老年TBI患者医院感染危险因素探讨与预测模型构建.pdf

老年TBI患者医院感染危险因素探讨与预测模型构建徐幼桥1，钱静1*，练敏1，陆婷1，罗琳娜1，徐翠平2（1南京大学医学院附属鼓楼医院感染管理办公室，江苏南京210008，2江苏省军区南京第二十六离职干部休养所门诊部，江苏南京210029）摘要 目的：探讨老年颅脑创伤（TBI）患者发生医院感染的危险因素，建立并验证预测模型。方法：纳入南京大学医学院附属鼓楼医院神经外科2019年6月至2022年6月开颅手术治疗的270例老年TBI患者，按8：2比例分为模型组（n=216）和验证组（n=54）。回顾性分析模型组患者在院期间临床资料，单因素及多因素分析医院感染危险因素，构建感染预测模型，并基于验证组数据检验其预测效能。结果：270例患者发生医院感染59例，占比21.85%。模型组单因素分析显示，年龄、TBI严重程度、低蛋白血症、气管切开、机械通气、卧床时间和留置尿管时间与医院感染相关。Logistic多因素回归分析显示，年龄75岁、重型TBI、气管切开、机械通气、卧床时间12天和留置尿管时间7天是老年TBI患者医院感染独立危险因素（P 0.05）。最大Youden指数为0.740，对应最佳截断值为0.502，敏感度为0.822，特异性为0.941。代入验证组数据显示模型预测准确率为0.944，敏感度为0.833，特异性为0.976。结论：高龄、重型TBI、气管切开、机械通气、长期卧床和长期留置尿管增加老年TBI患者医院感染风险，基于此构建的模型预测效能和拟合度良好，可为潜在感染患者的早期发现和治疗提供依据。关键词 老年；颅脑创伤；医院感染；危险因素；预测模型中图分类号 R197.39文献标志码 A文章编号 1005-7803（2023）11-1537-05Risk Factors and Predicting Modelof Nosocomial Infectionin Elderly Patients with Traumatic Brain InjuryXU Youqiao1，QIAN Jing1*，LIAN Min1，LU Ting1，LUO Linna1，XU Cuiping2（1Department of Infection Management，Nanjing Drum Tower Hospital，The Affiliated Hospital of Nanjing UniversityMedical School，Nanjing，Jiangsu 210008；2Department of Outpatient，Nanjing 26th Retired Cadre Rest Center，Jiangsu Military Region，Nanjing，Jiangsu 210029）Abstract Objective：To investigate the risk factors ofnosocomial infectioninelderly patientswithtraumatic brain injury（TBI）and establish apredictingmodelfollowed by clinicalvalidation.Methods：A total of 270 elderly TBIpatients whoaccepted neurosurgicaloperation in Nanjing Drum TowerHospitalfrom June 2019 to June 2022 were involvedin thisstudy.Thepatients were divided into model group（n=216）and validation group（n=54）at a ratio of 8：2.The characteristicsofuninfectedandinfected patientsinmodel group were comparedusingunivariate analysis，andthe significantfactors associated with nosocomial infectionwere evaluatedbylogistic multivariate regression analysis.Then，thepredictivemodel fornosocomial infection in elderlyTBIpatients was constructed based onthe above statisticalanalysis，thepredicting powerwasassessedbyreceiver operating characteristic（ROC）curveand wereverified invalidation group.Results：59 out of 270 patients developed nosocomial infection（21.85%）.Univariate analysis showed that age，TBI severity，hypoalbuminemia，tracheotomy，mechanical ventilation，lying-bed period，and time ofindwelling urethralcatheter were associated withnosocomial infectionin elderly TBI patients.Logistic regression analysisrevealed thatage75 years，severe TBI，tracheotomy，mechanical ventilation，lying-bed period 12 days，and indwelling urethral catheter period7dayswere the risk factorsofnosocomial infection（P 0.05）.The predict基金项目：南京大学中国医院改革发展研究院面上项目（NDYG2022020）通讯作者：Email：徐幼桥，等.老年TBI患者医院感染危险因素探讨与预测模型构建第34卷第11期2023年11月1537江苏卫生事业管理第34卷第11期2023年11月第七次全国人口普查数据显示，我国60岁以上人口为2.64亿，占总数量的18.70%1，预计2040年老年人口将达4.02亿，占比达28.0%。随着社会老龄化的快速进展，老年颅脑创伤（traumatic brain injury，TBI）患者数量显著增加，致残、致死率更是居高不下，与老年患者伤后较高的并发症发生率密切相关。其中，继发的单器官或多器官感染是主要致残、致死原因之一，严重影响患者预后转归。因此，深入探讨老年TBI患者发生医院感染的危险因素，建立有效的预测模型，对于感染防治具有重要意义，但目前未见相关研究报道。1对象与方法1.1对象选取南京鼓楼医院神经外科 2019 年 6 月至2022年6月开颅手术治疗的老年TBI患者，共270例。其中男146例，女124例；年龄6094岁，平均（75.9310.05）岁；入院格拉斯哥昏迷（Glasgow comascale，GCS）评分312分，平均（7.914.13）分。按8：2比例随机分为模型组216例和验证组54例。纳入标准：（1）头颅影像学检查明确诊断TBI；（2）年龄60岁；（3）需行开颅手术治疗；（4）住院治疗时间72h；（5）患者病历资料完整。排除标准：（1）合并多发伤、肿瘤和脑血管病患者；（2）合并严重心、肝、肺、肾等器官功能不全者；（3）入院时合并感染。本研究获得鼓楼医院伦理委员会批准（2022A4-21）。1.2资料收集与分析全面收集并记录患者基本情况，包括年龄、性别、TBI严重程度、基础疾病、低蛋白血症和抗生素应用情况、卧床时间、侵入性操作（留置尿管、留置胃管、中心静脉置管、气管切开）以及机械通气等。TBI严重程度根据患者入院时GCS评分进行分类，1315分为轻型TBI、912分为中型TBI和38分为重型TBI。1.3感染诊断与病原菌鉴定按照临床微生物标本规范化操作流程，采集送检痰液、血液、尿液、脑脊液和引流液等标本，参考医院感染诊断标准2诊断患者是否发生医院感染。采用VITEK 32全自动微生物分析平台（法国生物梅里埃公司）鉴定培养阳性菌株。质控菌株购自上海宝录生物科技有限公司。结合标本检验和细菌培养结果，详细记录医院感染部位和病原菌种类。1.4统计分析应用GraphPad Prism 9软件进行统计分析。以例数或百分比表示计数资料，通过2检验比较组间差异；以（均数标准差）表示计量资料，通过t检验比较组间差异。对于单因素分析有统计学差异的变量，进一步采用Logistic多元回归分析建立预测模型。绘制受试者工作特征曲线（receiver operatingcharacteristic curve，ROC）评估模型，并代入验证组数据检验模型预测效能。P 0.05）and the maximum Youden index was 0.740，the correspondingcut-off value，sensitivity and specificity was 0.502，0.822 and 0.941.Inaddition，thepredicting accuracy，sensitivity andspecificity of the model invalidation groupwere 0.944，0.833 and0.976 respectively.Conclusion：Advanced age，severe TBI，tracheotomy，mechanical ventilation，long termbed restandindwelling urethralcatheter increasethe risk ofnosocomial infectioninelderly patientswith TBI.The predicting modelhas goodaccuracy and maybe helpfulfor early diagnosis and therapyof potentially infected patients.Key words Elderly Patients；Traumatic Brain Injury；Nosocomial Infection；Risk Factor；Predicting Model15382.2模型组与验证组患者基本特征比较模型组与验证组患者基本特征比较结果显示，两组患者的年龄、抗生素应用时间、卧床时间和留置导尿管时间t检验结果分别为1.795、0.753、1.572和1.226，组间差异均无统计学意义（P 0.05）。两组患者的性别、TBI严重程度、低蛋白血症、糖尿病史、气管切开、机械通气、留置胃管、中心静脉置管情况卡方检验结果分别为 2.520、3.750、0.060、0.094、1.012、0.004、1.203和0.318，组间差异均无统计学意义（P 0.05）。2.3模型组老年TBI患者医院感染的单因素分析模型组216例老年TBI患者中，发生院内感染47例，未发生医院感染的患者169例。感染组与未感染组相比，年龄、TBI严重程度、低蛋白血症、气管切开、机械通气、卧床时间和留置导尿时间等均存在统计学差异（P 0.05），提示老年TBI患者发生医院感染与上述因素无关（见表1）。2.4模型组老年TBI患者医院感染的Logistic多元回归分析对于模型组单因素分析显示具有统计学差异的指标，进一步采用Logistic多元回归进行分析，结果显示年龄、TBI严重程度、气管切开、机械通气、卧床时间和留置导尿时间是影响老年TBI患者医院感染的独立危险因素（P 0.05）（见表2）。2.5老年TBI患者医院感染预测模型构建与评估根据Logistic回归分析结果，建立老年TBI患者医院感染预测模型：Z=-7.341+1.955年龄+2.665TBI严重程度+1.616气管切开+1.833机械通气+1.610卧床时间+1.392留置导尿。ROC显示模型曲线下面积（area underthe curve，AUC）为 0.938，95%CI为0.9010.974。最大Youden指数为0.740，对应最佳截断值为0.502，预测敏感度为0.822，特异因素年龄TBI严重程度气管切开机械通气卧床时间留置尿管时间常量值1.9552.6651.6161.8331.6101.392-7.341SE值0.8080.5820.7610.5820.5720.5221.117OR值7.06414.375.0346.2555.0054.0240.00195%CI1.45436.114.92449.371.20424.492.08921.021.68416.251.47911.68P值0.01675岁男女中型重型有否有否有否有否有否有否 7天7天 12天12天 7天7天感染组（n=47）1235252293831162819321529182621398262111361334未感染组（n=169）977297721294069100937652117381318089125441016812049132372值14.9400.26552.1209.3400.30821.55026.4300.9381.6350.29934.91042.410P值0.0010.6070.0010.0020.5790.0010.0010.3330.2010.5840.0010.001表1模型组老年TBI患者医院感染单因素分析徐幼桥，等.老年TBI患者医院感染危险因素探讨与预测模型构建第34卷第11期2023年11月1539江苏卫生事业管理第34卷第11期2023年11月性为0.941，提示模型预测效能良好（P 0.05，表明模型校准度良好（见图1）。2.6老年TBI患者医院感染预测模型验证为检验模型预测效能，将验证组54例患者数据代入模型，预测结果显示11例患者会发生医院感染，43例不会发生感染。实际共12例出现医院感染，42例未出现感染，预测结果与实际结果相比，预测准确率为0.944，敏感度为0.833，特异性为0.976，提示本研究构建的老年TBI患者感染模型预测效能良好。3讨论院内感染作为影响TBI患者预后转归的重要因素，近年来引起越来越多学者关注。随着我国人口老龄化快速进展，由交通伤、跌落伤等导致的老年TBI发生率显著增加。然而，目前的研究主要集中于全年龄段TBI患者的医院感染监测，专门针对医院感染高危人群老年群体的研究较少，缺乏相关文献报道。因此，本研究基于单中心老年TBI患者的临床资料，回顾性分析这类患者发生医院感染部位、病原菌分布和相关危险因素，建立可靠的预测模型和防控措施，对于早期识别、诊断和治疗这一并发症，改善患者预后至关重要。老年患者的生理功能减退，机体应激反应和代偿能力降低，伤后常合并意识障碍或肢体功能障碍，长期卧床率高，部分重症病情危急患者，在治疗过程中需行气管插管、气管切开甚至呼吸机辅助呼吸，侵入性操作多，极易发生医院感染3，4。此外，随着TBI治疗过程中抗生素和激素类药物广泛使用，临床多耐药菌显著增多，进一步增加了患者发生医院感染的风险。本文统计结果显示，我院6094岁TBI患者发生医院感染率为21.85%，模型组与验证组患者感染率分别为21.76%和22.22%。张继跃等5通过回顾性分析400例2276岁TBI患者临床资料发现医院感染率为22.50%，本文结果与之接近，但显著高于全年龄段（1月龄89岁）TBI患者院内感染率 9.2%6和 18 岁以下重症 TBI 患儿医院感染率17%7。上述结果表明，老龄是TBI患者发生医院感染的高危因素8。院内获得性肺炎作为最常见的医院感染类型。本文结果显示59例感染患者中以呼吸系统感染居多，占比高达51.32%，致病菌以革兰阴性菌为主，尤其以多重耐药肺炎克雷伯菌和鲍曼不动杆菌多见。既往研究表明，TBI后肺部感染在7天内如未能得到有效控制，死亡率高达65%82%，显著高于泌尿系统和消化系统等部位感染的死亡率9。通过对感染和未感染患者进行单因素分析，发现医院感染与年龄、TBI严重程度、低蛋白血症、气管切开、机械通气、卧床时间和留置尿管时间有关，但与性别、糖尿病史、抗生素应用时间、留置胃管和中心静脉置管无关。既往研究认为，血糖升高引起中性粒细胞和T细胞功能障碍，利于病原菌定植和增加耐药风险，糖尿病是TBI后肺部感染的危险因素，可能增加院内感染发生率10。本文结果显示，感染组与未感染组患者糖尿病史率差异无统计学意义，这可能与本研究纳入对象为老年群体有关，如患有糖尿病，伤前多已明确诊断和规律使用降糖药物，伤后入院多学科协作控制血糖，衔接治疗良好，未造成血糖异常波动。在对老年TBI患者医院感染进行单因素分析基础上，进一步通过多因素回归分析和筛选危险因素，进而构建预测模型。结果表明，年龄75岁、重度TBI、气管切开、机械通气、卧床时间12天和留置尿管时间7天是老年TBI患者发生医院感染的独立危险因素。逐个因素权重分析显示，TBI伤情越重，继发感染可能性越大，表明TBI严重程度是影响老年患者医院感染的重要因素。尤其是伤后长期卧床的重症患者，自主排痰困难，胃肠道蠕动弱，为呼吸、消化系统病原菌定植和感染创造了有利条件，故老年TBI患者长期卧床是发生院内感染的独立危1-Specificity0.00.20.40.60.81.01.00.80.60.40.20.0Sensitivity图1老年TBI患者医院感染预测模型ROC1540险因素。如行气管切开、机械通气等侵入性操作，破坏了正常气道屏障与功能，进一步增加肺部感染可能性。此外，本研究还发现，长时间留置导尿使泌尿系统与外界直接接触时间增加，感染概率也显著增加。值得注意的是，虽然低蛋白血症与老年TBI患者医院感染有关，但不是感染的独立危险因素，可能与本组患者治疗过程中及时发现和纠正低蛋白血症有关，提示对于可能出现低蛋白血症的患者，早期关注和治疗可在一定程度上预防医院感染。联合上述危险因素构建的预测模型，AUC、敏感性和特异性等评估指标较高。进一步通过代入验证组数据，检验模型的预测准确率、敏感度和特异性，结果显示模型预测效能良好，提示老年TBI患者在治疗过程中如出现相应的感染危险因素，可能增加医院感染风险，应引起重视和尽早干预，及时控制感染和相关并发症。目前，老年TBI患者医院感染的早期识别和诊断仍有一定难度，尚无理想的预测指标和模型。本研究建立的预测模型是基于我院神经外科TBI治疗、护理和康复水平，属于单中心样本分析结果，对老年TBI患者医院感染的早期预测和治疗具有一定参考意义，但可能存在患者年龄分布影响和内部数据验证差异，有待进一步的多中心更大样本量分析和外部数据验证模型效能。综上所述，老年TBI患者医院感染发生率较高，高龄、重型TBI、气管切开、机械通气、长期卧床和长期留置尿管是其发生的危险因素，上述指标联合建立的模型具有较好的预测价值。老年患者伤后早期重视对相关因素的管理，有助于降低医院感染发生率，进一步提升TBI救治水平。参考文献1 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