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快速Pitt菌血症评分联合乳酸预测急性下呼吸道感染患者的死亡风险

2024-06-11 35 上传者：管理员

摘要：目的分析快速皮特菌血症(qPitt)评分联合急诊常用指标是否可作为急性下呼吸道感染患者28 d死亡风险的预测因素。方法以2018年7月1日至2023年12月31日收治于首都医科大学附属北京朝阳医院急诊科的急性下呼吸道感染患者为研究对象，以入院后28 d死亡为终点，将研究对象分为存活组和死亡组。使用单因素分析比较两组qPitt评分和临床指标的差异，并通过Logistic回归筛选影响急性下呼吸道感染患者28 d死亡的独立相关因素，建立联合预测模型，使用受试者工作特征(ROC)曲线评价独立相关因素及联合变量预测模型对急性下呼吸道感染患者28 d死亡的预测价值。结果共纳入患者696例，其中28 d存活组445例(63.9%)和28 d死亡组251例(36.1%)。死亡组年龄、降钙素原、D-二聚体、血乳酸(lactate, LAC)、血肌酐(SCr)及qPitt评分均高于存活组(均P<0.05),淋巴细胞计数和血小板计数均低于存活组(均P<0.05)。Logistic回归分析得出LAC(OR=1.258,95%CI 1.143～1.384,P<0.001)、年龄(OR=1.021,95%CI 1.008～1.034,P=0.001)及qPitt评分(OR=1.923,95%CI 1.597～2.317,P<0.001)是预测急性下呼吸道感染患者28 d死亡风险的独立因素。年龄、LAC与qPitt评分联合变量预测模型的ROC曲线下面积(area under curve, AUC)为0.746(95%CI 0.708～0.784),高于LAC(AUC=0.692,95%CI 0.650～0.733)和qPitt评分(AUC=0.702,95%CI 0.660～0.743),且其预测效能优于单独应用LAC(Z=2.888,P=0.004)和qPitt评分(Z=3.850,P<0.001)。结论 qPitt评分和LAC是急性下呼吸道感染患者死亡的独立危险因素，二者与年龄构建的联合变量预测模型可有效预测28 d死亡风险。

关键词：
年龄
快速皮特菌血症评分
急性下呼吸道感染
死亡风险
血乳酸
预测模型
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急性下呼吸道感染是急诊科常见疾病，也是全球高发病率和高病死率的疾病之一[1]。当急性下呼吸道感染发展为菌血症、脓毒症或脓毒性休克时，伴随着多器官功能障碍，致死率极高[2]。这些患者多有起病急、病情重、进展快的特点，而病原学培养敏感性低、培养时间长及易污染，不能及时为临床决策提供依据[3]。所以，需要寻找早期可快速获取的评价工具，以便对急性下呼吸道感染患者制定有效的临床决策。

皮特菌血症评分(Pitt bacteremia score, PBS)是通过对菌血症患者的体温、血压及血管升压药物应用、呼吸频率及是否机械通气、是否有心脏停搏以及意识状态进行评估并赋分，从而判断严重程度和预测病死率[4,5]。有学者又将PBS评分表简化，推断出快速皮特菌血症(quick Pitt bacteremia score, qPitt)评分[6]。PBS评分和qPitt评分最初是用于预测革兰阴性菌感染的菌血症患者死亡风险[4],并已有研究证明，qPitt评分可以作为预测肺炎克雷伯菌感染的菌血症及非菌血症患者病死率的影响因素[7,8]。本研究旨在探索qPitt评分联合临床常用实验室指标对急性下呼吸道感染患者死亡风险的预测价值。

1、资料与方法

1.1 一般资料

本研究是一项回顾性研究，收集2018年7月1日至2023年12月31日收治于首都医科大学附属北京朝阳医院急诊科的急性下呼吸道感染患者。纳入标准：(1)年龄≥14周岁；(2)符合急性下呼吸道感染的临床主要疾病，包括肺炎、肺脓肿、脓胸、支气管扩张伴感染或慢性阻塞性肺疾病急性加重等，且具备如下诊断依据：①急性呼吸道症状起病，如咳嗽、咳痰、喘息，伴有或不伴有发热，并除外非感染性疾病；②实验室结果：白细胞(WBC)、降钙素原(PCT)升高；③影像学(胸片或胸部CT)检查提示下呼吸道感染相关征象；(3)住院时间≥48 h。排除标准：(1)年龄<14周岁；(2)缺失关键研究信息。对28 d内出院患者进行电话随访，以确定预后。

本研究经北京朝阳医院机构审查委员会和医学伦理委员会批准(伦理批准号：2023-科-6)。考虑到回顾性研究的设计以及数据分析是匿名进行的，本研究免于获得患者的知情同意。

1.2 研究方法

本研究收集了纳入患者资料：①人口特征：年龄、性别；②临床资料：入院时收缩压、体温、呼吸频率、意识状态、是否心脏停搏及入院48 h内是否应用血管升压药和是否机械通气；③实验室指标：WBC计数、中性粒细胞(NE)计数、淋巴细胞(LY)计数、红细胞(RBC)计数、血红蛋白(HGB)、血小板(PLT)计数、D-二聚体(D-Dimer)、血乳酸(LAC)、总胆红素(TBIL)、血肌酐(SCr)和PCT。按照入院28 d后转归将所有纳入患者分为存活组和死亡组。

qPitt评分方法：满足体温<36 ℃、收缩压<90 mmHg和(或)应用血管升压药、呼吸频率≥25次/min和(或)应用机械通气、心脏停搏及神志改变，各项记录1分并相加，以上5项分数总和即为qPitt评分[6]。

1.3 统计学处理

本研究使用SPSS 27.0软件(IBM SPSS Statistics for Windows, 版本27.0; Armonk, NY, USA)进行描述性分析。采用 Kolmogorov-Smirnov 法对定量资料进行正态性检验。连续变量为非正态分布数据以中位数(百分位数)[M(P25,P75)]表示，并使用Mann-Whitney U检验进行比较。所有二分变量以频数(%)表示，并使用χ2 检验进行比较。用多因素Logistic回归分析急性下呼吸道感染患者死亡的独立相关因素并建立联合变量预测模型，相对危险度用优势比(OR)和95%置信区间(CI)表示。通过绘制受试者工作特征(ROC)曲线，并计算ROC曲线下面积(AUC)以及最佳截点值、敏感度、特异度、阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)、阳性似然比(+LR)和阴性似然比(-LR),评价独立相关因素对急性下呼吸道感染患者28 d病死率的预测准确性。最后通过Hosmer and Lemeshow检验和校准曲线对预测模型进行验证。P<0.05为差异有统计学意义。

2、结果

2.1 急性下呼吸道感染患者28 d 存活组与死亡组的临床特征比较

本研究共纳入696例急性下呼吸道感染患者，其中28 d 存活组445例(63.9%),28 d 死亡组251例(36.1%)。死亡组年龄、PCT、D-Dimer、LAC、SCr和qPitt评分均高于存活组(均P<0.05),LY计数和PLT计数均低于存活组(均P<0.05)。此外，在qPitt评分项目中，神志改变、收缩压、应用升压药及机械通气在存活组与死亡组间差异有统计学意义(P<0.05)。见表1。

2.2 急性下呼吸道感染患者28 d死亡危险因素分析

通过Logistic回归分析，发现LAC (OR=1.258,95%CI 1.143～1.384,P<0.001)、年龄(OR=1.021,95%CI 1.008～1.034,P=0.001)以及qPitt评分(OR=1.923,95%CI 1.597～2.317,P<0.001)与急性下呼吸道感染患者28 d死亡独立相关。见表2。

表2 急性下呼吸道感染患者28 d死亡的多因素Logistic回归分析

表1 急性下呼吸道感染患者28 d 存活组与死亡组的临床特征比较

2.3 急性下呼吸道感染患者28 d死亡预测模型的构建与准确性评价

通过绘制ROC曲线，分析得出LAC、qPitt评分与联合变量预测模型(年龄+LAC+qPitt评分)的AUC、95%CI、最佳截点值、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、阳性似然比和阴性似然比，见表3、图1。AUC两两比较结果显示，联合变量预测模型的AUC高于LAC(Z=2.888,P=0.004),联合变量预测模型的AUC高于qPitt评分(Z=3.850,P<0.001),而LAC与qPitt评分的AUC比较差异无统计学意义(Z=0.392,P=0.695)。联合变量预测模型的Hosmer-Lemeshow 检验P=0.403,显示模型较好的拟合效果。校准预测曲线与参考曲线吻合良好，表明预测风险与实际风险之间具有良好的一致性，见图2。

表3 急性下呼吸道感染患者28 d死亡预测指标与联合变量预测模型的准确性评价

图1 不同指标与模型预测急性下呼吸道感染患者28 d死亡的ROC曲线

图2 联合变量模型预测急性下呼吸道感染患者28 d死亡内部验证的一致性曲线

3、讨论

本研究显示，年龄、PCT、LY、PLT、D-Dimer、LAC、SCr及qPitt评分在存活组与死亡组间差异有统计学意义；年龄、LAC和qPitt评分是影响急性下呼吸道感染患者28 d死亡的独立相关因素，联合变量预测模型较单独变量具有更好的预测效能。

PBS是一种评估菌血症患者疾病严重程度的评分体系，其分值范围从0到14分，且分数≥4是评估危重症和死亡风险增加的依据[4]。为简化PBS评估流程，有研究者在2019年推导出了qPitt评分，其分值范围从0到5分，评分<2和评分≥2的14 d病死率分别为3%和26%[6]。研究表明，PBS和qPitt评分也可以作为非菌血症患者病死率的可靠预测工具。一项针对耐碳青霉烯类肠杆菌科感染的研究表明，PBS对肺炎、尿路感染、创伤感染等非菌血症患者14 d死亡风险的预测价值与血流感染患者相同，且qPitt评分也可以预测这类非菌血症患者的病死率[9]。此外，有研究表明，qPitt评分与PBS对肺炎克雷伯菌感染患者30 d死亡风险预测能力相似，甚至优于快速序贯器官衰竭评分(quick sequential organ failure assessment, qSOFA)[8]。本研究以急性下呼吸道感染患者为研究对象，未限制病原菌种类及是否合并菌血症，结果显示，qPitt评分可以有效预测这类人群28 d死亡风险，扩大了qPitt评分的适用范围，使急诊科快速评估更为便捷。另外，本研究显示，qPitt评分对急性下呼吸道感染患者死亡风险预测的最佳截断值为1,即qPitt评分>1的急性下呼吸道感染患者28 d死亡风险显著增加。

本研究显示，死亡组与存活组患者体温比较差异无统计学意义，在一定程度上降低了qPitt评分的预测效能。有研究指出，低体温可导致非老年脓毒症患者病死率增加，但低体温对老年脓毒症患者病死率并无影响[10]。急性肾损伤是感染患者死亡的危险因素之一[11]。近年来，有学者将PBS中体温更换为血液净化，并发现改良版PBS比PBS有更好的死亡风险预测价值[12]。有待进一步研究改良qPitt评分，使其更适用于急性下呼吸道感染患者快速而准确的评估。

年龄常常作为预测急性感染患者死亡风险的独立因素之一。有关于下呼吸道感染的全球性流行病学研究[13]表明，70岁以上患者占全年龄段死亡总数的45.5%。而在重症监护室中，住院死亡组的肺炎患者年龄高于存活组，年龄是影响患者病死率的独立因素[14]。老年患者普遍有营养不良、免疫功能低下[15]、慢性病多、多器官功能减退、排痰能力弱等特点，这与患者预后密切相关。

当急性感染患者发展为脓毒症或脓毒性休克时，组织灌注降低，出现器官组织供氧与需氧失衡，LAC继发性升高，患者病死率升高[16]。此外，肾上腺素应激导致的糖有氧代谢增加也是脓毒症患者高乳酸血症的重要原因。在组织灌注充盈的情况下，药物、肿瘤、终末期肝病、糖尿病酮症酸中毒及线粒体障碍等也会导致LAC升高[17]。对于重症社区获得性肺炎患者，LAC血液浓度升高在1.5～4 mmol/L,病死率显著升高[18]。本研究通过ROC曲线分析获得LAC截断值为2.2 mmol/L。此外，本研究通过构建联合变量预测模型，LAC提高了qPitt评分对急性下呼吸道感染患者28 d死亡风险的预测价值。LAC是无氧代谢的产物，高乳酸血症反映了组织器官灌注不足，临床表现为低血压、血容量不足、休克等情况[19]。LAC升高也与呼吸衰竭所导致的低氧血症相关，并可预测这类患者的预后[20]。而qPitt评分标准使用生命体征等简单指标对患者循环和呼吸进行评估，与LAC对疾病危险程度的反映一致。可见LAC的检测与qPitt评分标准是从微观与宏观的不同维度评价循环和呼吸，对28 d 死亡的预测具有协同效应，增加了模型的效能。

本研究有一定局限性。首先，本研究属于单中心研究，仍需要大量多中心研究证实本研究结果；其次，本研究仅针对LAC、qPitt评分进行了入院时刻的评价，二者受治疗的影响随时间的变异性较大，尚需动态评价二者对急性下呼吸道感染患者28 d死亡风险的预测价值。

综上所述，qPitt评分和LAC是急性下呼吸道感染患者死亡的独立危险因素，二者与年龄构建的联合变量预测模型可有效预测急性下呼吸道感染患者28 d死亡风险。

参考文献:

[15]黄蕾,张定涛,时皎皎.营养及炎性指标对不同年龄段重症下呼吸道感染患者近期预后的评估价值研究[J].中国全科医学,2014,24:2814-2817.

[16]孙晏,赵永祯,夏东,等.预后营养指数联合乳酸及病原菌对急诊老年血流感染患者的预后评估[J].中国急救医学,2023,43(7):551-556.

基金资助:北京市医院管理局临床医学发展专项——“扬帆计划”(ZYLX202132);北京市医院管理中心“培育”计划(PX2023012);

文章来源:刘温馨,张野,梁梦琳,等.快速Pitt菌血症评分联合乳酸预测急性下呼吸道感染患者的死亡风险[J].中国急救医学,2024,44(06):537-541.