长期卧床老年病人坠积性肺炎发生风险预测模型的构建

张紫薇，郭丝雨，赵天雪

首都医科大学附属北京友谊医院，北京 100050

长期卧床老年病人病情严重，自身免疫力低下，肺功能受限，咳嗽反射减弱，呼吸道分泌物堆积于中小气管，细菌滋生，易诱发坠积性肺炎，延长住院时间，增加病死风险[1-3]。已有数据显示，坠积性肺炎病死率为33%～71%，其发病隐匿，无典型临床症状，误诊率及漏诊率较高，治疗效果欠佳，做好长期卧床老年病人坠积性肺炎预防措施尤为重要[4-5]。明确长期卧床老年病人坠积性肺炎危险因素有助于识别高危人群，确定合理防治措施，减少坠积性肺炎发生风险，促进疾病良好转归。Nomogram 模型以多因素回归分析为基础，整合多项预测指标，将复杂方程转化为可视化图形，旨在准确预测结局发生风险[6]。本研究通过构建Nomogram模型预测长期卧床老年病人发生坠积性肺炎的风险，以期为临床防控坠积性肺炎及制定有效的个体化干预方案提供依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象

选取2018 年1 月—2022 年1 月我院130 例长期卧床老年病人作为研究对象。纳入标准：年龄≥60 岁；卧床时间＞14 d（含入院前卧床时间）；意识清楚，沟通交流和理解能力尚可，可独立或在医护人员帮助下完成量表调查；病人及其家属知晓本研究并签署同意书。排除标准：合并神经系统疾病；入院时合并急慢性感染；免疫功能异常。本研究经医院伦理委员会审核批准。

1.2 调查工具

自制一般资料调查问卷，收集病人性别、年龄、体质指数（BMI）、卧床时间、白细胞计数（WBC）、中性粒细胞比率、意识障碍发生情况、原发疾病、吸烟情况、预防性使用抗菌药物情况、合并糖尿病情况、肺部疾病史、吞咽障碍发生情况、气管侵入性操作情况、卧床体位等资料。于入院当日或次日清晨抽取病人空腹静脉血2 mL，以2 500 r/min 速度离心15 min，取上清液，应用美国Beckman5diff 细胞计数仪测定WBC、中性粒细胞比率。应用格拉斯哥昏迷量表（GCS）从语言反应、睁眼反应、肢体运动3 个方面评价病人意识障碍发生情况，总分15 分为意识清楚，12～14 分为轻度障碍，9～11 分为中度障碍，0～8 分为昏迷[7]。通过饮水试验评价病人吞咽障碍发生情况，叮嘱病人取舒适体位，饮30 mL 温水，观察饮水完成时间及过程，一饮而尽，无呛咳，用时不足5 s 为吞咽正常；分2 次及以上饮完，无呛咳，用时超过5 s 为吞咽可疑；分2 次以上饮完，有呛咳或呛咳多次，不能将水饮完为吞咽异常。将吞咽异常和吞咽可疑判定为吞咽障碍[8]。

1.3 坠积性肺炎判断标准

坠积性肺炎判断标准：表现为发热、咳嗽、黄痰、肺部固定湿啰音；外周血WBC≥10×109/L或≤4×109/L，伴或不伴核左移；肺部X 线显示存在肺部感染；深部咳痰真菌，细菌培养后分离出致病菌[9]。

1.4 调查方法

由经过统一培训的调查员展开调查，采用统一指导语介绍调查目的、意义及注意事项，问卷填写完成后查漏补缺，双人录入数据。本研究共发放130 份问卷，回收128 份有效问卷，问卷有效回收率为98.46%。

1.5 统计学方法

应用SPSS 22.0 处理数据，定量资料以均数±标准差（±s）表示，两组间比较采用独立样本t检验，定性资料以频数及百分比（%）表示，两组间比较采用χ2检验，采用Logistic 回归方程筛选影响因素，构建Nomogram 模型，采用Bootstrap 法重复抽样1 000 次展开内部验证，绘制校准曲线判断其一致性，绘制决策曲线、临床影响曲线分析Nomogram 模型临床净受益，以P＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 长期卧床老年病人发生坠积性肺炎影响因素的单因素分析

128 例长期卧床老年病人中有23 例病人发生坠积性肺炎，坠积性肺炎发生率为17.97%。发生坠积性肺炎的长期卧床老年病人与未发生坠积性肺炎的长期卧床老年病人卧床时间、WBC、中性粒细胞比率、意识障碍发生情况、预防性使用抗菌药物情况、合并糖尿病情况、吞咽障碍发生情况、气管侵入性操作情况、卧床体位比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。详见表1。

表1 长期卧床老年病人发生坠积性肺炎影响因素的单因素分析

2.2 长期卧床老年病人发生坠积性肺炎影响因素的多因素分析

以长期卧床老年病人是否发生坠积性肺炎为因变量（否=0，是=1），以长期卧床老年病人发生坠积性肺炎影响因素单因素分析中有统计学意义的变量为自变量，进行Logistic 回归分析，结果显示，卧床时间、WBC、中性粒细胞比率、意识障碍发生情况、预防性使用抗菌药物情况、吞咽障碍发生情况是长期卧床老年病人发生坠积性肺炎的影响因素（P＜0.05）。自变量赋值方式见表2，长期卧床老年病人发生坠积性肺炎影响因素的多因素分析结果见表3。

表2 自变量赋值方式

表3 长期卧床老年病人发生坠积性肺炎影响因素的多因素分析

2.3 Nomogram 模型的建立与验证

基于长期卧床老年病人发生坠积性肺炎的6 个影响因素构建Nomogram 模型，每个危险因素都可参照第一行分值标尺得出相应分值，将所有存在的危险因素得分相加即总分，由总分可确定长期卧床老年病人发生坠积性肺炎的风险概率，如病人卧床时间为20 d、预防性使用抗菌药物、无吞咽障碍、无意识障碍、WBC为11×109/L、中性粒细胞比率为75%时对应分值依次为46 分、12 分、0 分、0 分、30 分、54 分，总分为142分，风险概率为55%，见图1。采用Bootstrap 重复抽样1 000 次进行内部验证，平均绝对误差为0.002，一致性较好，见图2。

图1 长期卧床老年病人发生坠积性肺炎的Nomogram 模型

图2 Nomogram 模型的校准曲线

2.4 Nomogram 模型的多维度验证

决策曲线显示：Nomogram 模型在高风险阈值范围（0.6～0.8）时，模型预测具有临床实用价值，病人净获益高。见图3。临床影响曲线显示：Nomogram 模型风险阈值为0.0～1.0 时，Nomogram 模型预测效能与实际情况具有良好一致性。见图4。

图3 决策曲线

图4 临床影响曲线

3 讨论

3.1 长期卧床老年病人坠积性肺炎影响因素

本研究结果显示，长期卧床老年病人坠积性肺炎发生率为17.97%，低于李佳徽[10]研究结果。脑出血、颅内血肿等病人病情危重，无法自主变换体位，胸廓活动受束缚，双肺野后部易蓄积分泌物，发生坠积性肺炎。本研究结果显示，长期卧床老年病人发生坠积性肺炎的影响因素为卧床时间、WBC、中性粒细胞比率、意识障碍发生情况、预防性使用抗菌药物情况、吞咽障碍发生情况。1）卧床时间：卧床时间越长，机体免疫力越差，肺活量及肺泡表面活性物质越少，痰液排出越困难，最终吸入肺部，诱发坠积性肺炎[11]。2）WBC、中性粒细胞比率：WBC、中性粒细胞属于免疫细胞，当机体出现坠积性肺炎、社区获得性肺炎等炎症性疾病时，WBC、中性粒细胞快速升高，与炎症程度显著相关[12-13]。随着外周血WBC、中性粒细胞升高，坠积性肺炎发生率明显升高，考虑与长期卧床老年人机体免疫力差，炎症反应明显有关。3）意识障碍发生情况：存在意识障碍的病人病情相对严重，卧床时间更长，自主配合度较差、排痰困难较大，坠积性肺炎发生风险较高。4）预防性使用抗菌药物情况：预防性使用抗菌药物是坠积性肺炎发生的独立预测因子[14]，可能是由于预防性使用抗菌药物可破坏气道正常菌群结构，致使气道细菌定植，增加耐药菌群数量，最终导致坠积性肺炎。5）吞咽障碍发生情况：改善吞咽功能、咳嗽反射是防止坠积性肺炎发生的重要因素，正常情况下机体有喉保护性反射和吞咽协同作用，食物和异物不易进入下呼吸道，机体一旦出现吞咽障碍，极易引起神经、肌肉损伤，使食管下段括约肌、胃平滑肌收缩无力，导致食管下段括约肌、贲门处于开放状态，增加食物反流及误吸风险，易诱发坠积性肺炎[15-16]。

3.2 Nomogram 模型的构建与验证

本研究构建了Nomogram 模型，整合并量化多个坠积性肺炎发生的高危因素进行综合性风险评估，更加直观、连续，且具有个体预测功能，临床实用性较强[17-18]。本研究Nomogram 模型的校准曲线、决策曲线、临床影响曲线显示具有良好的一致性及临床应用价值，可为临床定量、定性评估长期卧床老年病人发生坠积性肺炎的风险提供参考，从而有利于结合预测情况制定个体化防治措施，减少坠积性肺炎发生，减轻医务人员工作压力。

3.3 对策

1）翻身叩背：长期卧床病人，尤其是存在意识障碍的病人，由家属或护士协助其翻身活动，叩击后背、前胸，促进痰液排出。2）吸痰：吸净气管、口腔、鼻腔内痰液，痰液黏稠且不易咳出者，给予雾化吸入，每日2 次或3 次，注意动作轻柔。3）口腔护理：选用20 mL 注射器抽取生理盐水，去除针头，从病人一侧嘴角将生理盐水注入口腔，并用吸痰管从另一侧嘴角吸出生理盐水，重复5 次，使用蘸有生理盐水的棉球行常规口腔护理。4）吞咽训练：包括冰刺激和空吞咽、吞咽反射训练、声门紧闭训练、声门功能训练、缩口呼吸训练 。冰刺激和空吞咽即用冰棉签刺激病人咽部、腭弓，左右侧交替，指导病人做空吞咽动作，有呕吐倾向时立即停止；吞咽反射训练即手指摩擦病人下颌下方至甲状软骨处皮肤，促进舌前后运动、下颌上下运动；声门紧闭训练即嘱病人深吸气，两手于胸前用力推压，闭唇，憋气5 s；声门功能训练即嘱病人取坐位，经口鼻用力深吸气，吸气末声门发力，做用力咳嗽动作；缩口呼吸训练即嘱病人取坐位，经鼻腔深吸气，缩拢嘴唇呼气，呼气时间尽可能长。

4 小结

基于危险因素构建的Nomogram 模型可个体化预测长期卧床老年病人发生坠积性肺炎的风险，具有较好的临床实用性，有助于指导临床诊治。但本研究构建的Nomogram 模型建模和验证样本均源于同一所医院，代表性可能不足，有待后续开展多中心、大样本研究进行Nomogram 模型内外验证。