基于Logistic回归构建急性白血病患者红细胞输注效果不良的风险预测模型

蒋姝婷 孔存权 刘鸿雁 闫 慧 燕备战

急性白血病是造血干细胞恶性克隆性疾病，病理表现为骨髓中异常原始细胞和幼稚细胞的大量增殖，并抑制骨髓的正常造血功能，患者常表现为贫血、出血和感染等，具有较高的致死率[1-2]。目前临床常采用输注红细胞纠正患者贫血症状，既往研究发现[3]，对急性白血病患者采用去白细胞输血治疗可减轻机体炎症反应，改善免疫水平，具有较好的安全性。但部分患者由于个体差异易发生红细胞输注效果不良的结局，影响预后恢复效果[4-5]。因此分析影响红细胞输注效果不良的危险因素引起研究者们广泛关注，Logistic回归模型是一种广义线性回归分析模型，临床将其常用于疾病诊断或探讨引发疾病与感染的危险因素，可较好表现自变量与因变量之间的关系[6-7]。但该模型在预测急性白血病患者红细胞输注效果不良的报道相对较少，故本次研究旨在采用Logistic回归构建急性白血病患者红细胞输注效果不良的风险预测模型，以期为临床治疗提供理论依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选取2018年1月至2020年1月在我院收治的急性白血病患者200例。纳入标准：符合内科学对急性白血病临床诊断标准[8]，且均经骨髓穿刺确诊；均采用化疗治疗，治疗期间均行红细胞输注；输血前、输血后24 h均行血常规检查。排除标准：肝肾功能不全；有精神疾病史；临床资料不完整。根据患者红细胞输注后效果分组为效果良好组(n=158)和效果不良组(n=42)。判定标准：依据输血协作组标准计算Hb预期值，Hb升高值<预期值80%为无效，≥80%为有效[9]，Hb预期值=[供者Hb(g/L)×输入量(L)/患者体重(kg)×0.085(L/kg) ]×90%，其中输入量以全血为标准，各种红细胞制品折算为对应原料全血量；儿童按 0.09 L/kg计算，90%为检验误差。效果良好组：男性84例，女性74例；年龄33～49岁，平均年龄(40.36±3.87)岁；急性淋巴细胞白血病62例，急性髓系白血病96例。效果不良组：男性27例，女性15例；年龄33～48岁，平均年龄(40.45±3.73)岁；急性淋巴细胞白血病12例，急性髓系白血病30例。两组性别、年龄和急性白血病类型比较无显著差异(P>0.05)。

1.2 方法

1.2.1 一般资料 根据本研究目的自行设计调查表，在东华病例系统收集患者性别、年龄、疾病类型、输血史、妊娠史和血红蛋白(hemoglobin，Hb)等一般临床资料。

1.2.2 红细胞输注 所有红细胞均来源于河南省红十字血液中心，血液质量符合国家标准，均通过输血相容性检测，所有患者于输血前进行相关疾病筛查，无乙肝、艾滋病和梅毒等感染性疾病。入组病例均采用诱导缓解和强化维持的化疗方案，治疗期间检测血常规中Hb阈值≤60 g/L时行红细胞输注，所有病例均为ABO、RH(D)同型输血，盐水介质和凝聚胺法交叉配血相合，并于输血后24 h内进行血常规复查。

1.3 风险预测模型建立

将本研究中临床资料纳入多因素Logistic回归分析并构建回归模型，采用Hosmer-Lemeshow检验评估模型拟合度，受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)及曲线下面积(area under the curve，AUC)检测所构建模型的预测效能。

1.4 统计学方法

2 结果

2.1 良好组与不良组一般资料比较

均以中位数水平为划分基准，分为二分类资料。急性白血病患者输注效果不良与性别、年龄和疾病种类无显著相关性(P>0.05)，见表1。

表1 良好组与不良组一般资料比较(例,%)

2.2 良好组与不良组病史特征比较

急性白血病患者输注效果不良与输血史、妊娠史、合并感染、合并恶性肿瘤和脾肿大有关(P<0.05)，与Hb无显著影响(P>0.05)，见表2。

表2 良好组与不良组病史特征比较(例,%)

2.3 影响急性白血病患者红细胞输注效果不良Logistic回归风险预测模型

对影响急性白血病患者红细胞输注效果不良的差异变量进行二分类Logistic回归分析，检验水准α=0.05。效果不良组=1，效果良好组=0；输血史<4次=0，输血史≥4次=1；妊娠史<2次=0，妊娠史≥2次=1；未合并感染=0，合并感染=1；未合并恶性肿瘤=0，合并恶性肿瘤=1；无脾肿大=0，有脾肿大=1。Logistic回归分析显示，输血史≥4次、合并感染和脾肿大均为影响急性白血病患者红细胞输注效果不良的独立危险因素，得到风险预测模型概率P=1/[1+e(-7.638+1.084×(输血史≥4次)+0.987×(合并感染) +0.972×(脾肿大)]，采用Hosmer-Lemeshow检验，Hosmer-Lemeshow χ2=4.187，P=0.651，见表3。

表3 影响急性白血病患者红细胞输注效果不良Logistic回归风险预测模型

2.4 Logistic回归模型的预测效能

ROC分析显示，Logistic回归模型预测急性白血病患者红细胞输注效果不良的AUC为0.605，95%CI为0.514～0.697，见图1。

图1 Logistic回归模型预测急性白血病患者红细胞输注效果

3 讨论

急性白血病是临床常见恶性肿瘤，威胁人类健康，红细胞输注可在短时间纠正患者贫血状态，恢复血容量水平，但部分患者采用该方法治疗效果不甚理想，既往研究多报道了影响急性白血病患者红细胞输注效果不良的因素[10-11]，但缺乏系统的风险预测模型，故本研究采用临床常用的风险预测分析工具Logistic构建影响急性白血病患者红细胞输注效果不良，以期指导临床干预，旨在提高红细胞输注效果，改善患者预后。

本研究结果显示，急性白血病患者输注效果不良与输血史、妊娠史≥2次、合并感染、合并恶性肿瘤和脾肿大有关。合并慢性肿瘤后机体具有较强的吞噬效果，使人体长期处于消耗状态，进而影响红细胞输注效果。李君等[12]的研究认为合并肿瘤是影响患者红细胞输注效果不佳的独立危险因素，而本研究中其仅为相关影响因素，推测原因可能是与本研究中纳入样本量较少、样本量单一有关。人类红细胞表明有不同结构的抗原表位，在输血过程中受血者可对完整的结构或多个抗原表位产生抗体，而合并妊娠史≥2次患者易对胎儿红细胞表达的异体抗原产生抗体。本研究中妊娠史≥2次和合并恶性肿瘤均为影响急性白血病患者红细胞输注效果不良的相关影响因素，但尚不足构成独立危险因素。Logistic回归其中输血史≥4次、合并感染和脾肿大均为影响急性白血病患者红细胞输注效果不良的独立危险因素。曹微微等[13-15]的研究发现，输血次数越多，红细胞输注效果越差，这与本研究中部分观点类似，分析原因可能与机体免疫系统活化有关，红细胞膜中含有C3受体、淋巴细胞功能相关抗原-3和过氧化物歧化酶等，均参与机体免疫反应，反复输血易使患者产生同种抗体，导致血象维持时间缩短，严重者甚至出现无效输血现象。合并感染和脾肿大是影响红细胞输注效果的非免疫性因素，其中合并感染后患者常表现为发热，发热会使机体处于较高的新陈代谢状态，使输入的红细胞在进入机体循环后很快代谢，进而影响输注效果，相关研究报道[16-18]，输血前、输血后体温升高是引起红细胞输注无效的重要因素，且对输注的红细胞有明显破坏效果，这与本研究中部分观点相类似。本研究中脾肿大是影响红细胞输注效果不良的独立危险因素，这是因为脾肿大会引起脾功能亢进，使脾脏破坏血细胞导致红细胞、血小板和白细胞减低，故临床医师应及早进行干预改善脾功能亢进的病理状态，进而纠正贫血。

本研究结果显示，风险预测模型概率P=1/[1+e(-7.638+1.084×(输血史≥4次)+0.987×(合并感染) +0.972×(脾肿大)]，采用Hosmer-Lemeshow检验，Hosmer-Lemeshow χ2=4.187，P=0.651，说明模型与观测值拟合度较好。Logistic回归模型预测急性白血病患者红细胞输注效果不良的AUC为0.605，Logistic回归模型能够分析筛选大量变量，理论基础完善，实际应用效果较好，因此Logistic回归模型具有较高预测价值。

综上所述，输血史≥4次、合并感染和脾肿大均为影响急性白血病患者红细胞输注效果不良的独立危险因素，临床可采用Logistic回归模型分析各变量与红细胞输注效果相关性并予以早期干预，提高急性白血病患者红细胞输注效果，可为临床提供一定参考依据。