Logistic回归预测模型联合炎症标志物对尿毒症血液透析患者并发感染的预测价值

李孜垚 梁绍钦 赵振伶 于瑞波

尿毒症是慢性肾衰竭终末期综合征，相关资料数据统计显示，国内进行血液透析的尿毒症患者约80/万人，且年增长速度高达11%［1］。血液透析是尿毒症最有效的治疗手段之一，可清除患者体内有害物质、维持酸碱及电解质平衡，有利于延长患者生存时间［2］。但临床实践证实，由于尿毒症患者自身抵抗力不同程度降低，在其进行血液透析期间极易并发感染，成为此类患者死亡的主要原因［3］。因此，探索合理方式有效预测尿毒症血液透析患者并发感染显得尤为重要。炎症标志物C 反应蛋白（C⁃reactive protein，CRP）、降钙素原（Procalcitonin，PCT）、白细胞介素⁃6（Interleukin⁃6，IL⁃6）是临床预测、诊断感染发生的重要指标，但单一指标较难同时兼顾准确度、敏感度及特异度［4⁃5］。本研究尝试探究Logistic 回归预测模型联合炎症标志物对尿毒症血液透析患者并发感染的预测价值，旨在为临床提供依据。报告如下。

1 对象与方法

1.1 研究对象

选取亳州市人民医院2020年1月至2021年4月尿毒症血液透析患者82 例作为研究对象，其中男48 例，女34 例，平均年龄（61.71±4.03）岁。纳入标准：均属于尿毒症血液透析患者；血液透析≥6个月；临床资料完整；所有入组人员均知情同意。排除标准：伴有严重系统性合并症者；参与本研究前采用抗菌药物治疗者；合并恶性肿瘤者；存在其他免疫性疾病者；同时行腹膜透析者。感染诊断标准参考《医院感染诊断标准（试行）》［6］。将并发感染患者25 例作为研究组，其中男16 例，女9 例，平均年龄（62.03±3.76）岁 无感染患者57 例作为对照组，其中男32 例，女25 例，平均年龄（61.57±4.05）岁。本研究经本院伦理委员会审批通过。

1.2 方法

1.2.1 临床资料收集方法

收集两组年龄、性别、体质量指数、透析时间、住院天数、是否合并糖尿病等临床资料，准确记录并进行统计。

1.2.2 炎症标志物检测方法

采集两组外周静脉血3 mL，置入离心管，离心处理，离心半径为10 cm，离心速率为3 000 r/min，离心时间为10 min，取上清液，保存于-80℃恒温冰箱内待检。采用酶联免疫吸附法检测血清CRP、PCT、IL⁃6 水平，试剂盒购自美国贝克曼库尔特公司，所有操作均符合试剂盒说明书。

1.3 统计学方法

采用统计学软件SPSS 22.0 处理数据，计量资料采取（±s）描述，两组间比较用t检验；计数资料用n（%）表示，χ2检验；影响因素采用Logistic 多因素回归分析；采取Logistic 回归预测模型拟合试验检验变量，生成联合预测因子；预测价值采用受试者工作特征（ROC）曲线分析。P<0.05 表明差异有统计学意义。

2 结果

2.1 尿毒症血液透析患者并发感染的单因素分析

年龄、性别、体质量指数不是尿毒症血液透析患者并发感染的影响因素（P>0.05）；透析时间、住院天数、糖尿病、血清CRP、PCT、IL⁃6 是尿毒症血液透析患者并发感染的影响因素（P<0.05）。见表1。

表1 尿毒症血液透析患者并发感染的单因素分析［n（%），（±s）］Table 1 single factor analysis of infection in uremic hemodialysis patients［n（%），（±s）］

表1 尿毒症血液透析患者并发感染的单因素分析［n（%），（±s）］Table 1 single factor analysis of infection in uremic hemodialysis patients［n（%），（±s）］

资料年龄（岁）<60≥60性别研究组（n=25）对照组（n=57）χ2值0.326 P 值0.568 8（32.00）17（68.00）22（38.60）35（61.40）0.442 0.506男女16（64.00）9（36.00）32（56.14）25（43.86）体质量指数（kg/m2）<24≥24透析时间（年）≤1>1住院天数（d）≤30>30糖尿病0.095 0.758 14（56.00）11（44.00）34（59.65）23（40.35）5.784 0.016 6（24.00）19（76.00）30（52.63）27（47.37）4.258 0.039 7（28.00）18（72.00）30（52.63）27（47.37）9.423 0.002有无17（68.00）8（32.00）18（31.58）39（68.42）炎症标志物CRP（mg/L）PCT（μg/L）IL⁃6（ng/L）11.28±3.76 0.81±0.27 17.08±5.64 7.64±2.53 0.55±0.18 12.25±4.06 5.138 5.135 4.385<0.001<0.001<0.001

2.2 尿毒症血液透析患者并发感染的Logistic 回归预测模型

以尿毒症血液透析患者是否并发感染作为因变量（否=0，是=1），透析时间、住院天数、糖尿病、血清CRP、PCT、IL⁃6 作为自变量，构建Logistic 回归模型，结果显示，透析时间、住院天数、糖尿病、血清CRP、PCT、IL⁃6 是尿毒症血液透析患者并发感染的独立危险因素（P<0.05）。见表2。

表2 尿毒症血液透析患者并发感染的Logistic 回归预测模型Table 2 logistic regression prediction model of infection in uremic hemodialysis patients

2.3 各原始指标、炎症标志物对尿毒症血液透析并发感染的预测价值

ROC 曲线分析，联合预测因子所对应的数值作为最佳临界值，即11.07，AUC 为0.921，95%CI 为0.850～0.992，敏感度为92.00%，特异度为80.70%，较各原始指标、炎症标志物单独预测价值高（P<0.05）。见表3、图1。

表3 各原始指标、炎症标志物对尿毒症血液透析并发感染的预测价值Table 3 Predictive value of original indexes and inflammatory markers in uremic hemodialysis complicated with infection

图1 ROC 曲线图Figure 1 ROC curve

2.4 个体值预测

将原Logistic 方程变形后得到个体的预测概率方程为P=1/〔1+e-（-7.804+透析时间×3.364+住院天数×3.119+糖尿病×2.357+CRP×4.035+PCT×3.545+IL⁃6×3.122）〕，其中e 为自然对数的底数，保留3 位小数点e=2.718。在临床实际病例中另外随机抽取1 例患者，其各自变量取值为透析时间=0，住院天数=1，糖尿病=0，CRP=1，PCT=0，IL⁃6=0，代入概率预测方程得到概率值P=0.464，小于最佳临界值，故在预测准确率为84.15%的条件下，该患者尿毒症血液透析期间不会并发感染，且符合临床实际。

3 讨论

尿毒症患者通常伴有机体免疫细胞功能、防御能力下降等现象，从而增加感染风险［7⁃8］。长期血液透析会刺激尿毒症患者机体处于慢性应激状态，加之透析过程中需进行穿刺、插管、将体内血液引流至体外等有创性操作，导致感染风险进一步增加［9⁃10］。相关研究表明，尿毒症血液透析患者医院感染发生率最低为11.2%，最高可达52.1%，显著高于其他科室［11］。因此，及早预测尿毒症血液透析患者并发感染风险、及时制定预防措施至关重要。

炎症标志物是临床常见预测感染指标，其中CRP 属于急性时相反应蛋白，主要作用为防御与修复炎症，可通过激活补体，加快吞噬细胞、粒细胞运动，结合淋巴细胞、单核细胞受体，促使淋巴细胞活化，参与各种炎症反应，是慢性炎症状态下产生的标志物［12］；PCT 是一种由甲状腺C 细胞分泌的降钙素前肽物质，在正常情况下，其外周血含量极低，一旦机体发生感染或受到创伤刺激，便可经由肝脏、垂体、外周血单核细胞等同时分泌，致使其血清水平升高［13］；IL⁃6 作为中性粒细胞分泌的激活因子、炎症细胞分化的主要调节因子，在机体炎症反应中具有重要作用［14］。本研究结果发现，血清CRP、PCT、IL⁃6 是尿毒症血液透析患者并发感染的独立危险因素，且均具有一定预测价值，但三者各有优缺点，单一预测无法达到理想效果。除上述炎症标志物外，本研究还显示，透析时间、住院天数、糖尿病是尿毒症血液透析患者并发感染的独立危险因素，但单一预测价值亦欠佳。

既往统计学者Pepe 最先报道使用Logistic 回归模型拟合多项指标建立联合预测因子的方法，随后在国外肿瘤、心血管疾病等领域诊断中得到广泛运用。段立伟等［15］研究中针对脓毒症患者采用Logistic 回归模型构建联合预测因子，发现其脓毒症诊断及预后判断中的工作性能与判断准确性均优于单一指标。为此，本研究尝试利用Logistic回归预测模型联合炎症标志物拟合生成联合预测因子，结果发现，联合预测因子对尿毒症血液透析患者并发感染具有可靠预测价值，明显优于各原始指标、炎症标志物单独预测价值。分析原因，在于以下方面：①不同指标之间可能存在混杂因素，Logistic 回归模型可同时对多个指标进行校正，从而消除指标间混杂因素的干扰；②利用Logistic 回归模型对变量指标进行拟合生成联合预测因子，能优化ROC 曲线的光滑度，提高其工作性能；③对于某个体观察对象而言，在获取到各变量指标的检测值后，便可经由拟合的Logistic 回归方程求得联合预测因子的概率值，在与最佳临界值比较后，准确得出个体诊断或预测倾向性［16⁃17］。因此，联合预测因子在预测价值方面优于各原始变量，且这种以历史临床数据作为建模基础的方式符合循证医学理论，可作为临床优选预测尿毒症血液透析患者并发感染的方式，能为临床提供较为可靠的参考依据。

综上可知，Logistic 回归预测模型联合炎症标志物拟合生成的联合预测因子对尿毒症血液透析患者并发感染具有可靠预测价值，可作为临床优选预测方式。但本研究存在一定局限性：受时间、样本量及实际临床条件限制，未对该联合预测因子的实际预测感染符合性进行大样本量的验证，后续需继续收集病例，验证其实际预测感染的价值。