食管癌患者同步放化療期間醫院感染風險預警評分模型的構建及評價

張金波，陳秀華，陳 潔

外科根治性手術是目前治療食管癌（EC）的首選方法，但患者術后因手術創傷常出現負氮平衡，且中晚期患者進行手術治療的預后效果不佳，現臨床通常采用放化療輔助治療，可顯著改善EC 患者的預后［1-5］。研究顯示，同步放化療期間EC 患者因手術創傷大、自身免疫力低下，易引發院內真菌、細菌和病毒的感染［6］。因此，本研究通過分析EC 患者同步放化療期間的院內感染狀況，分析其危險預測因子并建立風險預警評分模型， 以期用于臨床放化療EC 患者發生院內感染的概率評估，及早進行干預。

1 對象與方法

1.1 對象 選取2019 年1 月～2022 年8 月南通市第一人民醫院120 例EC 患者， 其中男性56 例，女性64 例；有并發癥66 例，無并發癥54 例；Ⅰ期26 例，Ⅱ期45 例，Ⅲ期49 例；年齡21 ～79 歲；糖尿病60 例，無糖尿病60 例；有吸煙史58 例，無吸煙史62 例；有飲酒史91 例，無飲酒史29 例；有肺部疾病史61 例； 無肺部疾病史59 例。納入標準：（1）年齡＞18 周歲；（2）診斷標準符合《食管癌規范化診治指南》， 且病理學檢查確診為EC 的患者［7］；（3）同步進行放療、化療患者。排除標準：（1）腫瘤發生多處轉移患者；（2） 存在其他惡性腫瘤患者；（3）心、肝、腎功能異?；蛎庖吖δ苷系K患者；（4）研究所需資料不齊全患者。

1.2 方法 基于《醫院感染診斷標準（試行）》對患者是否發生感染進行判斷［8］。（1）呼吸系統：伴有鼻、咽或扁桃體急性炎癥的發熱，培養的分泌物確診為上呼吸道感染；伴有稠痰、咳嗽發熱，肺部濕啰音，經X 射線檢查確診有支氣管或肺部炎癥，病原體培養后確認有下呼吸道感染；發熱、胸痛，有膿性胸水，胸水經分離后培養確診為胸膜腔感染。（2）泌尿系統：尿頻、尿急、尿痛或下腹部、腎區觸摸時痛感明顯，尿檢和病原學檢測結果為陽性。（3）胃腸道：惡心嘔吐、腹瀉、腹痛或發熱等，病原學檢測發現有致病菌。（4）皮膚：紅腫熱痛或伴有膿性皰疹、分泌物和癤腫，病原學檢查發現有病原體。

收集患者臨床資料，包括性別、年齡（歲）、吸煙史、飲酒史、肺部疾病史和糖尿病史等基礎資料，并發癥、臨床分期、住院時間（d）、手術時間（h）、手術切口長度（cm）和抗菌藥使用天數情況（d）等病理和手術相關資料。其中并發癥包括傷口感染、吻合口瘺和肺部感染等。

1.3 統計學處理 采用SPSS 21.0 統計軟件處理數據，數據符合正態性，計量資料采用（±s）表示，行t 檢驗；計數資料采用（%）表示，行χ2檢驗；以患者是否發生醫院感染為因變量，以單因素分析中有統計學意義的因素作為自變量，采用logistic 回歸分析其獨立危險因素， 通過Rstudio 4.2.1 繪制風險預警評分模型列線圖、受試者工作特征曲線（ROC）和決策曲線分析法（DCA），Hosmer-Lemeshow 擬合優度檢驗與校準曲線評估模型一致性，以P ＜0.05 表示差異有統計學意義。

2 結果

2.1 EC 患者術后醫院感染部位和病原菌分布情況120 例EC 患者醫院感染率為35.83%（43/120）。43例患者醫院感染部位呼吸系統20 例 （46.51%）、泌尿系統12 例（27.91%）、胃腸道6 例（13.95%）、皮膚5 例（11.63%）。共分離出病原菌106 株，其中革蘭氏陰 性 菌39 株 （36.79%）、 銅 綠 假 單 胞 菌17 株（16.04%）、革蘭氏陽性菌15 株（14.15%）、大腸埃希菌11 株（10.38%）、肺炎克雷伯菌10 株（9.43%）、金黃 色 葡 萄 球 菌7 株 （6.60%）、 糞 腸 球 菌4 株（3.77%）、表皮葡萄球菌3 株（2.83%）。

2.2 單因素分析 根據同步放化療期間是否發生感染分為感染組（43 例）和未感染組（77 例）。感染組患者的性別和飲酒史與未感染組患者比較，差異無統計學意義（P ＞0.05）；年齡、臨床分期、糖尿病、吸煙史、并發癥、肺部疾病史、手術時間、住院時間、手術切口長度和抗菌藥使用時間與未感染組患者比較，差異有統計學意義（P ＜0.05）。見表1。

2.3 Logistic 多因素分析 以患者是否發生醫院感染為因變量，以表1 中P ＜0.05 的指標為自變量進行logistic 回歸分析，結果顯示，在其他混雜因素能得到控制的前提下，臨床分期、糖尿病、年齡、住院時間、 手術時間和抗菌藥使用時間是EC 患者同步放化療期間發生醫院感染的獨立危險因素 （P ＜0.05，OR ＞1），見表2。

表1 食管癌患者同步放化療期間醫院感染單因素分析［例（%），±s］

表1 食管癌患者同步放化療期間醫院感染單因素分析［例（%），±s］

因素 感染組（n=43） 未感染組（n=77） t/χ2 值 P 值性別男21（48.84） 35（45.45） 0.127 0.722 22（51.16） 42（54.55）臨床分期女Ⅰ期 6（13.95） 20（25.97） 9.945 0.002Ⅱ期 10（23.26） 35（45.45）Ⅲ期 27（62.79） 22（28.57）糖尿病有34（79.07） 26（33.77） 22.652 ＜0.001 9（20.93） 51（66.23）吸煙史無有27（62.79） 31（40.26） 6.279 0.012 16（37.21） 46（59.74）飲酒史無36（83.72） 55（71.43） 2.275 0.132無7（16.28） 22（28.57）有并發癥有32（74.42） 34（44.16） 10.210 0.001 11（25.58） 43（55.84）肺部疾病史無29（67.44） 32（41.56） 7.396 0.007無14（32.56） 45（58.44）有年齡（歲） 64.54 ± 15.42 53.13 ± 13.47 4.222 ＜0.001住院時間（d） 18.49 ± 5.89 12.37 ± 8.42 4.221 ＜0.001手術時間（h） 5.98 ± 1.14 4.01 ± 1.54 7.335 ＜0.001手術切口長度（cm） 28.10 ± 7.61 22.98 ± 9.82 2.957 0.004抗菌藥使用時間（d） 17.70 ± 8.29 12.27 ± 6.34 4.020 ＜0.001

表2 食管癌患者同步放化療期間醫院感染logistic 多因素分析

2.4 風險預警評分模型列線圖 以logistic 回歸分析得到的6 個變量為基礎， 通過Rstudio 4.2.1 建立EC 患者同步放化療期間發生醫院感染的風險預測列線圖。臨床實際應用時，結合患者資料，以指標相應得分位置點作垂直線向“Points”標準評分軸方向延伸，各項指標得到的分數相加，在總分軸對應點延“Prob of infection”方向向下作垂直線，所得分數即為EC 患者同步放化療期間發生醫院感染的可能概率。

2.5 ROC 曲線及其驗證 基于列線圖預測模型繪制ROC 曲 線， 其 曲 線 下 面 積 為0.952 （P ＜0.001，95% CI：0.915 ～0.989）， 最 大 約 登 指 數 為0.834，靈敏度為97.70%，特異性為85.70%，建模組、驗證組的校正曲線總體趨勢均接近理想曲線，Hosmer-Lemeshow 擬 合 優 度 檢 驗χ2=1.485，P=0.993，表明該列線圖模型一致性較好，具有良好的預測效能。模型回歸方程Z=1.124×臨床分期+0.064×年齡+0.090×住院時間+1.181×手術時間+2.530×糖尿病+0.140×抗菌藥使用時間-17.686。

2.6 列線圖評分模型的臨床可用性評價 DCA 顯示閾為0.10 ～0.86，表現為正的凈效益，表明該模型的可用性較高。其中，“All”線表示所有患者出現感染，且經干預后所獲得的效益；“None”線表示所有患者均無感染，且未經干預獲得的效益（即為0）；“Nomogram model”紅色線表示采用EC 患者同步放化療期間發生感染的預測模型將患者分為發生組和未發生組所獲得的的臨床效應。

3 討論

報道顯示，新輔助放化療后患者的出現多器官退行性病變，如白細胞降低、免疫力低下等，加之麻醉和手術創傷，圍手術期醫院感染的風險進一步增加［9］。本研究結果顯示，EC 患者發生醫院感染的比例較高。分析結果顯示，臨床分期、糖尿病、年齡、住院時間、手術時間和抗菌藥使用時間是其獨立危險因素（P ＜0.05，OR ＞1）?；颊哂捎谀挲g的增長身體機能下降，器官功能減退，機體代償能力差，往往合并有心腦血管和腎臟等臟器實質性病變，糖尿病是其中典型代表之一，糖尿病患者的血糖調節機制失衡，高血糖帶來的機體代謝障礙和不穩定容易造成術后免疫系功能紊亂， 增加病原菌定植的風險［10］。另外，EC 患者的腫瘤位置大多數位于胸部中段，靠近肺部，而研究表明，化療藥物在殺滅EC 中晚期鱗狀癌細胞時亦容易造成肺部防御功能下降，且高齡患者肺的彈性回縮力不足、組織老化，加之長期吸煙人群的肺部細胞受損，其修復能力降低，呼吸道黏膜屏障損傷、黏膜下腺體肥大增生，分泌亢進以致于有害細菌和分泌物的排出受阻，均極大地增加了感染風險［11-12］。王秀娟等［13］和姚靜等［14］的報道表明，EC 患者的住院時間越長，感染率更高，同時EC臨床分期越高，浸潤越深、淋巴結的清掃范圍越大，手術時間越長， 意味著手術可能造成的創傷越嚴重， 臨床常使用抗菌藥降低手術帶來的感染風險，但大腸埃希菌、銅綠假單胞菌等耐藥性強的致病菌會增加抗菌藥的使用劑量，且能加劇抗菌藥對機體肝腎功能的損害，降低免疫力，增加院內感染風險。

針對以上因素，本研究構建了風險預警列線圖評分模型，臨床應用時，醫務人員可將具體不同指標的數值或得分代入模型，作垂直線得出各項評分和總分，從而得出EC 患者發生院內感染的概率，其指標獲取相對簡單，評價簡便可行。定量化的模型不僅可通過不同危險因子進行數值化的預測，而且有利于提高臨床疾病的治療和預后，提前對相關方面進行措施干預，降低其發生率，提高患者術后恢復期間的生活質量。結合因素分析結果，臨床實際工作中，可規范化治療期間的干預，如改善患者膳食結構，調控血糖水平；叮囑患者戒煙，使用排痰機或霧化排痰處理協助患者排痰；根據不同致病菌特點進行用藥，減少耐藥菌產生；縮短住院時間，住院期間加強消毒工作；做好術前的充分準備，良好配合手術，減少手術時長［15-17］。另一方面，可根據患者恢復情況進行適當的鍛煉和康復指導，并定期進行血液生化指標的監測， 及時給予糾正和營養補充，提高免疫力，針對吞咽困難患者可采用流質、半流質的食物或輸營養液干預， 提高患者腸胃耐受能力，保證營養成分的充分吸收，促進康復［18］。本研究同時對該模型的預測效能進行評價， 結果顯示，ROC 曲線下面積為0.952（97.70%，85.70%），最大約登指數為0.834，建模組、驗證組的校正曲線均接近理想曲線，Hosmer-Lemeshow 擬合優度檢驗χ2=1.485，P=0.993，DCA 決策曲線顯示閾為0.10 ~ 0.86時，表現為正的凈效益，表明該列線圖模型一致性較好，具有良好的預測效能和臨床實用性。但該研究為單中心樣本研究，病例數量有限且年限跨度不足， 相關模型仍需要大量樣本進行多中心研究，在臨床實踐中進一步修正和完善模型。

綜上所述， 同步放化療期間EC 患者院內感染的發生受多重因素影響，建立的醫院感染風險預警評分模型具有較好的預測價值和臨床應用。