降钙素原对血流感染早期诊断预测价值Meta 分析＊

周倩倩，王贤东，高军龙，王亚运，甘亮亮，张金周

（甘肃省人民医院，甘肃 兰州 730000）

血流感染（Blood Stream Infection,BSI）是指各种病原微生物和毒素入侵血液循环系统，在血液中繁殖，引发全身感染的疾病[1]，是造成患者死亡的重要原因[2]。诊断BSI，患者住院时间与费用会显著增加，死亡率会显著升高[3]。血流感染诊断的金标准是血培养，不过因存在培养周期长，阳性率低等弊病，故而临床若能寻找一种可以早期预测血流感染的指标将显得很重要。目前，文献报道降钙素原（PCT）、血小板计数、C反应蛋白等可临床辅助预测血流感染诊断，上述指标中，PCT的研究热度最高[4]。本研究收集国内外有关降钙素原在诊断血流感染方面的回顾性或前瞻性试验，进行客观评价，希望为血流感染被早期预测提供指标。

1 资料和方法

1.1 文献检索

检索PubMed、CNKI、万方、维普等数据库资源，收集2021年1月之前公开发表的关于降钙素原对血流感染诊断和早期预测的文献。检索词为PCT、BSl、降钙素原、血流感染。英文检索方式：PCT and BSl；中文检索方式：降钙素原and血流感染。检索语言为英语与汉语。

1.2 文献纳入与排除标准

纳入标准：①研究类型为包含PCT对血流感染诊断的前瞻性或回顾性研究；②血培养为诊断金标准，血培养结果：病原菌仅1种或无；③文章提供了血培养的阳性、阴性例数以PCT计算水平通过计资料量表示；④患者年龄≥18岁。排除标准：①研究者基础病为血液病、肿瘤或风湿免疫性疾病等；②样本量＜20的文献；③PCT计算水平以定性资料记录，仅用阳性阴性概述。

1.3 提取资料、质量评价

参照预先制定的纳入与排除标准由2名经培训的评价者独立筛选文献，纳入文献质量评价依据：Cochrane 系统评价员手册5.1.0 版[5]。提取数据交叉核对，意见不统一通过协商处理。提取的资料包括作者、发表年限、实验设计方法和类型、实验数据。

1.4 统计分析

采用RevMan 5.3软件进行Meta分析。首先进行卡方检验评估异质性。若有异质性（P＞0.1，I2＜50%）选用固定模型进行分析。若无异质性（P＜0.1，I2≥50%）选择随机效应模型。计量资料应用MD或SMD及其95%可信区间（95%CI）表示效应量，将处理后的结果进行Meta分析，观察差异是否有统计学意义。敏感性分析以每次减少1篇文献的方法进行，评估Meta分析的稳定性，采用漏斗图来识别发表偏倚。

2 结果

2.1 检索结果及纳入文献

通过设定的检索词和方式初步检索到1 449篇文献。剔除455篇重复文献，通过阅读文题和摘要，排除972篇文献（理论性研究文献与不符合纳入标准文献）初步纳入文献22篇通过阅读全文，排除9篇未达到纳入标准的文献，数据6篇数据不全文献，最终共纳入7篇文献[6-12]。文献的纳入过程详见图1。

图1 文献纳入流程图

2.2 纳入研究资料和质量评价

纳入7项研究，累计病例1 544例，血培养阳性组422例，血培养阴性组1 122例。纳入研究基本资料见表1，研究质量评价如图2所示。

表1 纳入文献基本资料汇总表

图2 纳入研究质量评价

2.3 统计学结果

以PCT作为效应量，分别分析血培养阳性组和阴性的异质性，卡方检验显示P＜0.1，I2为100%，组间存在异质性，故选用随机效应模型。森林图表明：PCT可辅助预测血流感染（SMD=4.26，95%CI[2.06，6.45]，P＜0.000 01），如图3所示。

图3 PCT辅助诊断血流感染Meta分析

2.4 敏感性分析

以每次减少1篇文献的方法再次绘制结果森林图，统计结果表明每减少1篇文献，结果基本无变化，P＜0.1，I2≥50%，说明本研究稳定性好，结果可信，见表2。

表2 统计结果敏感性分析表

2.5 发表偏倚

漏斗图分析显示，结果不对称，存在发表偏倚，如图4所示。

图4 PCT辅助诊断血流感染发表偏倚漏斗图

3 讨论

BSI发生率逐渐上升趋势，死亡率在45%以上[13]。血培养阳性是诊断血流感染的金标准，但有培养周期长、阳性率低等弊病，因此在BSI确诊之前，患者常常因脓毒症休克或发展为MODS（多器官功能衰竭）而死亡[14]。临床医生如果能够在血流感染早期得到一个或多个给予提示的可靠指标，用以诊断指导和用药参考，患者也许就会有不一样的结局。目前临床报道PCT、血小板计数、白细胞计数、C反应蛋白等可临床辅助预测血流感染，但均是独立小样本研究，且结论各异。PCT原是近年来发现的一种新型炎症指标，它的本质为降钙素的前体蛋白质。在健康机体中，PCT 水平极低；机体受到感染，血清PCT 水平迅速升高，随着感染的控制，PCT则伴随下降，PCT体内比较稳定，不会因为机体免疫抑制、激素及抗生素等受到影响。PCT水平及动态变化能很好地预测血流感染患者病情严重程度及预后。本次研究共纳入7篇文献，共1 544例病人，进行Meta分析结果显示，PCT可辅助预测血流感染（SMD=4.26，95%CI[2.06，6.45]，P＜0.000 01）。本研究存在一定的局限性：①纳入文献均为中文，阅读文献未见国外研究相关报道，国外关于PCT在血流感染方面研究限于理论研究；②研究纳入病例多为回顾性研究，回顾性研究必然存在相关病例缺失，在病例选择上存在人为选择主观因素，各地病员来源不同，各地医院感染病原菌种不同，致病性有差别，感染程度有差别，统计结果可能存在偏颇；③阅读文献发现病例大部分来源小样本研究，因此病例数相对较少。

综上所述，PCT可作为BSI的早期预测指标。未来的研究中，我们可尝试联合其他炎性指标开展大样本，随机双盲的试验，进一步验证和寻找BSI的早期预测指标。