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老年重症下呼吸道感染患者中短期预后预测模型的建立

2025-05-21 51 上传者：管理员

摘要：目的探讨老年重症下呼吸道感染患者30d、90d死亡危险因素，并基于危险因素绘制列线图预测模型。方法回顾性收集2021年9月至2023年12月收治的180例老年重症下呼吸道感染患者的临床资料，根据患者30、90d采用生存情况，分为30d死亡组43例和存活组137例，90d死亡组52例和存活组128例。采用二元Logistic回归分析患者30、90d生存影响因素，R4.0.2软件绘制列线图预测模型，以受试者工作特征曲线(ROC)、校正曲线、决策曲线对预测模型进行验证。结果年龄、气管插管/切开、白介素-6(IL-6)、急性生理与慢性健康评分(APACHEⅡ评分)是老年重症下呼吸道感染患者30d死亡独立危险因素(P<0.05);住院时间、白细胞、降钙素原(PCT)、IL-6是患者90d死亡独立危险因素(P<0.05)。受试者工作特征曲线显示，30、90d死亡列线图模型的曲线下面积(AUC)分别为0.845、0.868,校准曲线显示预测值与实际值一致性良好，决策曲线显示预测模型临床有效性高。结论30、90d死亡预测模型对老年重症下呼吸道感染患者有良好的预测效能，一致性好，临床有效性高，可为患者早期治疗提供参考。

关键词：
列线图;
感染性疾病
老年人
重症下呼吸道感染
预测模型
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下呼吸道感染(lowerrespiratorytractinfection，LＲTI)是临床上常见的感染性疾病，包括医院获得性肺炎、社区获得性肺炎、慢性阻塞性肺疾病急性加重、支气管扩张感染等［1］。调查显示，下呼吸道感染在全世界总死因、总伤残病因中均居第四位，是威胁人类健康的重大公共卫生问题［2］。年龄是下呼吸道感染严重程度的独立危险因素，老年人因身体机能减退、免疫力低下、基础疾病多，使其成为下呼吸道感染的高危人群，若得不到有效治疗，容易发展成重症并危及生命［3］。老年患者下呼吸道感染临床表现不典型，给临床诊疗带来极大挑战。研究显示，受环境、地区、人群、病原学检测手段等诸多因素的影响，老年下呼吸道感染流行病学特征、病原谱差异很大，对其不正确的评估不仅会延误患者最佳治疗时机，甚至影响其康复和预后［4］。目前，临床上多通过免疫细胞、炎症指标、血常规、衍生炎性标志物等多项检查对患者病情发展和转归进行综合评估［5］。但老年患者个体差异大，过度检查不仅可能无法反映疾病情况，还会额外增加患者治疗成本［6］。建立准确、便捷的老年下呼吸道感染预后预测模型，将有助于医生制订精准防治策略，并更加合理地分配和利用医疗资源。因此，本研究对医院收治的老年重症下呼吸道感染临床资料进行回顾性分析，筛选患者中短期死亡危险因素并建立预测列线图模型，旨在为患者预后评估提供有效工具。

1、对象与方法

1．1调查对象

采用回顾性分析方法，收集2021年9月至2023年12月我院收治的老年重症下呼吸道感染患者180例的临床资料，180例老年重症下呼吸道感染患者根据入院30d生存情况分为30d死亡组43例和存活组137例;根据入院90d生存情况分为90d死亡组52例和存活组128例。本研究已经医院医学伦理委员会的批准。

1．2纳入与排除标准

1．2．1纳入标准:

①年龄≥65岁;②符合欧洲呼吸学会《成人下呼吸道感染诊治指南》下呼吸道感染诊断标准［7］;③临床资料完整。

1．2．2排除标准:

①恶性肿瘤或正在接受放化疗的患者;②终末期疾病;③合并呼吸系统之外感染性疾病;④合并自身免疫性疾病、血液系统疾病;⑤长期使用糖皮质激素或免疫抑制剂。

1．3资料收集

通过医院电子病历系统收集患者一般资料，包括人口学资料、临床资料、和入院第2天实验室指标。人口学资料:性别、年龄、体重指数、吸烟史。临床资料:住院时间、合并基础疾病、侵入性操作、抗菌药物和激素/免疫抑制剂使用情况、APACHEⅡ评分。实验室指标:白细胞、血红蛋白、白蛋白、降钙素原(PCT)、白介素－6(IL－6)、C－反应蛋白(CＲP)、D－二聚体(D－D)。

1．4随访

患者随访90d，记录患者临床转归，存活组观察终点为出院病情好转或康复;死亡组临床终点为患者全因死亡。

1．5统计学分析

应用SPSS22．0统计软件，满足正态分布的计量资料以x±s表示，2组间比较用独立样本t检验;不满足正态分布的计量资料［M(P25，P75)］表示，2组间比较采用Mann－WhitneyU检验，计数资料组间比较采用χ2检验，使用二元Logistic回归分析影响患者生存情况的影响因素，应用Ｒ4．0．2软件绘制预测列线图，通过受试者工作特征(ＲOC)、校正曲线、决策曲线(DCA)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老年重症下呼吸道感染患者一般情况

180例老年重症下呼吸道感染患者，男102例，女78例;年龄65～90岁，平均(76．01±6．36)岁;住院时间7～17d，平均(10．59±2．83)d;其中高血压142例，糖尿病39例，冠心病31例，肝肾疾病27例。180例老年重症下呼吸道感染患者入院30d病死率为23．9%(43/180)，入院90d病死率为28．9%(52/180)。

2．2老年重症下呼吸道感染患者30d、90d生存的单因素分析

单因素分析结果显示，30d死亡组和存活组在年龄、住院时间、意识障碍、导尿管、机械通气、气管插管/切开、白细胞、白蛋白、IL－6、APACHEⅡ评分差异有统计学意义(P＜0．05)。90d死亡组和存活组在性别、住院时间、意识障碍、导尿管、气管插管/切开、白细胞、白蛋白、PCT、IL－6差异有统计学意义(P＜0．05)。见表1、2。

2．3老年重症下呼吸道感染患者30、90d生存多因素分析

多因素分析结果显示，年龄、气管插管/切开、IL－6、APACHEⅡ评分是老年重症下呼吸道感染患者30d死亡的独立危险因素(P＜0．05);住院时间、白细胞、PCT、IL－6是老年重症下呼吸道感染患者90d死亡的独立危险因素(P＜0．05)。见表3。

2．4老年重症下呼吸道感染患者30、90d死亡列线图模型的建立

以Logistic回归筛选的30d、90d危险因素建立回归方程，30d死亡:Logit(P30)=6．777+0．063×年龄+0．392×气管插管/切开+0．011×IL－6+0．049×APACHEⅡ评分，90d死亡:Logit(P90)=3．568+0．182×住院时间+0．333×白细胞+0．083×PCT+0．013×IL－6。根据回归方程绘制列线图，每个预测因子对应最上端“分值”进行单项计分，各单项得分相加为总分，再对应“预测概率”即可得到患者30、90d死亡概率。见图1。

2．5老年重症下呼吸道感染患者30、90d死亡预测列线图模型的ＲOC曲线

30d预测死亡列线图模型曲线下面积(AUC)为0．845，特异性和敏感性分别为78．10%和83．72%;90死亡预测列线图模型AUC为0．868，特异性和敏感性分别为71．15%和89．84%。见图2。

2．6老年重症下呼吸道感染患者30、90d死亡列线图模型的校准曲线

30、90d预测死亡列线图模型预测值和实测值的校正曲线显示，当预测概率为0．2～0．6时，预测值稍高于实测值，其余部分预测值与实际值基本重合。见图3。

2．7老年重症下呼吸道感染患者30d、90d死亡列线图模型的DCA曲线

30d、90d预测死亡列线图模型中，红色线条均靠近右上方，临床干预有净收益。见图4。

表1老年重症下呼吸道感染患者30d生存危险因素单因素分析

表2老年重症下呼吸道感染患者90d生存危险因素单因素分析

表3老年重症下呼吸道感染患者30、90d死亡的多因素分析

图1老年重症下呼吸道感染患者30、90d死亡列线图模型;

图2老年重症下呼吸道感染患者30、90d死亡列线图模型的ＲOC曲线

图3老年重症下呼吸道感染患者30d、90d死亡列线图模型的校准曲线

图4老年重症下呼吸道感染患者30d、90d死亡列线图模型的DCA曲线

3、讨论

调查显示，我国下呼吸道感染发病率为3926/10万，死亡率为13．0/10万，其中老年患者约占总死亡人数的13%［8］。本研究显示，老年肿胀下呼吸道感染患者30d和90d死亡率分别为23．9%和28．9%，高于文献报道［9］的下呼吸道感染平均死亡率。这是因为老年人免疫功能低下，且伴有多种基础疾病，导致患者更容易发展成重症且引起死亡。李芳菲等［10］报道，老年患者吞咽功能和咳嗽反射功能显著减退，其罹患重症吸入性肺炎的风险更高，当患有心血管或脑血管疾病时，病情更重，病死率高达35%～60%。因此，了解病情发展情况，建立老年重症下呼吸道感染患者中短期预后的可视化预测模型，可方便医务人员准确识别危险因素并进行早期干预，从而改善患者预后。

本研究结果显示，年龄、气管插管/切开、IL－6、APACHEⅡ评分是老年重症下呼吸道感染患者30d死亡的独立危险因素。可能与以下原因有关:(1)年龄:随着年龄进一步增长，免疫功能减退，使老年重症下呼吸道感染患者死亡风险变高。高龄患者容易发生肺部感染，且治疗效果不佳，造成病原菌难以被完全清除，病原菌长期定植甚至可发展成多重耐药菌，从而导致短期死亡率增加。黄小娟等［11］报道，高龄患者免疫力显著减退，患者容易受到机会病原体和条件致病菌的双重感染，极大增加了重症风险，且治疗效果差，死亡率高。(2)气管插管/切开:气管插管/切开是重症下呼吸道感染患者常见的急救措施，但是侵入性操作可破坏呼吸黏膜屏障作用，导致细菌定植侵入和繁殖，增加感染风险。研究表明，超过50%下呼吸道感染与创伤性操作有关，它是导致患者死亡的头号诱因［12］。(3)IL－6:IL－6是一种促炎性细胞因子，在急性感染和感染加重期中发挥重要作用。研究显示，IL－6是预测社区获得性肺炎病情加重和死亡的良好指标，可反映免疫减弱和持续炎性反应过程［13］。(4)APACHEⅡ评分:APACHEⅡ评分常用于评估重症患者疾病严重程度和死亡风险，APACHEⅡ评分越高，代表患者病情越重，近期死亡风险也越高。Yan等［14］证实，APACHEⅡ评分是评估老年重症细菌性肺炎预后的关键指标，对评估病情和预测预后具有重要指导作用。

本研究结果发现，住院时间、白细胞、PCT、IL－6是患者90d死亡的独立危险因素。医院病房是感染的高发地区，住院患者接触病原菌感染的机会多，免疫功能较差的老年患者暴露于高危感染区域更容易发展成重症，造成预后不良。研究显示，住院时间每延长3．57d，感染性死亡风险可增加1．79倍，可能原因是住院时间越长，接受侵入性操作越多，对患者免疫功能造成损害越大［15］。白细胞反映机体免疫功能的强弱，白细胞降低提示免疫功能差，患者受病原菌感染的危害更严重。研究表明，白细胞降低是老年感染性疾病患者死亡的独立危险因素，白细胞减少可增加疾病治疗难度和病死风险［16］。PCT是一种急性期蛋白，是反映细菌感染敏感性指标。PCT不仅可提供微生物学信息，还能对呼吸道感染患者的医疗决策提供参考，PCT水平升高往往与呼吸道感染患者更差预后密切相关［17］。

早期识别老年重症下呼吸道感染患者死亡风险，及时给予有效治疗是改善患者预后的关键。列线图又称诺模图，是一种危险因素可视化模型，医务人员可根据每项指标得分快速计算死亡风险，从而为开展早期干预提供依据。如，某老年患者，年龄83岁，住院期间进行气管插管/切开，入院时APACHEⅡ评分30分，入院第2天白细胞为12×109/L、IL－6为pg/mL，PCT为3ng/mL，30d死亡列线图总分为130分，对应死亡风险为80%;90d死亡列线图总分为105分，对应死亡风险为77%，此类患者属于中短期预后不良的高危人群，应给予重点关注。该预测模型指标简单、计算方便，可帮助医务人员快速识别中短期不良预后高危患者，具有较强的临床实用性。基于危险因素的30、90d死亡预测列线图模型的AUC分别为0．845和0．868，表明预测模型的准确度和区分度较高。在预测值和实测值的校正曲线显示，当预测概率为0．2～0．6时，预测值稍高于实测值，其余部分预测值与实际值基本重合，表明实际曲线和预测曲线重合度较好，预测概率与实际值接近。在决策曲线中，红色线条均靠近右上方，说明使用该预测模型有较高的临床净收益。

综上所述，基于危险因素建立的列线图预测模型对老年重症下呼吸道感染患者30、90d死亡有良好的预测效能，可作为预测患者预后的评估工具。

参考文献:

[3]李亚娟,张佳佳,王宪灵,等.学龄前儿童和老年人呼吸道感染患者病原体分布特征[J].河北医药,2023,45(18):2855-2857,2861.

[4]王国玉,胡舒环,王浩宇,等.老年下呼吸道感染的病原学特征及经鼻高流量湿化氧疗辅助的疗效分析[J].中国现代医学杂志,2023,33(22):58-63.

[6]刘晓倩,陶赟臻,赵晓秋,等.河北省某院老年患者肺部感染流行病学特征及风险预测模型的构建[J].公共卫生与预防医学,2022,33(3):127-129.

[10]李芳菲,刘亚男,高晓云,等.大连市某三甲医院2012—2019年内科老年住院患者死亡原因分析[J].中国医师进修杂志,2021,44(6):564-567.

[11]黄小娟,高莹,梁娜红,等.基于风险因素构建预见性干预方案及对高龄患者血糖水平､PICC置管并发症的影响[J].河北医药,2023,45(18):2765-2769.

[13]孙国先,刘微丽,郑庆斌,等.PCT与SDI比值对重症细菌性肺炎患者短期预后的预测价值[J].中国感染控制杂志,2022,21(9):885-890.

基金资助:湖北省卫生健康委员会2019年第一批联合基金立项项目(编号:WJ2019H222);

文章来源:李顺清,杨楷.老年重症下呼吸道感染患者中短期预后预测模型的建立[J].河北医药,2025,47(05):846-851.