非手术患者红细胞输注疗效预测模型研究

李君 曹立瀛 侯金友 王翠民 张慧 邹红蕊 孙超 张怡

红细胞输注是贫血患者的一种辅助性治疗手段，主要目的是为了提高患者血液中的血红蛋白（Hb）含量，从而改善机体缺氧状态[1]，尤其是造血系统疾病、肾脏疾病及肿瘤相关性贫血等疾病的患者均存在不同程度的贫血，输血更是不可替代的治疗手段之一。但是17.7%～21.7%[2，3]的患者输血后存在输注无效的现象，不仅影响治疗效果、延长住院时间，还会浪费血液资源、增加患者治疗费用。已有关于血小板输血疗效预测模型在血液肿瘤患者临床用血管理中应用的相关报道[4]，但对红细胞输血效果的评估还停留在输血后的评价阶段，尚不能提前预测红细胞的输注疗效。因此，红细胞输注疗效预测模型的研究对临床精准输血治疗意义重大。本研究拟利用多因素Logistic回归分析筛选影响非手术患者红细胞输注效果的独立危险因素，建立红细胞输注疗效预测模型，绘制受试者工作曲线评估模型的预测效果，为临床输血前预测红细胞输注疗效及提前采取措施提高输血效果提供依据，最终达到精准输血的目的。

材料与方法

1 病例来源 排除存在失血、血液稀释、溶血性输血反应、免疫性抗体破坏红细胞等原因导致的输注无效患者和临床诊断尚不明确者，共纳入2017年4月～2018年5月本院非手术患者（造血系统疾病、肾脏疾病、肿瘤患者）输血病例939例和本市某三甲医院血液科输血病例100例，共1 039例，其中男性580例，女性459例，输血3 232次，共3 375袋；选用2018年6月～12月266例非手术患者（血液、肾内、肿瘤科）病例作为实际应用效果验证病例，其中男性153例，女性113例，输血930次，951袋。所有病例输血前均进行ABO正反定型、抗体筛选试验，均采用凝聚胺法和微柱凝胶法交叉配血相合的ABO、RhD同型去白悬浮红细胞输血。

2 方法

2.1 资料收集：按照预先设计的输血病例调查表（包括：一般人口学资料、疾病诊断、输血史、输血前血红蛋白值、血液制品贮存时间等资料）调查病例，并录入微机备用。

2.2 红细胞输注效果的判定：按输血协作组提出的实行标准[5]。

（公式中“输入量”为以全血量为标准，各种红细胞制剂折算为对应全血量；“患者体重”儿童按0.09L/kg计；“90%”为检验误差。）

2.3 研究分组：输血后Hb升高值未达到预期值的80%为无效组，Hb升高值达到或超过了预期值的80%为有效组。

3 统计学处理 应用SPSS 13.0统计软件进行统计学分析。计数资料用百分率（%）表示，组间比较采用χ2检验；以是否输注有效为因变量，以性别、年龄、妊娠次数、本次住院输血袋数、血制品平均贮存时间、输血前平均Hb值、既往RBC输注袋数、临床诊断为自变量进行多因素Logistic回归分析，筛选影响红细胞输注效果的危险因素，关联强度通过比值比（Odds ratio，OR）和95%置信区间（95%CI）表示。P＜0.05（双侧）表示差异有统计学意义。利用回归系数及常数项建立红细胞输注疗效预测模型1，参考OR值建立评分预测模型2。应用Medcalc15.8统计软件绘制受试者工作曲线，参考曲线下面积（AUC）评估模型1、2的预测效果。利用266例临床病例验证模型实际应用效果，计算灵敏度、特异度、准确度。

结 果

1 红细胞输注无效发生情况 1 039例病例红细胞输注无效率为25.0%（260/1 039）；血液科无效率最高为28.8%（227/787），其次为肾内科，为14.5%（30/207），肿瘤科最低，为6.7%（3/45）（χ2=26.439，P＜0.05）；有效组和无效组间多个变量存在差异，结果见表1。

2 非手术患者红细胞输注效果预测模型 多因素Logistic回归分析结果显示：本次住院输血袋数（OR=2.244，95%CI 1.897～2.655）、输血前平均Hb值＜40（OR=4.541，95%CI 1.703～12.107）、输血前平均Hb值40～50（OR=2.237，95%CI 1.055～4.742）、输血前平均Hb值50～60（OR=2.918，95%CI 1.617～5.266）、既往RBC输注袋数≥20袋（OR=3.156，95%CI 1.620～6.151）、MDS、MM（OR=5.992，95%CI 1.518～23.642），白血病、淋巴瘤（OR=18.842，95%CI 4.527～78.427），血小板减少症、MF（OR=7.780，95%CI 1.450～41.733）、肾衰、尿毒症（OR=8.124，95%CI 1.925～34.275）与无效输血正相关。

表1 1 039例研究对象基本情况及红细胞输注无效发生情况

表2 影响红细胞输注效果的多因素logistic回归分析

3 受试者工作特征曲线评估预测模型 预测模型1、2的ROC曲线见图1、2，AUC（曲线下面积）、截点、对应的敏感度和特异度分别为：0.855、-3.189、80.38%、75.99%和0.814、15.52、74.23%、77.79%。预测模型1的AUC高于预测模型2，AUC之差为0.040 5，说明预测模型1的预测效果优于预测模型2，见图3。模型1、2联合检测平行试验灵敏度为94.94%，序列试验特异度94.67%。

4 红细胞输注效果预测模型的临床实际应用效果评价实际应用结果提示：模型1、2用于预测红细胞输注效果均有较好效果，可为输血前预测红细胞输注效果提供可靠的依据（见表3）。

表3 预测模型1预测效果与实际情况比较

讨 论

输血作为一种重要的治疗手段已被广泛应用于临床各科室，其中红细胞的用量达到了44.9%[6]，有关红细胞输注效果的问题已逐渐成为临床关注的重点。本研究显示非手术患者红细胞输注无效率为25.0%，高于文献中报道的17.7%～21.7%[2，3]，其中血液科无效率相较其他科室较高为28.8%，这点与相关文献报道一致[7]。单因素结果显示既往红细胞输注量越多红细胞输注无效率越高，原因可能与反复多次输血导致机体免疫系统活化有关[8]。不同疾病间输注无效率存在显著差异，与文献[7]报道的疾病种类是影响输血效果的因素相符。此外，有效组与无效组间年龄、输血前平均Hb含量、住院输血袋数等多个临床变量存在统计学差异，需要引起临床医生的关注。

本研究多因素Logistic回归分析结果显示多种临床因素影响非手术患者红细胞无效输血的发生。其中本次住院输血袋数是影响红细胞输血效果的重要因素之一，住院输血袋数每增加1袋，发生输血无效的风险增加2.24倍，该结果应引起临床医生的重视。输血前平均Hb值越低发生输血无效的风险越高，当输血前平均Hb值为50～60发生无效输血的风险是Hb值大于70的2.92倍，而且随着输血前平均Hb值的降低该风险随之增加，当输血前平均Hb值小于40发生无效输血的风险是Hb值大于70的4.54倍。相关研究证实既往输血史是影响红细胞输注效果的独立危险因素，其OR值为2.41[9]。本研究将既往输血量分层后结果提示，既往输血≥20袋发生无效输血的风险是无输血史的3.16倍。而且不同临床诊断影响无效输血发生的风险程度不同，该结果与相关文献结果基本相符[10、11]。近年来研究发现红细胞储存损伤主要表现为三磷酸腺苷和2、3-二磷酸甘油消耗，红细胞脆性增加和血流速度降低等一系列变化[12]，而且输注的红细胞储存时间越长，输血导致的不良结局会随之增加[13]。刘金菊等[14]的研究结果也显示红细胞制品的贮存时间长影响红细胞的输注效果。尽管如此，本研究中血制品贮存时间未显示是影响红细胞输注无效的独立危险因素。

目前国内认可的评估红细胞输注效果的主要标识是Hb升高，对于血容量正常的成年贫血患者输注400 mL全血或由其制备的红细胞大约可提高Hb10 g/L或Hct 0.03[15]，达不到此标准为效果不佳或无效输注。Hb升高预期值达不到输血协作组提出的红细胞输注效果判定标准[5]为输注无效。但以上两种方法均是用于输血后输血效果的评估，不能用于输血前红细胞输血效果的预测参考值。因此，本研究建立非手术患者红细胞输注疗效预测模型并绘制受试者工作曲线的曲线下面积（AUC），评估模型1、2的预测效果。受试者工作特征曲线简称ROC曲线，与传统的评价方法不同，ROC曲线不仅能够对同一疾病的各个不同的诊断方法进行比较，还能对联合检测进行评价，是一种方便、准确的方法。本研究中模型1和2的AUC（曲线下面积）、截点、对应的敏感度和特异度分别为：0.855、-3.189、80.38%、75.99%和0.814、15.52、74.23%、77.79%。AUC在0.7～0.9时提示结果有一定准确性，说明模型1和2对预测红细胞输注疗效均有一定的准确性，而且两模型相较，预测模型1的AUC 高于预测模型2，AUC之差为0.040 5，说明预测模型1的预测效果优于预测模型2。模型1、2平行试验将预测模型的灵敏度提升至94.94%，作为预测红细胞输注效果的初筛模型，可有效减少漏诊。模型1、2序列试验将预测模型的特异度提升至94.67%，作为预测红细胞输注效果的确诊模型，有较高的准确度。实际应用结果显示，预测模型1、2的灵敏度、特异度、准确度分别为93.75%、88.71%、90.23%和91.25%、84.41%、86.47%，说明模型1、2实际应用效果较好，具有良好的预测能力，可为临床精准输血提供可靠的依据。