吴 娟,冷晶晶,雷 凌,王乾华
(1.通城县人民医院妇产科,湖北 通城 437400;2.华中科技大学附属协和医院妇产科)
产褥感染是产妇在分娩时及产褥期各种病原体侵袭导致生殖道感染而出现以发热、疼痛和异常恶露为主要临床症状的一种疾病。产褥感染可引起局部或全身感染,一般经过积极处理,预后良好[1-2]。但既往研究发现产褥感染是新生儿死亡的重要病因,同时产褥感染可导致产妇脓毒血症甚至死亡[3]。提前筛查产褥感染发生危险因素和识别产褥感染高危者一直是临床工作者关注的热点。目前,国内外就产褥感染发生危险因素作了大量研究[4-7],但大多数研究因素偏少,尚无产褥感染发生的数学模型。本研究拟在进行单因素分析和多因素Logistic回归分析筛选出产褥感染发生危险因素,在此基础上构建产褥感染数学预测模型,最后检验模型的预测效能,旨在为临床提前筛查产褥感染提供理论参考依据。
选取2016年6月至2021年6月在我院住院的产妇作为研究对象。产褥感染诊断依据如下:患者有发热、子宫压痛感、恶露量增多或伴随臭味三大症状,需排除能引起上述症状的其他疾病;分泌物培养和血培养检测阳性。最终纳入202例产褥感染患者(产褥感染组),选取同期健康产妇202例纳入健康对照组。将上述所有受试者分为模型组和验证组,模型组纳入150例产褥感染患者,150例健康产妇;验证组纳入52例产褥感染患者,52例健康产妇。
通过查阅医院电子病历系统收集如下相关临床资料:年龄、身高质量指数(BMI)、产妇类型、产妇营养状况、孕周、生产方式史、生产(手术)时间、妊娠期阴道感染、妊娠期并发症、胎膜早破(≥12h)、产后出血、产后贫血(Hb<90g/L)、羊水污染和胎盘置留。查阅既往有关影响产褥感染发生因素的文献,确定有可能影响产褥感染发生的因素。
本研究中所有数据分析均采用SPSS 23.0分析。χ2检验比较计数资料;多因素非条件Logistic回归模型分析产褥感染发生危险因素,通过Logistic回归模型结果多因素建立产褥感染发生预测数学模型,采用应用受试者操作特征(ROC)曲线分析方法确定产褥感染发生的最佳界值(cut off)。验证组计算灵敏度和特异度评估预测模型诊断效能,χ2检验比较计数预测情况和实际情况之间的差异。P<0.05被认为差异有统计学意义。
两组产妇年龄、BMI、孕周、产妇类型、生产方式、吸烟率等比较差异均无统计学意义(P均>0.05),而营养状况、生殖道感染、妊娠期并发症、胎膜早破、产后出血、羊水污染、胎盘残留、血红蛋白及营养状态两组比较,差异均有统计学意义(均P<0.05),见表1。
表1 产褥感染的单因素分析(n=150)
以是否发生产褥感染为因变量,以产褥感染组和非产褥感染组单因素分析中有统计学意义差异的8个因素为自变量,进行多因素Logistic回归分析,结果表明:产妇营养状况、妊娠期生殖道感染、妊娠期并发症、血红蛋白<90g/L及羊水污染是孕妇行剖宫产术后发生产褥感染的独立危险因素(均P<0.05),见表2。
表2 发生产褥感染的多因素Logistic回归分析
通过Logistic回归系数及常数项建立产褥感染发生预测模型建立,产褥感染发生判断模型P=1/(1+e-y),Y=3.69+1.51×营养状况+1.39×妊娠期生殖道感染+1.35×妊娠期并发症+1.24×血红蛋白+1.12×羊水污染,其中P为产褥感染发生的概率,营养状况差、妊娠期生殖道感染、妊娠期并发症、血红蛋白<90g/L、羊水污染的取值为:有=1,无=0。根据所建立的模型计算每位产妇的产褥感染预后指数,根据每位产妇产褥感染预后指数并绘制ROC曲线(图1)。预后模型ROC曲线下面积为0.906(95%CI:0.837~0.936),计算每个切点的灵敏度和特异度,计算Youden指数,并选择其最大的切点为最佳临界点,最终确定Y=5.64为最佳危险值,对应的敏感性90.12%,特异性79.77%。
图1 产褥感染发生预测模型ROC曲线
如图1方法学描述,对验证组产褥感染患者、健康产妇各52例,通过预测模型计算每位产妇的产褥感染预后指数。其中若产褥感染预后指数大于5.64则认定为产褥感染,反之则认定为非产褥感染,将预测结果与实际情况比较。经过计算,52例产褥感染患者有45例被预测为产褥感染,7例被预测为非产褥感染;52例非产褥感染患者有46例被预测为非产褥感染,6例被预测为产褥感染;模型预测的灵敏度为90.38%,特异度为88.46%,总正确率为87.50%。预测模型预测结果与实际无统计学差异(χ2=0.077,P=0.782)。
世界卫生组织数据表明导致孕妇死亡率仅次于产后大出血和高血压。具体来说产褥感染可导致妇科炎症及血栓性静脉炎,严重者可引起多器官功能障碍,脓毒血症、甚至休克,直接威胁产妇和胎儿的生命安全[1-2]。目前有国内有大量针对产褥感染相关因素方面的研究[3-7]。但是既往研究往往存在以下不足:①既往研究数据往往来源于大型医疗机构,基于基层医疗机构数据的研究相对较少;②既往研究考虑影响产褥感染发生因素相对较少;③在比较某单一因素在产褥感染中作用时,并未矫正其他混杂因素的影响。基于以上我们设计本研究,有一定独特之处,首先数据来源于基层医疗机构,具有一定代表性;其次,本研究通过文献检索纳入大量有可能影响产褥感染发生的因素;最后,研究采用Logistic回归分析消除混杂因素在分析某单一变量过程中的影响。我们研究结果表明:产妇营养状况、妊娠期生殖道感染、妊娠期并发症、血红蛋白<90g/L及羊水污染是孕妇行剖宫产术后发生产褥感染的独立危险因素。
既往研究表明产褥感染病原学结构中,革兰阴性细菌占绝大多数,其中大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌、阴道加德纳菌分列前三位;少部分为革兰阳性菌感染,其中金黄色葡萄球菌、粪肠球菌及表皮葡萄球菌占前三位[8]。从产褥感染病原学特点来看,产褥感染可能是一种机会感染和病原菌的逆行感染。正常生理情况下,阴道保护屏障、产妇免疫可阻止病原菌的机会感染[9]。众所周知,机会感染往往发生在机体免疫能力减弱或者免疫保护屏障被破坏时,各种因素导致的产妇营养状态变差,妊娠期并发症中重度的贫血都可使产妇免疫力显著性下降,给产褥期感染的发生提供了机会。这也是本研究提示产妇营养状况、血红蛋白<90g/L是产褥感染独立危险因素的病因。该研究结果与既往结果相类似[4,7]。此外,我国学者巢玲一项研究发现孕晚期孕妇生殖道感染革兰氏阳性细菌主要为金黄色葡萄球菌感染、表皮葡萄球菌;革兰氏阴性细菌感染率主要为大肠埃希菌,肺炎克雷伯菌,产气肠杆菌[10]。上述结果提示娠期生殖道感染细菌谱与产褥感染细菌谱非常类似,表明娠期生殖道感染是产褥感染的重要危险因素。
在医学研究领域中,疾病预测模型常被用来预测某种疾病是否发生[11]。具体来说就是首先根据病例组和对照组确定疾病发病的独立危险因素,然后根据每种发病危险因素在发病中的权重建立疾病危险积分,利用受试者工作曲线确定最佳疾病危险积分截点来判断疾病的发生。本研究通过多因素Logistic回归分析表明:产妇营养状况、妊娠期生殖道感染、妊娠期并发症、血红蛋白<90g/L及羊水污染是孕妇行剖宫产术后发生产褥感染的独立危险因素,其中营养状况差和妊娠期生殖道感染在产褥感染发病中危险权重较重,而羊水污染最轻。最终确定Y=5.64为最佳危险值,通过验证发现预测模型总正确率为87.50%。预测模型预测结果与实际无统计学差异,提示模型检验效能较好。
本研究发现产妇营养状况、妊娠期生殖道感染、妊娠期并发症、血红蛋白<90g/L及羊水污染是发生产褥感染的危险因素。在此基础上建立的预测模型具有良好的诊断效能,可用于识别和筛查产褥感染高危患者。然而本研究结果需要更大样本量,纳入更多样本进一步验证。