叶帆 万玉英 涂萍 徐春桃
[摘要] 目的 分析經尿道前列腺等离子电切术(transurethral resection of the prostate with plasmakinetic energy,PKRP)术后尿路感染的影响因素,建立风险预测列线图模型。方法 选取2020年12月至2021年9月南昌大学第二附属医院泌尿外科行PKRP的患者资料为建模集,应用单因素分析和Logistic多因素回归分析筛选高危因素,构建风险预测列线图模型并进行内部、外部验证。结果 PKRP术后尿路感染发生率为15.38%。多因素分析显示,年龄、其他部位感染、糖尿病、术前导尿、尿道损伤、留置导尿管材质、留置导尿管更换次数、留置导尿时长等是尿路感染发生的危险因素(P<0.05)。内部验证(曲线下面积0.875)和外部验证(曲线下面积0.869)显示构建的风险预测列线图模型具有良好的区分度和准确性。结论 PKRP术后尿路感染影响因素复杂,构建的风险预测列线图模型具有良好预测性能,可为PKRP术后尿路感染的防治提供依据。
[关键词] 前列腺增生;尿路感染;预测;列线图
[中图分类号] R699 [文献标识码] A [DOI] 10.3969/j.issn.1673-9701.2024.12.004
Construction and validation of a visual prediction model for the risk of urinary tract infection after PKRP surgery
YE Fan1, WAN Yuying2, TU Ping3, XU Chuntao1
1.Department of Urology, the Second Affiliated Hospital of Nanchang University, Nanchang 330036, Jiangxi, China; 2.Department of Hospital Infection Control, the Second Affiliated Hospital of Nanchang University, Nanchang 330036, Jiangxi, China; 3. Department of Anesthesiology and Perioperative Medicine, the Second Affiliated Hospital of Nanchang University, Nanchang 330036, Jiangxi, China
[Abstract] Objective To analyze the influencing factors of postoperative urinary tract infection in patients undergoing transurethral resection of the prostate with plasmakinetic energy (PKRP) and establish a risk prediction nomogram model. Methods The data of PKRP patients in Department of Urology, the Second Affiliated Hospital of Nanchang University from December 2020 to September 2021 were selected as the modeling set, and the high-risk factors were screened by univariate analysis and Logistic regression analysis. The risk prediction nomogram model was constructed and verified internally and externally. Results The incidence of urinary tract infection after PKRP surgery was 15.38%. Multivariate analysis showed that age, other location infection, diabetes, preoperative catheterization, urethral injury, indwelling catheter material, hair coloring catheter replacement times and number of indwelling catheterization were risk factors for urinary tract infection (P<0.05). Internal verification (area under the curve was 0.875) and external verification (area under the curve was 0.869) show that the risk prediction nomogram model has good discrimination and accuracy. Conclusion The influencing factors of urinary tract infection after PKRP are complex. The risk prediction nomogram model has good prediction performance, which can provide a basis for the prevention and treatment of urinary tract infection after PKRP.
[Key words] Prostatic hyperplasia; Urinary tract infection; Prediction; Nomogram
前列腺增生导致的长期尿路梗阻可引起泌尿系统感染、尿潴留及膀胱功能失代偿等合并症[1]。经尿道前列腺等离子电切术(transurethral resection of the prostate with plasmakinetic energy,PKRP)以优越的性能成为前列腺切除首选手术方式[2]。然而,PKRP作为一种侵入性手术具有创伤性,一定程度会破坏尿道结构及原有的细菌屏障,手术耐受和机体恢复能力减弱导致术后尿路感染等并发症[3]。
目前临床仍缺少可用于尿路感染可靠的预测模型或依据,更多的是针对危险因素的研究。已有的风险预测模型多针对PKRP手术效果及术后谵妄、尿道狭窄等严重并发症[4-5]。构建符合南昌大学第二附属医院泌尿外科特点的PKRP术后尿路感染风险模型,对完善前列腺切除手术方案有重要指导意义。
1 资料与方法
1.1 一般资料
本研究为横断面调查研究,选取2020年12月至2021年9月南昌大学第二附属医院泌尿外科行的312例PKRP患者作为建模集,并以2021年10月至2022年1月行PKRP术的患者为验证集。纳入标准:①前列腺增生且符合PKRP手术指征者;②留置导尿管前确定无尿路感染者。排除标准:①合并泌尿系统肿瘤者;②术前7d使用抗生素、激素等抗感染药物者。剔除标准:资料不完整或资料中断者。本研究经南昌大学第二附属医院伦理委员会审批通过[伦理审批号:O-医研伦审(2023)第(49)号]。
1.2 研究方法
使用自制PKRP术后尿路感染资料收集表进行资料收集。分析尿路感染发生率及病原菌分布情况。通过查阅资料分析可能影响PKRP术后尿路感染的影响因素。①一般临床资料:年龄、体质量指数(body mass index,BMI)、国际前列腺症状评分(international prostate symptom score,IPSS评分)及合并糖尿病、高血压等基础疾病情况。②手术影响因素:术前导尿情况、手术时长、尿道损伤及术中出血情况。 ③术后护理影响因素:留置导尿管材质、留置导尿管型号、留置导尿时长及膀胱冲洗时长等。IPSS评分可评估前列腺增生症状严重程度,主要包括7个方面的评分,共35分,评分越高表明症状越严重。对影响PKRP术后尿路感染的危险因素进一步分析,构建风险预测列线图模型并进行验证。
1.3 质量控制
调查前根据研究内容及研究对象特点,制定合适的资料收集表。调查中严格按照纳入、排除及剔除标准选取研究对象,降低样本的选择偏倚。数据整理双人核对录入,确保数据准确性。
1.4 模型构建与验证
应用Rstudio软件RMS程序包构建风险预测列线图模型。采用Bootstrap法重复抽样1000次进行列线图模型内部验证。利用验证集资料进行外部验证。通过受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)、校准曲线了解验证情况,检验水准α=0.05。
1.5 统计学方法
采用SPSS 20.0统计学软件对数据进行处理分析。计量资料以均数±标准差()表示,组间比较采用方差分析;計数资料以例数(百分率)[n(%)]表示,组间比较采用χ2检验。具有统计学意义的危险因素分析采用Logistic回归分析。P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 一般资料
312例行PKRP术患者的年龄51~79岁,平均(68.50±9.45)岁;病程1~8年,平均(3.65±2.80)年;术前IPSS评分18~30分,平均(24.15±3.08)分;住院天数5~11d,平均(7.23±2.08)d;术后发生尿路感染48例,尿路感染发生率15.38%。
2.2 PKRP术后尿路感染影响因素单因素分析
结果显示年龄、其他部位感染、糖尿病、其他部位感染、术前导尿、尿道损伤、术中出血量、留置导尿管材质、留置导尿管更换次数、留置导尿时长、膀胱冲洗时长等因素比较差异有统计学意义(P<0.05)。BMI、IPSS评分、高血压、手术时长、留置导尿管型号等比较差异无统计学意义(P>0.05),见表1。
2.3 PKRP术后尿路感染影响因素多因素分析
以尿路感染是否发生为因变量(否=0,是=1),将单因素分析差异有统计意义的因素作为自变量纳入非条件Logistic回归分析。自变量赋值:年龄<65=0,≥65=1;其他部位感染:否=0,是=1;糖尿病:否=0,是=1;术前导尿:否=0,是=1;尿道损伤:否=0,是=1;留置导尿管材质:乳胶=0,硅胶=1;留置导尿管更换次数:0次=0,1次=1;留置导尿时长:<6d=0,≥6d=1;膀胱冲洗时长:<2d=0,≥2d=1。分析显示年龄、其他部位感染、糖尿病、术前导尿、尿道损伤、留置导尿管材质、留置导尿管更换次数、留置导尿时长等是尿路感染发生的危险因素(P<0.05),见表2。
2.4 PKRP术后尿路感染列线图模型的建立
依据多因素Logistic回归分析结果绘制PKRP术后尿路感染风险预测列线图模型。预测模型显示随着年龄、其他部位感染、糖尿病、术前导尿、尿道损伤、乳膠材质留置导尿管的使用、留置导尿管更换次数及留置导尿时长的增加,风险评分逐渐增加,尿路感染发生风险上升,见图1。
2.5 PKRP术后尿路感染列线图模型的内部验证
内部验证显示预测模型ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.875(95%CI:0.706~0.892),敏感度为79.63%、特异性为87.26%,提示预测模型区分度良好。校准预测曲线与标准曲线有较好的贴合度,表明此风险预测模型一致性良好,见图2。
2.6 PKRP术后尿路感染列线图模型的外部验证
验证集患者年龄52~81岁,平均(69.40±10.50)岁;病程2~8年,平均(3.72±2.45)年;术前IPSS评分18~30分,平均(24.31±2.87)分;住院天数6~11d,平均(7.46±2.65)d。术后发生尿路感染16例,尿路感染发生率15.68%。外部验证显示预测模型AUC=0.869(95%CI:0.697~0.883),敏感度为78.49%、特异性为83.32%,表示预测模型区分度良,接近内部验证的准确度,见图3。
3 讨论
PKRP具有组织切除精确、创伤小、止血效果明显等优势,已作为前列腺切除的首选方案[6]。作为经尿道侵入性手术,PKRP可引起尿道损伤诱发尿路感染等并发症[7]。由于医院医疗水平差异、术者经验等因素,尿路感染的影响因素复杂且有差异。基于此,本研究拟分析南昌大学第二附属医院泌尿外科PKRP术后尿路感染的危险因素,构建风险预测列线图模型,为围手术期尿路感染防治提供依据。
PKRP围手术期预防用药的使用显著降低了尿路感染的发生,但抗菌药物的不合理使用或滥用逐渐导致病原菌产生耐药性,这也是临床防治术后尿路感染的难点[8]。本研究尿路感染发生率为15.38%,略低于已有研究[9-10]。影响PKRP术后尿路感染的因素复杂,除年龄外,复杂的基础疾病增加了尿路感染的不确定性。本研究结果显示有其他部位感染者和糖尿病患者尿路感染明显增高。这可能是糖尿病引起生化代谢紊乱和免疫功能失衡,病原菌更容易侵入尿道引发感染[11]。尿路感染发生率与已有报道有所差异,可能与所选研究对象的糖尿病病程相关[12]。对该部分患者,在积极治疗相关感染的同时,也应加强病区环境的改进以防交叉感染。关于IPSS评分和高血压的分析显示对尿路感染无明显影响,可能与所选研究对象高血压和前列腺增生发展进程有关,但这仍是临床工作中需要考虑的因素。手术情况直接影响患者预后,分析手术因素显示术前导尿、发生尿道损伤及出血量大等均提高尿路感染的发生。这与侵入性手术易损伤尿道黏膜有关,可能携带细菌进入尿道诱发尿路感染[13]。因此,应严格把握术前导尿适应证,并注意执行手术无菌操作。对有明显出血者,应仔细查找出血点及时止血。
研究表明80%的泌尿外科尿路感染与使用留置导尿管相关,留置导尿后每天菌尿发生率为3%~ 10%[14]。留置导尿引起的刺激可能破坏尿道黏膜的自动防御机制,形成生物膜不利于细菌的清除[15-16]。本研究显示,留置导尿管材质、更换次数及留置导尿时长均影响尿路感染的发生。提示护理工作应在保证患者排尿功能恢复的情况下尽可能缩短留置导尿时间。在留置导尿管的使用中,应尽可能选择合适材质、型号的导尿管,减少尿管的更换次数,均有利于尿路感染的预防。
膀胱冲洗是PKRP手术清除膀胱内血块避免导尿管堵塞的常用方案[17]。关于膀胱冲洗对尿路感染的影响研究尚不明确,有报道认为膀胱冲洗增加了外源性病原菌进入泌尿系统诱发感染的机会[18]。另有研究认为膀胱冲洗可稀释、冲洗膀胱内细菌,及时将膀胱内沉淀物排除而降低细菌的滋生[19]。本研究单因素分析显示,膀胱冲洗≥2d者尿路感染的发生率明显降低,提示合理的膀胱冲洗有益于尿路感染的预防。
列线图可将危险因素转变为可视化、直观的图形模式,具有较高的可读性。经多因素分析后,将年龄、其他部位感染、糖尿病、术前导尿、尿道损伤、留置导尿管材质、留置导尿管更换次数、留置导尿时长等纳入列线图模型预测变量,尿路感染发生率随评分的提高而增加。内部验证(AUC=0.875)和外部验证(AUC=0.869)结果显示预测模型对PKRP术后尿路感染的发生有较好的区分度。校准预测曲线与标准曲线有较好的贴合度,表明风险预测模型一致性良好。
综上,在临床工作中应综合考虑PKRP术后尿路感染影响因素以制定针对性护理方案,列线图风险模型可为PKRP术后尿路感染的防治提供依据。
利益冲突:所有作者均声明不存在利益冲突。
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(收稿日期:2023–07–14)
(修回日期:2024–04–15)