基于SMOTE算法的声门型喉癌患者术后下呼吸道感染预警模型构建

马灵草，董婷，戴晗青，岳红，陈海芳，臧艳姿

声门型喉癌是喉癌最常见的分型，手术是其重要的治疗手段[1-2]，但大多数喉癌患者手术过程中需切开气管，为维持患者术中呼吸，需要建立人工气道，术后可能出现下呼吸道感染等并发症，干扰患者术后康复及肺功能恢复[3]。因此，建立感染预警模型对预防声门型喉癌患者术后下呼吸道感染具有重要意义。喉癌患者术后下呼吸道感染率为8%～13%[4]，感染和非感染人数不平衡。传统统计分析方法对不平衡数据处理效果欠佳[5]，对多数类预测效果高，而对少数类预测效果较差，不适合喉癌患者术后下呼吸道感染预警模型构建。为解决数量不平衡数据分类问题，有研究者引入重采样技术重建数据平衡少数类与多数类的数据数量。少数类样本合成过抽样技术(Synthetic Minority Over-sampling Technique，SMOTE)由Chawla等[6]于2011年提出，其根据少数类属性特征随机产生相似样本，有效地平衡少数类与多数类之间数量，减少数据集过度倾斜。SMOTE算法已成功用于建立脑损伤继发精神障碍[7]、绝经后骨质疏松性骨折[8]等少数类预警模型。本研究收集接受肿瘤根治手术的声门型喉癌患者临床资料，构建基于SMOTE算法的感染预警模型，旨在为预防喉癌患者术后上呼吸道感染提供参考。

1 资料与方法

1.1一般资料 收集2015年1月至2019年1月河南省人民医院收治的接受肿瘤根治手术声门型喉癌患者的临床资料。纳入标准：①经病理和影像诊断确诊为喉门型细胞癌；②年龄≥18岁; ③临床资料完整，病历中记录有术后下呼吸道感染状况；④全喉或部分喉切除治疗；⑤手术达到根除原发癌灶标准。排除标准：①术前已合并呼吸系统疾病，先天性免疫系统缺陷和其他恶性肿瘤；②术后转入ICU昏迷、病危或病亡；③术后转院或临床资料不完整。共收集有效资料596例,男326例，女270例；未婚58例，已婚403例，离异100例，丧偶35例；小学155例，中学(含中专)265例，大专以上176例；居住地为城市296例，农村300例；使用抗生素时间1～7(3.28±0.64) d。肿瘤分期：Ⅱ期121例，Ⅲ期272例，Ⅳ期203例。有饮酒史369例，患有高血压266例。

1.2方法

1.2.1收集临床资料 研究者使用自制调查表收集喉癌患者信息：①人口学信息，包括性别、年龄、学历、BMI值、癌症分期等。②手术情况，包括手术类型、手术时间、术中出血量等。③术后情况，包括使用抗生素、吸痰、雾化、使用呼吸机、术后拔管时间，使用人工鼻情况和术后是否存在下呼吸道感染等。

1.2.2术后下呼吸道感染诊断标准 ①胸部X线检出支气管或肺部炎症改变；②静脉血检出白细胞数和(或)嗜中性粒细胞比例上升；③下呼吸道分泌物培养试验检出菌株超标。患者术后1周内出现满足①②或①③者可判断为术后下呼吸道感染[9]。

1.2.3实施SMOTE过抽样算法 SMOTE算法具体按照Blagus等[10]界定的7个步骤实施。本研究少数样本为感染组，增加样本倍数n=未感染组样本量/感染组样本量=511/71≈7，最近领点数k取6，SMOTE算法通过对少数类样本点与其最近邻样本点间进行随机插值，实现对少数类样本的扩充，产生的新样本不会改变原样本集的空间边界，具有较好的算法信度。

1.2.4统计学方法 采用SPSS 25.0软件和R3.5.2软件进行t检验、χ2检验、Logistic回归分析。在完成模型构建后，模型效能评估采用十折交叉法验证，效能评估指标包括真阳性率、阳性预测值、F值、ROC曲线下面积。检验水准α=0.05。

2 结果

2.1声门型喉癌患者术后下呼吸道感染情况 596例患者中，38例(感染组)术后发生下呼吸道感染，共查出菌株64株，其中革兰阴性菌44株(铜绿甲单胞菌24株，肺炎克雷伯菌10株，大肠埃希菌4株，阴沟肠杆菌和鲍氏不动杆菌各3株)，革兰阳性菌20株(金黄色葡萄球菌13株，凝固酶阴性葡萄球菌7株)。

2.2术后患者下呼吸道感染影响因素的单因素分析 单因素比较显示，两组性别、婚姻状态、学历、居住地、使用抗生素时间、癌症分期、饮酒史和高血压比较差异无统计学意义(均P>0.05)，两组有统计学差异的项目及比较见表1。

表1 术后患者下呼吸道感染影响因素的单因素分析

2.3术后下呼吸道感染影响因素的Logistic回归分析 以是否术后下呼吸道感染为因变量Y(否=0，是=1)，以单因素分析有统计学差异的变量为自变量行Logistic回归分析，α入=0.05，α出=0.10。结果显示年龄X1(原值)、BMIX2(原值)、吸烟史X3(赋值：无=0，有=1)、糖尿病X4(无=0，有=1)、肺部疾病X5(无=0，有=1)、手术类型X6(部分喉切除=1，全喉切除=2)、术后吸痰X7(否=0，是=1)、术中出血量X8(原值)、术后气道导管留置时间X9(<平均值=0，≥平均值=1)、使用人工鼻X10(否=0，是=1)为术后下呼吸道感染的主要影响因素。得到原始预警模型1：Logit(P)=0.055X1-0.195X2+1.383X3+0.968X4+0.939X5+0.993X6+1.055X7+0.076X8+0.919X9+0.978X10-14.073，经Hosmer-Lemeshow检验结果显示，Logistic回归模型拟合度良好(P=0.727，决定系数R2=0.584)。

2.4基于SMOTE算法的预警模型 选择Logistic回归分析纳入的影响因素，利用SMOTE算法进行14倍(558/38)过抽样，得到感染和非感染比例近似为1(实际抽样为非感染=558，感染=570，感染/非感染=1.02)，再对过抽样后数据进行多因素Logistic回归，α入=0.05，α出=0.10。分析结果见表2。基于SMOTE算法的预警模型2：Logit(P)=0.090X1-0.249X2+1.724X3+1.136X4+1.344X5+0.967X6+1.092X7+0.126X8+1.340X9+1.456X10-14.859，经Hosmer-Lemeshow检验结果显示，模型拟合度良好(P=0.823，决定系数R2=0.625)。

表2 基于SMOTE算法的Logistic回归分析结果

2.5模型评估 使用ROC曲线验证可得，模型2的ROC曲线下面积为0.927(95%CI：0.888～0.966)，显著高于模型1的ROC曲线下面积(0.780，95%CI：0.734～0.846)。将模型所对应的数据分为10份，每个模型轮流依次以其中1份为测试集，其余9份为训练集进行10次检验，采用10折交叉法对2个模型进行预测性能比较，见表3。

表3 2个预测模型在测试集上预测性能比较

3 讨论

3.1声门型喉癌患者术后发生下呼吸道感染率分析 本研究结果显示，声门型喉癌患者术后发生下呼吸道感染率为6.38%，低于尹国华等[11]报道的11.46%、柴丽娟等[12]报道的12.75%，这可能因为本研究收集病例中，超过50%接受了相应的抗生素治疗，且均为早期喉癌患者，肿瘤细胞对其免疫系统损害程度相对较轻，患者自身抵抗感染能力较强。本研究术后下呼吸道感染患者查出菌株主要为革兰阴性菌，占整体检出菌类型的68.75%，整体检出菌株主要为铜绿假单胞菌和金黄色葡萄球菌，与他人研究结果[13-14]相符。

3.2声门型喉癌患者术后下呼吸道感染的影响因素

3.2.1患者自身因素 本研究发现，年龄和BMI是声门型喉癌患者术后下呼吸道感染的显著影响因素(均P<0.01)，与他人研究相符[15-16]，表现出患者年龄越大，BMI值越低，其术后下呼吸道感染风险越大。这是因为人体本身的免疫功能随年龄增长而自然性下降，造成高龄喉癌患者抵御感染菌侵袭能力较低，增加了其术后感染风险；而BMI低于正常范围的患者机体可能存在营养不良，从而导致其自身免疫功能及抗感染效率受到限制。本研究结果提示，吸烟史、肺部疾病均是声门型喉癌患者术后下呼吸道感染的显著影响因素(均P<0.01)，说明有吸烟史和合并肺部疾病患者术后下呼吸道感染风险越高，与他人研究相符[17]。这可能因为长期吸烟能损伤患者支气管黏膜，导致呼吸道纤毛变短、断裂和运动功能下降，降低支气管清除感染病原体的能力，吸烟也能增加呼吸道内诱导痰内炎性因子表达，恶化感染程度，而各种肺部疾病可致呼吸系统组织及器官长期受到炎性环境刺激，造成支气管黏膜腺体增生并分泌大量黏液，堵塞喉癌患者细支气管，从而在下呼吸道内形成易感染菌定殖环境，增加了患者的下呼吸道感染率。糖尿病是声门型喉癌患者术后下呼吸道感染的显著影响因素(均P<0.01)，这是因为手术伤害或癌症等强刺激源可致合并糖尿病喉癌患者机体内激素调节和细胞因子分泌异常，从而出现应激性高血糖[18-19]，高糖环境能增高喉癌患者机体内反应性氧化物表达，诱导各种促炎因子表达上升，产生炎性级联反应诱发和恶化其下呼吸道感染。

3.2.2手术因素 本研究结果显示，全喉切除患者术后下呼吸道感染风险高于部分喉切除者(P<0.01)。分析原因为全喉切除手术时切除组织范围大，术后切口较长致下呼吸道直接暴露于外部环境，易于细菌侵入呼吸道；此外，喉全切患者留置呼吸气管套管时间更久，从而增加下呼吸道感染风险。术中出血量也是声门型喉癌患者术后下呼吸道感染的影响因素(P<0.01)，分析原因为术中出血量越多，患者受到手术损伤越大，生理状态越差，术后身体免疫功能受到的限制越明显，降低患者术后呼吸道及其他易感组织或器官的自抗感染能力。

3.2.3术后气道管理因素 研究显示，术后气道导管留置时间>2 h可致气管内壁纤毛倒伏、破坏，>6 h纤毛坏死、脱落，从而导致感染病菌易移生于下呼吸道诱发感染[20]。本研究结果也显示，术后吸痰、术后气道导管留置时间和使用人工鼻均是声门型喉癌患者术后下呼吸道感染的影响因素(均P<0.01)，表现出术后接受吸痰、术后导管留置时间越久和使用人工鼻患者下呼吸道感染风险越大，这是因为吸痰虽能吸出患者呼吸道内分泌物，保持气道畅通，但吸痰过程中吸痰管可能把口腔内菌群带入下呼吸道和损伤呼吸道黏膜，引起呼吸道感染。而喉癌患者术后需经插管和使用人工鼻建立辅助呼吸气道，也可能造成置入通气导管损伤呼吸道黏膜，破坏呼吸道防御屏障。

3.3对临床护理的指导价值 表3显示，2个预警模型对训练集真阳性率差异无统计学意义，但模型2对训练集阳性预测值、F值和ROC曲线下面积显著高于原始Logistic回归预警模型(P<0.05，P<0.01)，说明使用SMOTE算法构建的新预警模型预测效应更优秀。按照该预警模型，护士应根据患者基本情况及合并基础疾病情况进行分级护理，积极治疗护理各种基础疾病及肺部疾病；在围术期做好患者口腔、鼻腔、手术切口及留置管切口消毒和抗感染护理，吸痰时严格遵守无菌原则，必要时采取超声雾化吸入方式湿化气道，针对有高危感染风险者密切监测其感染指标，术后首日开始采集下呼吸道分泌物进行微生物培养，基于试验结果决定选择敏感抗生素，强化呼吸道管理，同时做好环境清洁消毒；指导家属准备适宜的食谱，选择每日少量多餐的方式以提高患者肠道吸收率，提高免疫力[21]。

4 小结

声门型喉癌患者术后下呼吸道感染受年龄、BMI、吸烟史、糖尿病、肺部疾病、全喉切除、术后吸痰、术中出血量、术后拔管时间和使用人工鼻影响。使用SMOTE算法对数据进行重采样技术重建，得到的预警模型比传统Logistic回归建立的模型预测效应更优。本研究选择研究对象为声门型喉癌患者，未对中晚期患者进行研究，也未分析喉癌远期相关因素，需要进一步研究以完善。