外固定感染风险预测模型预测能力的前瞻性研究

余文娟，杨静华，刘树霞，郭凡依，彭小伟，陈雅琴，翟惠敏，马 玥*

1.南方医科大学，广东 510440；2.南方医科大学南方医院

外固定是利用外固定架对骨折端和（或）关节进行固定，防止继续损伤或者是骨折端移位的一种有效方法，目前已在创伤骨科中得到广泛应用。不管哪种支架，其螺钉都会穿过皮肤、软组织，导致骨与外界之间形成通道，为细菌侵入、发生针道感染提供机会。针道感染症状有疼痛、发炎或渗液等[1]，其发病率为3%～80%[2]。如果能够在病人术后早期预测其发生感染的风险，就能及时采取护理措施预防感染的发生，达到良好的康复效果。基于以上因素，依据前期初步建立的外固定感染护理风险因素预测模型，本研究前瞻性验证该模型的预测能力并矫正模型，为筛选术后外固定感染的高危病人提供参考依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象 根据样本量计算方法，本研究共有21个变量，根据统计学多变量分析的要求样本量应为105～210例[3]。采用便利抽样法，纳入2019年6月—12月广州市某三级甲等医院行骨外固定手术的300例病人设为建模组。纳入标准：符合自愿加入原则；采用外固定架搬运的病人；意识清醒。每月进行电话随访并追踪半年，将完成半年随访的病人设为验证组。

1.2 方法

1.2.1 感染程度判断标准 本研究由1名副主任医师与1名主管护师采用Sims等[4]的针道感染严重程度分级方法判定，将感染分为6级：1级为针道口皮肤微红，少量渗出；2级为针道口皮肤发红，渗血渗液，疼痛，针道口周围软组织敏感；3级为在1级和2级症状的基础上，口服抗生素无效；4级为严重软组织感染涉及多个针道，有时伴针孔松动；5级为X线显示可见死骨；6级为慢性骨髓炎。其中1～3级为轻度感染，4～6级为重度感染。

1.2.2 验证模型 前期经过Logistics回归，为方便护理工作中使用，将判断工具赋值简化见表1[4]。风险预测模型的验证可以采用外部验证，通过研究来自同一家医院不同时间（时间验证）或来自不同医院（空间验证）的病人来评估模型的外推性[5]，本研究收集了来自同一家医院不同时期的病人资料来进行外部验证。

表1 外固定感染风险因素评分标准

1.2.3 风险预测模型的评价依据 验证模型的预测效能通常包括模型的一致性和区分度两个方面。一致性通过H osmer-L emeshow（H-L）χ2检 验和O/E（observed outcome/expected outcome）来评价，比较实际患病率和模型预测患病率的一致程度。若Hosmer-Lemeshowχ2检验结果P＞0.05，表示模型具有满意的一致性，P＜0.05则提示模型一致性较差。O/E值接近1提示模型具有满意的一致性，O/E＞1代表模型低估了感染的发生率，O/E＜1代表模型高估了感染的发生率。区分度通常用曲线下面积（area under curve，AUC）评价，评估模型准确判断感染发生的能力，AUC＜0.7说明模型区分能力较差，＞0.7说明模型区分能力较好。最后采用约登指数寻找模型的最佳临界点，其最大值对应的风险概率值为最佳临界点。

1.2.4 质量控制 为了保证资料收集的质量，收集资料阶段严格按照纳入标准和排除标准筛选病人。本研究在实施调查的过程中遵循保密、不伤害原则。

1.2.5 统计学方法 数据分析采用SPSS 20.0统计分析软件，服从正态分布的定量资料采用独立样本t检验，不符合的采用秩和检验，定性资料采用χ2检验。以单因素分析结果中P＜0.1的变量为自变量，进入Logistic回归分析，分析采用前进（LR）法，进入和排除标准分别为0.10和0.05。最后绘制受试者工作特征曲线（ROC）对模型的一致性和区分度进行检验，找到模型的最佳临界点。

2 结果

2.1 建模组和验证组基线资料比较 随访过程中，出现疑似感染情况的病人通过复诊确定感染情况，最后1例纳入病人追踪至2020年5月底，共追踪到病人106例。建模组和验证组在年龄、身高、体重、性别等方面比较差异无统计学意义（P＞0.05），仅在是否卧床方面差异有统计学意义（χ2=3.881,P=0.049）,说明建模组和验证组组间具有较好的同质性，可以利用验证组资料对模型进行验证。见表2。

表2 建模组和验证组一般资料比较

2.2 验证组追踪半年感染发生情况 验证组共106例，实际发生感染35例，感染发生率为33.0%。感染具体情况见表3。

表3 验证组外固定感染情况（n=106）

2.3 验证组感染发生的单因素分析 单因素分析显示，外固定术后发生针道感染的危险因素为是否卧床、长期服用药物、基础疾病、术后白蛋白、美国麻醉协会（ASA）分级3级以及使用抗生素情况等。见表4。

表4 验证组病人感染的单因素分析 单位：例（%）

（续表）

2.4 验证组二元Logistic回归分析 将以上单因素分析中P＜0.1的变量，包括是否卧床、长期服用药物、基础疾病、术后白蛋白、是否使用抗生素、ASA评分6个因素纳入二元Logistic回归分析。结果显示，有2个因素进入了回归方程，包括合并基础疾病和是否使用抗生素。见表5。

表5 验证组病人感染发生的多因素分析

2.5 外固定护理风险因素预测模型的一致性和区分度 追踪2019年6月—12月的入选病人，发现模型的阳性预测值为64.3%,阴性预测值为78.2%,准确性为74.5%（见表6）。模型预测的感染发生率为26.4%，验证组实际的感染发生率为33.0%，O/E=1.25；Hosmer-Lemeshow检验χ2值为2.519，P=0.340，说明模型的一致性较好。分别应用模型组和验证组外固定病人资料绘制ROC曲线，模型组AUC为0.808[95%CI(0.753,0.862)]，验 证 组AUC为0.704[95%CI(0.598,0.810)]，当截断值为0.373时，约登指数最大值为0.287（见表7），将验证组人群的风险概率值以0.373为界，≥0.373判断为感染，＜0.373判断为未感染。

表6 外固定感染护理风险因素模型预测感染情况与实际发生情况 单位：例

表7 外固定护理风险因素预测模型不同截断值评价效果

2.6 模型预测分级情况 根据外固定感染风险因素的评分标准和风险分级，对验证组病人进行风险预测分级。将预测分级与有无感染进行统计检验，结果见表8。从低风险组到较高风险组，模型预测的风险越高，感染发生率越高。

表8 验证组预测风险分级与感染情况

3 讨论

3.1 外固定感染护理风险因素预测模型的验证 研究结果显示，建模组预测感染发生率为26.4%（28/106），验证组实际感染发生率为33.0%，O/E=1.25，Hosmer-Lemeshow检验P=0.340，提示该模型对外固定术后感染预测的一致性较好。建模组的AUC为0.808，验证组的AUC为0.704，提示模型对外固定术后感染预测能力的区分度较好。当截断值为0.373时，约登指数最大，为0.287，将验证组人群的风险概率以0.373为界，≥0.373判断为感染，＜0.373判断为未感染。风险预测分级中，根据验证组结果，建议合并高风险组和较高风险组，合并后风险组的感染率为62.5%（15/24）。即当病人预测风险≥5分时，发生感染的风险高。刘梦元等[6]对肝移植术后多重耐药菌感染风险预测模型的验证结果显示，模型的AUC为0.750[95%CI（0.651,0.862）]，得分≥6分即可判断为高风险，与本研究验证结果相似。

3.2 纳入风险预测模型的因素分析

3.2.1 基础疾病、消毒溶液的使用 病人合并基础疾病是外固定感染的独立危险因素。本研究基础疾病包括糖尿病、肺炎、心脏疾病，发现合并基础疾病者发生感染的风险高。糖尿病病人术后伤口难以愈合,血糖浓度高利于细菌生长，这增加了感染的风险[7]。Kazmers等[8]的研究发现，合并慢性支气管肺炎会增加外固定病人的感染风险。秦翠玲等[9]对骨折病人术后医院感染的相关因素分析也发现，合并基础疾病的病人术后感染风险高，与本研究结果一致。另外有研究显示，病人本身已有骨髓炎，在应用外固定进行治疗时，也容易发生针道感染[10-11]。针对这类病人，应加强局部换药，将莫匹罗星膏涂于针孔周围，每天2次，必要时给予头孢呋辛钠静脉输注，以有效控制感染[12]。

前期建模组研究还发现，使用碘伏消毒伤口对比联合使用碘伏、氯己定和银尔爽，可以降低感染的发生率，这与冯丽丽等[13-14]的研究结果一致。但是碘伏使用时间过长会导致局部皮肤色素沉着，且碘伏对金属支架有腐蚀性[15]。而银尔爽活性银离子抗菌液是近几年的研究热点[16]，其氧化性极高，对革兰阴性菌、阳性菌和真菌都有效，从而极大地提高了抗菌效果[17]，且银离子抗菌液价格便宜，将抗菌液喷在针道表面，每天2次，以抑制细菌的生长。后期研究可收集使用银尔爽进行消毒的病例来验证其控制感染的效果。

3.2.2 营养和免疫相关因素 血清清蛋白是预测术后并发症发生的可靠指标。传统观点认为清蛋白是人体营养状况的一个指标。创伤后，炎症介质会通过影响肝脏蛋白质的合成而致血清清蛋白水平下降[18]。研究表明，术后早期清蛋白下降对预测结肠癌切除术后手术部位感染发生有重要价值[19]，也有研究发现术后早期清蛋白降低14%是术后感染并发症发生的重要影响因素[20]。这与前期建模组的研究结果一致。建议根据病人术后清蛋白的情况，给予营养支持，以预防感染的发生。

前期建模组的研究还显示，术中出血＞200 mL，术后血红蛋白＜120 g/L也会导致术后发生针道感染的风险增加。术中大量失血后，机体有效血供减少，包括免疫球蛋白在内的大量体液蛋白丢失，导致机体免疫力下降，增加了细菌感染的几率。类似研究也发现，术后失血量≥200 mL是感染发生的独立风险因素，且随着出血量的增加，感染率逐渐上升[21-22]。因此，对于术中出血量大的病人，应该采取措施恢复病人的血容量，例如采用益气补血法可以改善骨折术后病人的贫血状态[23]。此外，大量出血后机体血红蛋白下降，血液携氧能力下降，短时间内无法弥补，病人会感觉头晕、乏力，免疫力下降，增加了针道感染的几率。

3.3 未纳入风险预测模型的因素分析

3.3.1 卧床与抗生素使用 王涛等[21,24]的研究发现，卧床＞7 d会导致感染率增加，且随着卧床时间增加，感染率上升。但验证组的回归分析结果显示，卧床不是导致术后发生感染的危险因素，前期建模组研究构建的模型也并未纳入这个因素。一方面是因为部分研究对象为骨折术后病人发生医院感染的危险因素、老年髋部骨折围术期发生感染的相关性危险因素，都不是针对外固定针道感染的研究；另一方面现在大部分医院推行快速康复，在身体允许的情况下，术后48 h内康复医师会协助指导病人开始康复训练，以伤肢肌肉的等长收缩为主，同时可进行按摩、热敷及红外线灯物理治疗，以减少疼痛以及软组织红肿，这些措施可以有效预防卧床病人术后感染的发生[12,25]。综上所述，在本次建模中，并未将卧床因素纳入外固定风险预防模型。

尽管验证组的回归分析结果显示，使用1种、2种抗生素发生感染的几率高于不使用抗生素者，部分病人培养出多重耐药菌鲍曼不动杆菌。但是前期建模组研究并未纳入这个因素，主要源于使用外固定的病人存在实际情况的差异：一方面，若病人因骨髓炎需要进行外固定，而骨髓炎需要使用大量抗生素进行治疗[26]，容易发生针道感染；另一方面，行外固定支架拆除术的病人，手术创伤性小，大部分没有切口，所以，不需要使用抗生素，发生感染的几率也很小。综上所述，外固定术后病人应根据感染指标和药物敏感试验等合理使用抗生素[27]。并可结合其他材料，如抗生素骨水泥[28]，针对性地对感染加以控制。

3.3.2 手术部位针道感染多发生于活动较大的部位 主要原因为固定针与骨体结合不紧密产生移动[29]。模型中未纳入外固定针部位，本研究结果也显示手术部位不是外固定感染的独立风险因素。医院护理人员或病人术后每天都会检查外固定支架的螺丝是否松动，固定钢钉是否有弯曲滑动，如果发生松动，立即与主管医生沟通采取措施，且护士进行护理时动作轻柔，避免人为原因造成针道松动。有研究也采用这种护理方法，结果25例病人中只有3例发生了轻微的针道感染[30]，可见每天监测外固定针是否松动是控制感染的有效措施。

4 小结

验证组前瞻性追踪了来自广州市某三级甲等医院外固定病人的临床资料，先利用模型对验证组进行预测，与实际情况做对比，然后进行单因素分析、二元Logistic回归分析探讨模型纳入因素与未纳入因素，最后绘制ROC曲线图对模型的预测效能进行评价。结果显示，模型的区分度和一致性较好，说明模型整体预测性能较好。综合各项研究结果来看，基础疾病、清蛋白、术中出血量、血红蛋白和消毒溶液应该纳入模型，但是未发现卧床、抗生素和外固定针部位是外固定术后感染发生的独立危险因素。验证组通过外部验证来评估模型的外推性，比内部验证更具有说服力，提高了构建外固定感染护理风险因素预测模型的科学性。后续研究可应用外固定感染护理风险因素预测模型对病人进行判断，做出综合性、针对性强的预防外固定感染的护理计划，并根据风险水平制定护理方案，形成评估-识别-应对的连续性风险管理方法，使模型在临床运用中更有指导意义。