肺结核患者治疗结局影响因素多水平模型分析*

北京结核病控制研究所防控科(100035)

闫银锁 许 琰 倪新兰 赵春卉 赵 瑶 高志东△

【提 要】 目的 分析北京地区肺结核患者治疗结局的影响因素。方法 以2016-2018年北京市登记的肺结核患者为研究对象，通过构建两水平回归模型分析影响肺结核患者治疗结局的相关因素。结果 在研究范围内影响肺结核患者治疗结局的因素包括年龄和职业。年龄在40～59岁组和60岁及以上组肺结核患者治疗不成功的风险分别是0～19岁组的1.895倍和2.014倍，差异有统计学意义(P<0.05)；职业为农牧渔民/民工/长途驾驶员组及离退/家务/待业/其他组肺结核患者治疗不成功的风险分别是干部职员/卫生教育/工人组1.765倍和1.818倍，差异有统计学意义(P<0.05)；不同性别、户籍、诊断结果、治疗分类的肺结核患者治疗结局差异均无统计学意义(P≥0.05)。结论 中老年、非稳定性就业人群治疗结局相对较差，提示相关服务部门应有针对性加强该部分人群的督导服药管理，实施有针对性的干预策略。

结核病是严重危害人类健康的传染病，是全球关注的公共卫生和社会问题。20世纪40年代以后，随着抗结核药物的问世和直接面试下短程化疗(directly observed treatment，short-course，DOTS)策略的实施，全球结核病疫情得以有效控制[1-2]。但时至今日结核病控制形势依然严峻，2017年全球估算结核病新发患者1000万[3]，按照世界卫生组织的估计，一个未经治愈的活动性肺结核病人在一年之中可以通过密切接触感染10～15个人。由此可见，加强肺结核病人规范治疗并治愈肺结核，对控制其传播十分重要。在抗结核治疗过程中，由于受多种因素的影响，许多患者不能遵从医嘱，坚持规律、全程用药，从而直接影响肺结核治疗效果或产生耐药[4]。为了解影响病人治疗结局影响因素，本文采用两水平logistic回归模型，对影响北京市肺结核患者治疗结局的相关因素进行分析，为提出针对性的治疗管理策略提供依据。

资料和方法

1.研究对象

资料来源于《中国疾病预防控制信息系统》的子系统《结核病信息管理系统》，选择2016-2018年北京市所有定点医疗机构登记且现住址为本市的肺结核患者，纳入对象需为确定诊断的肺结核患者且治疗结束原因为治疗成功(包括治愈、完成疗程)和治疗不成功(包括失败、丢失或不良反应)。此外，收集的患者信息还包括登记号、性别、年龄、现住址、职业、户籍、诊断结果和治疗分类。

2.研究方法

多水平模型分析作为一种有效处理具有层次结构数据的方法[5-6]，与传统方法相比，其优势在于可以将单一的随机误差项分解到与数据层次结构相应的各水平上，具有多个随机误差项并估计相应的残差方差及协方差。该类数据主要特征是因变量在个体的分布间不具备独立性，即存在某个或某些范围内的聚集性，利用多水平模型能够将参数估计分为固定效应和随机效应，从而为层次结构数据的分析提供解决办法[7-8]。

北京市行政区划分为16个区，由于各区经济水平、生活方式、医疗条件等方面可能具有某种程度上的相似性或聚集性[9-10]，使得肺结核患者的资料信息存在层次结构，即数据之间是非独立的。因此本文选用多水平模型中的两水平logistic回归模型，对2016-2018年北京市所有登记且符合纳入标准的肺结核患者治疗结局进行分析，模型表示为：

logit(Pij)=(β0+u0j)+β1x1ij+…+βnxnij

3.统计学处理

采用SAS 9.2对研究数据进行横断面分析，非正态分布的计量资料以“极差”和“中位数”表示，计数资料以“例数”和“构成比”表示；采用MLwiN 2.29软件建立两水平logistic回归模型，回归系数以Waldχ2检验，结果以P<0.05为差异有统计学意义。变量赋值规则见表1。

表1 研究资料的变量名称及赋值规则

结 果

1.研究对象的基本情况

本次研究对象纳入14119例，其中男性9158例，女性4961例，男女构成比为1.8∶1；年龄最小6岁，最大95岁，中位数为37岁，以25～29岁年龄组病例数最多。治疗成功患者13576例，治疗不成功患者543例。

2.治疗结局相关因素分析

(1)零模型检验

表2 零模型检验分析结果

(2)两水平logistic回归模型拟合

进一步将可能影响肺结核患者治疗结局的解释变量引入模型，采用两水平logistic回归模型进行拟合。结果显示，年龄和职业因素对治疗结局具有影响。

年龄在40～59岁组和60岁及以上组肺结核患者治疗不成功的风险分别是0～19岁组的1.895倍(95%CI：1.389～2.400)和2.014倍(95%CI：1.492～2.535)，差异均有统计学意义(P<0.05)；年龄在20～39岁组与年龄在0～19岁组比较差异无统计学意义。

职业为农牧渔民/民工/长途驾驶员组及离退/家务/待业/其他组肺结核患者治疗不成功的风险分别是干部职员/卫生教育/工人组1.765倍(95%CI：1.426～2.104)和1.818倍(95%CI：1.560～2.077)，差异均有统计学意义(P<0.05)；餐饮食品/商业服务/保育保姆组与干部职员/卫生教育/工人组比较差异无统计学意义。

不同性别(男性与女性)、不同户籍(本地与外省)、不同诊断结果(病原学阳性与病原学阴性/无病原学结果)、不同治疗分类(初治与复治)的肺结核患者治疗结局差异均无统计学意义。

讨 论

2015年后全球结核病控制策略是“终止结核病”，即2035年结核病的发病率在2015年的基础上要下降95%。要达到此项目标，关键在于围绕发现患者和治疗结核两大核心环节开展防治工作。研究表明，有效的管理既是结核病患者治疗成功的关键因素[12]，也是控制耐药产生的关键因素[13]。

本次研究结果显示，年龄在40～59岁组和60岁及以上组，职业为农牧渔民/民工/长途驾驶员组和离退/家务/待业/其他组是影响治疗结局的危险因素，该结论与武汉市研究结果一致[14]。推测中老年人，非稳定性就业等人群由于自身免疫力差，经济水平低及健康意识弱等因素治疗结局较差，提示相关服务部门应有针对性地加强该部分人群的督导服药管理，对于特殊人群研究个体化治疗方案，减少不良反应发生率，提高患者治疗成功率。本研究中病原学阴性或无病原学结果比较没有差异，该结论与既往研究[15-16]有所不同，推测一方面可能与本文分类依据不同有关，随着结核分枝杆菌分子生物学检测方法的逐渐普及，本文以病原学阳性(涂阳、培阳、分子生物学检出)为分类组，相比以往仅依靠痰涂片或痰培养等细菌学分类更加科学。笔者认为虽然病原学阳性患者一般情况下较病原学阴性患者病情重且治疗难度增加，但其传染性也能够引起患者及督导管理人员的重视，从而对提高患者治愈率是有益的，也是符合逻辑的。

表3 肺结核患者治疗结局两水平logistic回归模型分析结果

本次选取的研究对象来自于北京市内所有定点医疗机构收治的患者，其中北京胸科医院收治的患者占全部研究对象的36.7%(5163/14068)。与刘韫宁等[15]在2011年对北京市肺结核患者治疗依从性的研究相比，本研究弥补了胸科医院患者未纳入研究对象的不足，研究资料更加全面，该作者对于在研究中得出职业工人和农民为治疗结局保护因素结论的怀疑，推测应与研究资料的缺失有关的假想，在本文中得到了佐证。

传统的多元回归模型的估计方法是建立在个体测量值相互独立的假设上，当数据存在层次结构时，传统统计模型随机误差项独立的假设不再成立，从而导致统计推断结论产生偏倚[17]。若在层次结构性不强的情况下传统模型的结论较为恰当，但在层次结构性较强的情况下，使用传统的统计方法就可能得出不可靠的结论[18]。本文在方法上采用两水平logistic回归模型，同时笔者也尝试使用传统logistic回归模型对研究资料进行拟合，结果显示职业为农牧渔民/民工/长途驾驶员组与离退/家务/待业组患者治疗结局差异无统计学意义(Wald检验结果，χ2=3.080，P=0.079)，该危险因素并未通过传统模型发现，也说明多水平模型对于具有层次结构的数据进行拟合能够发现更加精细的差异。