严重紊乱，进而引发细胞代谢异常及多器官功能障碍，是一种复杂的循环衰竭综合征[7-8]。在治疗策略上，临床常采用血液净化技术，旨在清除血液中的炎症介质及反应产物，以遏制全身炎症反应综合征的恶化进程[9]。随着对感染性休克发病机理的深入理解、筛查与早期干预方法的进步、抗感染治疗及器官功能支持技术的不断更新，该病症的临床治疗已取得了显著成效[10-11]。然而，尽管有所进步，感染性休克在临床实践中的发病率与死亡率依然居高不下。本次研究中，纳入的感染性休克患者群体预后死亡率高达44.17%(53/120），与过往同类研究的死亡率相比，未见统计学上的显著差异[12]。鉴于此，深入分析影响患者死亡的风险因素，对于指导临床护理实践、制订精准有效的预防措施，以及改善感染性休克患者的预后状况，具有极其重要的现实意义。

3.2感染性休克患者死亡的影响因素

表3显示，患者年龄、肺部感染、APACHE-Ⅱ评分、血肌酐、CO、血乳酸水平等是影响感染性休克患者死亡的相关因素，其中CO是影响感染性休克患者死亡的独立保护因素，年龄、APACHE-Ⅱ评分、血乳酸水平等是影响感染性休克患者死亡的独立危险因素。脓毒血症好发于老年群体，随着年龄增长，机体及脏器功能衰退，加之可能存在的多种基础疾病，老年人的免疫力易受损，因此老年感染性休克患者的预后死亡率尤为严峻[13-14]。此外，针对老年重症肺部感染患者的研究指出，其预后不良与高龄、合并多种基础疾病、接受侵入性治疗以及Mi⁃croRNAs表达水平的变化密切相关[15]。APACHE-Ⅱ评分作为评估疾病严重程度的常用工具，其分数越高，表明病情越重，死亡风险也相应增加，且该评分在预测脓毒症患者死亡率方面展现出良好的价值[16]。值得一提的是，有研究发现，入院后第3天的APACHE-Ⅱ评分是预测ICU患者预后的最佳生物标志物[17]。感染性休克作为重症感染的严重类型，可导致急性肾损伤，进而引起血肌酐水平异常[18]。本研究中，部分感染性休克患者的血肌酐水平高于正常值，这可能预示着肾脏受损，进而影响患者的预后。国外研究表明，感染性休克的治疗目标在于提高CO和改善组织氧合，早期通过血管加压药的协同作用来提升CO，有助于减少复苏所需的补液量，进而降低治疗风险[19]。因此，加强对感染性休克患者CO的监测，通过维持较高的CO来保持循环稳态，预防多脏器因循环衰竭而受损，或能有效降低死亡率。同时，血乳酸水平的升高与感染性休克患者的死亡率增加紧密相关，其不仅反映了机体的缺氧状态，还体现了炎性损伤的程度[20-21]。因此，在临床上，应根据患者的血乳酸水平采取适当的护理措施，以促进内环境稳态的恢复，防止病情恶化。

3.3模型构建分析

由图1和表4可知，感染性休克患者死亡风险预警模型的AUC为0.897，表明模型具有较高的预测准确性。同时，模型的最大约登指数为0.662，进一步验证了其预测效能的可靠性。在最佳截断值设定为-2.043时，模型的灵敏度为83.25%，特异度为86.57%，这两个指标均处于较高水平，充分说明该模型在区分感染性休克患者死亡风险方面具有良好的能力。基于年龄、APACHE-Ⅱ评分、CO及血乳酸这4个关键预测因子对感染性休克患者死亡风险的独立影响，本文针对性地制订了一系列护理措施。对于高龄患者群体，强化病情的日常监测至关重要，以便及时发现并妥善处理可能并发的健康问题。同时，提供充足的营养支持与合适的康复锻炼计划，旨在提升患者的整体身体抵抗力和恢复能力[22]。针对APACHE-Ⅱ评分偏高的患者，需特别留意其生命体征的细微变化，并加强器官功能的支持性治疗，以此预防多器官功能衰竭这一严重并发症的发生[23]。对于CO不足的患者，优化血流动力学管理策略变得尤为关键，这包括维持合理的血容量和确保心脏功能的稳定运行，以保障全身各组织器官获得充足的血液灌注[24]。至于血乳酸水平异常升高的患者，首要任务是迅速查明乳酸上升的根本原因，这可能涉及组织缺氧、感染等因素。随后，应迅速实施相应的治疗措施，如增强氧合作用、控制感染扩散等，以期有效降低乳酸水平，并减轻其对患者机体的潜在伤害[21]。

4、小结

本研究构建的感染性休克患者死亡风险预警模型具有较高预测价值，患者CO是影响感染性休克患者死亡的保护因素，年龄、APACHE-Ⅱ评分、血乳酸水平等是危险因素，临床可据此制订个性化护理方案，降低患者死亡风险并改善其预后。本研究采用单中心队列设计，受限于样本规模较小，可能导致研究结果存在一定的选择性偏差。因此，为了增强研究结论的普遍性和可靠性，建议未来通过多中心、大样本量的研究来进一步验证和拓展本研究结果。

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