我国肺癌患者医院感染高危因素Meta分析

肖　政， 刘莲花，汪成琼， 楚亚林， 胡世芸，邱隆敏， 余昌胤

(1 遵义医学院附属医院遵义医学院循证医学中心 循证医学教育部网上合作研究中心遵义医学院分中心，贵州 遵义　563003； 2 遵义医学院附属医院，贵州 遵义　563003)



·论著·

我国肺癌患者医院感染高危因素Meta分析

肖政1,2， 刘莲花1，汪成琼1， 楚亚林1， 胡世芸2，邱隆敏1,2， 余昌胤1

(1 遵义医学院附属医院遵义医学院循证医学中心 循证医学教育部网上合作研究中心遵义医学院分中心，贵州 遵义563003； 2 遵义医学院附属医院，贵州 遵义563003)

目的系统分析肺癌患者医院感染高危因素及合并症特征，为制订医院感染管理策略提供依据。方法检索中国生物医学文献数据库(CBM)、中国知识基础设施工程(CNKI),万方、维普、PubMed以及Embase数据库中肺癌患者医院感染相关文献，提取数据进行Meta分析。结果共纳入19篇文献，包括肺癌住院患者 8 069例，其中医院感染1 280例。医疗因素发生医院感染的Meta分析合并值：抗肿瘤治疗(放射治疗和化学治疗)、化学治疗次数(≥2次)、预防性使用抗菌药物、使用免疫抑制剂及侵入性操作OR及95%CI分别为3.13(1.82,5.39)、9.20(3.04,27.87)、3.23(1.77,5.91)、2.00(1.56,2.57)、2.28(1.81,2.88)；肺癌不同合并症发生医院感染的Meta分析合并值：肺部疾病、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、糖尿病、肾功能不全、营养不良、低蛋白血症、中性粒细胞减少、白细胞减少症OR及95%CI分别为2.65(1.74,4.02)、2.40(1.76,3.27)、2.25(1.85,2.73)、2.56 (1.18,5.52)、5.51(1.70,17.89)、2.05(1.56,2.70)、3.38(1.40,8.18)、2.10 (1.22,3.62)。结论肺癌患者医院感染相关医疗及合并症因素复杂多样，抗肿瘤治疗、免疫抑制剂、预防性使用抗菌药物、侵入性操作、肺部疾病、COPD、糖尿病、肾功能不全、营养不良、低蛋白血症、中性粒细胞减少及白细胞减少等均为肺癌患者医院感染的高危因素。

肺癌； 医院感染； 医疗因素； 合并症； Meta分析

[Chin J Infect Control，2016，15(8)：561-569]

医院感染为常见并发症，指住院患者(≥48 h)在医院内的获得性感染。肺癌为慢性病，因长期住院接受放射治疗(放疗)、化学治疗(化疗)、手术和侵入性治疗等而并发医院感染，患者预后差，住院时间长，疾病负担重，相关因素极为复杂，致临床、护理及管理决策困难[1-3]。因此，本研究继系统分析肺癌医院感染特征后,分析感染相关医疗因素及合并症特征，揭示其规律，为制订临床、护理及医院感染管理策略提供依据。

1　研究方法

1.1检索策略中文检索词: 肺癌、肺ca、肺恶性肿瘤、医院感染、交叉感染、获得性医院感染、院感、医院内感染、院内感染、医院相关感染及HAI；英文检索词: lung carcinogenesis、lung carcinoma、lung neoplasm、lung cancer、bronchogenic carcinogenesis、bronchogenic carcinoma、bronchogenic neoplasm、bronchogenic cancer、pulmonary carcinogenesis、pulmonary carcinoma、pulmonary cancer、hospital infection、hospital-associated infection、nosocomial infection、hospital-acquired infection及HAI；由2名检索员独立采取主题词与自由词相结合构建检索式，计算机检索中国生物医学文献数据库(CBM)、中国知识基础设施工程(CNKI)，万方、维普、PubMed，以及Embase数据库(检索时间：建库至2014年6月)，无语种限制。

1.2文献纳入与排除标准纳入标准：(1)研究对象为我国肺癌住院患者，包括手术后、化疗、放疗等；(2)研究设计为队列研究、病例对照研究，及横断面研究；(3)医疗因素包括抗肿瘤治疗、化疗、手术、预防使用抗菌药物、免疫抑制剂、侵入性操作、合并症，合并症包括基础疾病、肺部疾病、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、糖尿病、肾功能不全、营养不良、低蛋白血症、中性粒细胞减少症、白细胞减少症，依据上述因素分为实验组与对照组；(4)研究指标：医院感染构成比。排除标准：(1)重复文献；(2)无关文献；(3)普通综述；(4)报告信息不准确；(5)统计数据无法应用者。

1.3文献筛选由2名评价员分别独立阅读文献题目去除重复文献，阅读摘要初步判断文献是否符合纳入标准，阅读全文决定纳入文献，然后交叉核对。2名评价员按统一资料提取并整理资料，如遇争议，双方共同讨论或请第三方裁决。

1.4数据提取及整合参照 PICO 原则设计提取资料表格(P: 研究对象；I：干预措施；C：研究对照；O：研究结果)，提取纳入研究基本特征(题目、作者、发表地区、发表年限等)、医疗因素(包括抗肿瘤治疗、化疗、手术、预防使用抗菌药物、免疫抑制剂及侵入性操作)、合并症(包括基础疾病、肺部疾病、COPD、糖尿病、肾功能不全、营养不良、低蛋白血症、中性粒细胞减少症、白细胞减少症)及肺癌医院感染等数据。

1.5统计分析应用 RevMan 5.3 软件进行 Meta 分析，连续变量用标准化均数差(SMD)，二分类变量采用比值比(OR)及其95%CI描述。各研究间异质性检验采用χ2检验，若不存在异质性或异质性较小(I2<50%，P>0.1)，采用固定效应模型(fixed effects model)计算合并效应量；如异质性检验结果显示各研究间存在异质性(I2≥50%，P≤0.1)，分别采用固定效应模型交替随机效应模型进行 Meta 分析，其结果的一致性好，说明无明显异质性来源，则采用随机效应模型(random effects model)进行合并分析。合并研究超过 10 个，采用 Stata 软件Begg’s 和 Egger’s 检验分析发表偏倚。

2　结果

2.1文献检索结果共检索文献931篇，包括CBM 325篇，CNKI 235篇，维普 93篇，万方217篇，PubMed 42篇，Embase 19篇。阅读题目排除重复文献343篇，阅读摘要排除文献516篇，阅读全文排除不符合标准文献53篇，最后纳入文献19篇。见图1。

图1 　肺癌患者医院感染高危因素文献检索及筛选结果

2.2纳入文献基本特征纳入2005—2014年来自浙江、河南及山东等12个省区的19个横断面研究，见表 1。纳入肺癌住院患者8 069例，其中医院感染者1 280例。纳入医疗因素(包括抗肿瘤治疗、化疗、手术、预防使用抗菌药物、免疫抑制剂及侵入性操作)、合并症(包括肺部疾病、COPD、糖尿病、肾功能不全、营养不良、低蛋白血症、中性粒细胞减少症、白细胞减少症)及医院感染构成比等指标。研究表明纳入19个横断面研究，整体质量等级不高；肺癌医院感染相关医疗因素及合并症复杂，为临床、护理及医院感染管理决策困难的重要原因。

表1　肺癌患者医院感染高危因素纳入文献的基本特征

O：Outcome，研究结果；O1：抗肿瘤及辅助治疗；O2：侵入性操作；O3：基础性疾病；O4：肺部疾病；O5：糖尿病；O6：肾功能不全；O7：营养不良；O8：骨髓功能低下；CSS：Cross sectional study，横断面研究；√：表示有，-：表示无

2.3医疗因素与医院感染的关系

2.3.1抗肿瘤治疗包括放疗和化疗，纳入 6篇文献4 045 例肺癌患者，其中抗肿瘤治疗组1 545例，未抗肿瘤治疗组2 500例。研究间异质性较高，随机效应模型分析显示，抗肿瘤治疗组的医院感染发病率高于未抗肿瘤治疗组，差异有统计学意义[OR=3.13，95%CI(1.82，5.39)，P<0.001]。见图2。

图2 　肺癌患者抗肿瘤治疗与医院感染的Meta分析

2.3.2化疗次数纳入2篇文献270例肺癌患者，其中化疗≥2次组154例，化疗<2次组116例，研究间同质性好，采用固定效应模型，结果显示，化疗≥2次组的医院感染发病率高于化疗<2次组，差异有统计学意义[OR=9.20，95%CI(3.04，27.87)，P<0.001]。见图 3。

图3 　肺癌患者化疗次数与医院感染的Meta分析

2.3.3手术治疗纳入4篇文献2 066例肺癌患者，其中手术组298例，非手术组1 768例，研究间异质性较高，采用随机效应模型，结果显示，手术组医院感染发病率与非手术组，差异无统计学意义 [OR=1.24，95%CI(0.68，2.28)，P=0.48]。

2.3.4预防性使用抗菌药物纳入5篇文献2 626例肺癌患者，其中预防性使用抗菌药物组789例，未预防性使用抗菌药物组1 837例，研究间异质性较高，采用随机效应模型，结果显示，预防性使用抗菌药物组医院感染发病率高于未预防性使用抗菌药物组，差异有统计学意义[OR=3.23,95%CI(1.77,5.91),P=0.001]。见图4。

图4 　肺癌患者预防性使用抗菌药物与医院感染的Meta分析

2.3.5使用免疫抑制剂纳入5篇文献3 122例肺癌患者，其中使用免疫抑制剂组789例，未使用免疫抑制剂组2 339例，研究间同质性好，采用固定效应模型，结果显示使用免疫抑制剂组医院感染发病率高于未使用免疫抑制剂组，差异有统计学意义[OR=2.00，95%CI(1.56，2.57)，P<0.001]。见图 5。

图5 　肺癌患者使用免疫抑制剂与医院感染的Meta分析

2.3.6侵入性操作纳入13篇文献7 239例肺癌患者，其中侵入性操作组2 056例，非侵入性操作组5 083例，研究间异质性较高，采用随机效应模型，结果显示，侵入性操作组的医院感染发病率高于非侵入性操作组，差异有统计学意义 [OR=2.28，95%CI(1.81，2.88)，P<0.001]。见图6。

图6 　肺癌患者侵入性操作与医院感染的Meta分析

2.4肺癌合并症对医院感染的影响

2.4.1肺部疾病

2.4.1.1肺部疾病纳入5篇文献2 476例肺癌患者，其中肺部疾病组718例，无肺部疾病组1 758例，研究间异质性较高，采用随机效应模型，结果显示肺部疾病组的医院感染发病率高于无肺部疾病组，差异有统计学意义[OR=2.65，95%CI(1.74，4.02)，P<0.001]。见图7。

图7 　肺癌患者肺部疾病与医院感染的Meta分析

2.4.1.2COPD纳入3篇文献1 523例肺癌患者，其中COPD组529例，无COPD组 994例，研究间同质性好，采用固定效应模型，结果显示COPD组医院感染发病率高于无COPD组，差异有统计学意义[OR=2.40，95%CI(1.76，3.27)，P<0.001]。见图8。

图8 　肺癌患者COPD与医院感染的Meta分析

2.4.2糖尿病纳入8 篇文献5 216例肺癌患者，其中糖尿病组1 016例，无糖尿病组4 200例，研究间同质性好，采用固定效应模型，结果显示糖尿病组医院感染发病率高于无糖尿病组，差异有统计学意义[OR=2.25, 95%CI(1.85，2.73)，P<0.001]。见图9。

图9 　肺癌患者糖尿病与医院感染的Meta分析

2.4.3肾功能不全纳入2篇文献1 764例肺癌患者，其中肾功能不全组124例，无肾功能不全组1 640例，研究间异质性较高，采用随机效应模型，结果显示肾功不全组医院感染发病率高于无肾功能不全组，差异有统计学意义 [OR=2.56，95%CI(1.18，5.52)，P=0.02]。见图10。

图10 　肺癌患者肾功能不全与医院感染的Meta分析

2.4.4营养不良

2.4.4.1营养不良纳入2篇文献811例肺癌患者，其中营养不良组427例，无营养不良组384例，研究间异质性较高，采用随机效应模型，结果显示营养不良组医院感染发病率高于无营养不良组，差异有统计学意义[OR=5.51，95%CI(1.70，17.89)，P=0.005]。见图11。

2.4.4.2低蛋白血症纳入3篇文献2 068例肺癌患者，其中低蛋白血症组554例，无低蛋白血症组1 514例，研究间同质性较好，采用固定效应模型，结果显示低蛋白血症组医院感染发病率高于无低蛋白质血症组，差异有统计学意义[OR=2.05，95%CI(1.56，2.70)，P<0.001]。见图12。

图11 　肺癌患者营养不良与医院感染的Meta分析

图12 　肺癌患者低蛋白血症与医院感染的Meta分析

2.4.5骨髓功能障碍

2.4.5.1中性粒细胞减少纳入3篇文献746例肺癌患者，其中中性粒细胞减少组215例，无中性粒细胞减少组531例，研究间异质性较高，采用随机效应模型，结果显示中性粒细胞减少组医院感染发病率高于无中性粒细胞减少组，差异有统计学意义[OR=3.38，95%CI(1.40，8.18)，P=0.007]。见图13。

图13　肺癌患者中性粒细胞减少与医院感染的Meta分析

2.4.5.2白细胞减少症纳入2篇文献458例肺癌患者，其中白细胞减少组285例，无白细胞减少组173例，研究间同质性好，采用固定效应模型，结果显示白细胞减少组医院感染发病率高于无白细胞减少组，差异有统计学意义[OR=2.10，95%CI(1.22，3.62)，P=0.007]。见图14。

图14　肺癌患者白细胞减少与医院感染的Meta分析

2.5发表偏倚和异质性分析发表偏倚分析：Meta分析侵入性操作与肺癌医院感染的关系,纳入文献超过10篇，采用STATA软件进行Begg’s 和 Egger’s 检验，结果表明P值为0.086,95%CI(-4.06,0.31),95%CI均跨越0，差异无统计学意义，表明上述研究无发表偏倚，结果报道客观。异质性分析：异质性检验差异有统计学意义的指标分别用固定效应模型和随机效应模型进行计算，结果表明抗肿瘤治疗，手术治疗，预防性使用抗菌药物及侵入性操作，肺部疾病，肾功能不全，营养不良及中性粒细胞减少等与肺癌医院感染的关系，两种模型合并结果相差不大，提示该结果稳定性及可信度均较好。见表2。

表2　Meta分析异质性分析结果

3　讨论

肺癌患者需长期住院接受放疗、化疗、手术和侵入性诊断或治疗操作，易并发医院感染，相关医疗因素复杂。本研究纳入肺癌住院患者8 069例，其中医院感染者1 280例，结果表明肺癌医院感染相关医疗因素及合并症复杂，为临床、护理及医院感染管理决策困难的重要原因。首先抗肿瘤治疗，包括化学、生物及手术治疗，Meta分析表明肺癌患者抗肿瘤治疗(放疗、化疗)及使用免疫抑制剂者医院感染风险高，化疗≥2次者风险比单次治疗高。接受抗肿瘤治疗的肺癌患者医院感染风险高，其机制与放疗和化疗杀伤肿瘤细胞，同时抑制免疫功能，降低机体抵抗能力有关。侵入性操作，包括气管切开、插管、置管、吸氧、吸痰、雾化吸入及导尿等，Meta分析表明，使用侵入性操作的肺癌患者医院感染风险高，其机制与侵入性操作破坏机体自然防护屏障和防御功能，使气道与外界相通的机会增大，导致肺部感染，尤其是不规范操作增加感染机会等有关。在高感染风险患者中预防性使用抗菌药物为常用措施，Meta分析表明，预防性使用抗菌药物的肺癌患者医院感染风险高，其机制与长期、大剂量使用广谱强力抗菌药物破坏机休微生态平衡有关。研究表明抗肿瘤治疗(尤其化疗≥2次以上)、使用免疫抑制剂、预防性使用抗菌药物及侵入性操作均增加肺癌患者医院感染风险，为肺癌患者医院感染高危因素。

肺癌患者合并症，包括基础性疾病、继发性疾病及治疗性合并症，均为医院感染重要的内源性因素。首先基础性疾病包括肺部疾病、COPD及糖尿病，Meta分析结果表明，肺部疾病、COPD及糖尿病患者医院感染风险高，肺部疾病及COPD致肺部屏障破坏及局部免疫功能低下，易发生感染；糖尿病致合成代谢低下，致免疫功能降低，从而增加医院感染机会。其次，继发性疾病包括营养不良及低蛋白血症，恶性肿瘤属于耗竭性疾病，中晚期易继发营养不良及低蛋白血症。本组Meta分析结果表明，营养不良及低蛋白血症的肺癌患者医院感染风险高，其机制与患者免疫功能低，致医院感染机会增加有关。Meta分析表明肾功能不全、中性粒细胞及白细胞减少均增加医院感染风险，其机制与患者接受放化疗而导致肾功能不全及骨髓功能抑制，前者致蛋白丢失严重，后者白细胞及中性粒细胞减少，均降低患者免疫功能，增加肺癌患者医院感染风险。综上所述，肺癌患者基础性疾病、继发性疾病及治疗性合并症均增加患者医院感染风险，属于肺癌患者医院感染高危因素。

医疗因素包括抗肿瘤治疗(尤其化疗≥2次以上)、使用免疫抑制剂、预防性使用抗菌药物及侵入性操作等均为肺癌医院感染高危因素，可预测医院感染风险，设置为预警指标，其可控性好，为肺癌医院感染控制的关键环节。课题组前期研究结果表明，患者基线状态(包括社会人口学因素及肺癌临床及病理类型)为医院感染高危因素。因此抗肿瘤治疗前必须把握患者基线状态，选择最佳治疗时机，规范抗肿瘤治疗、合理使用免疫抑制剂、抗菌药物及侵入性操作，其次肺癌合并症，包括基础性、继发性疾病及治疗性合并症，两者均能预测肺癌医院感染可能性，且具有良好可控性。患者接受放疗、化疗或手术治疗前，应有效控制肺部疾病及糖尿病，密切监测营养状态，改善营养，预防营养不良及低蛋白血症。接受放疗、化疗或手术治疗过程中，密切监测肝肾功能及造血功能，及时逆转肝肾功能不全及骨髓抑制，改善低蛋白血症、白细胞及中性粒细胞减少症，综合构建预警与预防结合的管理策略。

本次研究纳入文献全为横断面研究，参照陈小瑜等[22]的评价方法，仅按照研究设计分质量等级，纳入研究整体质量等级不高，数据分析过程中未能获取原始研究中调整混杂因素后的数据，仅对原始研究数据进行分析，可能会影响研究结果可靠性。部分Meta分析存在异质性，但异质性分析表明该结果稳定性较好。针对≥10个研究的Meta分析进行Begg’s 和 Egger’s检验，结果表明无发表偏倚，研究结果客观。纳入2004—2014年发表文献，跨度较小，研究结果适用性较好，因此综合判断本次Meta分析的可信度及可靠性均较好。但纳入研究所涉因素复杂，影响研究结果的偏倚因素多，此类研究设计尚需规范。

综上所述，本研究证实抗肿瘤治疗(尤其化疗≥2次以上)、使用免疫抑制剂、预防性使用抗菌药物及侵入性操作、肺部疾病、COPD、糖尿病、肾功能不全、营养不良、低蛋白血症及骨髓抑制(中性粒细胞减少及白细胞减少)等为肺癌患者医院感染的高危因素。因此，建议临床及护理工作中设置上述指标为重要预警指标，治疗前积极有效控制肺部疾病、COPD、糖尿病，改善患者营养不良及低蛋白血症，选择最佳时机抗肿瘤治疗，规范性使用免疫抑制剂、抗菌药物及侵入性操作，治疗过程中应密切监测肝肾功能及造血功能，及时逆转肾功能不全及骨髓抑制，最大限度规避或者降低医疗因素导致的医院感染。医院应积极规范设计，探索医院相关高危因素，综合制订预警及预防结合的管理策略，控制肺癌医院感染风险，改善患者预后，进一步研究单因素对医院感染影响机制，为精细化控制肺癌医院感染提供依据。

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(本文编辑：文细毛)

Risk factors for healthcare-associated infection in patients with lung cancer in China:A Meta-analysis

XIAOZheng1,2,LIULian-hua1,WANGCheng-qiong1,CHUYa-lin1,HUShi-yun2,QIULong-min1,2,YUChang-yin1

(AffiliatedHospitalofZunyiMedicalCollege,Evidence-BasedMedicineCenterofZunyiMedicalCollege,MOEVirtualResearchCenterofEvidence-basedMedicineatZunyiMedicalCollege,Zunyi563003，China; 2AffiliatedHospitalofZunyiMedicalCollege,Zunyi563003，China)

ObjectiveTo analyze risk factors and complication characteristics of healthcare-associated infection(HAI) in patients with lung cancer, and provide evidence for the formulation of HAI management strategy. MethodsHAI-related articles were retrieved from China Biology Medicine (CBM), China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang database, Vip database,PubMed, and Embase, all data were conducted Meta-analysis. ResultsA total of 19 articles involving 8 069 hospitalized patients with lung cancer (1 280 had HAI) were included. Meta-analysis on combined values of medical factors for HAI were as follows:OR(95%CI) of anti-tumor therapy(radiotherapy and chemotherapy)， number of chemotherapy (≥2 times), antimicrobial prophylaxis, immunosuppressant therapy, and invasive operation were 3.13(1.82,5.39), 9.20(3.04,27.87), 3.23(1.77,5.91), 2.00(1.56,2.57), and 2.28(1.81,2.88), respectively； Meta-analysis on combined values of complication factors for HAI were as follows:OR(95%CI) of pulmonary diseases，chronic obstructive pulmonary disease (COPD)， diabetes, renal dysfunction， malnutrition, hypoalbuminemia, neutropenia,and leukopenia were 2.65 (1.74, 4.02), 2.40 (1.76, 3.27), 2.25(1.85, 2.73), 2.56(1.18, 5.52), 5.51 (1.70, 17.89), 2.05(1.56, 2.70), 3.38(1.40, 8.18), and 2.10 (1.22, 3.62), respectively. ConclusionHAI-related factors of medical treatment and complications in patients with lung cancer are diversity, risk factors for HAI in patients with lung cancer are anti-tumor therapy， immunosuppressant therapy, antimicrobial prophylaxis, invasive operation, pulmonary diseases， COPD，diabetes, renal dysfunction， malnutrition, hypoalbuminemia, neutropenia, and leucopenia.

lung cancer； healthcare-associated infection; medical factor; complication; Meta-analysis

2015-12-28

贵州省哲学社会科学规划基金(14GZYB58)；遵义医学院博士启动基金(F-617)

肖政(1974-)，男(汉族)， 贵州省遵义县人，副教授，主要从事循证管理与决策研究。

肖政E-mail：zy426f@163.com

R181.3+2R734.2

A

1671-9638(2016)08-0561-09

DOI:10.3969/j.issn.1671-9638.2016.08.006