白血病患者发生院内感染的影响因素及风险预警模型构建▲

王石娟 黄思霖 覃丽珍 石夕巧 李 敏 卢昌媛 许 璐 劳永聪

(广西医科大学附属肿瘤医院淋巴血液及儿童肿瘤内科，南宁市 530021，电子邮箱：13878167247@163.com)

白血病指的是由于造血干细胞在分化阶段出现分化阻滞、凋亡障碍、克隆增生等情况而引起的血液系统恶性肿瘤疾病[1]，其临床表现为贫血、出血、感染、发热、骨骼疼痛等[2]。白血病患者通常免疫力低下，同时需长期住院化疗，这使得其容易发生院内感染[3]。而院内感染又会影响患者的治疗效果，甚至危及患者的生命[4]。因此，预防院内感染有重要的临床意义。本研究分析白血病患者发生院内感染的危险因素,并构建风险预警模型，旨在为降低白血病患者院内感染的发生率提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 临床资料 选择2017年1月至2019年12月在我院住院治疗的1 112例白血病患者作为研究对象，纳入标准：(1)符合欧洲白血病免疫学分型协作组制定的白血病诊断标准[5]；(2)临床资料完整；(3)自愿参与本研究并签署知情同意书。排除标准：(1)存在免疫系统疾病；(2)存在心、肺、肝、肾等重要脏器的功能障碍；(3)不耐受化疗。参照原卫生部2001年颁布的《院内感染诊断标准》[6]，将患者入院时无感染、入院48 h后发生的感染诊断定义为院内感染。以患者住院治疗期间是否发生院内感染，将患者分为感染组(114例)和未感染组(998例)。本研究经我院医学伦理委员会批准同意。

1.2 收集资料 包括年龄、性别、白血病类型、化疗持续时间，感染前是否接受侵入性操作、糖皮质激素使用情况，预防性使用抗菌药物情况、是否存在肛周疾病，入院时白细胞计数、中性粒细胞计数、血红蛋白水平等。

1.3 统计学分析 采用SPSS 23.0软件进行统计分析。计数资料以例数或百分比表示，组间比较采用χ2检验。采用多因素Logistic回归模型分析白血病患者发生院内感染的危险因素并构建风险预警模型；采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价模型的预测效果。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 不同特征白血病患者发生院内感染情况 两组患者的年龄、化疗持续时间、预防性使用抗菌药物比例、白细胞计数、中性粒细胞计数比较，差异有统计学意义(均P<0.05)；两组患者其他指标差异均无统计学意义(均P>0.05)。见表1。

表1 两组患者临床资料的比较[ n(%)]

2.2 白血病患者发生院内感染的影响因素及风险预警模型构建 以2.1中具有统计学意义的因素为自变量(赋值见表2)，以患者是否发生院内感染(是=1，否=0)为因变量，建立Logistic回归模型。结果显示，年龄≥60岁、化疗持续时间≥7 d、预防性使用抗菌药物、白细胞计数<2.0×109/L、中性粒细胞计数<1.0×109/L与白血病患者发生院内感染有关(均P<0.05)，见表3。白血病患者院内感染风险预警模型为P=1/[1+e-(10.859-0.545×X1-0.921×X2-0.482×X3-0.616×X4-0.923×X5)],其中，X1、X2、X3、X4、X5分别代表年龄、化疗持续时间、预防性使用抗生素、白细胞计数、中性粒细胞计数；拟合优度Hosmer-Leme show检验显示χ2=5.224、P=0.288，说明模型拟合度较好。

表2 变量赋值表

表3 Logistic回归分析结果

2.3 风险预警模型的预测效果 计算样本的预测概率,将预测概率作为检验变量，将白血病患者是否发生院内感染作为因变量绘制ROC曲线。结果显示，ROC曲线下面积为0.927[95%CI(0.899,1.000)，P<0.001]，灵敏度为90.50%，特异度为93.80%。另选取2020年1月至2020年12月在我院就诊的320例白血病患者作为验证对象检验模型的预测准确率，结果显示模型的正确预测率为89.38%(286/320)，见表4。

表4 风险预警模型的预测效果分析

3 讨 论

研究白血病患者院内感染的影响因素，对于降低患者院内感染的发生率、改善患者的预后效果具有重要意义。因此本研究采用Logistic回归模型分析白血病患者发生院内感染的危险因素并构建风险预警模型，旨在为早期预防白血病患者发生院内感染提供参考依据。

本研究结果显示，年龄≥60岁、化疗持续时间≥7 d、预防性使用抗菌药物、白细胞计数<2.0×109/L、中性粒细胞计数<1.0×109/L是白血病患者发生院内感染的影响因素(均P<0.05)。分析原因如下：(1)年龄越大的患者，生理功能衰退越严重、免疫功能越低下，同时患者的皮肤黏膜屏障作用较弱，这使得其对细菌抵抗力较弱，从而容易发生感染[7-8]；此外，老年患者往往合并高血压、糖尿病、慢性阻塞性肺疾病等慢性疾病，这类患者存在长期的脂代谢异常，导致机体各组织中脂质过多或过少，从而影响机体功能，表现为营养不良与免疫力下降，因此更易发生感染[9]。老年患者的骨髓造血功能较年轻人恢复得更慢，使得老年患者的化疗耐受性较低[10]；加之老年患者化疗后骨髓抑制期变长，中性粒细胞数目长期处于低水平，容易导致发生感染[11-12]。(2)化疗是治疗白血病最常用的手段之一，其能提高白血病患者的生存率。但随着化疗时间的增加，患者对于化疗药物的耐受性会变差[13-15]，且化疗药物会严重损害骨髓造血功能，导致中性粒细胞数目快速下降，使得机体处于粒细胞缺乏状态，从而导致机体免疫功能下降，容易发生感染[16]。(3)预防性使用抗菌药物在抑制或杀死病原菌的同时也会抑制或杀死正常的菌群，导致菌群失调性真菌感染[17]。(4)对于白细胞计数较高的患者，确诊后通常会立即给予小剂量化疗药物治疗，以达到降低白细胞数目的目的[19]，当白细胞数目降低至正常水平时再进行强化化疗，但白细胞数目快速降低可导致机体耐受性下降，容易发生感染[20]。此外，化疗会造成白血病患者的中性粒细胞数目减少，使得粒细胞的吞噬作用、趋化作用相对降低，导致感染发生率升高[21]。针对以上影响因素，笔者结合临床工作实际，提出以下相关护理对策：(1)对于高危易感的患者，应加强基础护理、严格无菌操作，如果医疗资源允许，可以尽量将高危易感患者安置于无菌病房中。(2)遵医嘱严格执行抗菌药物的使用原则，化疗后及时使用粒细胞刺激因子，使骨髓抑制时间缩短，机体抗感染能力提高。(3)嘱患者化疗期间多摄入富含蛋白质、维生素的食物，以改善营养状况，从而增强免疫力。

本研究还根据危险因素分析结果构建了白血病患者发生院内感染的风险预警模型，并采用ROC曲线检验模型的预测效果。结果显示，风险预警模型的曲线下面积为0.927(P<0.05)，灵敏度为90.50%，特异度为93.80%；将样本数据代入风险预警模型进行预测，发现模型的正确预测率为89.13%，以上结果均提示该模型预测效果较好，或可为临床早期评估白血病患者发生院内感染提供参考。然而由于纳入因素较少，仍需进一步研究以证实该模型的效能。

综上所述，年龄≥60岁、化疗持续时间≥7 d、预防性使用抗菌药物、白细胞计数<2.0×109/L、中性粒细胞计数<1.0×109/L是白血病患者发生院内感染的危险因素。故此需对白血病患者加强基础护理、严格无菌操作，尽量缩短患者的住院时间，谨遵医嘱使用抗菌药物，鼓励其多摄入营养物质以增强抵抗力。此外，本研究所构建的风险预警模型，能有效评估白血病患者院内感染发生风险，或可为临床早期干预提供参考。